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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/12/2017 |
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Data da última atualização: |
07/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
HIGA, B. S.; CUADRA, S. V.; OLIVEIRA, A. F. de; MONTEIRO, J. E. B. de A.; NAKAI, A. M. |
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Afiliação: |
BRUNO S. HIGA, Estagiário CNPTIA; SANTIAGO VIANNA CUADRA, CNPTIA; ARYEVERTON FORTES DE OLIVEIRA, CNPTIA; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA; ALAN MASSARU NAKAI, CNPTIA. |
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Título: |
Avaliação de métodos de remoção tendência temporal das séries de produtividade agrícola para a cultura da soja na região sul do Brasil. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CBAgro, SMUD 2017. |
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Conteúdo: |
RESUMO: O Brasil é o segundo maior produtor de mundial de soja. A sustentabilidade e o aumento da produção da soja deverão depender mais dos ganhos de produtividade do que da expansão da área cultivada nos próximos anos. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficiência da remoção das tendências temporais da produtividade da soja, associadas com fatores não climáticos. Para tal foram aplicados sete métodos estatísticos às séries temporais de produtividade do IBGE. Apesar do método Loess Smooth apresentar o melhor ajuste ao conjunto de dados, maior aderência à variabilidade, sugere-se que este método deve ser usado com ressalvas, pois o mesmo pode remover variabilidade derivada de flutuações associadas à fatores climáticos. |
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Palavras-Chave: |
Método Loess Smooth; Modelagem agroambiental; Modelos estatísticos; Produtividade agrícola; Tendência tecnológica. |
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Thesagro: |
Glycine Max; Soja. |
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Thesaurus Nal: |
Statistical models. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aRESUMO: O Brasil é o segundo maior produtor de mundial de soja. A sustentabilidade e o aumento da produção da soja deverão depender mais dos ganhos de produtividade do que da expansão da área cultivada nos próximos anos. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficiência da remoção das tendências temporais da produtividade da soja, associadas com fatores não climáticos. Para tal foram aplicados sete métodos estatísticos às séries temporais de produtividade do IBGE. Apesar do método Loess Smooth apresentar o melhor ajuste ao conjunto de dados, maior aderência à variabilidade, sugere-se que este método deve ser usado com ressalvas, pois o mesmo pode remover variabilidade derivada de flutuações associadas à fatores climáticos.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
11/02/1999 |
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Data da última atualização: |
20/04/2007 |
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Autoria: |
SANO, E. E.; ASSAD, E. D.; MOREIRA, L.; MACEDO, J. |
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Título: |
Estruturacao de dados geoambientais no contexto municipal. |
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Ano de publicação: |
1998 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ASSAD, E.D.; SANO, E.E. (Ed.). Sistema de informacoes geograficas: aplicacoes na agricultura. 2.ed. rev. ampl. Brasilia: EMBRAPA-SPI/EMBRAPA-CPAC, 1998. |
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Páginas: |
p.139-158. |
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Descrição Física: |
il. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Brasil; Dado georreferenciado; Environments; Georefernced data; Goias; Municipio; Silvania. |
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Thesagro: |
Cerrado; Meio Ambiente; Sistema de Informação Geográfica. |
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Thesaurus NAL: |
Brazil; towns. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 00883naa a2200301 a 4500
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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