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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
06/09/2019 |
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Data da última atualização: |
23/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
APARECIDO, L. E. de O.; MORAES, J. R. da S. C. de; ROLIM, G. de S.; MARTORANO, L. G.; MENESES, K. C. de; VALERIANO, T. T. B. |
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Afiliação: |
Lucas Eduardo de Oliveira Aparecido, IFMS; José Reinaldo da Silva Cabral de Moraes, UNESP; Glauco de Souza Rolim, UNESP; LUCIETA GUERREIRO MARTORANO, CPATU; Kamila Cunha de Meneses, UNESP; Taynara Tuany Borges Valeriano, UNESP. |
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Título: |
Neural networks in climate spatialization and their application in the agricultural zoning of climate risk for sunflower in different sowing dates. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Archives of Agronomy and Soil Science, v. 65, n. 11, p. 1477-1492, 2019. |
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DOI: |
10.1080/03650340.2019.1566715 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Sunflower is a species that is sensitive to local climate conditions. However, studies that use artificial neural networks (ANNs) to evaluate this influence and create tools such as agricultural zoning of climate risk (ZARC) have not been conducted for this species. Due to the importance of sunflower as a human food source and for biodiesel production, and also the necessity of conducting research to evaluate the suitability of this oleaginous species under different climatic conditions. Thus, we seek to construct a ZARC for sunflower in Brazil simulating sowing on different dates and using meteorological elements spatialized by ANNs. Climate data were used: air temperature (T), rainfall (P), relative air humidity (UR), solar radiation (MJ_m−2_d−1) and wind velocity (U2). Climatic regions considered suitable for the cultivation of sunflower had average annual values for T between 20 and 28°C, P between 500 and 1.500 mm per cycle, and soil water deficit (DEF) below 140 mm per cycle. A neural network is an efficient tool that can be used in spatialization of climate variables quickly and accurately. Sunflower sowing in the spring and summer are the ones that provide the largest suitable areas in southeastern Brazil, with 58.13 and 64.36% of suitable areas, respectively |
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Thesagro: |
Clima; Girassol; Zoneamento Agrícola. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02087naa a2200229 a 4500
001 2112016
005 2020-01-23
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
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520 $aSunflower is a species that is sensitive to local climate conditions. However, studies that use artificial neural networks (ANNs) to evaluate this influence and create tools such as agricultural zoning of climate risk (ZARC) have not been conducted for this species. Due to the importance of sunflower as a human food source and for biodiesel production, and also the necessity of conducting research to evaluate the suitability of this oleaginous species under different climatic conditions. Thus, we seek to construct a ZARC for sunflower in Brazil simulating sowing on different dates and using meteorological elements spatialized by ANNs. Climate data were used: air temperature (T), rainfall (P), relative air humidity (UR), solar radiation (MJ_m−2_d−1) and wind velocity (U2). Climatic regions considered suitable for the cultivation of sunflower had average annual values for T between 20 and 28°C, P between 500 and 1.500 mm per cycle, and soil water deficit (DEF) below 140 mm per cycle. A neural network is an efficient tool that can be used in spatialization of climate variables quickly and accurately. Sunflower sowing in the spring and summer are the ones that provide the largest suitable areas in southeastern Brazil, with 58.13 and 64.36% of suitable areas, respectively
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
15/06/1996 |
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Data da última atualização: |
01/08/2014 |
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Autoria: |
FONSECA, J. N. L. |
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Afiliação: |
EMBRAPA-CENARGEN. |
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Título: |
Germoplasma de maca e marmelo utilizados para porta-enxerto. |
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Ano de publicação: |
1980 |
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Fonte/Imprenta: |
Brasilia: EMBRAPA-CENARGEN, 1980. |
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Páginas: |
4p. |
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Série: |
(EMBRAPA-CENARGEN. Comunicado tecnico, 01) |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
As pesquisas com porta-enxertos para maçã e pera conduzidas pela Empresa Catarinense de Pesquisa Agropecuária (EMPASC) e a UEPAE de Cascata, tem enfrentado sérias dificuldades na identificação do germoplasma disponível, além do limitado número das cultivares introduzidas por instituições oficiais e particulares desde 1970, quando se iniciou a expansão da cultura de macieira no Sul do País. |
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Palavras-Chave: |
Porta-enxerto. |
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Thesagro: |
Germoplasma; Maçã; Marmelo. |
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Categoria do assunto: |
--
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/90577/1/1720.pdf
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Marc: |
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520 $aAs pesquisas com porta-enxertos para maçã e pera conduzidas pela Empresa Catarinense de Pesquisa Agropecuária (EMPASC) e a UEPAE de Cascata, tem enfrentado sérias dificuldades na identificação do germoplasma disponível, além do limitado número das cultivares introduzidas por instituições oficiais e particulares desde 1970, quando se iniciou a expansão da cultura de macieira no Sul do País.
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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