<b>Modeling citrus huanglongbing data using a zero-inflated negative binomial distribution

Abstract

ABSTRACT. Zero-inflated data from field experiments can be problematic, as these data require the use of specific statistical models during the analysis process. This study utilized the zero-inflated negative binomial (ZINB) model with the log-and logistic-link functions to describe the incidence of plants with Huanglongbing (HLB, caused by Candidatus liberibacter spp.) in commercial citrus orchards in the Northwestern Parana State, Brazil. Each orchard was evaluated at different times. The ZINB model with random effects in both link functions provided the best fit, as the inclusion of these effects accounted for variations between orchards and the numbers of diseased plants. The results of this model show that older plants exhibit a lower probability of acquiring HLB. The application of insecticides on a calendar basis or during new foliage flushes resulted in a three times larger probability of developing HLB compared with applying insecticides only when the vector was detected.Keywords: mixed model, random effect, BLUP method, EM algorithm.Modelagem de dados huanglongbing citricos usando um modelo binomial negativo inflacionado de zero RESUMO. Em diversas áreas do conhecimento, dados com excesso de zeros são encontrados com frequência. Para a análise de tais dados, é recomendado utilizar modelos que permitam uma contagem deste excesso de zero de forma adequada. Neste artigo, o modelo binomial negativo inflacionado de zero (ZINB) foi utilizado para descrever o número de plantas doentes, acometidas por Huanglongbing, em pomares comercias de laranjeiras na região noroeste do Estado do Paraná. Entretanto, deve-se levar em consideração que cada pomar foi avaliado ao longo do tempo, sendo assim, neste contexto, o modelo ZINB com efeito aleatório em ambas as funções de ligação, logarítmica e logística, apresentou melhor ajuste aos dados, pois a introdução destes efeitos consideraram as variações entre os pomares e a dependência entre número de plantas doentes. A partir deste modelo é possível perceber que as plantas mais velhas tendem a apresentar menor probabilidade de adquirir a doença. Todavia, a aplicação de inseticidas e o manejo por calendário apresentam três vezes mais chance de apresentar a doença do que o manejo somente pela presença do vetor.Palavras-chave: modelo misto, efeito aleatório, método BLUP, algoritmo EM.

Late-Season Sweet Orange Selections Under Huanglongbing and Citrus Canker Endemic Conditions in the Brazilian Humid Subtropical Region

“…Folha Murcha IAC and IPR Folha Murcha have showed lower incidence of HLB-affected trees compared to Pera sweet orange under the same conditions of our field trial (Almeida et al, 2016). Lower HLB incidence in these two selections may be explained by the delayed bud break (Cantuarias-Avilés et al, 2011), the longer period to produce new shoots in early spring (Carvalho et al, 2021c), associated to the morphological characteristics of the curling leaves.…”