338 resultados para Aprendizado espacial-temporal


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El objetivo de este trabajo fue evaluar la variabilidad espacial de la producción de banano en función de variables físicas y químicas del suelo y de las características fisiográficas de la finca, con miras a seleccionar aquellas con mayor potencial de uso en programas de manejo por sitio específico. Se georreferenciaron 130 unidades productivas de banano clon Williams (Cavendish AAA) distribuidas en cuatro lotes de la finca y tres unidades de suelo. Se determinó el peso del racimo y la cantidad de raíz funcional, para cada planta, y 35 variables físicas y químicas del suelo. Se relacionó la variabilidad espacial de la producción en función de las variables del suelo, a partir de cuatro estrategias: ejes coordenados como covariables; variables físicas y químicas del suelo y raíz funcional como covariables; división del análisis por lotes; y división del análisis por unidades de suelo. La división por lotes resultó ser la mejor estrategia para modelar la variabilidad espacial de la producción de banano. El análisis por este modelo permitió establecer grupos de variables del suelo que se relacionaron significativamente y explicaron más del 69% del peso de los racimos de banano dentro de cada lote. Estos grupos de variables son los de mayor potencial para el establecimiento de un programa de manejo por sitio específico.

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The objective of this work was to assess, during six years, the temporal stability of natural rubber yield of 25 superior Hevea brasiliensis genotypes, using the Wricke, Eberhart & Russell, Lin & Binns, additive main effect and multiplicative interaction (AMMI) analysis, and harmonic mean of the relative performance of the genetic values (HMRPGV) methods. The IAC 40 and IAC 300 genotypes were identified as stable and high yielding by the Eberhart & Russell, Lin & Binns, HMRPGV, and AMMI Biplot methods. The ranking of the other more stable genotypes identified by these analyses was altered. The observed results in the AMMI Biplot agreed with those observed in the Wricke method for identifying stable, but lower yielding genotypes. The simultaneous use of different methods allows a more accurate indication of stable genotypes. Stability analyses based on different principles show agreement in indicating stable genotypes.

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O objetivo deste trabalho foi determinar a melhor alternativa, entre os métodos de agrupamento hierárquico (Ward) e de otimização (Tocher), para a formação de grupos homogêneos de séries de expressão gênica, e realizar previsões quanto à expressão gênica dessas séries, a partir de pequeno número de observações temporais. Os dados utilizados referem-se à expressão de genes que atuam sobre o ciclo celular de Saccharomyces cerevisiae e corresponderam a 114 séries de expressão gênica, cada uma com dez valores de "fold-change" (medida da expressão gênica) ao longo do tempo (0, 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120 e 135 min). As estimativas dos parâmetros dos modelos autorregressivos AR(p) foram previamente ajustadas a séries individuais (de cada gene) de dados "microarray time series" e utilizadas, como variáveis, no processo de agrupamento. As previsões da expressão gênica foram feitas dentro de cada grupo formado, a partir dos ajustes no modelo AR(p) para dados em painel. O método de Ward foi o mais apropriado para a formação de grupos de genes com séries homogêneas. Uma vez obtidos esses grupos, é possível ajustar o modelo AR(2) para dados em painel e predizer a expressão gênica em um tempo futuro (135 min), a partir de um pequeno número de observações temporais (os outros nove valores de "fold-change").

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El objetivo de este trabajo fue utilizar el análisis de componentes principales y de semivarianza para seleccionar variables físicas que explicaran la variabilidad de un suelo aluvial, y establecer el comportamiento espacial de las variables seleccionadas, con el fin de definir técnicamente la localización de parcelas experimentales para estudiar los efectos de la abrasividad del suelo sobre el desgaste de herramientas agrícolas. Las pruebas de campo se realizaron en 2008, en un lote plano de 6.000 m² con suelos de textura media a pesada (Vertic Haplustepts). Se hizo un muestreo intensivo en cuadrícula de 10x14 m. Las variables que mayor peso tuvieron en los tres primeros componentes principales fueron los contenidos de limo, arena fina y media, gravilla media, la humedad a capacidad de campo y el coeficiente higroscópico. A excepción de la arena media y la capacidad de campo, las demás propiedades presentaron alta dependencia espacial y su distribución mostró que en el lote experimental se encuentran tres sectores de acumulación diferencial de limo y de arena fina. La combinación de los análisis de componentes principales y geoestadística permitió definir las propiedades del suelo involucradas en el desgaste de herramientas, su patrón espacial y la manera más adecuada de distribuir parcelas experimentales, para estudiar la abrasividad del suelo.

