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| Registros recuperados : 17 | |
| 3. |  | OLIVEIRA JÚNIOR, G. G. de; SILVA, A. B. da; LIMA, M. A. de; SILVA, J. C. T. R. da; FLORENTINO, L. A.; APARECIDO, L. E. de O. Estimativa da emissão de CO2 equivalente em operações mecanizadas na cultura do cafeeiro. Revista em Agronegócio e Meio Ambiente, v. 13, n. 1, p. 301-316, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 4. | | MARTORANO, 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.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 6. | | MARTORANO, L. G.; SOARES, W. B.; MORAES, J. R. da S. C. de; NASCIMENTO, W.; APARECIDO, L. E. de O.; VILLA, P. M. Climatology of air temperature in Belterra: thermal regulation ecosystem services provided by the Tapajós National Forest in the Amazon. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 36, n. 2, 327-337, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 8. | | MORAES, J. R. da S. C.; MARTORANO, L. G.; BARBOSA, A. M. da S.; APARECIDO, L. E. de O.; ROLIM, G. de S. Performance do modelo ECMWF nas estimações de chuva e temperatura do ar no município de Belterra, Pará. In: SEMINÁRIO DE PESQUISA DA FLORESTA NACIONAL DO TAPAJÓS, 3.; SEMINÁRIO DE PESQUISA DA RESERVA EXTRATIVISTA TAPAJÓS ARAPIUNS, 1., 2017, Santarém. Anais... Santarém: Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade: ICMBio, 2018. p. 171.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 10. | | APARECIDO, 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.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 11. | | MORAES, 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. Agrometeorological models to forecast açaí (Euterpe oleracea Mart.) yield in the Eastern Amazon. Journal of the Science of Food and Agriculture, v. 100, n. 4, p. 1558-1569, Mar. 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 12. | | PIMENTEL, 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.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 13. | | MORAES, J. R. da S. C. de; ROLIM, G. de S.; MARTORANO, L. G.; APARECIDO, L. E. de O.; BISPO, R. C.; VALERIANO, T. T. B.; ESTEVES, J. T. Performance of the ECMWF in air temperature and precipitation estimates in the Brazilian Amazon. Theoretical and Applied Climatology, v. 141, p. 803-816, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 14. | | ALVES, D. M. R.; MARTORANO, L. G.; MORAES, J. R. da S. C. de; NASCIMENTO, 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.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 15. | | MARTORANO, L. G.; MORAES, J. R. da S. C. de; SILVA, L. K. X.; FERNANDES, P. C. C.; AMARAL JÚNIOR, J. M. do; LISBOA, L. S.; NEVES, K. A. L.; PACHECO, A.; BELDINI, T. P.; APARECIDO, L. E. de O.; SILVA, W. C. da; GODINHO, V. de P. C. Agricultural and livestock production in the Amazon: a reflection on the necessity of adoption of integrated production strategies in the western region of the state of Pará. Australian Journal of Crop Science, v. 15, n. 08, p. 1102-1109, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Cerrados; Embrapa Rondônia. |
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| 16. | | APARECIDO, 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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| 17. | | MARTORANO, L. G.; GUEDES, M. C.; LISBOA, L. S.; MORAES, J. R. da S. C. de; NASCIMENTO, N. C. C. do; SALOMÃO, R. de P.; MARTORANO, P. G.; APARECIDO, L. E. de O.; TOURNE, D. C. M.; DIAS, C. T. dos S.; LIRA-GUEDES, A. C.; REALE, F. C. G.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de; SILVA, L. M. da; PEREIRA, M. G.; WADT, L. H. de O.; SILVA, K. E. da. Condições topoclimáticas e serviços ecossistêmicos prestados pelas castanheiras no Bioma Amazônia. In: WADT, L. H. de O.; MAROCCOLO, J. F.; GUEDES, M. C.; SILVA, K. E. da (ed.). Castanha-da-amazônia: estudos sobre a espécie e sua cadeia de valor. Brasília, DF: Embrapa, 2023. v. 1. cap. 12, p. 315-352. ODS 2, ODS 3, ODS 8, ODS 11, ODS 12, ODS 13, ODS 17.| Biblioteca(s): Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Rondônia. |
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| Registros recuperados : 17 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Amazônia Oriental. Para informações adicionais entre em contato com cpatu.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
