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Previous issue date: 2010-01-13 === The methods provided by the spatial statistics are of great importance for studies involving
data related to agriculture, for they allow one to know the space variability of the study and identify
regions that have similar characteristics, which allows completely localized treatment, maximizing
productivity and minimizing the impacts of excessive input application.
One of the branches of spatial statistics is geostatistics, which uses a set of regionalized
variables to model the structure of spatial dependence, allowing the preparation of thematic maps.
Currently, geostatistical studies do not end with the preparation of maps, but also estimates monitored
the attribute in non-sampled locations. It is necessary to investigate the quality of these maps,
investigating influential points and using measurements to compare maps and area estimations.
Another form of research is known as spatial statistics of areas where the objects of analysis
are polygons representing blocks, neighborhoods, cities, states and others. This type of analysis seeks
to identify spatial autocorrelation in global and local levels, and the usual form of reporting is through
thematic maps.
In this work we used geostatistics to investigate the productivity of wheat in an agricultural
area of 13.7 hectares in the municipality of Salto do Lontra PR. Out of the 50 samples, two were
identified as influential, and thus, we chose to build two thematic maps and to compare them using
metrics derived from the matrix of errors. The results showed that the maps are different and the
removal of influential points was essential to improve the quality of thematic map, since the difference
between the estimated yield and actual yield was only 40 Kilos.
In order to display the resources provided by the spatial statistics of areas we compared to the
vegetation rates NDVI and GVI's of soybean yield from 36 cities in Western Paraná in the agricultural
year of 2004/2005. The results showed regions with similar characteristics and that soybeans grow at
different times in the region. === As metodologias fornecidas pela estatística espacial são de grande importância para estudos
envolvendo dados relacionados à agricultura, pois permitem conhecer a variabilidade espacial dos
atributos estudados e identificar regiões que apresentam características semelhantes, o que permite
realizar tratamentos localizados, maximizando as produtividades e minimizando os impactos causados
pela aplicação de insumos em excesso.
Um dos ramos da estatística espacial é a geoestatística, que utiliza um conjunto de variáveis
regionalizadas para modelar a estrutura de dependência espacial, possibilitando a elaboração de mapas
temáticos. Atualmente os estudos geoestatísticos não terminam com a elaboração dos mapas, pois
além de estimar o atributo monitorado em locais não amostrados se faz necessário investigar a
qualidade destes mapas, investigando pontos influentes e utilizando medidas que permitam comparar
mapas e realizar estimações de áreas.
Outra forma de investigação é conhecida como estatística espacial de áreas, em que os objetos
de análise são polígonos que representam talhões, bairros, municípios, estados entre outros. Neste tipo
de análise, procura-se identificar autocorrelações espaciais em nível global e local, e a forma usual de
apresentação dos resultados é feita utilizando mapas temáticos.
Neste trabalho utilizou-se a geoestatística para investigar a produtividade de trigo em uma área
agrícola de 13,7 hectares no município de Salto do Lontra Pr. Das 50 amostras coletadas,
identificou-se duas como influentes e, com isso, optou-se por construir dois mapas temáticos e
compará-los utilizando métricas derivadas da matriz dos erros. Os resultados mostraram que os mapas
são diferentes e a retirada dos pontos influentes foi de fundamental importância para melhorar a
qualidade do mapa temático, visto que a diferença entre a produtividade estimada e a produtividade
real foi de apenas 40 quilos.
Para apresentar os recursos fornecidos pela estatística espacial de áreas comparou-se os
índices de vegetação NDVI e GVI da produtividade de soja de 36 municípios da região Oeste do
Paraná no ano agrícola 2004/2005. Os resultados permitiram identificar regiões com características
semelhantes e que a soja é cultivada em períodos distintos na região.
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