Resumen

MATEUS, Ana Lúcia Souza Silva  y  SCALON, João Domingos. Temporal clustering detection of disease in agricultural crops. Rev. de Ciências Agrárias [online]. 2016, vol.39, n.3, pp.422-430. ISSN 0871-018X.  https://doi.org/10.19084/RCA15132.

Informação sobre dinâmica temporal de doenças de plantas é de suma importância para o desenvolvimento de tecnologias apropriadas para o manejo de doenças em sistemas de produção. O principal interesse quando se estuda um padrão de ponto temporal é detectar agrupamento temporal de eventos. Existem alguns métodos disponíveis para a detecção de agrupamento de eventos ao longo do tempo. A maioria destes métodos tem sido desenvolvido para detectar agrupamento temporal de doenças em humanos. A análise de padrões temporais de doenças de plantas não é muito bem descrita na literatura. Neste estudo, objetivou-se propor novos métodos, com base tanto na função de distribuição empírica como na simulação de Monte Carlo, para testar a hipótese nula de que um padrão de ponto temporal é puramente aleatório. Estes métodos são comparados com a função K-tempo para a detecção de agrupamento temporal na incidência de morte súbita dos citros em árvores de laranja. Todas as metodologias revelarambom desempenho para a análise de padrões de pontos temporais e este estudo levou à detecção de agrupamento temporal da morte súbita dos citros numa plantação de laranjeiras.

Palabras clave : Citrus sinensis; processo de contagem; propagação de doenças; processo pontual de Poisson homogêneo; teste de hipóteses.

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