06/09/2019 |
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Data da última atualização: |
23/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
APARECIDO, 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. |
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Afiliação: |
Lucas Eduardo de Oliveira Aparecido, IFMS; José Reinaldo da Silva Cabral de Moraes, UNESP; Glauco de Souza Rolim, UNESP; LUCIETA GUERREIRO MARTORANO, CPATU; Kamila Cunha de Meneses, UNESP; Taynara Tuany Borges Valeriano, UNESP. |
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Título: |
Neural networks in climate spatialization and their application in the agricultural zoning of climate risk for sunflower in different sowing dates. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Archives of Agronomy and Soil Science, v. 65, n. 11, p. 1477-1492, 2019. |
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DOI: |
10.1080/03650340.2019.1566715 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Sunflower is a species that is sensitive to local climate conditions. However, studies that use artificial neural networks (ANNs) to evaluate this influence and create tools such as agricultural zoning of climate risk (ZARC) have not been conducted for this species. Due to the importance of sunflower as a human food source and for biodiesel production, and also the necessity of conducting research to evaluate the suitability of this oleaginous species under different climatic conditions. Thus, we seek to construct a ZARC for sunflower in Brazil simulating sowing on different dates and using meteorological elements spatialized by ANNs. Climate data were used: air temperature (T), rainfall (P), relative air humidity (UR), solar radiation (MJ_m−2_d−1) and wind velocity (U2). Climatic regions considered suitable for the cultivation of sunflower had average annual values for T between 20 and 28°C, P between 500 and 1.500 mm per cycle, and soil water deficit (DEF) below 140 mm per cycle. A neural network is an efficient tool that can be used in spatialization of climate variables quickly and accurately. Sunflower sowing in the spring and summer are the ones that provide the largest suitable areas in southeastern Brazil, with 58.13 and 64.36% of suitable areas, respectively |
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Thesagro: |
Clima; Girassol; Zoneamento Agrícola. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02087naa a2200229 a 4500
001 2112016
005 2020-01-23
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1080/03650340.2019.1566715$2DOI
100 1 $aAPARECIDO, L. E. de O.
245 $aNeural networks in climate spatialization and their application in the agricultural zoning of climate risk for sunflower in different sowing dates.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aSunflower is a species that is sensitive to local climate conditions. However, studies that use artificial neural networks (ANNs) to evaluate this influence and create tools such as agricultural zoning of climate risk (ZARC) have not been conducted for this species. Due to the importance of sunflower as a human food source and for biodiesel production, and also the necessity of conducting research to evaluate the suitability of this oleaginous species under different climatic conditions. Thus, we seek to construct a ZARC for sunflower in Brazil simulating sowing on different dates and using meteorological elements spatialized by ANNs. Climate data were used: air temperature (T), rainfall (P), relative air humidity (UR), solar radiation (MJ_m−2_d−1) and wind velocity (U2). Climatic regions considered suitable for the cultivation of sunflower had average annual values for T between 20 and 28°C, P between 500 and 1.500 mm per cycle, and soil water deficit (DEF) below 140 mm per cycle. A neural network is an efficient tool that can be used in spatialization of climate variables quickly and accurately. Sunflower sowing in the spring and summer are the ones that provide the largest suitable areas in southeastern Brazil, with 58.13 and 64.36% of suitable areas, respectively
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773 $tArchives of Agronomy and Soil Science$gv. 65, n. 11, p. 1477-1492, 2019.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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