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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
03/12/2020 |
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Data da última atualização: |
07/12/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
FARIAS, D. B. dos; ALTHOFF, D.; RODRIGUES, L. N.; FILGUEIRAS, R. |
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Afiliação: |
LINEU NEIVA RODRIGUES, CPAC. |
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Título: |
Performance evaluation of numerical and machine learning methods in estimating reference evapotranspiration in a Brazilian agricultural frontier. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Theoretical and Applied Climatology, 2020. |
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Páginas: |
12 p. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s00704-020-03380-4 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
The reference evapotranspiration (ET0) estimates is important for water resources and irrigation management. The Penman- Monteith equation is known for its accuracy but requires a high number of climatic parameters that are not always available. Thus, this study aimed to evaluate the performance of machine learning techniques (cubist regression, artificial neural network with Bayesian regularization, support vector machine with linear kernel function) and stepwisemultiple linear regressionmethod to estimate daily ET0 with limited weather data in a Brazilian agricultural frontier (MATOPIBA). Climatic data from 2000 to 2016 obtained from 23 weather stations were used. Five data scenarios were evaluated: (i) all variables, (ii) radiation and temperature, (iii) temperature and relative humidity, (iv) wind speed and temperature, and (v) temperature. The results showed that the machine learning methods are robust in estimating ET0, even in the absence of some variables. Among the methods evaluated using only temperature data, the cubist regression showed better performance. When estimating water demand for soybean and maize crops using only temperature, the cubist regression and calibrated Hargreaves-Samani equation showed the smallest errors. |
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Thesagro: |
Evapotranspiração; Modelo Matemático. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aThe reference evapotranspiration (ET0) estimates is important for water resources and irrigation management. The Penman- Monteith equation is known for its accuracy but requires a high number of climatic parameters that are not always available. Thus, this study aimed to evaluate the performance of machine learning techniques (cubist regression, artificial neural network with Bayesian regularization, support vector machine with linear kernel function) and stepwisemultiple linear regressionmethod to estimate daily ET0 with limited weather data in a Brazilian agricultural frontier (MATOPIBA). Climatic data from 2000 to 2016 obtained from 23 weather stations were used. Five data scenarios were evaluated: (i) all variables, (ii) radiation and temperature, (iii) temperature and relative humidity, (iv) wind speed and temperature, and (v) temperature. The results showed that the machine learning methods are robust in estimating ET0, even in the absence of some variables. Among the methods evaluated using only temperature data, the cubist regression showed better performance. When estimating water demand for soybean and maize crops using only temperature, the cubist regression and calibrated Hargreaves-Samani equation showed the smallest errors.
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650 $aModelo Matemático
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
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Registro |
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URL |
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| Registros recuperados : 270 | |
| 142. |  | PARRON, L. M.; CRUZ, C. J. D. da; ROCHA, A. L. A.; RODRIGUES, L. N. Qualidade da água de mananciais da Bacia do Rio Preto. In: SIMPÓSIO NACIONAL CERRADO, 9.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL SAVANAS TROPICAIS, 2., 2008, Brasília, DF. Desafios e estratégias para o equilíbrio entre sociedade, agronegócio e recursos naturais: anais... Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2008. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 144. | | PASSO, D. P.; RODRIGUES, L. N.; BRAGA, A. R. dos S.; MARTINS, E. de S. Mapeamento de solos da Bacia Hidrográfica do Rio Buriti Vermelho, DF. In: SEMINÁRIO DA REDE AGROHIDRO, 2., 2014, Campinas. Impactos da agricultura e das mudanças climáticas nos recursos hídricos: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2014. p. 183-186.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 151. | | MOREIRA, J. M. M. A. P.; RODRIGUES, L. N.; ZANATTA, J. A.; TORRES, M. de O. Planejamento de irrigação em pivô central por meio de modelos matemáticos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS, 20., 2013, Bento Gonçalves. Água, desenvolvimento econômico e socioambiental. Porto Alegre, RS: Associação Brasileira de Recursos Hídricos, 2013. 8 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 152. | | MOREIRA, J. M. M. A. P.; RODRIGUES, L. N.; ZANATTA, J. A.; TORRES, M. de O. Planejamento de irrigação em pivô central por meio de modelos matemáticos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS, 20., 2013, Bento Gonçalves. Água, desenvolvimento econômico e socioambiental. Porto Alegre, RS: Associação Brasileira de Recursos Hídricos, 2013. 8 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 270 | |
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