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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
27/02/2015 |
Data da última atualização: |
15/07/2015 |
Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
Autoria: |
CATELLA, A. C.; ALBUQUERQUE, S. P.; CAMPOS, F. L. R.; SANTOS, D. C. dos. |
Afiliação: |
AGOSTINHO CARLOS CATELLA, CPAP; SELENE PEIXOTO ALBUQUERQUE, SEMAC/IMASUL; FÂNIA LOPES RAMIRES CAMPOS, SEMAC/IMASUL; DARCI CAETANO DOS SANTOS, 15º BPMA-MS. |
Título: |
Sistema de Controle de Pesca de Mato Grosso do Sul SCPESCA/MS20-2013. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Corumbá : Embrapa Pantanal; Campo Grande, MS : SEMAC : IMASUL, 2014. |
Páginas: |
57 p. |
Série: |
(Embrapa Pantanal. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 127). |
ISSN: |
1981-7215 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Neste boletim encontram-se as informações sobre a pesca profissional e esportiva coletadas e analisadas pelo Sistema de Controle da Pesca de Mato Grosso do Sul (SCPESCA/MS) no ano de 2013. Os dados obtidos são provenientes do pescado capturado em toda a Bacia do Alto Paraguai em Mato Grosso do Sul (BAP/MS) e vistoriado pela Polícia Militar Ambiental/MS. Foi registrado um total de 333 t de pescado, das quais 165 t (49,5%) foram capturadas pela pesca profissional (estimativa de captura) e 168 t (50,5%) pela pesca esportiva. As espécies mais capturadas pelas duas categorias juntas foram: pintado Pseudoplatystoma corruscans (83 t, 26%), cachara Pseudoplatystoma reticulatum (79 t, 25%) e pacu Piaractus mesopotamicus (32 t, 10 %). Os rios que mais contribuíram foram o Paraguai (149 t, 46%) e o Miranda (97 t, 30%). O número total de pescadores profissionais registrados neste ano foi de 1.816. Para a pesca profissional, em mediana mensal, a duração das viagens de pesca variou 5 e 10 dias, capturando entre 28,00 e 66,75 kg por pescador por viagem com rendimento entre 7,47 e 10,78 kg por pescador por dia. Neste ano, a cota de captura permitida para a pesca esportiva permaneceu em 10 kg mais um exemplar de qualquer peso e até cinco exemplares de piranhas. Um total de 13.856 pescadores esportivos visitou o estado, provenientes, principalmente de São Paulo (48%), Paraná (21%) e Minas Gerais (10%) com maior concentração nos meses de agosto a outubro. Em mediana mensal, esses pescadores realizaram viagens com duração de 4 a 5 dias de pesca, capturando entre 10,00 e 13,00 kg por pescador por viagem com rendimento entre 2,17 e 3,08 kg por pescador por dia. MenosNeste boletim encontram-se as informações sobre a pesca profissional e esportiva coletadas e analisadas pelo Sistema de Controle da Pesca de Mato Grosso do Sul (SCPESCA/MS) no ano de 2013. Os dados obtidos são provenientes do pescado capturado em toda a Bacia do Alto Paraguai em Mato Grosso do Sul (BAP/MS) e vistoriado pela Polícia Militar Ambiental/MS. Foi registrado um total de 333 t de pescado, das quais 165 t (49,5%) foram capturadas pela pesca profissional (estimativa de captura) e 168 t (50,5%) pela pesca esportiva. As espécies mais capturadas pelas duas categorias juntas foram: pintado Pseudoplatystoma corruscans (83 t, 26%), cachara Pseudoplatystoma reticulatum (79 t, 25%) e pacu Piaractus mesopotamicus (32 t, 10 %). Os rios que mais contribuíram foram o Paraguai (149 t, 46%) e o Miranda (97 t, 30%). O número total de pescadores profissionais registrados neste ano foi de 1.816. Para a pesca profissional, em mediana mensal, a duração das viagens de pesca variou 5 e 10 dias, capturando entre 28,00 e 66,75 kg por pescador por viagem com rendimento entre 7,47 e 10,78 kg por pescador por dia. Neste ano, a cota de captura permitida para a pesca esportiva permaneceu em 10 kg mais um exemplar de qualquer peso e até cinco exemplares de piranhas. Um total de 13.856 pescadores esportivos visitou o estado, provenientes, principalmente de São Paulo (48%), Paraná (21%) e Minas Gerais (10%) com maior concentração nos meses de agosto a outubro. Em mediana mensal, esses pescadores re... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Bacia do Alto Paraguai; Brasil; Fishery statistics; Inland fisheries; Pesca esportiva; Small scale fisheries; Sport fisheries; Upper Paraguay River Basin. |
Thesagro: |
Estatística Pesqueira; Pesca Artesanal; Pesca Continental. |
Thesaurus Nal: |
Pantanal. |
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/126531/1/BP127.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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![](/consulta/web/img/deny.png) | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
28/06/2023 |
Data da última atualização: |
04/09/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, B. Z.; SORIANO, B. M. A.; NARCISO, M. G.; SILVA, D. F.; CERRI, R. |
Afiliação: |
BRUNA ZAMITH SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; BALBINA MARIA ARAUJO SORIANO, CPAP; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; DIEGO FURTADO SILVA, USP; RICARDO CERRI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS. |
Título: |
A new time series framework for forest fire risk forecasting and classification. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2023, Queensland, Australia. Proceedings. Illinois: International Neural Network Society, 2023. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
