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| Registros recuperados : 14 | |
| 2. |  | LUNZ, H.; PEREIRA, V. F. G. Desmatamento e uso atual da terra no estado do Acre. Silvicultura, São Paulo, v. 12, n. 42, t. 3, p. 251-256, 1992. Edição dos Anais do Congresso Florestal Brasileiro, 6., 1990, Campos do Jordão.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 6. | | PEREIRA, V. F.; RESENDE, M. L. V. de; RIBEIRO JÚNIOR, P. M.; REGINA, M. de A.; MOTA, R. V. da; VITORINO, L. R. R. Fosfito de potássio no controle do míldio da videira e características físico-químicas de uva Merlot. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 47, n. 11, p. 1581-1588, nov. 2012. Título em inglês: Potassium phosphite on the control of downy mildew of grapevine and physicochemical characteristics of Merlot grapes.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 7. | | PEREIRA, V. F.; RESENDE, M. L. V. de; MONTEIRO, A. C. A.; RIBEIRO JÚNIOR, P. M.; REGINA, M. de A.; MEDEIROS, F. C. L. Produtos alternativos na proteção da videira contra o míldio. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 1, p. 25-31, jan. 2010. Titulo em inglês: Alternative products for the protection of vine against downy mildew.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais; Embrapa Uva e Vinho. |
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| 8. | | SILVA, M. R. da; STRECK, N. A.; CERA, J. C.; DUARTE JUNIOR, A. J.; RIBAS, G. G.; ROSSATO, I. G.; MEUS, L. D.; PEREIRA, V. F.; PILECCO, I. B.; BENEDETTI, R. P.; TONETTO, F.; ZANON, A. J. Forecasting the rice yield in Rio Grande do Sul using the SimulArroz model. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e02969, 2022. Título em português: Previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 9. | | BENASSI, J. C.; BENVENGA, G. U.; FERREIRA, H. L.; SOARES, R. M.; SILVA, D. T.; PEREIRA, V. F.; RUIZ, V. L. A.; OLIVEIR, A T. M. F. de S. Molecular and serological detection of Leishmania spp. in horses from an endemic area for canine visceral leishmaniasis in southeastern Brazil. Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 38, n. 6, p. 1058-1063, junho 2018 Título em português: Detecção molecular e sorológica de infecção por Leishmania (Leishmania) infantum em cavalos na região Sudeste do Brasil.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 10. | | MONTEIRO, A. C. A.; RESENDE, M. L. V. de; VALENTE, T. C. T.; RIBEIRO JUNIOR, P. M.; PEREIRA, V. F.; COSTA, J. R. da; SILVA, J. A. G. da. Manganese phosphite in Coffee defence against Hemileia vastatrix, the coffee rust fungus: biochemical and molecular analyses. Journal of Phytopathology, v. 164, p. 1043-1053, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 11. | | 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. An update of new floodirrigated rice cultivars in the SimulArroz model. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e00865, 2020. Título em português: Uma atualização de novas cultivares de arroz irrigado por inundação no modelo SimulArroz.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 12. | | STREK, N. A.; POERSCH, A. A.; DUARTE JUNIOR, A. J.; RIBEIRO, B. S. M. R.; RIBAS, G. G.; ROSSATTO, I. G.; PILECCO, I. B.; MEUS, L. D.; SILVA, M. R. da; NASCIMENTO. M. de F.; SOUZA. P. M. de; STEINMETZ, S.; PEREIRA, V. F.; ZANON, A. J. Fatores e elementos climáticos. In: MEUS, L. D.; SILVA, M. R. da; RIBAS, G. G.; ZANON, A. J.; ROSSATO, I. G.; PEREIRA, V. F.; PILECCO, I. B.; RIBEIRO, B. S. M. R.; SOUZA, P. M. de; NASCIMENTO, M. de F. do; POERSH, A. H.; DUARTE JUNIOR, A. J.; QUINTERO, C. E.; GARRIDO, G. C.; CARMONA, L. de C.; SRECK, N. A. Ecofisiologia do arroz visando altas produtividades. Santa Maria: [s.n.], 2020. p. 93-212.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 13. | | MEUS, L. D.; SILVA, M. R. da; RIBAS, G. G.; ZANON, A. J.; ROSSATO, I. G.; PEREIRA, V. F.; PILECCO, I. B.; RIBEIRO, B. S. M. R.; SOUZA, P. M. de; NASCIMENTO, M. de F. do; POERSCH, A. H.; DUARTE JUNIOR, A. J.; QUINTERO, C. E.; GARRIDO, G. C.; CARMONA, L. de C.; STRECK, N. A. Ecofisiologia do arroz visando altas produtividades. Santa Maria: [s.n.], 2020. 311 p.