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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
04/12/2023 |
Data da última atualização: |
04/12/2023 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
CAVA, D.; MORTARINI, L.; DIAS JÚNIOR, C. Q.; BRONDANI, D.; ACEVEDO, O.; OLIVEIRA, P.; GIOSTRA, U.; MANZI, A. O.; ARAUJO, A. C. de; TSOKANKUNKU, A.; SÖRGEL, M. |
Afiliação: |
DANIELA CAVA, Institute of Atmospheric Sciences and Climate; LUCA MORTARINI, Institute of Atmospheric Sciences and Climate / Universidade Federal de Santa Maria; CLÉO QUARESMA DIAS JÚNIOR, INPA / IFPA; DAIANE BRONDANI, INPA; OTAVIO ACEVEDO, Universidade Federal de Santa Maria; PABLO OLIVEIRA, Universidade Federal do Rio Grande do Norte; UMBERTO GIOSTRA, Universit`a degli Studi di Urbino ‘Carlo Bo’; ANTONIO OCIMAR MANZI, INPE; ALESSANDRO CARIOCA DE ARAUJO, CPATU; ANYWHERE TSOKANKUNKU, Max Planck Institute for Chemistry; MATTHIAS SÖRGEL, Max Planck Institute for Chemistry. |
Título: |
Impact of Atmospheric Stability on Vertical Propagation of Submeso and Coherent Structure in a Dense Amazon Forest. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
In: EGU GENERAL ASSEMBLY, 2022, Viena. Programme. [S.l.]: EGU, 2022. |
DOI: |
https://doi.org/10.5194/egusphere-egu22-7042 |
Idioma: |
Inglês |
Thesagro: |
Floresta. |
Thesaurus Nal: |
Amazonia. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159124/1/Impact-of-Atmospheric.pdf
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Marc: |
LEADER 00804nam a2200253 a 4500 001 2159124 005 2023-12-04 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.5194/egusphere-egu22-7042$2DOI 100 1 $aCAVA, D. 245 $aImpact of Atmospheric Stability on Vertical Propagation of Submeso and Coherent Structure in a Dense Amazon Forest.$h[electronic resource] 260 $aIn: EGU GENERAL ASSEMBLY, 2022, Viena. Programme. [S.l.]: EGU$c2022 650 $aAmazonia 650 $aFloresta 700 1 $aMORTARINI, L. 700 1 $aDIAS JÚNIOR, C. Q. 700 1 $aBRONDANI, D. 700 1 $aACEVEDO, O. 700 1 $aOLIVEIRA, P. 700 1 $aGIOSTRA, U. 700 1 $aMANZI, A. O. 700 1 $aARAUJO, A. C. de 700 1 $aTSOKANKUNKU, A. 700 1 $aSÖRGEL, M.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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Biblioteca |
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Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
Data corrente: |
09/04/2024 |
Data da última atualização: |
09/04/2024 |
Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
Autoria: |
JUSTINO, L. F. |
Afiliação: |
LUDMILLA FERREIRA JUSTINO. |
Título: |
Caracterização das regiões produtoras de feijão-comum baseada no risco climático. |
Ano de publicação: |
2024 |
Fonte/Imprenta: |
2024. |
Páginas: |
132 f. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Tese (Doutorado em Agronomia) - Escola de Agronomia, Universidade Federal de Goiás, Goiânia. Orientador: Alexandre Bryan Heinemann, CNPAF; Coorientador: David Henriques da Matta. |
Conteúdo: |
Objetivou-se com este estudo definir os riscos climáticos de quebra de produtividade do feijão-comum e identificar e classificar as regiões produtoras desse grão no Brasil, por meio da simulação computacional, da análise de dados funcionais e de ferramentas de aprendizagem de máquina. Foram realizadas simulações com o modelo CSM-CROPGRO-Dry Bean para diversos municípios, datas de semeadura e épocas de cultivo (águas, seca e inverno). Para a definição da quebra de produtividade, foram calculadas as curvas de quebra por época, ano e município, baseadas na produtividade simulada. Posteriormente, as curvas foram agrupadas por meio do K-means funcional e uma curva média funcional de quebra foi estabelecida para explicar o comportamento de cada grupo de municípios. Para a identificação e classificação das regiões homogêneas de produção de feijão-comum, foram empregadas as técnicas de aprendizagem de máquina K-means e árvore de decisão para, respectivamente, agrupar ambientes homogêneos com base na produtividade simulada e associar as covariáveis ambientais aos ambientes homogêneos. De modo geral, na época das águas, o atraso da semeadura contribuiu para o aumento da produtividade do feijão-comum. Nas datas mais tardias (entre 10/dez e 30/dez) foram verificadas quebras de produtividade inferiores à 20%. Na época da seca, o atraso da semeadura causou a redução da produtividade, principalmente nas regiões Centro-Oeste e Sudeste, com a quebra superando 70% (10/mar). Nessas épocas, o estresse hídrico foi o principal fator de perda de produtividade. No inverno, a produtividade variou de forma menos acentuada entre as datas