302 resultados para Modelo contextual do aprendizado
Resumo:
Foram determinadas, neste trabalho, as exigências térmicas (graus-dia) e a previsão de ocorrência de adultos de Diabrotica speciosa (Coleoptera: Chrysomelidae) em condições de campo (telado). Empregaram-se as temperaturas do solo e do ar no modelo linear de graus-dia, determinado para o inseto em condições de laboratório. O número de graus-dia acumulados para o desenvolvimento de D. speciosa foi determinado efetuando-se o somatório diário de unidades térmicas, a partir da temperatura-base de desenvolvimento (11,04ºC), utilizando-se, como dieta de larvas, raízes de milho cultivado em vasos. O valor da constante térmica (K) foi empregado para determinar a previsão de ocorrência do inseto, com base nas temperaturas médias do solo e do ar, registradas durante o período experimental. Independentemente do ambiente em que a temperatura foi registrada (ar ou solo), os valores de graus-dia acumulados para o desenvolvimento de D. speciosa foram significativamente inferiores ao valor de K obtido no laboratório. As temperaturas do solo (registradas ou estimadas a partir da do ar) e a do ar proporcionaram uma previsão de ocorrência do inseto significativamente diferente da observada experimentalmente. Todavia, a previsão de ocorrência com base na temperatura do ar foi mais discrepante em relação à observada experimentalmente, do que quando as temperaturas do solo (registradas ou estimadas) foram empregadas.
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O objetivo deste trabalho foi ajustar e validar um modelo matemático baseado em densidades de picão-preto (Bidens spp.) e de guanxuma (Sida rhombifolia L.), integrando a época de semeadura da soja após a dessecação da cobertura vegetal, para quantificar perdas de rendimento de grãos. Foram conduzidos quatro experimentos, em Passo Fundo e Eldorado do Sul. Os tratamentos constaram de densidades de picão-preto ou de guanxuma e de épocas de semeadura da soja em relação à data de dessecação da cobertura vegetal. Nos experimentos com picão-preto, a semeadura da soja foi realizada 3, 7 e 11 dias após dessecação (DAD) da cobertura vegetal, nos dois locais. Com infestação de guanxuma, a semeadura da soja foi realizada 3, 7 e 11 DAD em Passo Fundo, e 20, 24 e 28 DAD em Eldorado do Sul. Os dados foram analisados pelo modelo da hipérbole retangular, o qual incorpora a densidade da planta daninha e a época de sua emergência em relação à cultura. O atraso na semeadura da soja em relação à dessecação da cobertura vegetal aumenta os níveis de perdas de rendimento da cultura em decorrência da interferência de guanxuma e, principalmente, de picão-preto. O modelo pode ser usado para previsão das perdas de rendimento de grãos de soja causadas pelas duas espécies de plantas daninhas.
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Modelos matemáticos têm sido utilizados para representar a distribuição dos valores de lâmina de água aplicada em uma área irrigada, informação fundamental na avaliação do desempenho de sistemas de irrigação. Apesar dos avanços, ainda não existe um modelo universalmente aceito para a descrição da distribuição dos valores de água desses sistemas. Os objetivos deste trabalho foram propor um modelo matemático para a avaliação do desempenho de sistemas de irrigação e desenvolver um fator de adequação para o cálculo da lâmina bruta a ser aplicada que agregue, em um único indicador, as medidas de uniformidade e de eficiência de aplicação de água da irrigação. Os parâmetros de ajuste do modelo proposto foram determinados por meio da rotina Solver da planilha Excel, e os indicadores de desempenho da irrigação, calculados por meio de expressões matemáticas deduzidas para uso do modelo proposto. Utilizando dados de desempenho da irrigação de um pivô-central, verificou-se que o modelo é apropriado para a análise de desempenho da irrigação e para obtenção do fator de adequação da irrigação desenvolvido, ao englobar indicadores de desempenho necessários à avaliação do sistema, simplificar os procedimentos de análise e permitir o cálculo direto da lâmina de água requerida para irrigação.
