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Registros recuperados : 324 | |
162. | | PARREIRAS, T. C.; BOLFE, E. L.; SANO, E. E.; VICTORIA, D. de C.; SANCHES, I. D.; VICENTE, L. E. Exploring the Harmonized Landsat Sentinel (HLS) datacube to map an agricultural landscape in the Brazilian savanna. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 43, B3, p. 967-973, 2022. Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France. Na publicação: E. S. Sano. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
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163. | | NOOJIPADY, P.; MORTON, D. C.; MACEDO, M. N.; VICTORIA, D. de C.; HUANG, C.; GIBBS, H. K.; BOLFE, E. L. Forest carbon emissions from cropland expansion in the Brazilian Cerrado biome. Environmental Research Letters, v. 12, n. 2, p. 1-11, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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164. | | BUSTILLO, V.; VICTORIA, R. L.; MOURA, J. M. S. DE; VICTORIA, D. de C.; TOLEDO, A. M. A.; COLLICHIO, E. Factors driving the biogeochemical budget of the Amazon River and its statical modelling. Comptes Rendus Geoscience, v. 343, n. 4, p. 261-277, 2011. Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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165. | | LEIVAS, J. F.; TEIXEIRA, A. H. de C.; ANDRADE, R. G.; VICTORIA, D. de C.; TORRESAN, F. E. Evapotranspiração no Pantanal utilizando modelo agrometeorológico-espectral SAFER. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 5., 2014, Campo Grande, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2014. p. 92-99. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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171. | | VICTORIA, D. de C.; NAKAI, A. M.; BETTIOL, G. M.; MONTEIRO, J. E. B. de A.; OLIVEIRA, A. F. de. Avaliação de métodos de interpolação do índice de satisfação das necessidades de água. 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. Não paginado. CBAgro, SMUD 2017. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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172. | | VICTORIA, D. de C.; NAKAI, A. M.; BETTIOL, G. M.; MONTEIRO, J. E. B. de A.; OLIVEIRA, A. F. de. Avaliação de métodos de interpolação do índice de satisfação das necessidades de água. 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. Não paginado. CBAgro, SMUD 2017. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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173. | | SANO, E. E.; BETTIOL, G. M.; MARTINS, E. de S.; VASCONCELOS, V.; BOLFE, E. L.; VICTORIA, D. de C. Características gerais da paisagem do Cerrado. In: BOLFE, E. L.; SANO, E. E.; CAMPOS, S. K. (Ed.). Dinâmica agrícola no cerrado: análises e projeções. Brasília, DF: Embrapa, 2020. v. 1, cap. 1, p. 21-37. p. 21-37 Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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174. | | BOLFE, E. L.; VICTORIA, D. de C.; LUCHIARI JUNIOR, A.; COSTA, C. C. da; JORGE, L. A. de C. Tecnologias digitais na pecuária: aplicações, desafios e expectativas. Análise da equipe de especialistas. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, 2021. Boletim Cicarne, ano 1, n. 37, p. 1-3, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação. |
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175. | | VICTORIA, D. de C.; SILVA, R. F. B. da; MILLINGTON, J. D. A.; KATERINCHUK, V.; BATISTELLA, M. Transport cost to port though Brazilian federal roads network: dataset for years 2000, 2005, 2010 and 2017. Data in Brief, v. 36, p. 1-10, June 2021. Article 107070. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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180. | | ANDRADE, R. G.; LIMA, E. de P.; TEIXEIRA, A. H. de C.; VICTORIA, D. de C.; LEIVAS, J. F. Uso do SAFER na estimativa da evapotranspiração na bacia do rio Paracatu. In: SIMPÓSIO DE MEIO AMBIENTE, 9., 2016, Viçosa, MG. Inovações sustentáveis: anais de resumos expandidos. Viçosa, MG: Centro Brasileiro para Conservação da Natureza e Desenvolvimento Sustentável, 2016. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Solos. |
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Registros recuperados : 324 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
11/05/2021 |
Data da última atualização: |
11/05/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 1 |
Autoria: |
VICTORIA, D. de C.; SILVA, R. F. B. da; MILLINGTON, J. D. A.; KATERINCHUK, V.; BATISTELLA, M. |
