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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
01/10/2003 |
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Data da última atualização: |
01/10/2003 |
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Autoria: |
CARAMORI, P. H.; OLIVEIRA, D. de; BRUNINI, O.; BERGAMASCHI, H.; BRAGA, H. J. |
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Título: |
Diagnóstico da agrometeorologia operacional no Brasil . |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, v. 10, n. 2, p. 363-371, jul./dez. 2002. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A capacitação das equipes e a modernização da agrometeorologia brasileira vêm causando impactos positivos para a agricultura nos últimos anos. Neste artigo foi realizado um diagnóstico sobre a agrometeorologia operacional no Brasil, como ferramenta para auxiliar a tomada de decisão no meio agrícola. Foram detectados oito centros estaduais, um centro federal e duas cooperativas agrícolas mantenedoras de redes meteorológicas que geram produtos para auxiliar a tomada de decisão na agricultura. Alguns exemplos apresentados de instituições bem sucedidas podem servir como modelo para outras regiões. Esforços pontuais de instituições federais e estaduais também foram detectados. Financiamento estadual e federal são as principais fontes para manutenção das equipes e redes de coleta de dados, sendo que os projetos, convênios e vendas de serviços são utilizados como formas de obter parte das receitas para se manterem operacionais. Ficou evidente a necessidade de investimentos em importantes áreas agrícolas do Brasil que hoje estão praticamente descobertas e a retomada de investimentos para reposição das equipes instaladas. Conclui-se que a agrometeorologia operacional teve grande avanço nos últimos anos, porém há ainda um grande potencial de desenvolvimento no Brasil para que se obtenha uma otimização das práticas agrícolas no país como um todo. |
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Palavras-Chave: |
Agricultural climatic monitoring; Agrometeorologia operacional; Decision support; Monitoramento agroclimático; Operational agricultural meteorology; Redes de estações; Suporte à decisão; Weather stations network. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02230naa a2200265 a 4500
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245 $aDiagnóstico da agrometeorologia operacional no Brasil .
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653 $aAgricultural climatic monitoring
653 $aAgrometeorologia operacional
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773 $tRevista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria$gv. 10, n. 2, p. 363-371, jul./dez. 2002.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pantanal. Para informações adicionais entre em contato com cpap.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
16/11/2022 |
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Data da última atualização: |
17/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RIBEIRO, V. P.; PADOVANI, C. R.; BALESTIERI, J. A. P. B.; CUNHA, A. S. M.; MARQUES, P. A. A.; DUARTE, S. N.; MACIEL, C. D. |
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Afiliação: |
VITOR P. RIBEIRO, Universidade Estadual Paulista; CARLOS ROBERTO PADOVANI, CPAP; JOSE ANTONIO P. BALESTIERI, Universidade Estadual Paulista; ANGELA S. M. CUNHA, Universidade de São Paulo; PATRICIA A. A. MARQUES, Universidade de São Paulo; SERGIO N. DUARTE, Universidade de São Paulo; CARLOS D. MACIEL, Universidade de São Paulo. |
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Título: |
Bayesian network for hydrological model: an inference approach. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2022, Padua, Italy, Proceedings...[S.l.: s.n.], 2022. |
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DOI: |
10.1109/IJCNN55064.2022.9892468 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Abstract: According to the Food and Agriculture Organisation, there are growing concerns about the availability and use of water in agriculture. The hydrological model generates a water balance and the resulting value indicates the amount of available water in a given area. The calculation of the water balance is fundamental for the development of new strategies for the management of water resources. One of its main adversities is the estimation of evapotranspiration, which may be considered a fundamental component. This factor considers climatological variables collected from weather stations that are spread over large areas. However, there are frequent cases of long periods of missing data. We evaluated the performance of a Bayesian Network inference model for estimating evapotranspiration in a large agricultural region in Brazil. To this end, the method considered factors such as accuracy, missing data, and model portability. The results indicate that the model achieves up to 86% accuracy when comparing estimated values to expected values derived from the Penman-Monteith equation. The results show that wind speed and relative humidity are the most critical climatological variables for accurate estimation. |
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Thesagro: |
Balanço Hídrico; Evapotranspiração. |
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Thesaurus NAL: |
Bayesian theory; Evapotranspiration; Water balance. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02050nam a2200253 a 4500
001 2148359
005 2023-01-17
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1109/IJCNN55064.2022.9892468$2DOI
100 1 $aRIBEIRO, V. P.
245 $aBayesian network for hydrological model$ban inference approach.$h[electronic resource]
260 $aIn: INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), 2022, Padua, Italy, Proceedings...[S.l.: s.n.]$c2022
520 $aAbstract: According to the Food and Agriculture Organisation, there are growing concerns about the availability and use of water in agriculture. The hydrological model generates a water balance and the resulting value indicates the amount of available water in a given area. The calculation of the water balance is fundamental for the development of new strategies for the management of water resources. One of its main adversities is the estimation of evapotranspiration, which may be considered a fundamental component. This factor considers climatological variables collected from weather stations that are spread over large areas. However, there are frequent cases of long periods of missing data. We evaluated the performance of a Bayesian Network inference model for estimating evapotranspiration in a large agricultural region in Brazil. To this end, the method considered factors such as accuracy, missing data, and model portability. The results indicate that the model achieves up to 86% accuracy when comparing estimated values to expected values derived from the Penman-Monteith equation. The results show that wind speed and relative humidity are the most critical climatological variables for accurate estimation.
650 $aBayesian theory
650 $aEvapotranspiration
650 $aWater balance
650 $aBalanço Hídrico
650 $aEvapotranspiração
700 1 $aPADOVANI, C. R.
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700 1 $aCUNHA, A. S. M.
700 1 $aMARQUES, P. A. A.
700 1 $aDUARTE, S. N.
700 1 $aMACIEL, C. D.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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