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| Registros recuperados : 112 | |
| 84. |  | SILVA, F. C. da; BARBIERI, V.; CASTRO, A. de; NAKAMOTO, A. de S. Construção de modelo ecofisiologico de simulação para estimar a produtividade potencial de cana de açucar no Brasil e Australia. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 529-532. SIAGRO 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 86. | | SILVA, F. C. da; FREIRE, F. J.; VENEGAS, V. H. A.; CASTRO, A. de. Otimização da fertilização e calagem na cultura de cana-de-açúcar por modelagem. In: MAGNONI JÚNIOR, L.; STEVENS, D.; SILVA, W. T. L. da; VALE, J. M. F. do; PURINI, S. R. de M.; MAGNONI, M. da G. M.; SEBASTIÃO, E.; BRANCO JÚNIOR, G.; ADORNO FILHO, E. F.; FIGUEIREDO, W. dos S.; SEBASTIÃO, I. (Org.). JC na Escola Ciência, Tecnologia e Sociedade: mobilizar o conhecimento para alimentar o Brasil. 2. ed. São Paulo: Centro Paula Souza, 2017. p. 457-462.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 87. | | CASTRO, A. de; FRONZA, C. F.; HERAI, R. H.; ALVES, D. Evidence of deterministic evolution in the immunological memory process. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MATHEMATICAL AND COMPUTATIONAL BIOLOGY, 9., 2009, Brasília, DF. Proceedings... Brasília, DF: BIOMAT Institute for Advanced Studies of Biosystems, 2009. p. 1-14.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 90. | | BARBIERI, V.; SILVA, F. C. da; CASTRO, A. de; GODOY, A. P. de. Modelos matemático-fisiológicos para estimativa da produtividade da cana-de-açúcar. In: SILVA, F. C. da; ALVES, B. J. R.; FREITAS, P. L. de (Ed.). Sistema de produção mecanizada da cana-de-açúcar integrada à produção de energia e alimentos. Brasília, DF: Embrapa, 2015. v. 1, pt. 3, cap. 4, p. 436-489.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 94. | | SILVA, F. C. da; CASTRO, A. de; FREITAS, P. L. de; VIEIRA JUNIOR, P. A.; FINOTO, E. L. Sistemas de produção e previsibilidade da produtividade de biomassa energética e de alimentos em rotação na reforma do canavial usando modelagem na plataforma Cropsyst. In: MAGNONI JÚNIOR, L.; STEVENS, D.; SILVA, W. T. L. da; VALE, J. M. F. do; PURINI, S. R. de M.; MAGNONI, M. da G. M.; SEBASTIÃO, E.; BRANCO JÚNIOR, G.; ADORNO FILHO, E. F.; FIGUEIREDO, W. dos S.; SEBASTIÃO, I. (Org.). JC na Escola Ciência, Tecnologia e Sociedade: mobilizar o conhecimento para alimentar o Brasil. 2. ed. São Paulo: Centro Paula Souza, 2017. p. 294-302.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 95. | | SILVA, F. C. da; CASTRO, A. de; FREITAS, P. L. de; VIEIRA JUNIOR, P. A.; FINOTO, E. L. Sistemas de produção e previsibilidade da produtividade de biomassa energética e de alimentos em rotação na reforma do canavial usando modelagem na plataforma Cropsyst. In: MAGNONI JÚNIOR, L.; STEVENS, D.; SILVA, W. T. L. da; VALE, J. M. F. do; PURINI, S. R. de M.; MAGNONI, M. da G. M.; SEBASTIÃO, E.; BRANCO JÚNIOR, G.; ADORNO FILHO, E. F.; FIGUEIREDO, W. dos S.; SEBASTIÃO, I. (Org.). JC na Escola Ciência, Tecnologia e Sociedade: mobilizar o conhecimento para alimentar o Brasil. 2. ed. São Paulo: Centro Paula Souza, 2017. p. 294-302.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 96. | | LIMA, J. P. N. de; COSTA, G. E. T.; SILVA, F. C. da; CASTRO, A. de; YANO, I. H. Sistema de consulta de dados gravados nos blocos da blockchain Ethereum. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022. p. 41. (Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1).| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 97. | | COSTA, G. E. T.; LIMA, J. P. N. de; YANO, I. H.; SILVA, F. C. da; CASTRO, A. de. Sistema de gestão de custos utilizando Django e Metabase. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022. p. 28-36. (Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1).| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 99. | | LUZ, P. B. da; PIMENTA, R. S.; PIZETTA, P. U. C.; CASTRO, A. de; PIVETTA, K. F. L. Germinação de sementes de Dypsis decaryi (Jum.) Beentje & J. Dransf. (Arecaceae). Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 32, n. 5, p. 1461-1466, set./out. 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 112 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/11/2013 |
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Data da última atualização: |
22/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CASTRO, A. de; OLIVEIRA, K. R. de; ROSA, R. Z.; SILVA, F. C. da; FREIRE, F. J. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE DE CASTRO, CNPTIA; KLEBSON R. DE OLIVEIRA, Colaborador CNPTIA; ROMEU Z. ROSA, Colaborador CNPTIA; FÁBIO CÉSAR DA SILVA, CNPTIA; FERNANDO J. FREIRE, UFRPE. |
