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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  30/09/2019
Data da última atualização:  07/01/2020
Tipo da produção científica:  Orientação de Tese de Pós-Graduação
Autoria:  NORONHA, R. L.
Afiliação:  RENATO LÓPEZ NORONHA, Feagri/Unicamp.
Título:  Modelos preditivos de estoque de carbono do solo em terra preta arqueológica - natural e transformada.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  2019.
Páginas:  69 p.
Idioma:  Português
Notas:  Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Zigomar Menezes de Souza, Coorientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira.
Conteúdo:  RESUMO. Na Amazônia, os solos conhecidos como Terra Preta Arqueológica apresentam horizonte A antrópico e estão associados à prolongada ocupação humana, realizada por sociedades indígenas do período pré-colombiano, nos quais possuem atributos químicos e físicos são superiores em relação aos de outros solos da Amazônia, configurando como grande reservatório de carbono orgânico. Entretanto, a conversão desses ecossistemas naturais em ambientes de cultivo proporciona alterações na dinâmica de carbono no solo, que frequentemente, provocam o declínio no teor de carbono orgânico do solo. Dessa forma, essa pesquisa tem como objetivo utilizar técnicas de mineração de dados para gerar modelos preditivos sobre o efeito do uso do solo no estoque de carbono em áreas de Terra Preta Arqueológica, naturais e transformadas. O experimento foi realizado nos municípios de Novo Aripuanã e Apuí, estado de Amazonas, Brasil em áreas com floresta natural, pastagem, feijão, café e cacau, nas profundidades de 0,00-0,05, 0,05-0,10 e 0,10-0,20 m. Após a etapa de coleta dos dados e análise laboratorial foram aplicadas duas técnicas de mineração de dados para modelagem preditiva, sendo a indução por meio de árvores de decisão e Random Forest. Ao final da pesquisa, os resultados mostraram que os atributos, uso do solo e areia, foram as variáveis mais importantes para predizer o estoque de carbono em Terra Preta Arqueológica sob diferentes usos. Por meio da técnica de indução de árvore de decisão foi gerad... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Aprendizado de máquina; Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Estoque de carbono; Machine learning; Manejo de solos; Mineração de dados; Modelos preditivos; Terra preta do Amazonas; Uso do solo.
Thesaurus Nal:  Land use.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA20097 - 1UPATS - DD
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Registros recuperados : 3
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1.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, A. A. da S. X.; BARROS, V. A. M. de; NORONHA, R. L. F. de; LIMA FILHO, T.; MINIM, V. P. R. Como você se sente ao tomar este café? Um estudo sobre percepções, emoções e linguagem. Cadernos de Ciência & Tecnologia, v. 41, e27350, 2024. Título em inglês: How do you feel when drinking coffee? A study on perceptions, emotions and language.
Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais.
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2.Imagem marcado/desmarcadoNORONHA, R. L. Modelos preditivos de estoque de carbono do solo em terra preta arqueológica - natural e transformada. 2019. 69 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Zigomar Menezes de Souza, Coorientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira.
Tipo: Orientação de Tese de Pós-Graduação
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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3.Imagem marcado/desmarcadoNORONHA, R. L.; SOARES, M. D. R.; OLIVEIRA, I. N. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock predictive models on archaeological black lands - natural and transformed. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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