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You searched for +publisher:"Universidade Estadual Paulista" +contributor:("Rolim, Glauco de Souza [UNESP]"). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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1. Moraes, José Reinaldo da Silva Cabral de. Modelagem agrometeorológica para previsão de produtividade de açaizeiro.

Degree: 2017, Universidade Estadual Paulista

Modelos agrometeorológicos para a previsão da produtividade permitem a avaliação quantitativa de elementos meteorológicos com as variáveis fenológicas e produtividade, auxiliando no planejamento de safras agrícolas para otimizar estratégias e tomada de decisão. Na região amazônica, mais precisamente no estado do Pará, concentram-se as maiores produções de açaí no Brasil, entretanto a sazonalidade na produção, influenciada principalmente pelo clima que altera fortemente o preço do produto, tornando-se preocupante para toda cadeia produtiva. Portanto analisar o desempenho de modelos de circulação geral (GSM), que possam representar as condições de tempo e clima na região é de grande importância para a sustentabilidade da produção. Objetivou-se avaliar os dados de temperatura do ar (T) e precipitação (P) provenientes do modelo do European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) e desenvolver modelos agrometeorológicos para a previsão da produtividade em cultivos de açaizeiro em Tomé Açu, Pará. Dados de T e P de estações meteorológicas de superfícies foram estimados por regressão linear usando dados em grid do (ECMWF), correspondendo ao período de 1990 a 2014, separando-se em escala decendial e mensal. Com base nos dados estimados foram testados e ajustados modelos de regressão linear múltipla para prognosticar a produtividade em dois tipos de cultivo de açaizeiro. Buscou-se maximizar a data para antecipação da previsão. A variável dependente foi à produtividade da cultura, enquanto que, as variáveis independentes foram os elementos meteorológicos decendiais e mensais, para cultivos irrigado (CI) e não irrigado (CNI). O ECMWF tende a superestimar precipitação pluvial na estação seca e subestimá-lo na estação chuvosa. A região noroeste da Amazônia é caracterizada como a área de maior oferta de P, mas com menores desempenhos do modelo com R2 inferior a 0,18. O modelo ECMWF apresentou alto desempenho (R2> 0,60) ao estimar P em escala mensal e desempenho médio (R2<0,60) ao estimar T em período mensal e decendial. As maiores precisões do ECMWF foram nas áreas antrópicas no sudeste e nordeste da região amazônica, precisamente onde localizam-se os pólos de produção de açaí. A fase de folha madura e emissão de espata, para CI e CNI foram as mais sensíveis às condições climáticas. As maiores produções de frutos por planta ocorreram nos meses de novembro e dezembro, nos dois sistemas de cultivo. As observações apontaram produtividades que variaram entre 16.500 kg ha-1 em CI e 7.500 kg ha-1 em CNI. Os modelos agrometeorológicos foram acurados com valores máximos de MAPE de 0,01 no CI e 1,12 no CNI. Foi possível a previsão da produtividade em média de 6 a 9 meses antes da colheita, em abril, maio, novembro e dezembro no CI e em janeiro, maio, junho, agosto, setembro e novembro para CNI.

Agrometeorological models for yield prediction allow the quantitative evaluation of the meteorological elements with the phenological variables and yield, aiding in the planning of agricultural crops and in the optimization of decision…

Advisors/Committee Members: Rolim, Glauco de Souza [UNESP], Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Subjects/Keywords: Amazônia; Dados em GRID; Euterpe Oleracea; Modelos de previsão; Amazon; Data in GRID; Prediction models

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APA (6th Edition):

Moraes, J. R. d. S. C. d. (2017). Modelagem agrometeorológica para previsão de produtividade de açaizeiro. (Thesis). Universidade Estadual Paulista. Retrieved from http://hdl.handle.net/11449/152067

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Moraes, José Reinaldo da Silva Cabral de. “Modelagem agrometeorológica para previsão de produtividade de açaizeiro.” 2017. Thesis, Universidade Estadual Paulista. Accessed July 15, 2019. http://hdl.handle.net/11449/152067.

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MLA Handbook (7th Edition):

Moraes, José Reinaldo da Silva Cabral de. “Modelagem agrometeorológica para previsão de produtividade de açaizeiro.” 2017. Web. 15 Jul 2019.

Vancouver:

Moraes JRdSCd. Modelagem agrometeorológica para previsão de produtividade de açaizeiro. [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. [cited 2019 Jul 15]. Available from: http://hdl.handle.net/11449/152067.

