Medição. Introdução à medição

Nesta entrada, será discutida a utilização de instrumentos e a interpretação dos dados obtidos em relação aos parâmetros agronómicos, biomecânicos e de jogabilidade das superfícies desportivas de relva natural.

Para uma correcta gestão e melhoria contínua destas superfícies, é essencial conhecer e medir os vários parâmetros que as caracterizam, pois não é possível melhorar o que não se mede. Para além disso, são necessárias ferramentas específicas para a análise de cada um dos parâmetros a estudar.

A escolha de instrumentos adequados é essencial para obter informações precisas e fiáveis sobre os parâmetros que estão a ser medidos. A qualidade dos instrumentos de medição é avaliada através de vários atributos essenciais:

• Sensibilidade: Este atributo, também conhecido como resolução, indica a variação mais pequena que o instrumento pode detetar. Pode ocorrer em leituras digitais ou analógicas. Uma sensibilidade elevada permite a deteção de alterações subtis no parâmetro medido.
• Repetibilidade: A repetibilidade refere-se à capacidade do instrumento para produzir leituras consistentes e exactas quando são efectuadas medições repetidas nas mesmas condições. A repetibilidade é crucial para garantir que os dados obtidos são fiáveis e podem ser utilizados com confiança.
• Exatidão: Este atributo mede a capacidade do instrumento para fornecer o valor real da medição. A exatidão é a determinante final da qualidade de um instrumento, uma vez que assegura que as medições reflectem com exatidão a realidade do parâmetro que está a ser avaliado.

Leitura de dados

Uma vez selecionada a ferramenta adequada e efectuadas as medições necessárias, obtém-se um conjunto de dados que são devidamente analisados. Geralmente, as variáveis estatísticas em estudo são quantitativas, como por exemplo os resultados de um ensaio de compactação de um campo de futebol. É fundamental caraterizar a amostra utilizando as estatísticas mais importantes, que incluem:

Meios de comunicação social:

A média é obtida dividindo a soma de um conjunto de dados pelo número de dados. Por exemplo, a dureza média de um campo de futebol é calculada somando todas as medições de dureza e dividindo pelo número total de medições.

Mediana:

Num conjunto de dados, a mediana é o valor que se encontra no ponto médio quando se ordenam os dados do menor para o maior. Isto significa que metade dos valores são mais pequenos do que a mediana e metade são maiores.

Desvio padrão:

Esta medida quantifica a variação ou dispersão de um conjunto de dados numéricos. Um desvio-padrão baixo indica que a maioria dos dados está agrupada perto da média, enquanto um desvio-padrão elevado sugere que os dados estão mais dispersos. No contexto da qualidade do campo, é desejável que os desvios-padrão sejam baixos, pois indicam uma superfície uniforme e consistente.

Regressão Linear:

A regressão linear é utilizada para identificar e quantificar a relação entre duas variáveis. Ao traçar medições num gráfico X-Y, a regressão linear permite prever o comportamento de uma variável com base na outra. Por exemplo, pode ser utilizada para prever como as alterações na compactação do solo afectará a capacidade de jogo do campo.

Regressão linear

Ao efetuar uma regressão linear, obtém-se o valor R², que varia entre 0 e 1. Um valor de 0 indica que não existe relação, enquanto um valor de 1 indica uma relação de previsão perfeita. Considera-se que uma relação aceitável é igual ou superior a 0,8.

Existem exemplos claros de tais relações, como as elevadas correlações inversas entre parâmetros biomecânicos como a absorção de choques e a restituição de energia, em que quanto maior for uma, menor será a outra.

Considerações climatológicas

Nas medições de torneios, é essencial medir parâmetros meteorológicos como a velocidade do vento, a temperatura e a humidade relativa. Estes factores podem afetar a precisão das medições. Por exemplo, valores elevados de velocidade do vento podem impedir uma medição correcta, o que torna necessário registar estas condições ou eliminar circunstâncias perturbadoras, como a utilização de túneis para a medição da velocidade do verde.

Mapas de calor

Um mapa de calor é uma técnica de visualização de dados que representa diferentes magnitudes utilizando cores ou tons numa área específica, facilitando a interpretação dos dados. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são ferramentas fundamentais para a criação destes mapas, uma vez que interpolam os resultados e permitem uma visualização pormenorizada. Existem SIG disponíveis para utilização gratuita, como o GvSIG da Comunidade Valenciana e o QGIS.

Seguem-se dois exemplos de como os dados podem ser representados utilizando mapas de calor:

Ensaio de precipitação (mm): Um mapa de calor pode mostrar a distribuição da precipitação num campo desportivo. As áreas com mais precipitação são representadas com cores mais intensas, enquanto as áreas com menos precipitação são mostradas com tons mais suaves. Isto permite identificar áreas com problemas de drenagem ou humidade excessiva.

Dureza do solo (gravidades): Utilizando um mapa de calor, a dureza do solo em diferentes partes do campo pode ser visualizada. As áreas com elevada compactação aparecerão em cores mais escuras, indicando áreas que podem necessitar de aerificação. Por outro lado, as áreas com menor dureza serão mostradas em tons mais claros, indicando solos mais soltos.

Os mapas de calor proporcionam uma visão intuitiva e clara dos dados recolhidos, o que facilita a tomada de decisões na gestão de superfícies desportivas. Ao visualizar as diferentes magnitudes num único mapa, é possível identificar padrões e áreas problemáticas de forma rápida e eficiente.