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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
28/11/2018 |
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Data da última atualização: |
03/12/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CRISTALDO, M. F.; SOUZA, C. C. de; JESUS, L de; OLIVEIRA, P. T. S. de; PADOVANI, C. R.; VIGANÓ, H. H. DA G. |
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Afiliação: |
MARCIA FERREIRA CRISTALDO, Instituto Federal de Mato Grosso do Sul - IFMS; CELSO CORREIA DE SOUZA, Universidade Anhanguera - UNIDERP; LEANDRO DE JESUS, Instituto Federal de Mato Grosso do Sul - IFMS; PAULO TARSO SANCHES DE OLIVEIRA; CARLOS ROBERTO PADOVANI, CPAP; HEVELYNE HENN DA GAMA VIGANÓ, Instituto Federal de Mato Grosso do Sul - IFMS. |
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Título: |
Previsão probabilística de enchentes para uma pequena bacia hidrográfica do Pantanal. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Ambiente & Água, v.13, n. 4, e1988, ago. 2018. |
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DOI: |
doi:10.4136/1980-993X |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O monitoramento para a previsão de cheias de pequenas bacias hidrográficas é de grande importância tendo em vista a relação dos recursos hídricos com a sociedade, pois pode garantir o uso sustentável às comunidades urbanas de cidades lindeiras à bacia. O rio Aquidauana está inserido na planície Pantaneira sendo considerado vulnerável à inundações, no entanto, falta de um sistema eficiente para previsões de cheias e inundações. Assim, este estudo propõe um sistema de previsão probalística de enchentes para a bacia do Rio Aquidauana. Para tanto foram utilizadas as redes neurais artificiais (RNAs) do tipo MultiLayer Perceptron (treinamento backpropagation) com parâmetros otimizados pelos Algoritmos Genéticos. A RNA foi treinada e avaliada com base em dados de chuva acumulada (mm) e nível de rio (cm) à montante entre os anos de 1995 a 2014. A previsão realizada foi de 1 a 5 dias, tendo como melhor desempenho o modelo para 1 dia de previsão, com resultado de coeficiente de determinação e erro quadrático médio de 0,93 e 30 (cm), respectivamente. |
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Palavras-Chave: |
Cheias. |
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Thesagro: |
Chuva; Enchente; Hidrologia. |
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Thesaurus Nal: |
Hydrology; Rainfall simulators; Water flow. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187412/1/Cristaldo-2018.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
13/02/2015 |
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Data da última atualização: |
22/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VILAS BOAS, S. A.; HOHENFELD, C. S.; OLIVEIRA, E. J. de; OLIVEIRA, S. A. S. de. |
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Afiliação: |
SANDIELLE ARAÚJO VILAS BOAS, UFRB; CAMILA SANTIAGO HOHENFELD, UFRB; EDER JORGE DE OLIVEIRA, CNPMF; SAULO ALVES SANTOS DE OLIVEIRA, CNPMF. |
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Título: |
Identificação de genótipos de mandioca com resistência a diferentes gêneros causadores de podridão radicular. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 8., 2014, Cruz das Almas, Ba. Pesquisa: despertando mentes para a inovação e transformando o futuro : [anais]. Cruz das Almas, BA, Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2014. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A podridão de raiz é uma das doenças mais destrutivas da mandioca, e são comumente divididas em: (i) podridão seca, cujo principal gênero envolvido é Fusarium sp.; (ii) podridão mole, causada por espécies do gênero Phytophthora e (iii) as podridões negras, incitadas por patógenos do gênero Scytalidium e Lasiodiplodia. |
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Palavras-Chave: |
Mnadioca; Plant diseases; Prodidão. |
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Thesagro: |
Doença de planta. |
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Thesaurus NAL: |
Cassava; Root rot. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/139695/1/117-14.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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