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| Registros recuperados : 1.404 | |
| 941. |  | VALIN, M.; NICOLETTI, M. F.; FERREIRA, J. C.; FURTADO, T. S.; BRAND, M. A.; BELLOTE, A. F. J.; ANDRADE, G. C. de. Influência da pressão na densidade e no teor de umidade de briquetes de diferentes resíduos de biomassa florestal. In: EVENTO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA FLORESTAS, 7., 2008, Colombo. Anais. Colombo: Embrapa Florestas, 2008. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 942. | | SANTOS, K. H.; FERREIRA, J. A.; OSIRO, D.; CARVALHO, R. A.; COLNAGO, L. A.; ALVES JUNIOR, C.; PALLONE, E. M. J. A. Influence of the cold plasma treatment on the Al2O3/ZrO2 nanocomposites surfaces. Applied Surface Science, v. 531, a. 147206, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 943. | | MENDES, T. C.; FERREIRA, J. L. M.; AZAMBUJA, V. B.; LADEIRA, S. R.; TORTELLI, F. P.; PEREIRA, G. M.; RAFFI, M. B. Listeriose em ovinos. Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia, Belo Horizonte, v. 57, supl. 1, p. 37, jul. 2005. Edição de Resumos do XII Encontro Nacional de Patologia Veterinária - ENAPAVE, jul. 2005.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 944. | | FREITAS, J. da S.; HOMMA, A. K. O.; FERREIRA, J. F. dE C.; FARIAS FILHO, M. C.; MATHIS, A.; SILVA, D. C. C.; PADILHA, L. M. Limits and possibilities of vegetable extraction in extractive reserves in the Amazon. Sustainability, v. 15, 3836, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 949. | | CINTRA, F. L. D.; FERREIRA, J. M. S.; PASSOS, E. E. M.; NOGUEIRA, L. C.; SOBRAL, L. F.; LEAL, E. C.; FONTES, H. R. Mancha anelar do fruto do coqueiro: uma ameça à comercialização do coco in natura para água. Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2000. 12 p., il. color. (Embrapa Tabuleiros Costeiros. Documentos, 13).| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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| 951. | | MARTINELLI, L. A.; FERREIRA, J. R.; VICTORIA, R. L.; MORTATTI, J.; FORSBERG, B. R.; BONASSI, J. A.; OLIVEIRA, E.; TANCREDI, A. C. Fluxo de nutrientes em alguns rios do Estado de Rondonia, Bacia do Rio Madeira. Acta Limnologica Brasiliensia, v.2, p.911-930, 1988.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 952. | | OMENA, R. P. M. de; GUZZO, E. C.; FERREIRA, J. M. S.; MENDONCA, F. A. C. de; LIMA, A. F. de; RACCA FILHO, F.; SANTANA, A. E. G. First report on the whitefly, Aleurodicus pseudugesii on the coconut palm, Cocos nucifera in Brazil. Journal of Insect Science, v. 12, artg. 26, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 954. | | GARRETT, R. D.; GARDNER, T. A.; MORELLO, T. F.; MARCHAND, S.; BARLOW, J.; BLAS, D. E. de; FERREIRA, J. N.; LEES, A. C.; PARRY, L. Explaining the persistence of low income and environmentally degrading land uses in the Brazilian Amazon. Ecology and Society, v. 22, n. 3, Art. 27, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 955. | | BORGES, M.; SCHMIDT, F. G. V.; SUJII, E. R.; MEDEIROS, M. A. de; MORI, K.; ZARBIN, P. H. G.; FERREIRA, J. T. B. Field responses of stink bugs to the natural and synthetic pheromone of the Neotropical brown stink bug, Euschistus heros (Heteroptera: Pentatomidae). Physiological Entomology, v. 23, n. 3, p. 202-207, Sept. 1998.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 956. | | SANTOS, C. C. dos; TALAMINI, V.; FERREIRA, J. M. S.; OLIVEIRA, F. A. de; SANTOS, J. M. S. M.; SANTOS, F. J. dos. Estudo da epidemiologia da resinose do coqueiro em Sergipe. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTEIROS, 3., 2013, Aracaju. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2013. 1 CD-ROM. p. 107-113.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 957. | | SIMON, P. L.; DIECKOW, J.; ZANATTA, J. A.; FERREIRA, J. G. D. F.; PEREIRA, B. S.; RAMALHO, B.; IBARR, M.; BREVILIERI, R. Fator de emissão de óxido nitroso a partir de dejeto bovino em pastagem subtropical. In: REUNIÃO PARANAENSE DE CIÊNCIA DO SOLO, 4., 2015, Cascavel. Desafios da ciência do solo no contexto das diferentes agriculturas do Paraná: resumos. Curitiba: Sociedade Paranaense de Ciência do Solo, 2015. p. 406. Disponível na internet.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 958. | | OLIVEIRA, F. A. de; MATOS, C. G.; MELO, C. A.; SANTOS, C. C. dos; TALAMINI, V.; FERREIRA, J. M. S.; SANTOS, F. J. dos. Etiologia da queda de frutos de coqueiro no Estado de Sergipe. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TABULEIROS COSTERIOS, 1., 2011, Aracaju. Anais... Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2011. 1 CD-ROM. Artigo em anais.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 960. | | SILVA, J. M. da; TALAMINI, V.; RAMOS, S. R. R.; FERREIRA, J. M. S.; SANTOS, J. M. S. M.; FERNANDES, M. F. Evaluation of dwarf coconut (Cocos nucifera L.) germplasm to the damage intensity caused by foliar diseases. Australian Journal of Crop Science, v. 11, n. 10, p. 1374-1380, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| Registros recuperados : 1.404 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
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: |
15/08/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OLIVEIRA, H. L. C. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTEIRO, J. E. B. de A. |
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Afiliação: |
HENRIQUE L. C. DE OLIVEIRA, Bolsista CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA. |
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Título: |
Metodologia baseada em florestas aleatórias para geração de séries espaço-temporais de temperatura e precipitação. |
