Estimación Bayesiana en la relación Clima – Sigatoka negra

Resumen

La búsqueda de la relación existente entre los parámetros climáticos y las variables fitosanitarias, parala generación de modelos que permitan el pronósticos de enfermedades en los cultivos, y con ciertogrado de probabilidad, ha conducido a la aplicación de Métodos Bayesianos para la obtención demodelo probabilístico. En el presente documento, se analiza la aplicación de metodologías estadísticasutilizadas para la obtención de un modelo, a través de estimación bayesiana. Previamente, se obtuvieronrelaciones y dependencias entre y dentro de los dos grupos de variables, aplicando análisis decorrelación, componentes principales y correspondencia múltiple. Además, se realizó análisisexploratorio y de manera especial el análisis de frecuencias conjuntas, marginales y condicionales. Losdatos utilizados, pertenecen una hacienda del sector Balao de la provincia del Guayas, Ecuador, concoordenadas 2º54’42’’S y 79º48’49’’O, y una elevación promedio de 6m sobre el nivel del mar. Losdatos de clima y fitosanitarios, fueron obtenidos entre el 01 de enero del 2005 y el 29 de diciembre del2006. Los parámetros de clima que se utilizaron fueron temperatura, humedad, velocidad del viento,precipitación, heliofanía, horas luz, radiación solar, evapotranspiración, entre otras; y las variablesfitosanitarias utilizadas fueron total de hojas en la planta, hoja joven manchada y el porcentaje o índicede infección por planta. Este análisis dio como resultado un gráfico que indica la relación entre losparámetros de interés y la función probabilística que ayuda a calcular la probabilidad de ocurrencia dediferentes escenarios planteados, utilizando el modelo de estimación bayesiana.

Abstract

The search of the relationship between climatic parameters and phyto-performing variables predictingmodels for crop diseases, with some degree of probability, have led to the application of Bayesianmethods to obtain a probabilistic model. The present document describes statistical methodologies, withBayesian estimation. used to obtain the model. Previously first, they were obtained using correlationanalysis, principal component and multiple correspondences.  Further exploratory analysis wasperformed especially the combined frequency analysis, marginal and conditional. The data was obtainedin a Balao's plantation in the province of Guayas, Ecuador, with coordinates 2º54'42''S 79 º 48'49 ", andwith an average elevation of 6m above sea level. The weather and the fytosanitory data were obtainedbetween January 01 of 2005 and December 29 of 2006. The weather parameters used were temperature,humidity, wind speed, rainfall, heliofanía, light hours, solar radiation, evapotranspiration, among others,and the fytosanitory variables were total phyto-leaf plant, young leaf stained and the index of infectionper plant. The results shows the relationship between the concerned parameters and the probabilisticfunction that helps to calculate the probability of different scenarios, using a Bayesian estimation.