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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
16/01/2015 |
Data da última atualização: |
16/01/2015 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ANDRADE, A. L.; TEIXEIRA, E. F.; GALBIERI, R.; SILVA, J. F. V.; CRESTANA, S.; VAZ, C. M. P. |
Afiliação: |
SILVIO CRESTANA, CNPDIA; CARLOS MANOEL PEDRO VAZ, CNPDIA. |
Título: |
O uso do analisador granulométrico de raios gama e modelo de arya e paris para obtenção da água disponível em solos sob plantio de algodão no Mato Grosso. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 581-584. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Instrumentação - Evento. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/115795/1/581siagro-2014-print01.pdf
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Marc: |
LEADER 00789nam a2200133 a 4500 001 2005869 005 2015-01-16 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aANDRADE, A. L.; TEIXEIRA, E. F.; GALBIERI, R.; SILVA, J. F. V. 245 $aO uso do analisador granulométrico de raios gama e modelo de arya e paris para obtenção da água disponível em solos sob plantio de algodão no Mato Grosso. 260 $aIn: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 581-584. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.$c2014 653 $aInstrumentação - Evento 700 1 $aCRESTANA, S. 700 1 $aVAZ, C. M. P.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
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Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
12/03/2020 |
Data da última atualização: |
12/03/2020 |
Autoria: |
RIBAS, G. G.; STRECK, N. A.; DUARTE JUNIOR, A. J.; RIBEIRO, B. S. M. R.; PILECCO, I. B.; ROSSATO, I. G.; RICHTER, G. L.; BEXAIRA, K. P.; PEREIRA, V. F. |
Afiliação: |
Giovana Ghisleni Ribas, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Nereu Augusto Streck, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Ary José Duarte Junior, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Bruna San Martin Rolin Ribeiro, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Isabela Bulegon Pilecco, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Ioran Guedes Rossato, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Gean Leonardo Richter, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Kelin Pribs Bexaira, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM; Vladison Fogliato Pereira, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM. |
Título: |
An update of new floodirrigated rice cultivars in the SimulArroz model. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e00865, 2020. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Título em português: Uma atualização de novas cultivares de arroz irrigado por inundação no modelo SimulArroz. |
Conteúdo: |
The objective of this work was to model, in the SimulArroz model, the three flood-irrigated rice (Oryza sativa) cultivars currently most grown in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments to calibrate and validate the model were conducted in the municipalities of Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar, and Cachoeira do Sul during four crop seasons. The number of leaves, phenology, aboveground dry matter biomass, and yield of each cultivar were evaluated. The results showed a slight overestimate of the R1, R4, and R9 stages; however, overall, the SimulArroz model had a good performance in simulating rice phenology for the three studied genotypes. Furthermore, the model had a reasonable accuracy in simulating aboveground dry matter and yield. The root-meansquare error (RMSE) for aboveground dry matter (leaves, stems, panicles, and grains) ranged from 0.5 to 3.0 Mg ha-1. For yield, the RMSE ranged from 0.8 to 1.3 Mg ha-1. The calibration of the SimulArroz model is efficient in simulating the growth, development, and grain yield of the most important flood-irrigated rice cultivars in Southern Brazil and can be used to estimate harvest forecast and yield potential, as well for yield gap studies. |
Thesagro: |
Modelo Matemático; Oryza Sativa; Produtividade. |
Thesaurus NAL: |
Mathematical models; Yields. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/211764/1/An-update-of-new-flood-irrigated-rice.pdf
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Marc: |
LEADER 02165naa a2200289 a 4500 001 2121174 005 2020-03-12 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aRIBAS, G. G. 245 $aAn update of new floodirrigated rice cultivars in the SimulArroz model.$h[electronic resource] 260 $c2020 500 $aTítulo em português: Uma atualização de novas cultivares de arroz irrigado por inundação no modelo SimulArroz. 520 $aThe objective of this work was to model, in the SimulArroz model, the three flood-irrigated rice (Oryza sativa) cultivars currently most grown in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments to calibrate and validate the model were conducted in the municipalities of Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar, and Cachoeira do Sul during four crop seasons. The number of leaves, phenology, aboveground dry matter biomass, and yield of each cultivar were evaluated. The results showed a slight overestimate of the R1, R4, and R9 stages; however, overall, the SimulArroz model had a good performance in simulating rice phenology for the three studied genotypes. Furthermore, the model had a reasonable accuracy in simulating aboveground dry matter and yield. The root-meansquare error (RMSE) for aboveground dry matter (leaves, stems, panicles, and grains) ranged from 0.5 to 3.0 Mg ha-1. For yield, the RMSE ranged from 0.8 to 1.3 Mg ha-1. The calibration of the SimulArroz model is efficient in simulating the growth, development, and grain yield of the most important flood-irrigated rice cultivars in Southern Brazil and can be used to estimate harvest forecast and yield potential, as well for yield gap studies. 650 $aMathematical models 650 $aYields 650 $aModelo Matemático 650 $aOryza Sativa 650 $aProdutividade 700 1 $aSTRECK, N. A. 700 1 $aDUARTE JUNIOR, A. J. 700 1 $aRIBEIRO, B. S. M. R. 700 1 $aPILECCO, I. B. 700 1 $aROSSATO, I. G. 700 1 $aRICHTER, G. L. 700 1 $aBEXAIRA, K. P. 700 1 $aPEREIRA, V. F. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira$gv. 55, e00865, 2020.
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Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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