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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. Na publicação: José Eduardo B. A. Monteiro. |
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Conteúdo: |
RESUMO: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia, baseada no algoritmo Random Forest, para gerar séries espaço-temporais de temperatura e de precipitação. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, incluindo a metade norte do Estado de São Paulo e parte do sul de Goiás, a metade sul de Minas Gerais e o Estado do Espírito Santo. Essa região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea, tanto no tempo como no espaço, e por conter muitas estações meteorológicas de diversas instituições, principalmente ANA e INMET. Foram utilizadas as séries temporais de precipitação e de temperatura máxima e mínima disponíveis na região, compreendendo o período de 01/01/1999 a 31/12/2013. Também foram utilizadas as bases externas AgMERRA, AgCFSR, radiação solar GL 1.2 CPTEC, TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grids que cobrem a região de estudo. A região de estudo foi subdividida em formato de grade regular com resolução de 0,5º (latitude e longitude), resultando em 280 quadrículas, sendo 28 na horizontal e 10 na vertical. Para cada quadrícula foram ajustados vários modelos preditivos, para temperatura máxima, mínima, precipitação diária e acumulada de 10 dias, utilizando o algoritmo de Aprendizado de Máquina Random Forest. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos preditivos em relação aos valores previstos e observados para as quadrículas avaliadas, indicando um grande potencial da metodologia proposta tanto para a imputação de dados ausentes quanto para a geração de séries espaço-temporais em regiões sem a presença de dados medidos. MenosRESUMO: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia, baseada no algoritmo Random Forest, para gerar séries espaço-temporais de temperatura e de precipitação. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, incluindo a metade norte do Estado de São Paulo e parte do sul de Goiás, a metade sul de Minas Gerais e o Estado do Espírito Santo. Essa região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea, tanto no tempo como no espaço, e por conter muitas estações meteorológicas de diversas instituições, principalmente ANA e INMET. Foram utilizadas as séries temporais de precipitação e de temperatura máxima e mínima disponíveis na região, compreendendo o período de 01/01/1999 a 31/12/2013. Também foram utilizadas as bases externas AgMERRA, AgCFSR, radiação solar GL 1.2 CPTEC, TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grids que cobrem a região de estudo. A região de estudo foi subdividida em formato de grade regular com resolução de 0,5º (latitude e longitude), resultando em 280 quadrículas, sendo 28 na horizontal e 10 na vertical. Para cada quadrícula foram ajustados vários modelos preditivos, para temperatura máxima, mínima, precipitação diária e acumulada de 10 dias, utilizando o algoritmo de Aprendizado de Máquina Random Forest. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos preditivos em relação aos valores previstos e observados para as quadrículas avaliadas, indicando um grande potencial da metodologia proposta tanto para... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agrometeorologia; Aprendizado de máquina; Classificação de dados; Data classification; Data imputation; Imputação de dados; Inteligência artificial; Machine learning; Modelos preditivos; Optimization; Otimização; Predictive modeling. |
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Thesaurus NAL: |
Agrometeorology; Artificial intelligence; Models. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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300 $aNão paginado.
500 $aCBAgro, SMUD 2017. Na publicação: José Eduardo B. A. Monteiro.
520 $aRESUMO: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia, baseada no algoritmo Random Forest, para gerar séries espaço-temporais de temperatura e de precipitação. Foi definida uma região de estudo de formato retangular, incluindo a metade norte do Estado de São Paulo e parte do sul de Goiás, a metade sul de Minas Gerais e o Estado do Espírito Santo. Essa região foi escolhida por ser climaticamente bastante heterogênea, tanto no tempo como no espaço, e por conter muitas estações meteorológicas de diversas instituições, principalmente ANA e INMET. Foram utilizadas as séries temporais de precipitação e de temperatura máxima e mínima disponíveis na região, compreendendo o período de 01/01/1999 a 31/12/2013. Também foram utilizadas as bases externas AgMERRA, AgCFSR, radiação solar GL 1.2 CPTEC, TRMM e Nasa Power, cujos dados estão espacialmente dispostos em grids que cobrem a região de estudo. A região de estudo foi subdividida em formato de grade regular com resolução de 0,5º (latitude e longitude), resultando em 280 quadrículas, sendo 28 na horizontal e 10 na vertical. Para cada quadrícula foram ajustados vários modelos preditivos, para temperatura máxima, mínima, precipitação diária e acumulada de 10 dias, utilizando o algoritmo de Aprendizado de Máquina Random Forest. Os resultados revelaram um bom ajuste dos modelos preditivos em relação aos valores previstos e observados para as quadrículas avaliadas, indicando um grande potencial da metodologia proposta tanto para a imputação de dados ausentes quanto para a geração de séries espaço-temporais em regiões sem a presença de dados medidos.
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700 1 $aMONTEIRO, J. E. B. de A.
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