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O objetivo deste trabalho foi estudar a biologia de Stenoma catenifer em diferentes temperaturas, determinar suas exigências térmicas, estimar o número de gerações para o Município de São Tomás de Aquino, MG e comprovar o modelo em campo. Para a determinação da duração, viabilidade, fecundidade, longevidade e exigências térmicas, criaram-se insetos em sementes de abacate cultivar Breda, em diferentes temperaturas, umidade relativa de 70±10% e fotófase de 14 horas. A duração das fases de desenvolvimento e do ciclo biológico (ovo-adulto) foi afetada pela temperatura, tendo sido maior nas temperaturas mais baixas; a viabilidade foi maior na faixa térmica de 18ºC a 28ºC. O limiar térmico inferior de desenvolvimento (Tb) e a constante térmica (K) para as fases de ovo, lagarta, pupa e período ovo-adulto foram de 9,1ºC e 82,3 GD; 8,3ºC e 398,4 GD; 10,1ºC e 164,7 GD e 8,9ºC e 644,5 GD, respectivamente. A temperatura influenciou a capacidade de postura e a longevidade de machos e fêmeas. Com base nas normais térmicas, os números de gerações anuais e por ciclo de produção de abacate foram de 7,8 e 5,1, respectivamente. A flutuação populacional de S. catenifer pode ser utilizada como um indicativo do número de gerações, baseada nas exigências térmicas da praga.
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O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de soja no Rio Grande do Sul, nas safras de 2000/2001 a 2002/2003, por meio de um modelo agronômico implementado em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Duas abordagens foram utilizadas: o modelo agronômico (AGRO), com valores de índice de área foliar (IAF) obtidos da literatura; e o modelo agronômico-espectral (AGROESPEC), com valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer). As estimativas de produtividade obtidas pelo modelo foram comparadas àquelas fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com o uso do teste t para pares de observação. Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, não foram observadas diferenças significativas. Para 2002/2003, o modelo subestimou o valor de produtividade em 7,87 e 7,04%, nas abordagens AGRO e AGROESPEC, respectivamente, em comparação à produtividade fornecida pelo IBGE. Ambas as abordagens do modelo permitiram avaliação objetiva e quantitativa do efeito das condições meteorológicas sobre a produtividade de soja. Entretanto, o AGROESPEC forneceu estimativas mais detalhadas, no que se refere à variação espacial da produtividade, em razão do emprego dos valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS.
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O objetivo deste trabalho foi combinar o modelo Century com técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto, para avaliar a dinâmica espaço-temporal do carbono orgânico total do solo (COT). O estudo foi implementado numa microbacia rural, na encosta superior do Nordeste do Rio Grande do Sul, RS, que apresentava inicialmente uma cobertura florestal que foi convertida para agricultura, ao longo de 80 anos. A calibração adequada do modelo, principalmente dos parâmetros relacionados à decomposição do COT, nos anos iniciais de exploração agrícola, foi fundamental para possibilitar a simulação coerente dos valores de COT. Em relação à distribuição espacial do COT, foi verificado que o maior impacto da agricultura, sobre o estoque original de COT, ocorreu nas áreas sob cultivo desde 1925, nas quais se constatou decréscimo de 58,2% do COT. Verificou-se que a integração do Century com um sistema de informações geográficas torna possível o estudo da dinâmica espaço-temporal do COT e a realização de inventários relativos à distribuição do COT.
