Sistema de alarme ótimo para o modelo Tarso com aplicação na ferrugem do café

O café ocupa posição de destaque na economia brasileira sendo o país um dos maiores produtores e exportadores de café do mundo. Além disso ocupa, em consumo, o segundo lugar. No entanto, a cultura cafeeira é muito suscetível ao ataque de doenças como a ferrugem, existindo registros de incidência na maioria das lavouras cultivadas. Os prejuízos podem chegar a comprometer 50% da produção. Dessa forma, pesquisas envolvendo esse fator limitante para a produção são intensas e frequentes, indicando os fatores ambientais como responsáveis no alastramento de epidemias, que não ocorrem se eles não forem favoráveis e atuarem simultaneamente. Em razão desses fatos, os objetivos desse trabalho são estender o modelo TARSO com dois regimes para duas variáveis independentes de forma a criar uma função para ajuste via inferência bayesiana no programa R e aplicar a metodologia de SISTEMAS DE ALARME ótimos para processos TARSO de ordem p na criação de mais um mecanismo de previsão para a ferrugem do café. A extensão do modelo foi exemplificada para um TARSO de ordem p = 1 com uma variável independente ajustado via inferência bayesiana. Estudos de simulação foram feitos para testar o desempenho da extensão proposta, bem como aplicações a dados reais de índices de ferrugem utilizando uma variável independente e duas variáveis independentes. A análise com a variável independente temperatura média resultou em uma defasagem d = 1 e na contribuição da temperatura média na formação da ferrugem para valores de temperatura abaixo do valor limiar r = 22; 30C. Já na análise utilizando as duas variáveis independentes, temperatura média e molhamento foliar, a defasagem também foi d = 1 e o índice de ferrugem sendo respondido, para temperaturas inferiores ao limiar r = 21; 70C, pela temperatura média; para valores superiores a este limiar pelo molhamento foliar. A metodologia do alarme consistiu em prever se um nível de incidência qualquer da doença cruzou superiormente um nível u preestabelecido. Estudos de simulação foram feitos e os resultados da aplicação mostraram que o sistema se comporta de maneira eficiente em pontos onde a catástrofe ainda não ocorreu, não tendo o mesmo comportamento quando já ocorreu. E também que o sistema fornece probabilidades mais altas em níveis de cruzamento mais altos