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Council of Science Editors:

Moraes JRdSCd. Modelagem agrometeorológica para previsão de produtividade de açaizeiro. [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. Available from: http://hdl.handle.net/11449/152067

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2. Valeriano, Taynara Tuany Borges [UNESP]. Produtividade de café arábica estimada a partir de dados de modelos de circulação global.

Degree: 2017, Universidade Estadual Paulista

O Brasil é o maior produtor da segunda commodity de maior valor no mercado, o café. O conhecimento de técnicas eficazes de estimativa de produtividade é de grande importância para o mercado cafeeiro, possibilitando melhor planejamento e tornando a atividade mais sustentável. Uma forma eficaz de se estimar a produtividade é através da modelagem agrometeorológica, que quantifica a influência do clima nos cultivos agrícolas. Entretanto, dados climáticos são necessários, e estes em sua maioria são provenientes de estações de superfície. Uma forma de inovar essa técnica é a utilização de outra fonte de dados climáticos, como os dados em grid (GD) que são resultado da combinação de diversas fontes, como sondas oceânicas, sensoriamento remoto, entre outros. O presente trabalho teve como objetivo estimar a produtividade de Coffea arabica a partir do modelo proposto por Santos e Camargo (2006) (SC) com dados meteorológicos provenientes dos GD dos sistemas ECMWF e NASA para regiões cafeeiras de Minas Gerais e São Paulo. Em um primeiro momento foram comparados dados de temperatura do ar e precipitação obtidos pelo ECMWF e NASA aos dados de estações meteorológicas de superfície, com o objetivo de verificação da acurácia dos GDs. No segundo momento foi proposta uma calibração no modelo de estimativa de produtividade de Santos e Camargo (2006), para a utilização dos GDs. Para temperatura, os dados do ECMWF e NASA foram precisos e acurados, com valores mínimos de RMSE iguais a 0,37 e 0,50 °C, e d de Willmott iguais a 0,86 e 0,53, respectivamente. Para precipitação os valores mínimos de precisão e acurácia foram inferiores, com RMSE iguais a 2,15 e 5,33 °C, e d de Willmott iguais a 0,79 e 0,59, respectivamente. Quando os dados GD foram aplicados no modelo SC para estimação de produtividade de café de forma geral o ECMWF foi superior a NASA. A calibração dos coeficientes do modelo SC para dados do ECMWF e NASA foi eficiente, pois houve diminuição do erro percentual absoluto médio (MAPE), raiz do erro médio quadrático sistemático (RMSEs) e raiz do erro médio quadrático não-sistemático (RMSEn) em relação aos modelos SCs que usaram dados de superfície. Estes resultados comprovam que os modelos SCs foram, precisos, acurados e apresentaram baixa tendência, portanto a utilização de dados meteorológicos de GD nos modelos SCs foi possível e recomenda-se a utilização dos mesmos para as regiões cafeeiras de Minas Gerais e São Paulo.

Brazil is the largest producer of the second most valuable commodity on the market, coffee. The knowledge of effective techniques of yield estimation is importance for the coffee market, enabling better planning and making the activity more sustainable. An effective way of yield estimating is through agrometeorological modeling, which quantifies the influence of climate on agricultural crops. However, weather data is needed, and these mostly come from surface stations. One way to innovate this technique is to use another source of climate data, such as Gridded data (GD), which are the result of a combination…

Advisors/Committee Members: Rolim, Glauco de Souza [UNESP], Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Subjects/Keywords: Modelagem; Coffea arabica; Dados em GRID; Big data; Modeling; Coffea arabica; Grid Data; Big data

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APA (6th Edition):

Valeriano, T. T. B. [. (2017). Produtividade de café arábica estimada a partir de dados de modelos de circulação global. (Thesis). Universidade Estadual Paulista. Retrieved from http://hdl.handle.net/11449/150328

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Valeriano, Taynara Tuany Borges [UNESP]. “Produtividade de café arábica estimada a partir de dados de modelos de circulação global.” 2017. Thesis, Universidade Estadual Paulista. Accessed July 15, 2019. http://hdl.handle.net/11449/150328.

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MLA Handbook (7th Edition):

Valeriano, Taynara Tuany Borges [UNESP]. “Produtividade de café arábica estimada a partir de dados de modelos de circulação global.” 2017. Web. 15 Jul 2019.

