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| Registros recuperados : 71 | |
| 12. |  | CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; PEREIRA, N. R.; FERNANDES FILHO, E. I. Aplicação de um sistema automatizado (ALES - Automated Land Evaluation System) na avaliação das terras das microrregiões de Chapecó e Xanxerê, Oeste Catarinense, para o cultivo de grãos. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 30, n. 3, p. 509-522, maio/jun. 2006.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 14. | | FERNANDES FILHO, E. I.; RUIZ, H. A.; PAIVA, A. de Q.; SILVA, A. P. da. Carga zero: software para determinação matemática do ponto de carga zero (PCZ). IN: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNÇIA DO SOLO, 25., 1995, Viçosa, MG. Resumos expandidos. Viçosa: UFV, 1995. v.1, p. 206-207.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| Registros recuperados : 71 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Cerrados. Para informações adicionais entre em contato com cpac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
19/12/2023 |
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Data da última atualização: |
19/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
VELOSO, M. F.; RODRIGUES, L. N.; FERNANDES FILHO, E. I.; VELOSO, C. F.; REZENDE, B. N. |
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Afiliação: |
MARIANA F. VELOSO, Universidade Federal de Viçosa; LINEU NEIVA RODRIGUES, CPAC; ELPÍDIO I. FERNANDES FILHO, Universidade Federal de Viçosa; CAROLINA F. VELOSO, Instituto Federal do Norte de Minas Gerais; BRUNA N. REZENDE, Universidade de São Paulo. |
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Título: |
Pedotransfer functions for estimating the van Genuchten model parameters in the Cerrado biome. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 27, n. 3, p. 202-208, 2023. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v27n3p202-208 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
O bioma Cerrado tem apresentado desafios em conciliar sua expansão agrícola com a disponibilidade hídrica. Nesse sentido, o planejamento e o manejo de recursos hídricos são fundamentais para o desenvolvimento econômico, social e ambiental do bioma Cerrado, que tem sido prejudicado pela carência de dados, especialmente aqueles referentes às estratégias de irrigação, como, por exemplo, as curvas de retenção de água, essencial para compreender a dinâmica de água no solo. Contudo, como sua obtenção pode ser trabalhosa, seus parâmetros podem ser estimados indiretamente via Funções de Pedotransferência (FPTs). O objetivo do presente estudo foi desenvolver e avaliar FPTs para estimar parâmetros do modelo de van Genuchten, usado para descrever o processo de retenção de água, para o bioma Cerrado. Para o desenvolvimento das FPTs, foram usados os métodos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e quatro algoritmos de aprendizado de máquina: Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR) e K Nearest Neightbors (KNN). Dados de solo de duas localidades foram utilizados, sendo que as variáveis preditoras selecionadas em cada conjunto foram diferentes. As melhores estimativas foram obtidas para o parâmetro θs (umidade de saturação), com destaque para os modelos RF e SVR. Já para a θr (umidade residual), os modelos apresentaram uma capacidade preditiva moderada. Para os demais parâmetros, os modelos não apresentaram um desempenho satisfatório para α e n (parâmetros de ajuste). MenosO bioma Cerrado tem apresentado desafios em conciliar sua expansão agrícola com a disponibilidade hídrica. Nesse sentido, o planejamento e o manejo de recursos hídricos são fundamentais para o desenvolvimento econômico, social e ambiental do bioma Cerrado, que tem sido prejudicado pela carência de dados, especialmente aqueles referentes às estratégias de irrigação, como, por exemplo, as curvas de retenção de água, essencial para compreender a dinâmica de água no solo. Contudo, como sua obtenção pode ser trabalhosa, seus parâmetros podem ser estimados indiretamente via Funções de Pedotransferência (FPTs). O objetivo do presente estudo foi desenvolver e avaliar FPTs para estimar parâmetros do modelo de van Genuchten, usado para descrever o processo de retenção de água, para o bioma Cerrado. Para o desenvolvimento das FPTs, foram usados os métodos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e quatro algoritmos de aprendizado de máquina: Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR) e K Nearest Neightbors (KNN). Dados de solo de duas localidades foram utilizados, sendo que as variáveis preditoras selecionadas em cada conjunto foram diferentes. As melhores estimativas foram obtidas para o parâmetro θs (umidade de saturação), com destaque para os modelos RF e SVR. Já para a θr (umidade residual), os modelos apresentaram uma capacidade preditiva moderada. Para os demais parâmetros, os modelos não apresentaram um desempenho satisfatóri... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Machine learning; Multiple linear regression; Regressão linear múltipla. |
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Thesagro: |
Irrigação. |
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Thesaurus NAL: |
Irrigation. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aO bioma Cerrado tem apresentado desafios em conciliar sua expansão agrícola com a disponibilidade hídrica. Nesse sentido, o planejamento e o manejo de recursos hídricos são fundamentais para o desenvolvimento econômico, social e ambiental do bioma Cerrado, que tem sido prejudicado pela carência de dados, especialmente aqueles referentes às estratégias de irrigação, como, por exemplo, as curvas de retenção de água, essencial para compreender a dinâmica de água no solo. Contudo, como sua obtenção pode ser trabalhosa, seus parâmetros podem ser estimados indiretamente via Funções de Pedotransferência (FPTs). O objetivo do presente estudo foi desenvolver e avaliar FPTs para estimar parâmetros do modelo de van Genuchten, usado para descrever o processo de retenção de água, para o bioma Cerrado. Para o desenvolvimento das FPTs, foram usados os métodos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e quatro algoritmos de aprendizado de máquina: Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR) e K Nearest Neightbors (KNN). Dados de solo de duas localidades foram utilizados, sendo que as variáveis preditoras selecionadas em cada conjunto foram diferentes. As melhores estimativas foram obtidas para o parâmetro θs (umidade de saturação), com destaque para os modelos RF e SVR. Já para a θr (umidade residual), os modelos apresentaram uma capacidade preditiva moderada. Para os demais parâmetros, os modelos não apresentaram um desempenho satisfatório para α e n (parâmetros de ajuste).
650 $aIrrigation
650 $aIrrigação
653 $aAprendizado de máquina
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653 $aMultiple linear regression
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700 1 $aREZENDE, B. N.
773 $tRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental$gv. 27, n. 3, p. 202-208, 2023.
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