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http://hdl.handle.net/10174/19021
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Title: | Análise conjunta de regressões : ajustamento e zonagem agrícola |
Authors: | Tavares, Victor Ramos |
Advisors: | Pereira, Dulce Gamito Santinhos Mexia, João Tiago Praça Nunes |
Issue Date: | Feb-2013 |
Publisher: | Universidade de Évora |
Abstract: | A Análise conjunta de regressões, ACR, é uma técnica utitilizada para estudar a
interação gentipo x ambiente baseada em regressões.
Nesta técnica ajusta-se uma regressão linear por cultivar. Nestas regressões a variável
controlada é o índice ambiental que mede a produtividade dos vários ambientes. Nas culturas anuais,
os ambientes compreendem aos pares (local, ano). Os valores dos índices ambientais e dos
coeficientes das regressões são ajustados simultaneamente.
Até agora a ACR tem sido aplicada a uma única cultura de cada vez. Neste trabalho vamos procurar
ultrapassar essa limitação através da modelação dos logaritmos dos índices ambientais tendo-se
desenvolvido um modelo da forma:
zi, j
v l j j , i 1,...,n, J 1,...,n
onde
zi , j é o logaritmo do índice ambiental para o i-essimo ambiente na
j essima
cultura , v um valor médio geral , li
j essimo cultivar.
o efeito do
i essimo local e j
o efeito do
Ao utilizar esta modelação, os locais corresponderão a estações experimentais de forma a poder-se
ter várias culturas no mesmo local. Ora, as estações experimentais são escolhidas por forma
a serem representativas das regiões onde estão
implantadas.
Assim, os índices ambientais correspondentes às várias estações experimentais e,
consequentemente, às respetivas regiões, pudesse ser utilizados para agrupar regiões contíguas com
índices semelhantes obtendo-se assim, um elemento interessante para a Zonagem agrícola no que diz
respeito às culturas que se trabalha. Pode-se ainda procurar uma Zonagem para grupos de
cultivares. Por exemplo, adiante
trabalharemos com dados da cevada e trigo os quais são cereais.
ABSTRACT: Joint Regression Analysis, JRA, is one of the techniques for the study of
genotypeXenvironment interaction based on the use of regressions .In JRA a linear regression of the
yields of each cultivar on a controlled variable, the environment index
,is adjusted .The index miss erasures the productivity of each environment .In yearly cultures the
environments correspond to the pairs (location ,years) .These indexes and the correlation
coefficients are adjusted simultaneously.
Up to now JRA has been applied to single crops .Now we try to overcome this
restriction through modeling of the logarithms of the environmental indexes .We developed a model
τ i , j = v + l j +λ j , i = 1,..., b, J = 1,...J
where τ i , j
is the logarithm of the environmental index for the i-th environment and
the j-th crop , v is the general mean , li is the effect of the i-th environment and λ j
is the effect of the j-th crop .
When applying this model the location will correspond to experimental situations in order to have
several crops in the same locations .Now experimental stations are chosen
to be representative of the regions in which they are located .Then the
l1 ,..., lb
can be used to group contiguous regions with similar location effects .We thus get an useful tool
for Agricultural Zoning for the crops we used or, even, for the group to which those crops belong .
For instance we worked with barley and wheat that are
cereals. |
URI: | http://hdl.handle.net/10174/19021 |
Type: | doctoralThesis |
Appears in Collections: | BIB - Formação Avançada - Teses de Doutoramento
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