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 14. | | STEINMETZ, S.; PEREIRA, C. B.; SANTOS, E. L. dos; CUADRA, S. V.; ALMEIDA, I. R. de; STRECK. N. A.; BENEDETTI, R. P.; DUARTE JUNIOR, A. J.; ZANON, A. J.; RIBAS, G. G.; SILVA, M, R. da; KROEFF, R. M.; PRESTE, S. D.; MEUS, L. D.; ROSSATO, I.; PILECCO, I. B.; PEREIRA, V. F.; POERSCH, A.; SOUZA, P. M. de; QUINTERO, S. E. Ecofisiologia digital. In: MEUS, L. D.; SILVA, M. R. da; RIBAS, G. G.; ZANON, A. J.; ROSSATO, I. G.; PEREIRA, V. F.; PILECCO, I. B.; RIBEIRO, B. S. M. R.; SOUZA, P. M. de; NASCIMENTO, M. de F. do; POERSH, A. H.; DUARTE JUNIOR, A. J.; QUINTERO, C. E.; GARRIDO, G. C.; CARMONA, L. de C.; SRECK, N. A. Ecofisiologia do arroz visando altas produtividades. Santa Maria: [s.n.], 2020. p. 233-277.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Clima Temperado. |
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| Registros recuperados : 14 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
14/07/2022 |
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Data da última atualização: |
29/01/2024 |
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Autoria: |
SILVA, M. R. da; STRECK, N. A.; CERA, J. C.; DUARTE JUNIOR, A. J.; RIBAS, G. G.; ROSSATO, I. G.; MEUS, L. D.; PEREIRA, V. F.; PILECCO, I. B.; BENEDETTI, R. P.; TONETTO, F.; ZANON, A. J. |
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Afiliação: |
MICHEL ROCHA DA SILVA, CROPS TEAM; NEREU AUGUSTO STRECK, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; JOSSANA CEOLIN CERA, INSTITUTO RIO GRANDENSE DO ARROZ; ARY JOSÉ DUARTE JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; GIOVANA GHISLENI RIBAS, GRUPO DOM MARIO; IORAN GUEDES ROSSATO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; LORENZO DALCIN MEUS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; VLADISON FOGLIATO PEREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; ISABELA BULEGON PILECCO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; ROMULO PULCINELLI BENEDETTI, CROPS TEAM; FRANCISCO TONETTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA; ALENCAR JUNIOR ZANON, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA. |
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Título: |
Forecasting the rice yield in Rio Grande do Sul using the SimulArroz model. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e02969, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.02069 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz. |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha-¹, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha-¹, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região. MenosABSTRACT - The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha-¹, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulad... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Arroz; Arroz Irrigado; Época de Semeadura; Oryza Sativa; Produtividade; Safra. |
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Thesaurus NAL: |
Meteorological data; Oryza; Rice; Sowing date. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1144733/1/Forecasting-rice-yield-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 03154naa a2200397 a 4500
001 2144733
005 2024-01-29
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.02069$2DOI
100 1 $aSILVA, M. R. da
245 $aForecasting the rice yield in Rio Grande do Sul using the SimulArroz model.$h[electronic resource]
260 $c2022
500 $aTítulo em português: Previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz.
520 $aABSTRACT - The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha-¹, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha-¹, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região.
650 $aMeteorological data
650 $aOryza
650 $aRice
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650 $aArroz
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700 1 $aSTRECK, N. A.
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700 1 $aZANON, A. J.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira$gv. 57, e02969, 2022.
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Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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