Mètriques en superfícies esportives
FOTO · TILOOM
L'ús de la instrumentació no només implica usar bones eines sinó també estar familiaritzat amb certs conceptes estadístics.
Per a la correcta gestió de les superfícies esportives i la seva millora contínua cal conèixer els diferents valors i paràmetres estadístics que les caracteritzen.
Des de Tiloom ens assegurem que els nostres mesuraments i/o instrumentació presentin les millors valoracions en els atributs de qualitat, tals com :
- Sensibilitat: La variació més petita que l'instrument de mesura pot detectar. Si la lectura és digital o es fa contra una escala, a la sensibilitat se l'anomena resolució.
- Repetibilitat: Determina la màxima precisió possible que es pot aconseguir. Un instrument ha de ser capaç de repetir lectures amb la mateixa precisió fins on es pugui llegir.
- Exactitud: La capacitat de l'instrument per donar el valor veritable de la mesura (qualitat). La instrumentació oferta per Tiloom garanteix les seves mesures al llarg del temps, recalibrem els equips durant la vida útil d'aquests.
Un cop s'escull l'eina adequada i comencem a fer els mesuraments pertinents, obtindrem un conjunt de dades que hem d'ordenar i visualitzar clarament a través de la nostra anàlisi agronòmica. Generalment la nostra variable estadística objecte d'estudi serà de tipus quantitativa (numèrica), per exemple un resultat de 43 Nm en un assaig de resistència a la tracció (a través de l'equip lleuger Deltec de resistència a la tracció) d'un camp de futbol o, en alguns casos, també usarem variables qualitatives, per exemple en casos on s'avalui l'estabilitat del camp.
Camps recentment renovats i baixes taxes de compactació solen ser menys estables, d'aquí la inclusió de certs % de textures fines en les barreges per compensar aquestes característiques
És molt important caracteritzar els nostres camps i greens, i per a això farem ús dels estadístics més importants, com són:
- La mitjana i, com a exemple interessant, la pluviometria mitjana recollida en regar el camp;
- La mediana, valor que es troba a la meitat dels valors de les dades;
- La desviació típica, per quantificar la variació o la dispersió d'un conjunt de dades numèriques. Una desviació estàndard baixa indica que la major part de les dades d'una mostra tendeixen a estar agrupades prop de la seva mitjana (també anomenada valor esperat), mentre que una desviació estàndard alta indica que les dades s'estenen sobre un rang de valors més ampli.
Una desviació típica baixa és sinònim de més qualitat del camp, hi ha una uniformitat més gran a tota la superfície esportiva, amb la nostra aplicació Pogo turf pro & Field Tester obtindràs tota l'anàlisi més interessant que puguis dur a terme de forma senzilla i ràpida
La presa i el registre de dades permet estudiar les dades per obtenir informació, és a dir, fer una anàlisi predictiva, conèixer el futur a través d'allò observat en el passat.
Anàlisi predictiva. La regressió lineal també ens permet obtenir relacions entre mesures comparant-les en un gràfic X-Y. Permet predir el comportament d'una variable a partir d'una altra. No sempre és possible predir les variables, en fer una regressió lineal s'obté el valor R2. Aquest valor va de 0 a 1, essent 0 quan no hi ha relació i 1 quan la relació de predicció és màxima. Es considera una relació acceptable a partir de 0,8.
A continuació us podem ensenyar un exemple interessant de l'anàlisi predictiva. Al gràfic següent es representa la quantitat de potassi en 5 anàlisis de sòl de pasta saturada i es compara amb la salinitat. La regressió lineal obtinguda dona un r2 de 0,77. Aquest resultat, lluny de ser perfecte, ens aproxima la relació entre lectures de salinitat i el potassi al sòl.
Exemples com aquest es poden trobar estudiant altres variables. Amb aquesta potent informació conèixer el nostre camp és més fàcil que mai. Contacta amb nosaltres a través d'info@tiloom.com per estudiar el teu cas i aprendre del camp per treure'n el màxim profit.
