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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Acre; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados; Embrapa Cocais; Embrapa Florestas; Embrapa Hortaliças; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Semiárido; Embrapa Solos / UEP-Recife; Embrapa Unidades Centrais. MenosEmbrapa Acre; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados; Embrapa Cocais; Embrapa Florestas; Embrapa Hortaliças... Mostrar Todas |
Data corrente: |
20/03/2009 |
Data da última atualização: |
25/05/2017 |
Tipo da produção científica: |
Autoria/Organização/Edição de Livros |
Autoria: |
ALVES, R. N. B.; HOMMA, A. K. O. |
Afiliação: |
RAIMUNDO NONATO BRABO ALVES, CPATU; ALFREDO KINGO OYAMA HOMMA, CPATU. |
Título: |
Amazônia: do verde ao cinza. |
Edição: |
2. ed. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2008. |
Páginas: |
243 p. |
ISBN: |
978-85-87690-79-1 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A importância da floresta no equilíbrio ambiental da Amazônia. Os megaprojetos oficiais e privados e a contribuição ao desmatamento. Sustentabilidade e proposição de política agrícola para a Amazônia; Programas especiais de desenvolvimento agrícola. |
Palavras-Chave: |
Brasil; Política pública. |
Thesagro: |
Desenvolvimento Sustentável. |
Thesaurus Nal: |
Amazonia. |
Categoria do assunto: |
-- B Sociologia Rural |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/125645/1/Livro-amazoniaverde-ONLINE.pdf
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Marc: |
LEADER 00778nam a2200205 a 4500 001 1410164 005 2017-05-25 008 2008 bl uuuu 00u1 u #d 020 $a978-85-87690-79-1 100 1 $aALVES, R. N. B. 245 $aAmazônia$bdo verde ao cinza. 250 $a2. ed. 260 $aBelém, PA: Embrapa Amazônia Oriental$c2008 300 $a243 p. 520 $aA importância da floresta no equilíbrio ambiental da Amazônia. Os megaprojetos oficiais e privados e a contribuição ao desmatamento. Sustentabilidade e proposição de política agrícola para a Amazônia; Programas especiais de desenvolvimento agrícola. 650 $aAmazonia 650 $aDesenvolvimento Sustentável 653 $aBrasil 653 $aPolítica pública 700 1 $aHOMMA, A. K. O.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
26/08/2020 |
Data da última atualização: |
26/08/2020 |
Autoria: |
FERREIRA, L. B.; CUNHA, F. F. da; OLIVEIRA, R. A. de; RODRIGUES, T. F. |
Afiliação: |
LUCAS BORGES FERREIRA, Universidade Federal de Viçosa; FERNANDO FRANÇA da CUNHA, Universidade Federal de Viçosa; RUBENS ALVES de OLIVEIRA, Universidade Federal de Viçosa; THIAGO FERREIRA RODRIGUES, Universidade Federal de Viçosa. |
Título: |
A smartphone APP for weather based irrigation scheduling using artificial neural networks. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01839, 2020. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1678-3921. pab2020.v55.01839. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Título em português: Aplicativo de celular para manejo da irrigação com base no clima por meio de redes neurais artificiais. |
Conteúdo: |
Abstract – The objective of this work was to develop a smartphone application (APP) for a weather-based irrigation scheduling using artificial neural networks (ANNs), as well as to validate it in a green corn (Zea mays) crop. An APP (IrriMobile) that uses ANNs based on temperature and relative humidity, or on temperature only, was developed to estimate the reference evapotranspiration (ETo). The APP and Bernardo’s methodology for irrigation scheduling, with the ETo estimated by the FAO-56 Penman-Monteith equation, were used to schedule the irrigation for a green corn crop. The performance of empirical equations to estimate ETo was also assessed. Several corn morphological and agronomic characteristics were evaluated. The APP was used in the experiment with temperature, relative humidity, and rainfall data. Its use was also simulated with temperature and rainfall data only. There was no difference for any of the green corn characteristics evaluated. ETo estimation through the APP showed a higher performance than that by the evaluated equations. The APP overestimates the irrigation requirements by 8 and 19% when using temperature and relative humidity, and temperature only, respectively. Resumo – O objetivo deste trabalho foi desenvolver um aplicativo (APP) para manejo da irrigação com base no clima, por meio de redes neurais artificiais (ANNs), além de validá-lo em um cultivo de milho (Zea mays) verde. Desenvolveu-se um APP (IrriMobile) que utiliza ANNs com base em temperatura e umidade relativa, ou apenas em temperatura, para estimar a evapotranspiração de referência (ETo). O aplicativo e a metodologia de manejo da irrigação de Bernardo, com a ETo estimada pela equação FAO-56 Penman- Monteith, foram utilizados para manejar a irrigação na cultura do milho verde. Avaliou-se também o desempenho de equações empíricas para estimar a ETo. Avaliaram-se diversas características morfológicas e agronômicas do milho. O APP foi utilizado no experimento com dados de temperatura, umidade relativa e precipitação. Simulou-se, também, seu uso apenas com dados de temperatura e precipitação. Não houve diferença para nenhuma das características do milho avaliadas. A estimação de ETo pelo APP mostrou desempenho