6 resultados para Votação - Modelos matemáticos

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Objetivos da construção de modelos matemáticos para cana-de-açúcar. Modelo, definição e classificaçào. Metodologia da modelagem matemática. Modelos matemáticos e software de simulação descritos para a cana-de açúcar.

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Vários processos, como sorção, fotólise, hidrólise, oxidação-redução, degradação biológica, deriva, volatilização, lixiviação, carreamento superficial, determinam o comportamento e destino de um agrotóxico no ambiente. Como resultado da modelagem, modelos matemáticos são representações desses processos e podem ser apresentados como ferramentas computacionais (simuladores). Modelos de simulação do comportamento e destino ambiental de agrotóxicos podem ser mais efetivos quando acompanhados da visualização e da análise espacial proporcionada pela tecnologia de um sistema de informação geográfica ? SIG. As bases científicas e os avanços tecnológicos na modelagem ambiental de agrotóxicos são aqui sucintamente apresentados.

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São apresentados dois modelos de regressão linear múltipla. O primeiro foi obtido para estimar a superfície específica (SE) de solos brasileiros tendo como variáveis independentes os conteúdos volumétricos de argila, areia, silte e carbono orgânico. Tomou-se o cuidado para que o modelo proposto respeitasse restrições físicas de positividade dos valores da superfície específica, impondo-se restrições na determinação dos coeficientes dos atributos do modelo. Posteriormente, determinou-se uma relação linear múltipla para estimar o logaritmo decimal do coeficiente de sorção de pesticidas (LogKd) por meio da superfície específica do solo, do coeficiente de partição entre o octanol e a água, da solubilidade aquosa do pesticida e do pH do solo. Os modelos ajustados explicam 82% e 78% da variabilidade das variáveis dependentes SE e LogKd, respectivamente. Foram utilizados dados de 307 perfis de solos para a determinação da relação entre a superfície específica e os atributos do solo e 118 valores de coeficientes de sorção medidos experimentalmente para 20 pesticidas em 46 dados de solos representativos do ambiente agrícola brasileiro. Todos os dados deste estudo foram coletados em trabalhos científicos publicados. Os modelos apresentados podem facilitar o trabalho da previsão da superfície específica de solos (SE) e do coeficiente de sorção de pesticidas (Kd), contribuindo na estimativa da concentração ambiental de pesticidas por modelos matemáticos ou por índices que usem esses parâmetros em seus cálculos.

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O programa AGROSCRE foi elaborado para conferir agilidade da avaliação de modelos matemáticos screening, que auxiliam a análise do potencial de contaminação de agrotóxicos em água. Este trabalho apresenta o manual do usuário deste programa, possibilitando uma maior divulgação do uso dos modelos ?screening? e fomentando avaliações, cada vez mais fidedignas, da realidade local do ambiente de produção agrícola nacional, na medida em que os dados de entrada forem refinados. Foi desenvolvido em linguagem Quick Basic 4.5 e necessita de 11K de memória para ser utilizado em modo executável.

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O manejo de ocmposto de lixo (CL) oferece um fertilizante alternativo na cana-de-açúcar (possui alto teor de matéria orgânica e nutrientes) e traz ainda uma solução social e ambiental. O objetivo deste estudo é o acompanhamento dos processos de crescimento, maturação e transferência de metais na cana-de-açúcar, afetados pela adição de CL, através de modelos matemáticos como ferramenta de apoio à decisão. Este estudo busca uma alternativa masi econômica ao produtor e uma solução governamental para disposição final sustentável do lixo urbano. O Modelo de Crescimento adaptado a esse estudo foi descrito por Teruel (1996), o qual demonstrou maior vigor vegetativo em cana adubada com CL suplementada com PK e nas dosagens 0 e 60 t.ha-1, e o Índice de área foliar (IAF) máximo atingido foi mais tardio na cana que recebeu tratamento com CL sem suplementação mineral. Para estudo da curva de maturação da cana-de-açúcar foi ajustado o modelo de Mitscherlich (Udo, 1983). Concluiu-se que houve uma influência da dose de CL no tempo em que a cana atinge o ter mínimo para industrialização (correlação negativa) e a resposta ótima da cultura em acumulação de açúcar ocorreu na combinação do CL com fertilizante P ou K. O modelo de transferência de metais pesados no sistema solo-cana, foi construído com base nos modelos compartimentais (solo, raiz e parte aérea). A translocação de metais foi grande para o cádmio, e a passagem de metais pesados para o caldo da cana foi baixa, não trazendo problemas à sua industrialização ou mesmo seu consumo in natura, quando adubada com as dosagens de CL testadas. Os três modelos utilizados nesse estudo mostraram ótimo ajuste e podem servir como base à formulação de normas de uso do CL, podendo estimar quantidades de cada metal em cada parte da planta nos diversos cenários estudados e predizer a resposta em crescimento e desenvolvimento da cana-de-açúcar.

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Para muitos usuários, a programação visual é uma alternativa atrativa às linguagens de programação textuais. Uma das razões para esta atração é que a representação visual de um problema está muito mais próxima com a forma pela qual a solução é obtida ou entendida se comparada à representação textual. Este trabalho apresenta um modelo para a programação visual de matrizes baseado nos paradigmas de fluxo de dados e planilhas eletrônicas. O fluxo de dados e a planilha forma a base semântica da linguagem, enquanto as representações gráficas do grafo direcionado e de uma planilha fundamentam sua base sintática. Este modelo consiste em um conjunto de diagramas bidimensionais e de regras de transformação. Os processos são implementados como redes de fluxo de dados e os dados são representados por planilhas. As planilhas podem ser vistas como variáveis do tipo matriz que armazenam dados bidimensionais, ou como funções, que recebem e produzem valores utilizados por outros processos. Neste caso, as planilhas são programadas seguindo o paradigma de programação por demonstrações que incorporam um poderoso construtor de interação, reduzindo significativamente a utilização de recursos e repetições. O modelo proposto pode ser utilizado em diversos domínios de aplicação, principalmente para simplificar a construção de modelos matemáticos de simulação e análise estatística.