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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
28/11/2012 |
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Data da última atualização: |
10/05/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
YURI, J. E.; RESENDE, G. M. de; COSTA, N. D.; MOTA, J. H. |
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Afiliação: |
JONY EISHI YURI, CPATSA; GERALDO MILANEZ DE RESENDE, CPATSA; NIVALDO DUARTE COSTA, CPATSA; JOSÉ HORTÊNCIO MOTA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS. |
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Título: |
Acerte na cor. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Cultivar HF, v. 11, n. 72, p. 12-13, 2012. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
o uso de plástico para a cobertura de solo (mulching) é uma técnica que cada vez mais se populariza entre os produtores de morango. As diferentes colorações desses materiais, aplicados em pré ou pós-transplantio da cultura, interferem no rendimento e no desenvolvimento dos frutos. |
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Palavras-Chave: |
Cultivo; Strawberry. |
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Thesagro: |
Cobertura do Solo; Morango; Solo. |
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Thesaurus Nal: |
mulching. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/71023/1/Milanez.pdf
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Marc: |
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520 $ao uso de plástico para a cobertura de solo (mulching) é uma técnica que cada vez mais se populariza entre os produtores de morango. As diferentes colorações desses materiais, aplicados em pré ou pós-transplantio da cultura, interferem no rendimento e no desenvolvimento dos frutos.
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
16/11/2022 |
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Data da última atualização: |
17/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RIBEIRO, V. P.; PADOVANI, C. R.; BALESTIERI, J. A. P. B.; CUNHA, A. S. M.; MARQUES, P. A. A.; DUARTE, S. N.; MACIEL, C. D. |
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Afiliação: |
VITOR P. RIBEIRO, Universidade Estadual Paulista; CARLOS ROBERTO PADOVANI, CPAP; JOSE ANTONIO P. BALESTIERI, Universidade Estadual Paulista; ANGELA S. M. CUNHA, Universidade de São Paulo; PATRICIA A. A. MARQUES, Universidade de São Paulo; SERGIO N. DUARTE, Universidade de São Paulo; CARLOS D. MACIEL, Universidade de São Paulo. |
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Título: |
Bayesian network for hydrological model: an inference approach. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2022, Padua, Italy, Proceedings...[S.l.: s.n.], 2022. |
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DOI: |
10.1109/IJCNN55064.2022.9892468 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Abstract: According to the Food and Agriculture Organisation, there are growing concerns about the availability and use of water in agriculture. The hydrological model generates a water balance and the resulting value indicates the amount of available water in a given area. The calculation of the water balance is fundamental for the development of new strategies for the management of water resources. One of its main adversities is the estimation of evapotranspiration, which may be considered a fundamental component. This factor considers climatological variables collected from weather stations that are spread over large areas. However, there are frequent cases of long periods of missing data. We evaluated the performance of a Bayesian Network inference model for estimating evapotranspiration in a large agricultural region in Brazil. To this end, the method considered factors such as accuracy, missing data, and model portability. The results indicate that the model achieves up to 86% accuracy when comparing estimated values to expected values derived from the Penman-Monteith equation. The results show that wind speed and relative humidity are the most critical climatological variables for accurate estimation. |
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Thesagro: |
Balanço Hídrico; Evapotranspiração. |
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Thesaurus NAL: |
Bayesian theory; Evapotranspiration; Water balance. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02050nam a2200253 a 4500
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100 1 $aRIBEIRO, V. P.
245 $aBayesian network for hydrological model$ban inference approach.$h[electronic resource]
260 $aIn: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2022, Padua, Italy, Proceedings...[S.l.: s.n.]$c2022
520 $aAbstract: According to the Food and Agriculture Organisation, there are growing concerns about the availability and use of water in agriculture. The hydrological model generates a water balance and the resulting value indicates the amount of available water in a given area. The calculation of the water balance is fundamental for the development of new strategies for the management of water resources. One of its main adversities is the estimation of evapotranspiration, which may be considered a fundamental component. This factor considers climatological variables collected from weather stations that are spread over large areas. However, there are frequent cases of long periods of missing data. We evaluated the performance of a Bayesian Network inference model for estimating evapotranspiration in a large agricultural region in Brazil. To this end, the method considered factors such as accuracy, missing data, and model portability. The results indicate that the model achieves up to 86% accuracy when comparing estimated values to expected values derived from the Penman-Monteith equation. The results show that wind speed and relative humidity are the most critical climatological variables for accurate estimation.
650 $aBayesian theory
650 $aEvapotranspiration
650 $aWater balance
650 $aBalanço Hídrico
650 $aEvapotranspiração
700 1 $aPADOVANI, C. R.
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700 1 $aCUNHA, A. S. M.
700 1 $aMARQUES, P. A. A.
700 1 $aDUARTE, S. N.
700 1 $aMACIEL, C. D.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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