de semeadura. O uso da irrigação nessa época proporciona menores quebras de produtividade (< 20%), embora a temperatura do ar seja um fator limitante para a expansão do cultivo de feijão-comum. MenosObjetivou-se com este estudo definir os riscos climáticos de quebra de produtividade do feijão-comum e identificar e classificar as regiões produtoras desse grão no Brasil, por meio da simulação computacional, da análise de dados funcionais e de ferramentas de aprendizagem de máquina. Foram realizadas simulações com o modelo CSM-CROPGRO-Dry Bean para diversos municípios, datas de semeadura e épocas de cultivo (águas, seca e inverno). Para a definição da quebra de produtividade, foram calculadas as curvas de quebra por época, ano e município, baseadas na produtividade simulada. Posteriormente, as curvas foram agrupadas por meio do K-means funcional e uma curva média funcional de quebra foi estabelecida para explicar o comportamento de cada grupo de municípios. Para a identificação e classificação das regiões homogêneas de produção de feijão-comum, foram empregadas as técnicas de aprendizagem de máquina K-means e árvore de decisão para, respectivamente, agrupar ambientes homogêneos com base na produtividade simulada e associar as covariáveis ambientais aos ambientes homogêneos. De modo geral, na época das águas, o atraso da semeadura contribuiu para o aumento da produtividade do feijão-comum. Nas datas mais tardias (entre 10/dez e 30/dez) foram verificadas quebras de produtividade inferiores à 20%. Na época da seca, o atraso da semeadura causou a redução da produtividade, principalmente nas regiões Centro-Oeste e Sudeste, com a quebra superando 70% (10/mar). Nessas épocas, o e... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Análise de dados funcionais; DSSAT. |
Thesagro: |
Feijão; Modelo de Simulação; Phaseolus Vulgaris; Risco Climático; Zoneamento Climático. |
Thesaurus NAL: |
Agricultural zoning; Beans; Computer simulation; Data analysis. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02787nam a2200265 a 4500 001 2163380 005 2024-04-09 008 2024 bl uuuu m 00u1 u #d 100 1 $aJUSTINO, L. F. 245 $aCaracterização das regiões produtoras de feijão-comum baseada no risco climático.$h[electronic resource] 260 $a2024.$c2024 300 $a132 f. 500 $aTese (Doutorado em Agronomia) - Escola de Agronomia, Universidade Federal de Goiás, Goiânia. Orientador: Alexandre Bryan Heinemann, CNPAF; Coorientador: David Henriques da Matta. 520 $aObjetivou-se com este estudo definir os riscos climáticos de quebra de produtividade do feijão-comum e identificar e classificar as regiões produtoras desse grão no Brasil, por meio da simulação computacional, da análise de dados funcionais e de ferramentas de aprendizagem de máquina. Foram realizadas simulações com o modelo CSM-CROPGRO-Dry Bean para diversos municípios, datas de semeadura e épocas de cultivo (águas, seca e inverno). Para a definição da quebra de produtividade, foram calculadas as curvas de quebra por época, ano e município, baseadas na produtividade simulada. Posteriormente, as curvas foram agrupadas por meio do K-means funcional e uma curva média funcional de quebra foi estabelecida para explicar o comportamento de cada grupo de municípios. Para a identificação e classificação das regiões homogêneas de produção de feijão-comum, foram empregadas as técnicas de aprendizagem de máquina K-means e árvore de decisão para, respectivamente, agrupar ambientes homogêneos com base na produtividade simulada e associar as covariáveis ambientais aos ambientes homogêneos. De modo geral, na época das águas, o atraso da semeadura contribuiu para o aumento da produtividade do feijão-comum. Nas datas mais tardias (entre 10/dez e 30/dez) foram verificadas quebras de produtividade inferiores à 20%. Na época da seca, o atraso da semeadura causou a redução da produtividade, principalmente nas regiões Centro-Oeste e Sudeste, com a quebra superando 70% (10/mar). Nessas épocas, o estresse hídrico foi o principal fator de perda de produtividade. No inverno, a produtividade variou de forma menos acentuada entre as datas de semeadura. O uso da irrigação nessa época proporciona menores quebras de produtividade (< 20%), embora a temperatura do ar seja um fator limitante para a expansão do cultivo de feijão-comum. 650 $aAgricultural zoning 650 $aBeans 650 $aComputer simulation 650 $aData analysis 650 $aFeijão 650 $aModelo de Simulação 650 $aPhaseolus Vulgaris 650 $aRisco Climático 650 $aZoneamento Climático 653 $aAnálise de dados funcionais 653 $aDSSAT
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