Embbeding risk analysis into the planning phase for agricultural production systems by geostatistical conditional simulation / Análise de risco na fase de planejamento em sistemas de produção agrícola utilizando simulação geoestatística condicionada

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Esta Tese apresenta uma proposta metodológica para instrumentalizar os processos de planejamento, em sistemas de produção agrícola que utilizam a informação espacializada, com alto nível tecnológico agregado aos Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Incorpora a geração de cenários alternativos como base para o suporte à decisão, criados a partir de modelagem espacial, para as estimativas de risco no ciclo de produção. O risco, nesta abordagem, é estimado como uma probabilidade, derivada de modelos de incerteza gerados a partir de procedimentos de geoestatística e tem representação espacial. Sua variabilidade passa a ser um elemento na composição dos cenários alternativos construídos para auxiliar o planejador, acoplados com funções de custos de produção. Os dados que vão compor a informação espacial dos cenários estão disponíveis na forma de amostras georreferenciadas. Deste modo, para efetuar a modelagem espacial é necessário dispor de procedimentos de inferência para espacializar as amostras e gerar superfícies contínuas de representação dos atributos envolvidos. Entretanto, no processo de espacialização ocorrem erros, os quais estão associados a superestimar ou subestimar valores de atributos. Assim, a metodologia apresentada propõe que estes erros derivados dos procedimentos de inferência, sejam considerados e que os impactos ou conseqüências provocadas por cada um deles sejam avaliados com enfoque diferenciado. Estes impactos são refletidos em termos dos custos esperados, usando o conceito de função de perda, e a minimização dos erros e seus impactos são colocados como sendo de interesse do planejador, dependendo dos objetivos que se pretende alcançar. Este trabalho considera a propagação da incerteza, através do método de Monte Carlo, no resultado da modelagem espacial, quando procedimentos geoestatísticos são utilizados para construir a informação espacial, especificamente a simulação seqüencial condicionada, com abordagem não paramétrica ou por indicação. Como demonstração da metodologia, um experimento é conduzido em uma Fazenda do município de Carambeí, Paraná, para planejar, avaliar e indicar quais as áreas exigem colocação de calcário para controlar a acidez e maximizar a produção de trigo. Os resultados do experimento mostram a viabilidade de apresentar a proposta de planejamento para a aplicação de insumos, como um conjunto de alternativas, onde o risco das decisões tomadas e os recursos disponíveis são parâmetros relevantes. Este trabalho apresenta mapas, que representam cenários diferentes para o planejador avaliar, e a escolha das melhores alternativas pode ser auxiliada pelos procedimentos inferenciais adotados. Estes cenários formam um conjunto de alternativas para tomar decisões, composto pelos seguintes parâmetros: ações possíveis de intervenção, impactos ou cenários futuros, viabilidade econômica (se associa a funções de custo) e riscos associados às alternativas propostas.

ASSUNTO(S)

risk analysis incerteza análise de risco modelagem espacial precision farming planejamento agrícola geroestatisctical simulation simulação geoestatística agricultural planning agricultura de precisão uncertainty spatial modelling

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