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The objective of this work was to assess the spatial and temporal variability of sugarcane yield efficiency and yield gap in the state of São Paulo, Brazil, throughout 16 growing seasons, considering climate and soil as main effects, and socioeconomic factors as complementary. An empirical model was used to assess potential and attainable yields, using climate data series from 37 weather stations. Soil effects were analyzed using the concept of production environments associated with a soil aptitude map for sugarcane. Crop yield efficiency increased from 0.42 to 0.58 in the analyzed period (1990/1991 to 2005/2006 crop seasons), and yield gap consequently decreased from 58 to 42%. Climatic factors explained 43% of the variability of sugarcane yield efficiency, in the following order of importance: solar radiation, water deficit, maximum air temperature, precipitation, and minimum air temperature. Soil explained 15% of the variability, considering the average of all seasons. There was a change in the correlation pattern of climate and soil with yield efficiency after the 2001/2002 season, probably due to the crop expansion to the west of the state during the subsequent period. Socioeconomic, biotic and crop management factors together explain 42% of sugarcane yield efficiency in the state of São Paulo.

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O objetivo deste trabalho foi definir a resolução espacial mais apropriada para representar a variabilidade da elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica de um terreno, por meio de avaliações com a transformada wavelet. Os dados utilizados no estudo têm sua origem em três transectos de 27 km, posicionados em áreas do Planalto, Rebordo do Planalto e Depressão Central na região central do Estado do Rio Grande do Sul. As variáveis - elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica - foram derivadas de um modelo digital de elevação Topodata com resolução de 30 m. A avaliação da resolução com a máxima variabilidade foi realizada pela aplicação da wavelet-mãe, denominada Morlet. Os resultados foram analisados a partir do isograma e do escalograma dos coeficientes wavelet e indicaram que sensores remotos com resolução espacial próxima a 32 e 40 m podem ser utilizados em pesquisas que considerem os atributos de terreno, como declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica, ou, ainda, fenômenos ambientais correlacionados a eles. No entanto, não foi possível estabelecer um valor conclusivo para a resolução espacial mais adequada para a variável elevação.

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O objetivo deste trabalho foi quantificar a contribuição da variável auxiliar altitude, na estimativa da distribuição espacial da precipitação anual média no Estado de São Paulo. A estatística quadrado médio do erro (QME) foi usada em dois conjuntos de observações de precipitação anual média (1957 a 1997): o completo, com 1.027 observações, e o reduzido, com 445. Bolsões de precipitação foram perfeitamente definidos nos mapas de variabilidade espacial que utilizaram o conjunto completo de dados, e indicaram a existência de possíveis microclimas. O interpolador geoestatístico de krigagem ordinária apresentou desempenho 82 vezes mais preciso que o interpolador do inverso do quadrado da distância, quando o QME foi usado como critério de comparação para o conjunto de dados completo. Para o conjunto reduzido, essa magnitude foi de duas vezes. Os erros de estimação obtidos por krigagem ordinária foram menores no conjunto completo, enquanto os obtidos por cokrigagem ordinária foram menores no reduzido. Isso indica que esses interpoladores devem ser usados para determinação da distribuição espacial da precipitação anual média. O uso da altitude como variável auxiliar beneficia o interpolador de cokrigagem ordinária e define microrregiões mais uniformes quanto à distribuição espacial da precipitação anual média.

