Estimativa de rendimento agrícola sobre o estado de SP a partir de um modelo de regressão linear usando o Índice de Precipitação-Evapotranspiração Normalizado (SPEI) - Dornelas, Edgar Simkevic Martins [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
A estimativa de rendimento de produções agrícolas tem se tornado cada vez um estudo de mais importância, para desenvolver um futuro sustentável. É de fundamental importância para o desenvolvimento de culturas agrícolas a presença de água, seja de forma direta ou indireta, pois o estresse hídrico impacta a qualidade e a quantidade da produção. Neste trabalho foi avaliado um modelo de regressão linear para relacionar condições de anomalias de disponibilidade hídrica (através da média do índice de Evapotranspiração-Precipitação Padronizado na escala de 12 meses - SPEI-12 - para todo o estado de São Paulo) com o rendimento de algumas culturas importantes no estado de São Paulo - arroz, milho e trigo -utilizando dados do período de 1974 a 2000. Apesar de os coeficientes de correlação linear de Pearson entre as culturas do arroz e do milho terem sido moderados e com significância estatística, o modelo linear para estimativa de rendimento futuro apresentou fraco desempenho, com grande viés positivos e erros. Isto pode estar relacionado com a grande variabilidade espacial do fenômeno de seca, sugerindo que um índice único do SPEI-12 para todo o estado pode não ser representativo da seca nas regiões produtoras mais importantes do estado. Além disso, a análise de qualidade do modelo linear mostrou que seus resíduos apresentaram comportamento não-normal e heterocedástico, indicando que um método linear não é a melhor ferramenta para estudar a relação entre as variáveis estudadas.

The estimation of agricultural production yields has increasingly become a study of greater importance for developing a sustainable future. It is of fundamental importance for the development of agricultural crops to have water presence, either directly or indirectly, as water stress impacts both the quality and quantity of production. In this study, a linear regression model was evaluated to relate anomalies in water availability conditions (using the standardized Precipitation-Evapotranspiration Index on a 12-month scale - SPEI-12 - for the entire state of São Paulo) to the yield of some important crops in the state of São Paulo - rice, corn, and wheat - using data from the period 1974 to 2000. Although the Pearson linear correlation coefficients between rice and corn crops were moderate and statistically significant, the linear model for estimating future yields performed poorly, showing significant positive bias and errors. This may be related to the large spatial variability of the drought phenomenon, suggesting that a single SPEI-12 index for the entire state may not adequately represent drought in the most important producing regions of the state. Furthermore, the analysis of the linear model's quality showed that its residuals exhibited nonnormal and heteroskedastic behavior, indicating that a linear method is not the best tool for studying the relationship between the variables under consideration.
Estimate of agricultural income for the state of SP from of a linear regression model using the Index of Normalized Precipitation-Evapotranspiration (SPEI)
Keywords: Meteorologia; Agrometeorologia; Arroz; Estimativa agricola; São Paulo