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Título: |
Modelos computacionais empregados na dinâmica da estimativa da biomassa do amendoim e da soja. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2013. |
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Conteúdo: |
RESUMO. A utilização de modelos fundamentados em bases estatísticas para previsão de safras se apresentam como uma opção de grande interesse. No entanto, a dificuldade de se obter uma boa representatividade da evolução da cultura durante todo seu ciclo de desenvolvimento, faz com que estudos para o aperfeiçoamento dos modelos para simulação sejam necessários. Nesse contexto foi desenvolvido pela Universidade de Washington, o simulador freeware CropSyst: uma ferramenta conceitualmente simples fundamentada em dinâmicas determinístico-estocásticas, que permite auxiliar o estudo do gerenciamento de sistemas de cultivo. A coleta de informações experimentais é uma etapa fundamental para a modelagem do sistema. É a partir das informações climáticas, da análise do solo, do sistema de manejo e da evolução da biomassa vegetal durante o ciclo reprodutivo da cultura, que serão gerados os parâmetros de interesse para a área em análise. Posterior à etapa de inserção dos dados experimentais, dá-se início ao processo de simulação. A calibração das curvas e geração dos parâmetros é realizada na janela funcional Crop Calibration ? interface utilizada para o processamento das informações. No presente trabalho utilizou-se a cultura de Amendoim (Arachis hypogaea) e Soja (Glycine max), cultivados na Usina Colombo, próximo a cidade de Pindorama-SP. Para o ajuste do programa foram utilizados o coeficiente de particionamento foliar como sendo igual a 0,78 (Naab et. al, 2004) e a área foliar específica igual a 24 m2/kg [Pinto, 2006] para o Amendoim. Coeficiente de particionamento foliar como sendo igual a 1,26 (Marenco et. al, 1996) e a área foliar específica igual a 38 m2/kg (Alambert, 2010) para a Soja. A partir desses dados foi possível a construção das curvas de biomassa e do índice de área foliar (IAF) para diferentes anos de plantio, e assim, compará-las às curvas obtidas pela calibração do programa. O modelo de simulação CropSyst se apresenta adequado, uma vez que os resultados obtidos para o Amendoim e para Soja são compatíveis aos disponíveis na literatura. MenosRESUMO. A utilização de modelos fundamentados em bases estatísticas para previsão de safras se apresentam como uma opção de grande interesse. No entanto, a dificuldade de se obter uma boa representatividade da evolução da cultura durante todo seu ciclo de desenvolvimento, faz com que estudos para o aperfeiçoamento dos modelos para simulação sejam necessários. Nesse contexto foi desenvolvido pela Universidade de Washington, o simulador freeware CropSyst: uma ferramenta conceitualmente simples fundamentada em dinâmicas determinístico-estocásticas, que permite auxiliar o estudo do gerenciamento de sistemas de cultivo. A coleta de informações experimentais é uma etapa fundamental para a modelagem do sistema. É a partir das informações climáticas, da análise do solo, do sistema de manejo e da evolução da biomassa vegetal durante o ciclo reprodutivo da cultura, que serão gerados os parâmetros de interesse para a área em análise. Posterior à etapa de inserção dos dados experimentais, dá-se início ao processo de simulação. A calibração das curvas e geração dos parâmetros é realizada na janela funcional Crop Calibration ? interface utilizada para o processamento das informações. No presente trabalho utilizou-se a cultura de Amendoim (Arachis hypogaea) e Soja (Glycine max), cultivados na Usina Colombo, próximo a cidade de Pindorama-SP. Para o ajuste do programa foram utilizados o coeficiente de particionamento foliar como sendo igual a 0,78 (Naab et. al, 2004) e a área foliar específi... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Modelo de simulação CropSyst; Modelos computacionais. |
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Thesagro: |
Amendoim; Arachis Hypogaea; Biomassa; Glycine Max; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Biomass; Models; Simulation models. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92877/1/118062.pdf
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Marc: |
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700 1 $aROSA, R. Z.
700 1 $aSILVA, F. C. da
700 1 $aFREIRE, F. J.
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