BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoAPARECIDO, L. E. de O.; ROLIM, G. de S. Forecasting of the annual yield of Arabic coffee using water deficiency. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 12, p. 1299-1310, Dez. 2018. Título em português: Previsão de produtividade anual de café arábica por meio do deficit hídrico.

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2.Imagem marcado/desmarcadoMORAES-OLIVEIRA, A. F. de; APARECIDO, L. E. de O.; FIGUEIRA, S. R. F. Economic and climatic models for estimating coffee supply. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 12, p. 1158-1166, dez. 2017. Título em português: Modelos econômicos e climáticos para estimativa da oferta cafeeira.

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3.Imagem marcado/desmarcadoAPARECIDO, L. E. de O.; BATISTA, R. M.; MORAES, J. R. da S. C. de; COSTA, C. T. S.; MORAES-OLIVEIRA, A. F. de. Agricultural zoning of climate risk for Physalis peruviana cultivation in Southeastern Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 54, e00057, 2019. Título em português: Zoneamento agrícola de risco climático para o cultivo de Physalis peruviana no Sudeste do Brasil.

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4.Imagem marcado/desmarcadoMARTORANO, L. G.; MORAES, J. R. da S. C. de; LISBOA, L. S. S.; GOMES JUNIOR, R. A.; AMARAL, V. P. do; APARECIDO, L. E. de O. Expansion of palm oil (Elaeis guineensis Jacq.) in the state of Maranhão and soil water deficit limitations in the Brazilian Amazon. Australian Journal of Crop Science, v. 11, n. 11, p. 1386-1391, Nov. 2017.

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5.Imagem marcado/desmarcadoAPARECIDO, L. E. de O.; MORAES, J. R. da S. C. de; ROLIM, G. de S.; MARTORANO, L. G.; MENESES, K. C. de; VALERIANO, T. T. B. Neural networks in climate spatialization and their application in the agricultural zoning of climate risk for sunflower in different sowing dates. Archives of Agronomy and Soil Science, v. 65, n. 11, p. 1477-1492, 2019.

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6.Imagem marcado/desmarcadoMORAES, J. R. da S. C. de; ROLIM, G. de S.; MARTORANO, L. G.; APARECIDO, L. E. de O.; OLIVEIRA, M. do S. P. de; FARIAS NETO, J. T. de. Agrometeorologicalmodels to forecast açaí (Euterpe oleracea Mart.) yield in the Eastern Amazon. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2019. Online first.

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7.Imagem marcado/desmarcadoPIMENTEL, M. S.; MARTORANO, L. G.; MARTINS, A. C. C. T.; WATRIN, O. dos S.; PONTES, A. N.; BARBOSA, A. M. da S.; MORAES, J. R. da S. C. de; APARECIDO, L. E. de O. Expressões fenológicas de palmeiras em coleções botânicas associadas às condições pluviais na Floresta Tapajós. Revista Ibero Americana de Ciências Ambientais, v. 9, n. 5, p. 39-50, 2018.

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8.Imagem marcado/desmarcadoALVES, D. M. R.; MARTORANO, L. G.; MORAES, J. R. da S. C. de; NESCIMENTO, W.; APARECIDO, L. E. de O.; MELLO, K. K. de S.; SOUSA, E. D. V. de. Produtividade de cultivares de soja associada a graus-dia acumulados sob condição agrometeorológicas em Belterra (PA). Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais, v. 9, n. 6, p. 46-53, 2018.

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9.Imagem marcado/desmarcadoAPARECIDO, L. E. de O.; MORAES, J. R. da S. C. de; ROLIM, G. de S.; MARTORANO, L. G.; SOARES, S. dos S.; MENESES, K. C. de; COSTA, C. T. S.; MESQUITA, D. Z.; BARBOSA, A. M. da S.; AMARAL, E. F. do; BARDALES, N. G. Neural networks in spatialization of meteorological elements and their application in the climatic agricultural zoning of bamboo. International Journal of Biometeorology, v. 62, n. 11, p. 1955-1962, Nov. 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Amazônia Oriental.

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Biblioteca(s):  Área de Informação da Sede.
Data corrente:  02/01/2019
Data da última atualização:  25/02/2019
Autoria:  APARECIDO, L. E. de O.; ROLIM, G. de S.
Afiliação:  Lucas Eduardo de Oliveira Aparecido, Universidade Estadual Paulista - Unesp/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias/Departamento de Economia, Administração e Educação; Glauco de Souza Rolim, Universidade Estadual Paulista - Unesp/Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias/Departamento de Economia, Administração e Educação.
Título:  Forecasting of the annual yield of Arabic coffee using water deficiency.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 53, n. 12, p. 1299-1310, Dez. 2018.
Idioma:  Inglês
Notas:  Título em português: Previsão de produtividade anual de café arábica por meio do deficit hídrico.
Conteúdo:  The objective of this work was to develop agrometeorological models for the forecasting of the annual yields of Arabic coffee (Coffea arabica), using monthly water deficits (DEFs) during the coffee cycle, in important locations in the state of Minas Gerais, Brazil. For the construction of the models, a meteorological data set spanning of 18 years and multiple linear regressions were used. The models were calibrated in highand low-yield seasons due to the high-biennial yields in Brazil. All calibrated models for high- and low-yield seasons were accurate and significant at 5% probability, with mean absolute percentage errors ≤2.9%. The minimum forecasting period for yield is six months for southern Minas Gerais and Cerrado Mineiro. In high‑yield seasons, water deficits affect more the reproductive stage of coffee and, in low-yield seasons, they affect more the vegetative stage of the crop.
Palavras-Chave:  Agrometeorologia; Forecasting; Modelo; Previsão.
Thesagro:  Balanço Hídrico; Clima; Coffea Arábica.
Thesaurus NAL:  Agrometeorology; Climate; Models; Water balance.
Categoria do assunto:  --
URL:  http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/189591/1/Forecasting-of-the-annual-yield-of-Arabic.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Área de Informação da Sede (AI-SEDE)
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