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O objetivo deste trabalho foi propor estratégias de modelagem aplicadas aos dados de incidência de leprose-dos-citros, por meio do uso de um modelo autologístico espaço-temporal. A adequação do modelo autologístico foi avaliada quanto à: análise de dados provenientes de avaliações feitas em diferentes momentos; detecção de padrões espaciais da doença, pela avaliação de diferentes estruturas de vizinhança; consideração do efeito defasado no tempo de covariáveis de vizinhança; e ao efeito do ácaro transmissor na probabilidade de nova infecção. O modelo autologístico espaço-temporal adotado estendeu o modelo logístico usual, em que a estrutura de vizinhança é descrita por meio da construção de covariáveis, a partir da resposta observada em plantas vizinhas à planta avaliada, na mesma avaliação, ou em avaliações anteriores. Os dados de incidência de leprose nas plantas de citros foram coletados em pontos referenciados no espaço, durante aproximadamente dois anos. Os modelos detectam o efeito da presença do vetor e os padrões espaciais na ocorrência de novas infecções, tanto para covariáveis de vizinhança da mesma avaliação, quanto para covariáveis de vizinhança da avaliação anterior. Além disso, os modelos considerados permitem quantificar as variações na probabilidade de ocorrência da doença de acordo com o estado da doença e com a incidência do ácaro transmissor.
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O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo matemático de estimativa da temperatura média diária do ar no Estado de Goiás, que considera simultaneamente as variações espacial e temporal. O modelo foi desenvolvido por meio de uma combinação linear da altitude, latitude, longitude e da série trigonométrica de Fourier incompleta usando os três primeiros coeficientes harmônicos. Os parâmetros do modelo foram ajustados aos dados de 21 estações meteorológicas, por meio de regressão linear múltipla. O coeficiente de correlação resultante do ajuste do modelo foi de 0,91, e o índice de concordância de Willmott foi igual a 1. O modelo foi testado com os dados de três estações de altitudes diferentes: elevada (1.100 m), média (554 m) e baixa (431 m). O desempenho foi considerado mediano para altitudes baixas e elevadas, e muito bom para altitudes médias.
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O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho preditivo do submodelo espectral do modelo JONG, com a inserção de variáveis espectrais que considerassem a densidade de biomassa do dossel e as contribuições dos diferentes solos subjacentes. Índices calculados pela diferença e razão simples - entre as bandas 4 e 3, 4 e 5, 4 e 7, do sensor orbital ETM+/Landsat 7 - foram sugeridos para representar a contribuição espectral dos solos subjacentes e a influência das diferenças estruturais dos dosséis. A parametrização da componente espectral foi implementada por regressão linear múltipla e, em seguida, foi comparada aos dados de biomassa obtidos em campo. As variáveis espectrais que melhor expressaram as variações da disponibilidade inicial de forragem foram a fração solo (modelo linear de mistura espectral) e a razão entre as bandas 4 e 7. A componente espectral do modelo JONG, com a nova parametrização, apresenta sensibilidade para eliminar as influências do solo e dossel na disponibilidade inicial de biomassa e facilita a interpretação dos resultados, em razão da relação entre as variáveis espectrais selecionadas.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita
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O objetivo deste trabalho foi validar um modelo baseado no índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), para a predição da variabilidade espacial da biomassa acumulada na parte aérea e da produtividade de grãos de trigo. Foram realizadas leituras georreferenciadas de NDVI e biomassa, no final do afilhamento, e produtividade. O modelo proposto permitiu relacionar classes de variabilidade espacial do NDVI e da biomassa, com 81% de correspondência entre elas. Entretanto, a relação entre as classes de variabilidade espacial da produtividade e do NDVI foi menor, com 48% de correspondência.
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi definir a melhor forma de uso do modelo de Clutter para estimar o crescimento e a produção de clones de eucalipto em sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta. Foram utilizados dados de sistemas de integração localizados na região noroeste do Estado de Minas Gerais. Os dados foram originados a partir de 180 parcelas permanentes de inventário florestal contínuo, de 30x40 m, contendo três fileiras de dez árvores, com amostragem casual estratificada de intensidade de uma parcela para cada 10 ha. O número médio de árvores por hectare foi de 242. Foram avaliadas plantas com idades de 20 a 95 meses. As melhores relações funcionais foram obtidas a partir do uso do modelo original de Clutter, com base na significância e nos sinais esperados das estimativas de seus parâmetros. O ajuste do modelo de Clutter deve ser feito na sua forma completa.