There's an increasing concern about the occurrence and spread of forest fires across the globe, as they contribute to greenhouse gas emissions and play a major influential role in economics and public health. Thus, there's a need for accurate methods to predict and classify forest fire risk. The main known forest fire risk indexes have limitations, such as not taking into account the unique characteristics of the biome in study, and not being able to predict forest fire risk for a given number of days in the future. This last aspect, in particular, is of utmost relevance. Addressing it allows for coordinated planning and action by proper authorities with adequate anticipation. Aiming to solve this problem, we present a new framework that applies Machine Learning methods for: (1) climatic variables forecasting; and (2) forest fire risk classification. For the first objective, different time series forecasting algorithms were tested. The forecasted variables are then used as input for the second objective, for which different classification algorithms were also tested. We evaluated our proposal using Brazilian Pantanal regional biome data from 1999 to 2019, where climatic variables were collected from ground meteorological stations, and fire occurrences (hotspots) were obtained from satellite images. The experiments considered 4 climatic variables and 5 forest fire risk classes. The results were evaluated based on the average correlation between (i) the prediction of forest fire risk classes and (ii) the observation of hotspots. Our proposal proved to be better or competitive with the main forest fire risk indexes, with the advantage of predicting fire risk for a given number of days in the future. MenosThere's an increasing concern about the occurrence and spread of forest fires across the globe, as they contribute to greenhouse gas emissions and play a major influential role in economics and public health. Thus, there's a need for accurate methods to predict and classify forest fire risk. The main known forest fire risk indexes have limitations, such as not taking into account the unique characteristics of the biome in study, and not being able to predict forest fire risk for a given number of days in the future. This last aspect, in particular, is of utmost relevance. Addressing it allows for coordinated planning and action by proper authorities with adequate anticipation. Aiming to solve this problem, we present a new framework that applies Machine Learning methods for: (1) climatic variables forecasting; and (2) forest fire risk classification. For the first objective, different time series forecasting algorithms were tested. The forecasted variables are then used as input for the second objective, for which different classification algorithms were also tested. We evaluated our proposal using Brazilian Pantanal regional biome data from 1999 to 2019, where climatic variables were collected from ground meteorological stations, and fire occurrences (hotspots) were obtained from satellite images. The experiments considered 4 climatic variables and 5 forest fire risk classes. The results were evaluated based on the average correlation between (i) the prediction of forest fi... Mostrar Tudo |
Thesagro: |
Análise de Risco; Fogo; Incêndio Florestal; Previsão do Tempo. |
Thesaurus NAL: |
Classification; Forest fires; Weather forecasting. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
Marc: |
LEADER 02530nam a2200241 a 4500 001 2154743 005 2023-09-04 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, B. Z. 245 $aA new time series framework for forest fire risk forecasting and classification.$h[electronic resource] 260 $aIn: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2023, Queensland, Australia. Proceedings. Illinois: International Neural Network Society$c2023 520 $aThere's an increasing concern about the occurrence and spread of forest fires across the globe, as they contribute to greenhouse gas emissions and play a major influential role in economics and public health. Thus, there's a need for accurate methods to predict and classify forest fire risk. The main known forest fire risk indexes have limitations, such as not taking into account the unique characteristics of the biome in study, and not being able to predict forest fire risk for a given number of days in the future. This last aspect, in particular, is of utmost relevance. Addressing it allows for coordinated planning and action by proper authorities with adequate anticipation. Aiming to solve this problem, we present a new framework that applies Machine Learning methods for: (1) climatic variables forecasting; and (2) forest fire risk classification. For the first objective, different time series forecasting algorithms were tested. The forecasted variables are then used as input for the second objective, for which different classification algorithms were also tested. We evaluated our proposal using Brazilian Pantanal regional biome data from 1999 to 2019, where climatic variables were collected from ground meteorological stations, and fire occurrences (hotspots) were obtained from satellite images. The experiments considered 4 climatic variables and 5 forest fire risk classes. The results were evaluated based on the average correlation between (i) the prediction of forest fire risk classes and (ii) the observation of hotspots. Our proposal proved to be better or competitive with the main forest fire risk indexes, with the advantage of predicting fire risk for a given number of days in the future. 650 $aClassification 650 $aForest fires 650 $aWeather forecasting 650 $aAnálise de Risco 650 $aFogo 650 $aIncêndio Florestal 650 $aPrevisão do Tempo 700 1 $aSORIANO, B. M. A. 700 1 $aNARCISO, M. G. 700 1 $aSILVA, D. F. 700 1 $aCERRI, R.
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