Vancouver:

Valeriano TTB[. Produtividade de café arábica estimada a partir de dados de modelos de circulação global. [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. [cited 2019 Jul 15]. Available from: http://hdl.handle.net/11449/150328.

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Council of Science Editors:

Valeriano TTB[. Produtividade de café arábica estimada a partir de dados de modelos de circulação global. [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. Available from: http://hdl.handle.net/11449/150328

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3. Silva, Juliana Aparecida dos Santos da [UNESP]. Models for estimation growth, yield and nutrients content of processing tomato.

Degree: 2017, Universidade Estadual Paulista

In this work were discussed processes related to development and growth of processing tomato. The experiments were conducted in the years 2013 and 2014 in three different areas in the city of Guaíra-SP. In chapter 1 the objective was to calibrate and test the CROPGRO-Tomato model with data of five field experiments with processing tomato under different phosphorus concentrations in the soil. The treatments of experiments for calibration were for the area 1: 0, 150, 300, 450, 600 and 750 kg ha-1 P2O5 and for the areas two and three: 0, 200, 400, 600, 800 and 1000 kg ha-1 P2O5, in randomized block design with four replications. The experiments for testing the model 450 kg ha-1 P2O5 was applied. In each 15 days after transplanting (DAT) plants were collected for measuring biomass and leaf area. At the end of crop cycle plants were collected for evaluation of production. All data collected were used for calibration and testing of CROPGRO-Tomato model. The model was accurate (average d index = 0.91, average RRMSE = 0.24) to simulate response of processing tomato to different soil P concentrations. The objective of Experiment 2 was to estimate the leaf area index (LAI) of processing tomato using data obtained by destructive and non-destructive methods, meteorological data and number of leaves (NL). For Experiment 2 the methods of measuring leaf area were Li-Cor (destructive), ImageJ and Canopeo (digital images). Also for estimation of LAI it were used sum of degree-days (ΣDD), global radiation (Qg) and number of leaves (NL). Photographs were taken at random, in two different areas at 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, DAT 120 using a 1m2 square frame placed over the plants. Photographs were taken in 24 different points, in each point it was collected one plant for leaf area measurement using Li-Cor and leaves counting. LAI estimation using Canopeo and NL were the most accurated with RMSE=0.4, es= 0.7, R2= 0.93 and RMSE = 0.2, se = 0.7 and R2 = 0.92, respectively. It is possible to estimate LAI of processing tomato using non-destructive and low cost methods. The objective of Experiment 3 was to characterize the accumulation of biomass and nutrients in processing tomatoes grown in high and low fertility soils. Plants were collected in four replications (3 plants per replication), every ten days (30 to 120 DAT). After cleaned and dried the material was used to determine nutrient content and biomass. Data were adjusted to polynomial regressions. The decreasing order of nutrient accumulation was K, N, Ca, P, Mg, S, Fe, Cu, Mn, Zn in HF; and K, N, Ca, P, Mg, S, Fe, Mn, Cu, Zn in LF. Tomato plants grown in HF and LF soils, however fertilized in the same manner, have similar potential of biomass producing. Advisors/Committee Members: Cecílio Filho, Arthur Bernardes [UNESP], Rolim, Glauco de Souza [UNESP], Universidade Estadual Paulista (UNESP).

Subjects/Keywords: Crop modeling; Plant nutrition; Biomass; Leaf area index

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APA (6th Edition):

Silva, J. A. d. S. d. [. (2017). Models for estimation growth, yield and nutrients content of processing tomato. (Thesis). Universidade Estadual Paulista. Retrieved from http://hdl.handle.net/11449/147106

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Silva, Juliana Aparecida dos Santos da [UNESP]. “Models for estimation growth, yield and nutrients content of processing tomato.” 2017. Thesis, Universidade Estadual Paulista. Accessed July 15, 2019. http://hdl.handle.net/11449/147106.

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MLA Handbook (7th Edition):

Silva, Juliana Aparecida dos Santos da [UNESP]. “Models for estimation growth, yield and nutrients content of processing tomato.” 2017. Web. 15 Jul 2019.

Vancouver:

Silva JAdSd[. Models for estimation growth, yield and nutrients content of processing tomato. [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. [cited 2019 Jul 15]. Available from: http://hdl.handle.net/11449/147106.

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Council of Science Editors:

Silva JAdSd[. Models for estimation growth, yield and nutrients content of processing tomato. [Thesis]. Universidade Estadual Paulista; 2017. Available from: http://hdl.handle.net/11449/147106

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