superior à das equações avaliadas. O aplicativo superestima os requisitos de irrigação em 8 e 19%, ao usar temperatura e umidade relativa, e apenas temperatura, respectivamente. MenosAbstract – The objective of this work was to develop a smartphone application (APP) for a weather-based irrigation scheduling using artificial neural networks (ANNs), as well as to validate it in a green corn (Zea mays) crop. An APP (IrriMobile) that uses ANNs based on temperature and relative humidity, or on temperature only, was developed to estimate the reference evapotranspiration (ETo). The APP and Bernardo’s methodology for irrigation scheduling, with the ETo estimated by the FAO-56 Penman-Monteith equation, were used to schedule the irrigation for a green corn crop. The performance of empirical equations to estimate ETo was also assessed. Several corn morphological and agronomic characteristics were evaluated. The APP was used in the experiment with temperature, relative humidity, and rainfall data. Its use was also simulated with temperature and rainfall data only. There was no difference for any of the green corn characteristics evaluated. ETo estimation through the APP showed a higher performance than that by the evaluated equations. The APP overestimates the irrigation requirements by 8 and 19% when using temperature and relative humidity, and temperature only, respectively. Resumo – O objetivo deste trabalho foi desenvolver um aplicativo (APP) para manejo da irrigação com base no clima, por meio de redes neurais artificiais (ANNs), além de validá-lo em um cultivo de milho (Zea mays) verde. Desenvolveu-se um APP (IrriMobile) que utiliza ANNs com base em temperatur... Mostrar Tudo |
Thesagro: |
Clima; Evapotranspiração; Irrigação; Milho Verde; Umidade Relativa; Zea Mays. |
Thesaurus NAL: |
Evapotranspiration; Irrigation; Relative humidity; Weather. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215589/1/Smartphone-app-weather.pdf
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Marc: |
LEADER 03455naa a2200301 a 4500 001 2124569 005 2020-08-26 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S1678-3921. pab2020.v55.01839.$2DOI 100 1 $aFERREIRA, L. B. 245 $aA smartphone APP for weather based irrigation scheduling using artificial neural networks.$h[electronic resource] 260 $c2020 500 $aTítulo em português: Aplicativo de celular para manejo da irrigação com base no clima por meio de redes neurais artificiais. 520 $aAbstract – The objective of this work was to develop a smartphone application (APP) for a weather-based irrigation scheduling using artificial neural networks (ANNs), as well as to validate it in a green corn (Zea mays) crop. An APP (IrriMobile) that uses ANNs based on temperature and relative humidity, or on temperature only, was developed to estimate the reference evapotranspiration (ETo). The APP and Bernardo’s methodology for irrigation scheduling, with the ETo estimated by the FAO-56 Penman-Monteith equation, were used to schedule the irrigation for a green corn crop. The performance of empirical equations to estimate ETo was also assessed. Several corn morphological and agronomic characteristics were evaluated. The APP was used in the experiment with temperature, relative humidity, and rainfall data. Its use was also simulated with temperature and rainfall data only. There was no difference for any of the green corn characteristics evaluated. ETo estimation through the APP showed a higher performance than that by the evaluated equations. The APP overestimates the irrigation requirements by 8 and 19% when using temperature and relative humidity, and temperature only, respectively. Resumo – O objetivo deste trabalho foi desenvolver um aplicativo (APP) para manejo da irrigação com base no clima, por meio de redes neurais artificiais (ANNs), além de validá-lo em um cultivo de milho (Zea mays) verde. Desenvolveu-se um APP (IrriMobile) que utiliza ANNs com base em temperatura e umidade relativa, ou apenas em temperatura, para estimar a evapotranspiração de referência (ETo). O aplicativo e a metodologia de manejo da irrigação de Bernardo, com a ETo estimada pela equação FAO-56 Penman- Monteith, foram utilizados para manejar a irrigação na cultura do milho verde. Avaliou-se também o desempenho de equações empíricas para estimar a ETo. Avaliaram-se diversas características morfológicas e agronômicas do milho. O APP foi utilizado no experimento com dados de temperatura, umidade relativa e precipitação. Simulou-se, também, seu uso apenas com dados de temperatura e precipitação. Não houve diferença para nenhuma das características do milho avaliadas. A estimação de ETo pelo APP mostrou desempenho superior à das equações avaliadas. O aplicativo superestima os requisitos de irrigação em 8 e 19%, ao usar temperatura e umidade relativa, e apenas temperatura, respectivamente. 650 $aEvapotranspiration 650 $aIrrigation 650 $aRelative humidity 650 $aWeather 650 $aClima 650 $aEvapotranspiração 650 $aIrrigação 650 $aMilho Verde 650 $aUmidade Relativa 650 $aZea Mays 700 1 $aCUNHA, F. F. da 700 1 $aOLIVEIRA, R. A. de 700 1 $aRODRIGUES, T. F. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira$gv. 55, e01839, 2020.
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