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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/12/2017 |
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Data da última atualização: |
07/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VICTORIA, D. de C.; NAKAI, A. M.; BETTIOL, G. M.; MONTEIRO, J. E. B. de A.; OLIVEIRA, A. F. de. |
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Afiliação: |
DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA; ALAN MASSARU NAKAI, CNPTIA; GIOVANA MARANHAO BETTIOL, CPAC; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA; ARYEVERTON FORTES DE OLIVEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Avaliação de métodos de interpolação do índice de satisfação das necessidades de água. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CBAgro, SMUD 2017. |
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Conteúdo: |
RESUMO: O Zoneamento Agrícola de Risco Climático (ZARC) é um instrumento da política agrícola brasileira, que indica as melhores épocas de plantio para diversas culturas, reduzindo o risco climático de perdas quando observado. Uma das etapas consiste na interpolação do Índice de Satisfação das Necessidades de Água (ISNA). Devido ao grande número de combinações (diversas culturas, 3 solos, 3 ciclos, 2 fases de interesse e 36 períodos de plantio) essa etapa deve ser eficiente e com pequena intervenção humana, permitindo automatização e tratamento objetivo das informações. Foram avaliados dois métodos de interpolação, IDW e krigagem com ajuste automático de parâmetros. Através da validação cruzada, constatou-se a importância do fator de potência do IDW, com valores menores gerando maiores RMSE (raiz do erro quadrado médio). Ao limitar o raio de busca da interpolação, o IDW apresentou desempenho semelhante à krigagem quanto ao ajuste entre dados estimados e observados, porém, a superfície interpolada apresenta oscilações bruscas indesejadas. A interpolação por krigagem resultou em bom ajuste entre os dados observados e preditos e uma superfície interpolada mais suave, mostrando que o método pode ser utilizado com relativa segurança e vantagem para a automação da etapa de interpolação do ZARC. |
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Palavras-Chave: |
Agroclimatic zonning; Climatic risk; Índice de satisfação das necessidades de água; Krigagem; Método IDW; Métodos de interpolação; Zarc; Zoneamento agroclimático. |
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Thesagro: |
Risco Climático. |
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Thesaurus Nal: |
Agricultural zoning. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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245 $aAvaliação de métodos de interpolação do índice de satisfação das necessidades de água.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia$c2017
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500 $aCBAgro, SMUD 2017.
520 $aRESUMO: O Zoneamento Agrícola de Risco Climático (ZARC) é um instrumento da política agrícola brasileira, que indica as melhores épocas de plantio para diversas culturas, reduzindo o risco climático de perdas quando observado. Uma das etapas consiste na interpolação do Índice de Satisfação das Necessidades de Água (ISNA). Devido ao grande número de combinações (diversas culturas, 3 solos, 3 ciclos, 2 fases de interesse e 36 períodos de plantio) essa etapa deve ser eficiente e com pequena intervenção humana, permitindo automatização e tratamento objetivo das informações. Foram avaliados dois métodos de interpolação, IDW e krigagem com ajuste automático de parâmetros. Através da validação cruzada, constatou-se a importância do fator de potência do IDW, com valores menores gerando maiores RMSE (raiz do erro quadrado médio). Ao limitar o raio de busca da interpolação, o IDW apresentou desempenho semelhante à krigagem quanto ao ajuste entre dados estimados e observados, porém, a superfície interpolada apresenta oscilações bruscas indesejadas. A interpolação por krigagem resultou em bom ajuste entre os dados observados e preditos e uma superfície interpolada mais suave, mostrando que o método pode ser utilizado com relativa segurança e vantagem para a automação da etapa de interpolação do ZARC.
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700 1 $aOLIVEIRA, A. F. de
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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| Registros recuperados : 6 | |
| 5. |  | ALMEIDA, I. P.; FERNANDES, A.; PARREIRA, W. D.; OLIVEIRA, M. F. de; GUCKERT, K. S.; COELHO, D. K. Identificação de solo exposto e cupinzeiros em pastagens utilizando deep learning. In: COMPUTER ON THE BEACH, 15., 2024, Balneário Camburiú. Anais... São José: Universidade do Vale do Itajaí, 2024.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 6. | | QUEIROZ, M. A. de; TAVARES, S. C. C. de H.; COSTA, N. D.; NASCIMENTO, S. C. do; ALMEIDA, I. P. de C.; NEVES, R. A. F. das; LEITE, W. de M. Identificação de fontes de resistência ao câncro das hastes em melancia. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 2., 2003, Porto Seguro. Anais... Porto Seguro: SBMP; UFBA; Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2003. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| Registros recuperados : 6 | |
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