META, nuevo método para la comparación estadística de zonas en agricultura de precisión

BALZARINI, M.; CÓRDOBA, M.; PACCIORETTI, P.

Congreso; 2° Congreso Latinoamericano de Agricultura de Precisión; 2022

La evaluación del proceso de delimitación de zonas de manejo (ZM) requiere de la comparación estadística de medias de zonas para rendimiento y otras variables georreferenciadas medidas intensivamente. Los modelos lineales con correlación espacial pueden usarse para comparar medias, pero su demanda computacional es alta en escenarios de muchos datos. Además, la especificación del modelo de correlación espacial requiere conocimientos estadísticos que dificultan su uso. En este trabajo desarrollamos un método, denominado META, que permite la comparación de dos conjuntos de datos espaciales sin necesidad de estimar correlación. META comprende tres pasos: 1) muestreo aleatorio de pares de celdas desde una grilla regular con varios datos por celda; las celdas del par provienen una desde cada zona a comparar, 2) ajuste de un modelo de ANOVA con efecto aleatorio de celda y estimación de medias ajustadas para cada zona, y 3) metaanálisis del cociente de medias, obtenido en cada ANOVA, con estimación del efecto global de ZM por intervalo de confianza. El protocolo propuesto se implementó en una base de datos de un lote agrícola zonificado con variables de suelo y rendimientos medidas intensivamente. La comparación de medias de rendimientos obtenidos luego de la zonificación mostró diferencias estadísticas entre las ZM. Cuando la comparación se realizó sobre los mismos datos luego de eliminar el efecto de ZM, el método no mostró diferencias significativas. META, permite su implementación rápida en bases de datos de gran dimensión y puede utilizarse también para comparar franjas que reciben tratamientos variables en ensayos sin repeticiones.