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Modelagem do CO2 evoluído de argissolo tratado com dejetos de suíno por modelos de regressão não lineares: prioris de máxima entropia
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Universidade Federal de Lavras
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Departamento de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A criação de suínos é uma atividade importante do agronegócio brasileiro. Nos últimos anos a produção da suinocultura tem aumentado e consequentemente a quantidade de dejetos líquidos. Os dejetos de suínos tem alto potencial poluidor e uma forma adequada do descarte dos dejetos são nos solos agrícolas, visto que o mesmo é rico em matéria orgânica e nutrientes. A matéria orgânica pode acelerar a atividade dos microorganismos responsáveis pela decomposição e como consequência liberação dos minerais contido nos resíduos. A quantidade de CO2 liberada no início da decomposição é maior, pois são mineralizadas as substâncias de fácil degradação, com o passar do tempo a quantidade de CO2 liberada reduz, devido a decomposição apenas das substâncias mais resistentes a degradação. A dinâmica de decomposição pode ser descrita por modelos de regressão não lineares, no entanto, a teoria para modelos de regressão são válidas assintoticamente e, em geral, nas pesquisas se trabalha com pequenas amostras. Uma alternativa é usar a metodologia bayesiana que tem se mostrado eficiente mesmo com pequenas amostras. No entanto, críticas tem sido feitas a abordagem bayesiana pelo efeito que uma distribuição a priori subjetiva pode ter na distribuição a posteriori. Uma forma de determinar prioris objetivas é por meio das distribuições a priori de máxima entropia. Assim, o trabalho tem como objetivo utilizar prioris de máxima entropia aos parâmetros dos modelos não lineares Stanford & Smith e Cabrera na descrição dos dados de mineralização do CO2 de dejetos de suínos aplicados na superfície do solo. Além disso, por meio de dados simulados, compreender o efeito que os hiperparâmetros da distribuição a priori tem na curva a posteriori dos modelos Stanford & Smith e Cabrera. Ambos os modelos não lineares por meio da metodologia bayesiana com prioris de máxima entropia foram eficientes no estudo dos dados de mineralização de carbono de dejetos de suínos na superfície do solo, além disso, o método bayesiano mostrou-se uma alternativa viável para contornar o problema do tamanho amostral. Foi mostrado como os valores dos hiperparâmetros das distribuições a priori influenciam na curva a posteriori dos modelos Stanford & Smith e Cabrera. O modelo não linear Cabrera promoveu maior ganho de informação com base na medida de Kullback-Leibler.
Abstract
Pig breeding is an important agribusiness activity in Brazil. In recent years pig production has increased and, consequently, the amount of liquid waste. Swine manure has a high polluting potential and an appropriate way to dispose of manure is on agricultural soils, since it is rich in organic matter and nutrients. Organic matter can accelerate the activity of microorganisms responsible for decomposition and, as a consequence, release of minerals contained in waste. The amount of CO2 released at the beginning of decomposition is greater, since substances that are easily degraded are mineralized, over time the amount of CO2 released decreases, due to the decomposition of only the most resistant substances. The decomposition dynamics can be described by nonlinear regression models, however, the theory for regression models is asymptotically valid and, in general, in research, small samples are used. An alternative is to use the bayesian methodology which has been shown to be efficient even with small samples. But criticism has been made of the bayesian approach for the effect that a subjective prior distribution can have on the posterior distribution. One way to determine priors objectives is through maximum entropy prior distributions. Thus, the work aims to use maximum entropy priors to the parameters of the nonlinear models Stanford & Smith and Cabrera in the description of the mineralization data of CO2 of swine manure applied on the soil surface. In addition, using simulated data, to understand the effect that the hyperparameters of the distribution a prior have on the curve a posterior of the Stanford & Smith and Cabrera models. Both nonlinear models using the bayesian methodology with maximum entropy prior were efficient in studying the data of carbon mineralization of swine manure on the soil surface, in addition, the bayesian method proved to be a viable alternative to circumvent the problem of sample size. It was shown how the values of the hyperparameters of the a prior distributions influence the posterior curve of the Stanford & Smith and Cabrera models. The nonlinear Cabrera model promoted greater information gain based on the Kullback-Leibler measure.
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SILVA, E. M. Modelagem do CO2 evoluído de argissolo tratado com dejetos de suíno por modelos de regressão não lineares: prioris de máxima entropia. 2020. 86 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2020.