2 resultados para Physico-Climatic

em Universidade Federal do Pará


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O objetivo deste trabalho foi parametrizar, calibrar e validar uma nova versão do modelo de crescimento e de produtividade da soja desenvolvido por Sinclair, em condições naturais de campo no nordeste da Amazônia. Os dados meteorológicos e os valores de crescimento e de área foliar da soja foram obtidos em um experimento agrometeorológico realizado em Paragominas, PA, de 2006 a 2009. As condições climáticas durante o experimento foram muito distintas, com uma ligeira redução na precipitação em 2007, em virtude do fenômeno El Niño. Houve redução no índice de área foliar (IAF) e na produção de biomassa neste ano, a qual foi reproduzida pelo modelo. A simulação do IAF apresentou raiz do erro quadrado médio (REQM) de 0,55 a 0,82 m2 m‑2, de 2006 a 2009. A simulação da produtividade da soja para os dados independentes apresentou um REQM de 198 kg ha‑1, ou seja, uma superestimativa de 3%. O modelo encontra-se calibrado e validado para as condições climáticas da Amazônia e pode contribuir positivamente para a melhoria das simulações dos impactos da mudança de uso da terra na região amazônica. A versão modificada do modelo de Sinclair simula adequadamente a formação de área foliar, a biomassa total e a produtividade da soja, nas condições climáticas do nordeste da Amazônia.

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This article proposes a deterministic radio propagation model using dyadic Green's function to predict the value of the electric field. Dyadic is offered as an efficient mathematical tool which has symbolic simplicity and robustness, as well as taking account of the anisotropy of the medium. The proposed model is an important contribution for the UHF band because it considers climatic conditions by changing the constants of the medium. Most models and recommendations that include an approach for climatic conditions, are designed for satellite links, mainly Ku and Ka bands. The results obtained by simulation are compared and validated with data from a Digital Television Station measurement campaigns conducted in the Belém city in Amazon region during two seasons. The proposed model was able to provide satisfactory results by differentiating between the curves for dry and wet soil and these corroborate the measured data, (the RMS errors are between 2-5 dB in the case under study).