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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
05/09/2006 |
Data da última atualização: |
18/05/2022 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ASSAD, E. D.; MARIN, F. R.; EVANGELISTA, S. R. M.; PILAU, F. G.; FARIAS, J. R. B.; PINTO, H. S.; ZULLO JÚNIOR, J. |
Afiliação: |
EDUARDO DELGADO ASSAD, CNPTIA; FÁBIO RICARDO MARIN, CNPTIA; SILVIO ROBERTO MEDEIROS EVANGELISTA, CNPTIA; FELIPE GUSTAVO PILAU, Bolsista; JOSE RENATO BOUCAS FARIAS, CNPSO; HILTON S. PINTO, Cepagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp. |
Título: |
Sistema de previsão de safra de soja para o Brasil. |
Ano de publicação: |
2006 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: anais. João Pessoa: SBEA, 2006. Não paginado. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CONBEA 2006. |
Conteúdo: |
Frente a necessidade de estimativa da safra de soja para o Brasil através de metodologia mais objetiva, oferecendo maior credibilidade aos dados oficiais de produção, ideia essa impulsionada pela criação do projeto GeoSafras, coordenado pela CONAB, desenvolveu-se um sistema de previsão de safra de soja para o Brasil, baseado nos dados e informações do Sistema de Monitoramento Agrometeorológico - Agritempo. O sistema incorpora a base conceituai proposta por DOORENBOS & KASSAM, (1979), agregando-se para cada Estado do Brasil ajustes empíricos utilizando-se de dados experimentais obtidos nas unidades da Embrapa de todo Brasil, e uma base de dados de área plantada de soja proveniente de levantamentos realizados pelo IBGE. Testes foram realizados estimando-se as produções de soja entre as safras 2000/01 e a safra atual, 2005/06. Bons níveis de ajuste foram obtidos para as produções regionalizadas, evidenciando-se a necessidade de ajustes do modelo para as Regiões Sul e Nordeste. Em termos nacionais, o maior desvio observado foi de 5,81% para a safra 2000/01 e o menor de 0,77% na safra 2005/06. |
Palavras-Chave: |
Dados meteorológicos. |
Thesagro: |
Soja. |
Thesaurus Nal: |
Meteorological data; Soybeans. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/160395/1/PL-Sistema-Assad-Conbea-2006.pdf
|
Marc: |
LEADER 01912nam a2200241 a 4500 001 1006873 005 2022-05-18 008 2006 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aASSAD, E. D. 245 $aSistema de previsão de safra de soja para o Brasil.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: anais. João Pessoa: SBEA, 2006. Não paginado.$c2006 500 $aCONBEA 2006. 520 $aFrente a necessidade de estimativa da safra de soja para o Brasil através de metodologia mais objetiva, oferecendo maior credibilidade aos dados oficiais de produção, ideia essa impulsionada pela criação do projeto GeoSafras, coordenado pela CONAB, desenvolveu-se um sistema de previsão de safra de soja para o Brasil, baseado nos dados e informações do Sistema de Monitoramento Agrometeorológico - Agritempo. O sistema incorpora a base conceituai proposta por DOORENBOS & KASSAM, (1979), agregando-se para cada Estado do Brasil ajustes empíricos utilizando-se de dados experimentais obtidos nas unidades da Embrapa de todo Brasil, e uma base de dados de área plantada de soja proveniente de levantamentos realizados pelo IBGE. Testes foram realizados estimando-se as produções de soja entre as safras 2000/01 e a safra atual, 2005/06. Bons níveis de ajuste foram obtidos para as produções regionalizadas, evidenciando-se a necessidade de ajustes do modelo para as Regiões Sul e Nordeste. Em termos nacionais, o maior desvio observado foi de 5,81% para a safra 2000/01 e o menor de 0,77% na safra 2005/06. 650 $aMeteorological data 650 $aSoybeans 650 $aSoja 653 $aDados meteorológicos 700 1 $aMARIN, F. R. 700 1 $aEVANGELISTA, S. R. M. 700 1 $aPILAU, F. G. 700 1 $aFARIAS, J. R. B. 700 1 $aPINTO, H. S. 700 1 $aZULLO JÚNIOR, J.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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115. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | COLTRI, P. P.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUZA, T. T. de; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M. Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. p. 0539-0546. SBSR 2011.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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117. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | SANCHES, M. C.; ZULLO JUNIOR, J.; BARBOSA, L. A.; SILVA, J. P. da; EVANGELISTA, S. R. M.; ROMANI, L. A. S. Comparação do cálculo do zoneamento de riscos climáticos da soja para São Paulo utilizando dados de sensoriamento remoto e de estações pluviométricas de superfície. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 19., 2015, Lavras. Agrometeorologia no século 21: o desafio do uso sustentável dos biomas brasileiros: anais. Lavras: UFLA, 2015. p. 445-451. CBAgro 2015.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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119. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | HAMADA, E.; MEDEIROS, G. A. de; FILIZOLA, H. F.; ZULLO JÚNIOR, J.; GOMES, M. A. F.; QUEIROZ, S. C. do N. de. I workshop sobre água, agricultura e meio ambiente no Estado de São Paulo: relatos e considerações. Engenharia Ambiental: Pesquisa e Tecnologia, Espírito Santo do Pinhal, v. 1, n.1, p. 77-83, jan./dez. 2004.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: Nacional - C |
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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120. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | MACARRINGUE, L. S.; BOLFE, E. L.; DUVERGER, S. G.; SANO, E. E.; CALDAS, M. M.; FERREIRA, M. C.; ZULLO JUNIOR, J.; MATIAS, L. F. Land use and land cover classification in the northern region of Mozambique based on Landsat time series and machine learning. ISPRS International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 8, 342, Aug. 2023.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados. |
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