Determinação de blocos experimentais utilizando geoestatística, componentes principais e técnicas de agrupamento
Em experimentos que envolvem o princípio do controle local, a determinação mais assertiva dos blocos experimentais é um ponto que se destaca no planejamento experimental. Uma forma interessante de realizar tal procedimento seria a utilização de técnicas que analisam e agrupam regiões do solo que sej...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
| Repositorio: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:locus.ufv.br:123456789/29190 |
| Acesso em linha: | https://locus.ufv.br//handle/123456789/29190 https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2022.249 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Geologia - Métodos estatísticos Krigagem Análise espacial (Estatística) Planejamento experimental Algorítimos Estatística |
| Resumo: | Em experimentos que envolvem o princípio do controle local, a determinação mais assertiva dos blocos experimentais é um ponto que se destaca no planejamento experimental. Uma forma interessante de realizar tal procedimento seria a utilização de técnicas que analisam e agrupam regiões do solo que sejam mais semelhantes entre si, definindo assim blocos mais homogêneos. Assim, objetivou-se definir blocos experimentais para experimentos agrícolas utilizando técnicas de geoestatística, análise de componentes principais e técnicas de agrupamento. Foram usados dados de variáveis químicas de solo de um experimento com cana-de-açúcar. As técnicas de geoestatística foram aplicadas de modo a identificar e caracterizar a variabilidade espacial das variáveis químicas, bem como realizar a krigagem em locais não amostrados. Foi aplicado a técnica de análise de componentes principais, visando reduzir a quantidade de variáveis. Por último, a técnica de agrupamento k-means foi usada para formar os blocos usando os componentes principais que explicaram boa parte da variabilidade contida nas variáveis originais. Das 12 variáveis químicas do solo 10 apresentaram dependência espacial sendo os locais não amostrados interpolados via krigagem ordinária. Os dois outros atributos foram interpolados via técnica do inverso da distância. A análise de componentes principais permitiu reduzir a dimensionalidade dos dados de 12 variáveis para duas, explicando 82,27% da variância inicial. A área experimental foi dividida em 2, 3, 4 e 5 blocos através do algoritmo k-means sendo esses de formato e áreas diversas. A metodologia proposta se mostrou eficaz na delimitação dos blocos, uma vez que esses se apresentam bem uniformes para as variáveis químicas de solo. Palavras-chave: variabilidade espacial. Controle local. Precisão experimental. Krigagem. Delineamento experimental. K-means. |
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