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Registros recuperados : 286 | |
150. | | SILVA, J. M. A. da; PRUSKI, F. F.; RODRIGUES, L. N.; CECÍLIO, R. A. Programa computacional para estimativa do hidrograma de escoamento superficial em bacias hidrográficas. Engenharia na Agricultura, Viçosa, MG, v. 16, n. 4, p. 480-492, 2008. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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151. | | SILVA, E. M. da; LIMA, J. E. F. W.; AZEVEDO, J. A. de; RODRIGUES, L. N. Proposição de um modelo matemático para a avaliação do desempenho de sistemas de irrigação. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 39, n. 8, p. 741-748, ago. 2004 Título em inglês: A mathematical model for evaluating irrigation systems performance Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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152. | | PARRON, L. M.; CRUZ, C. J. D. da; ROCHA, A. L. A.; RODRIGUES, L. N. Qualidade da água de mananciais da Bacia do Rio Preto. In: SIMPÓSIO NACIONAL CERRADO, 9.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL SAVANAS TROPICAIS, 2., 2008, Brasília, DF. Desafios e estratégias para o equilíbrio entre sociedade, agronegócio e recursos naturais: anais... Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2008. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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154. | | SILVA, E. M. da; LIMA, J. E. F. W.; AZEVEDO, J. A. de; RODRIGUES, L. N. Valores de tensão na determinação da curva de retenção de água de solos do Cerrado. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 41, n. 2, p. 323-330, fev. 2006 Título em inglês: Tension values to describe soil-water retention curve on Cerrado soils. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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158. | | RODRIGUES, L. N.; MARIOTI, J.; VARGAS, L. M. P.; SANO, E. E.; MARTINS, E. de S. Bacia experimental do Rio Buriti Vermelho: instrumentação, monitoramento e análise preliminar de dados. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS HÍDRICOS, 18., 2009, Campo Grande. Anais... [Campo Grande: ABRH], 2009. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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160. | | SILVA, E. M. da; LIMA, J. E. F. W.; RODRIGUES, L. N.; AZEVEDO, J. A. de. Comparação de modelos matemáticos não-lineares empregados na análise de desempenho de sistemas de irrigação. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 41, n. 6, p. 1049-1052, jun. 2006 Notas Científicas.
Título em inglês: Comparison of non-linear models used for evaluating irrigation system performance. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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Registros recuperados : 286 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
03/12/2020 |
Data da última atualização: |
07/12/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
FARIAS, D. B. dos; ALTHOFF, D.; RODRIGUES, L. N.; FILGUEIRAS, R. |
Afiliação: |
LINEU NEIVA RODRIGUES, CPAC. |
Título: |
Performance evaluation of numerical and machine learning methods in estimating reference evapotranspiration in a Brazilian agricultural frontier. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Theoretical and Applied Climatology, 2020. |
Páginas: |
12 p. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/s00704-020-03380-4 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
The reference evapotranspiration (ET0) estimates is important for water resources and irrigation management. The Penman- Monteith equation is known for its accuracy but requires a high number of climatic parameters that are not always available. Thus, this study aimed to evaluate the performance of machine learning techniques (cubist regression, artificial neural network with Bayesian regularization, support vector machine with linear kernel function) and stepwisemultiple linear regressionmethod to estimate daily ET0 with limited weather data in a Brazilian agricultural frontier (MATOPIBA). Climatic data from 2000 to 2016 obtained from 23 weather stations were used. Five data scenarios were evaluated: (i) all variables, (ii) radiation and temperature, (iii) temperature and relative humidity, (iv) wind speed and temperature, and (v) temperature. The results showed that the machine learning methods are robust in estimating ET0, even in the absence of some variables. Among the methods evaluated using only temperature data, the cubist regression showed better performance. When estimating water demand for soybean and maize crops using only temperature, the cubist regression and calibrated Hargreaves-Samani equation showed the smallest errors. |
Thesagro: |
Evapotranspiração; Modelo Matemático. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01944naa a2200205 a 4500 001 2127569 005 2020-12-07 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s00704-020-03380-4$2DOI 100 1 $aFARIAS, D. B. dos 245 $aPerformance evaluation of numerical and machine learning methods in estimating reference evapotranspiration in a Brazilian agricultural frontier.$h[electronic resource] 260 $c2020 300 $a12 p. 520 $aThe reference evapotranspiration (ET0) estimates is important for water resources and irrigation management. The Penman- Monteith equation is known for its accuracy but requires a high number of climatic parameters that are not always available. Thus, this study aimed to evaluate the performance of machine learning techniques (cubist regression, artificial neural network with Bayesian regularization, support vector machine with linear kernel function) and stepwisemultiple linear regressionmethod to estimate daily ET0 with limited weather data in a Brazilian agricultural frontier (MATOPIBA). Climatic data from 2000 to 2016 obtained from 23 weather stations were used. Five data scenarios were evaluated: (i) all variables, (ii) radiation and temperature, (iii) temperature and relative humidity, (iv) wind speed and temperature, and (v) temperature. The results showed that the machine learning methods are robust in estimating ET0, even in the absence of some variables. Among the methods evaluated using only temperature data, the cubist regression showed better performance. When estimating water demand for soybean and maize crops using only temperature, the cubist regression and calibrated Hargreaves-Samani equation showed the smallest errors. 650 $aEvapotranspiração 650 $aModelo Matemático 700 1 $aALTHOFF, D. 700 1 $aRODRIGUES, L. N. 700 1 $aFILGUEIRAS, R. 773 $tTheoretical and Applied Climatology, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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