Banca de QUALIFICAÇÃO: MÍRIAN ROSA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MÍRIAN ROSA
DATA: 14/03/2024
HORA: 13:30
LOCAL: Online pelo google meet
TÍTULO:

METODOLOGIAS ESTATÍSTICAS PARA MODELAGEM DA PERDA DE NITROGÊNIO EM FERTILIZANTES

PALAVRAS-CHAVES:

Café. Inferência bayesiana. Gamlss.

PÁGINAS: 48
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
SUBÁREA: Ciência do Solo
ESPECIALIDADE: Fertilidade do Solo e Adubação
RESUMO:

O Brasil ocupa a primeira posição em exportação de café no mercado mundial e segunda posição
como maior consumidor da bebida no mundo. Para otimizar a produção de café, é essencial
aplicar fertilizantes no solo cafeeiro. A ureia, embora seja um fertilizante comumente utilizado,
apresenta uma desvantagem agronômica significativa: a elevada perda de nitrogênio por volatilização
quando aplicada superficialmente e em condições climáticas desfavoráveis. Neste contexto,
o objetivo geral deste projeto é compreender como diferentes metodologias estatísticas
podem ser aplicadas para modelar a perda de nitrogênio em fertilizantes no cafeeiro. Para atingir
o objetivo geral deste projeto, serão produzidos três artigos com os seguintes objetivos. Artigo
1, comparar o desempenho de diferentes fontes de nitrogênio aplicadas ao cafeeiro quanto à
perdas de nitrogênio por volatilização da amônia, por meio do modelo não linear Logístico,
utilizando inferência bayesiana. Artigo 2, estimar o centil baseado no framework GAMLSS
para desenvolver curvas de crescimento de referência padrão para perdas de nitrogênio por volatilização
da amônia. Artigo 3, comparar as modelagens Gamlss e inferência bayesiana com diferentes prioris em
modelos não lineares. As metodologias estatísticas utilizadas serão bayesiana e Gamlss. A inferência
bayesiana é considerada prática para realizar inferências a partir de dados utilizando
modelos de probabilidade para quantidades que serão observadas e para quantidades sobre as
quais deseja-se ter conhecimento. Sua principal característica é o uso evidente da probabilidade
para mensurar a incerteza em inferências embasadas na análise estatística de dados. A modelagem
GAMLSS, é classe muito geral de modelos de regressão univariada, em que sua principal
vantagem é que todos os parâmetros de uma determinada distribuição (que não necessariamente
pertence à Família exponencial) podem ser modeladas como funções suaves não paramétricas,
paramétricas e/ou aditivas de variáveis explicativas. Os dados analisados neste trabalho são parte
de um experimento em cafezais sob condições de campo, durante a safra 2016/2017. Foram
utilizadas diversas fontes de fertilizantes nitrogenados de liberação controlada e estabilizado, dividida em três adubações, com quatro tratamentos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - TALES JESUS FERNANDES (Membro)
Externo à Instituição - TACIANA VILLELA SAVIAN - ESALQ (Membro)
Externo à Instituição - SILVIO DE CASTRO SILVEIRA - FEOL (Suplente)
Interno - LUIZ RICARDO NAKAMURA (Membro)
Interno - JOEL AUGUSTO MUNIZ (Suplente)
Externo à Instituição - ADRIELE APARECIDA PEREIRA - UNIFAL (Membro)