Banca de DEFESA: MARYELLE KLEYCE MACHADO NERY

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MARYELLE KLEYCE MACHADO NERY
DATA : 27/02/2025
HORA: 08:00
LOCAL: sala virtual
TÍTULO:

MODELOS ESTATÍSTICOS E DE APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADOS NA PREVISÃO DA PRODUTIVIDADE DO COQUEIRO ANÃO VERDE NA AMAZÔNIA ORIENTAL

PALAVRAS-CHAVES:

Análise de crescimento; clima; Cocos nucifera L.; desenvolvimento de frutos; inteligência artificial.

PÁGINAS: 81
RESUMO:

O coqueiro anão verde (Cocos nucifera L.) é uma cultura tropical de grande relevância econômica e alimentar, especialmente em regiões úmidas. No entanto, sua natureza perene o torna vulnerável às variações climáticas e a ocorrência de eventos extremos, afetando todas as fases do seu ciclo de desenvolvimento, particularmente após a abertura da inflorescência, e, consequentemente sua produtividade. Nesta tese, utilizamos modelos estatísticos e de aprendizado de máquina para estimar a produtividade do coqueiro anão verde e avaliar o impacto de variáveis meteorológicas e eventos climáticos extremos na produtividade. No primeiro capítulo, analisamos colheitas de alta (abril) e baixa produtividade (novembro) a partir de nove anos de dados experimentais e meteorológicos. Consideramos variáveis como temperatura, umidade, precipitação, vento, radiação solar e balanço de radiação, além de variáveis derivadas, como déficit de pressão de vapor, evapotranspiração e déficit/excesso hídrico no solo. Foram testados modelos de regressão linear múltipla (MLR) e algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais perceptron multicamadas (MLP), regressão por vetores de suporte (SVR) e floresta aleatória (RF). Avaliamos o desempenho dos modelos por meio do erro quadrático médio (RMSE), coeficiente de determinação (R²) e erro absoluto médio (MAE), além da interpretação dos modelos via Shapley Additive Explanation (SHAP). Os modelos de aprendizado de máquina apresentaram melhor desempenho, com MLP mais adequado para períodos de alta produtividade e RF para baixa produtividade. Entre os principais fatores influentes, destacaram-se a radiação solar e o excesso hídrico durante a maturação dos frutos para períodos de alta produtividade, enquanto a umidade relativa e o déficit de pressão de vapor foram determinantes nos períodos de baixa produtividade. No segundo capítulo, avaliamos os impactos de eventos climáticos extremos na produtividade do coqueiro anão verde no nordeste do Pará, separando os períodos chuvoso (PC—dezembro a julho) e menos chuvoso (PMC—agosto a novembro) entre 2015 e 2023. Analisamos variáveis meteorológicas e extremos climáticos, incluindo temperatura máxima extrema (HT), precipitação extrema (HEP, percentil 90) e baixa precipitação (LP, percentil 10). Desenvolvemos modelos preditivos de MLR e RF, sendo este último o mais eficiente, com RMSE equivalente a 20% da produtividade média. No entanto, o RF apresentou dificuldades de generalização no conjunto de teste, possivelmente devido a overfitting. A inclusão da produtividade defasada (P_t-1) demonstrou sua influência significativa nos modelos. Durante o PC, eventos de precipitação extrema e excesso hídrico após o quinto mês de desenvolvimento da inflorescência contribuíram para aumentos na produtividade, enquanto no PMC, eventos de baixa precipitação reduziram a produção. Em algumas situações, a elevada precipitação foi capaz de mitigar os efeitos negativos da baixa disponibilidade hídrica. Nossos resultados destacam a importância da modelagem agrometeorológica e do aprendizado de máquina como ferramentas para estimar a produtividade do coqueiro anão verde e compreender os impactos das variações climáticas. A identificação das variáveis mais influentes permite o desenvolvimento de estratégias adaptativas para mitigar perdas produtivas e promover a estabilidade da cultura diante das mudanças climáticas.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1356961 - PAULO JORGE DE OLIVEIRA PONTE DE SOUZA
Interna - 2494920 - ANTONIA BENEDITA DA SILVA BRONZE
Externo ao Programa - 1312697 - MARCUS DE BARROS BRAGA - UFRAExterno à Instituição - LUCAS EDUARDO DE OLIVEIRA APARECIDO
Externo à Instituição - LUCIANO JORGE SEREJO DOS ANJOS - UFPA