Afiliação: |
DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA; RAMON FELIPE BICUDO DA SILVA, Michigan State University, NEPAM/Unicamp; JAMES D. A. MILLINGTON, King’s College London; VALERI KATERINCHUK, King's College London; MATEUS BATISTELLA, CNPTIA, NEPAM/Unicamp. |
Título: |
Transport cost to port though Brazilian federal roads network: dataset for years 2000, 2005, 2010 and 2017. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Data in Brief, v. 36, p. 1-10, June 2021. |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.dib.2021.107070 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Article 107070. |
Conteúdo: |
Abstract. Transport costs can play a significant role in agricultural exports and businesses profitability. It can also influence farmers´ decisions regarding cropland expansion, intensification or land abandonment. Thus, transport is useful to take into account when modeling and evaluating land use and cover change related to agriculture production. The dataset described in this article represents the Infrastructure Capital in the work presented by Millington et al. (2021) [1], in which the CRAFTY-Brazil model is used to evaluate the impacts of changing global demand for agricultural products on land use and cover change. This modeling required a transport cost dataset that spanned the model calibration period, was consistent through time and covered the entire study area. The most recent federal road network (for year 2017) obtained in vector format (shapefile) was joined to road section surface status tables for past years (2000, 2005 and 2010) in order to reconstruct the historic road network. Export ports handling agricultural commodities, and their years of operation, were identified. Both datasets were used to derive the relative transport cost to the nearest port for Brazil, for years 2000, 2005, 2010 and 2017. |
Palavras-Chave: |
Agricultural commodities; Commodieties agrícola; Custo de transporte; Infraestrutura; Logistics; Rede rodoviária federal; Soybean. |
Thesagro: |
Exportação; Logística; Sistema de Informação Geográfica; Soja; Transporte. |
Thesaurus NAL: |
Exports; Infrastructure; Soybeans; Transportation. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/223189/1/AP-Transport-cost-2021.pdf
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Marc: |
LEADER 02374naa a2200385 a 4500 001 2131767 005 2021-05-11 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.dib.2021.107070$2DOI 100 1 $aVICTORIA, D. de C. 245 $aTransport cost to port though Brazilian federal roads network$bdataset for years 2000, 2005, 2010 and 2017.$h[electronic resource] 260 $c2021 500 $aArticle 107070. 520 $aAbstract. Transport costs can play a significant role in agricultural exports and businesses profitability. It can also influence farmers´ decisions regarding cropland expansion, intensification or land abandonment. Thus, transport is useful to take into account when modeling and evaluating land use and cover change related to agriculture production. The dataset described in this article represents the Infrastructure Capital in the work presented by Millington et al. (2021) [1], in which the CRAFTY-Brazil model is used to evaluate the impacts of changing global demand for agricultural products on land use and cover change. This modeling required a transport cost dataset that spanned the model calibration period, was consistent through time and covered the entire study area. The most recent federal road network (for year 2017) obtained in vector format (shapefile) was joined to road section surface status tables for past years (2000, 2005 and 2010) in order to reconstruct the historic road network. Export ports handling agricultural commodities, and their years of operation, were identified. Both datasets were used to derive the relative transport cost to the nearest port for Brazil, for years 2000, 2005, 2010 and 2017. 650 $aExports 650 $aInfrastructure 650 $aSoybeans 650 $aTransportation 650 $aExportação 650 $aLogística 650 $aSistema de Informação Geográfica 650 $aSoja 650 $aTransporte 653 $aAgricultural commodities 653 $aCommodieties agrícola 653 $aCusto de transporte 653 $aInfraestrutura 653 $aLogistics 653 $aRede rodoviária federal 653 $aSoybean 700 1 $aSILVA, R. F. B. da 700 1 $aMILLINGTON, J. D. A. 700 1 $aKATERINCHUK, V. 700 1 $aBATISTELLA, M. 773 $tData in Brief$gv. 36, p. 1-10, June 2021.
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