State-space analysis of soil data: an approach based on space-varying regression models
Carlos Timm, LuísPimentel Barbosa, EmanuelDornelas de Souza, ManoelFlávio Dynia, JoséReichardt, Klaus
A avaliação da relação entre certas variáveis representando propriedades do solo (tais como nitrogênio total e carbono orgânico) coletadas ao longo de linhas chamadas "transects", é assunto de grande interesse em experimentação agrícola. Este problema tem sido usualmente abordado através de modelos estatísticos padrão de espaço de estado por alguns autores na literatura de ciência do solo. As mais importantes limitações dos procedimentos utilizados na prática são apontados e discutidos neste artigo, sendo relacionadas ao significado dos parâmetros do modelo e a sua interpretação prática. A abordagem padrão de espaço de estado, que é baseada em uma estrutura autoregressiva, não apresenta nenhum parâmetro que expressa a relação entre as variáveis no mesmo ponto do espaço, mas somente em pontos defasados. Além disso, os parâmetros do modelo (na matriz de transição) tem um significado global e não local, não expressando diretamente a heterogeneidade do solo. Desta forma, o objetivo aqui é propor uma abordagem alternativa de espaço de estado, baseada em modelos de regressão com coeficientes variando ao longo do espaço de modo a evitar estas limitações. Dados de nitrogênio total e carbono orgânico do solo foram coletados de um Latossolo. Eles foram medidos na camada de 0 0,20 m ao longo de uma transeção de 194 m, totalizando 97 amostras espaçadas entre si de 2 m, entre duas curvas de contorno adjacentes. Os resultados mostram as vantagens comparativas do método proposto em relação ao método de espaço de estados padrão. Tais vantagens estão relacionadas a uma mais adequada incorporação da heterogeneidade do solo ao longo da transeção espacial resultando em um melhor ajuste do modelo e a uma maior flexibilidade no processo de construção do modelo permitindo uma fácil interpretabilidade dos coeficientes estimados.
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