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O objetivo deste trabalho foi estimar e mapear as áreas com as culturas de soja e milho, no Paraná, com uso de imagens multitemporais EVI/Modis. Foram avaliados os anos‑safra de 2004/2005 a 2007/2008. Em razão da alta dinâmica temporal e da heterogeneidade de datas de semeadura das culturas no estado, foram utilizadas cenas que contemplavam as fases de pré‑plantio e de desenvolvimento inicial das culturas, para gerar a imagem de mínimo EVI (IMIE), e cenas que consideravam o pico vegetativo das culturas, para gerar a imagem de máximo EVI (IMAE). Estas imagens foram utilizadas para gerar a composição colorida RGB (R, IMAE; GB, IMIE), o que permitiu a confecção de máscara das áreas com soja e milho. As estimativas das áreas de máscara por município foram comparadas com dados oficiais de produção agrícola municipal, tendo-se observado bons ajustes (R²>0,84, d>0,95, c>0,85) entre os dados. Para a avaliação da exatidão espacial das máscaras, imagens Landsat‑5/TM e AWiFS/IRS foram usadas como referência para construção da matriz de erros. Os resultados obtidos são indicativos de que a metodologia proposta é altamente eficiente e pode ser utilizada para mapeamento dessas culturas.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio da análise dos componentes principais, a redução na dimensionalidade de atributos químicos e físicos do solo para a compreensão da variabilidade espacial e temporal da produtividade de culturas de grãos. A área experimental, de 54 ha, é manejada em agricultura de precisão há oito anos. Com base em seis mapas de colheita (soja - safra 2000/2001; milho - 2001/2002; soja - 2002/2003; trigo - 2003; soja - 2003/2004; e milho - 2004/2005), a área foi dividida em três zonas de produtividade de grãos (alta, média e baixa). Foram definidos 15 pontos georreferenciados representativos, para determinação de atributos químicos e físicos do solo, o que totalizou 63 variáveis analisadas. Entre os atributos químicos, o elevado teor de K no solo é o que melhor explica a variabilidade espacial da produtividade das culturas de grãos, provavelmente em razão do desbalanço das relações Ca:K e Mg:K. A zona de baixa produtividade apresentou baixa qualidade física do solo. Neste caso, a infiltração de água no solo, isoladamente, é a variável que melhor explica o desempenho das culturas de grãos. A análise dos componentes principais dos atributos químicos e físicos do solo é estratégia eficiente para explicar a variabilidade espacial e temporal da produtividade de culturas de grãos.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a perda de solo de área de nascentes da Microbacia do Córrego do Tijuco, SP. Foi utilizada a análise espacial dos fatores da equação universal da perda de solo (EUPS), em integração com análise de componentes principais e geoestatística. A perda de solo média, estimada para a área, foi de 118,5 Mg ha‑1 por ano, considerada alta. Próximo à zona urbana, houve alta interação dos fatores erosividade da chuva e práticas conservacionistas, o que evidencia grande perda de solo, em razão da concentração da água proveniente da camada impermeabilizada urbana, com alta velocidade de escoamento. Nos divisores de águas, a atuação da erodibilidade foi proeminente, em contraste com o fator topográfico. Foram observadas áreas com atuação conjunta destes fatores, inclusive em locais de inclinação suave, porém com alto potencial natural de erosão. A interação das análises multivariadas e geoestatística permite a estratificação da área, identifica locais com propriedades específicas quanto à perda de solo, e espacializa os fatores do processo erosivo e suas interações ao longo do relevo.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar cenários de níveis freáticos extremos, em bacia hidrográfica, por meio de métodos de análise espacial de dados geográficos. Avaliou-se a dinâmica espaço‑temporal dos recursos hídricos subterrâneos em área de afloramento do Sistema Aquífero Guarani. As alturas do lençol freático foram estimadas por meio do monitoramento de níveis em 23 piezômetros e da modelagem das séries temporais disponíveis de abril de 2004 a abril de 2011. Para a geração de cenários espaciais, foram utilizadas técnicas geoestatísticas que incorporaram informações auxiliares relativas a padrões geomorfológicos da bacia, por meio de modelo digital de terreno. Esse procedimento melhorou as estimativas, em razão da alta correlação entre altura do lençol e elevação, e agregou sentido físico às predições. Os cenários apresentaram diferenças quanto aos níveis considerados extremos - muito profundos ou muito superficiais - e podem subsidiar o planejamento, o uso eficiente da água e a gestão sustentável dos recursos hídricos na bacia.

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O objetivo deste trabalho foi identificar a estrutura de dependência espacial de atributos do solo e sua interferência na produção de biomassa epígea de pastagem de capim‑marandu (Urochloa brizantha). Amostras de Latossolo Vermelho‑Amarelo foram coletadas em rede de pontos georreferenciados, para a determinação de atributos físicos e químicos do solo e da produção de biomassa epígea da pastagem, no verão e outono de 2010/2011. Verificou-se dependência espacial das variáveis, por meio de análise geoestatística com construção e ajuste de semivariogramas, interpolação por krigagem ordinária e espacialização em mapas de isolinhas. A dependência espacial ocorreu para alguns atributos físicos e químicos do solo (areia, densidade, resistência à penetração, infiltração, pH, MO, P, K, Ca, Mg, H+Al, Al, CTC e V), e para a biomassa da pastagem medida nas estações verão e outono. A análise espacial de atributos físicos do solo permite identificar áreas degradadas da pastagem. A biomassa da pastagem é mais influenciada pelos atributos físicos do solo do que pelos químicos.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da simulação sequencial indicatriz (SSI) na modelagem da incerteza das predições do K disponível em área de cana-de-açúcar, e comparar as simulações com o método já consagrado de krigagem ordinária (KO). Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em área de 200 ha, no Município de Tabapuã, em São Paulo. As simulações reproduziram a variabilidade dos dados amostrais de K disponível, enquanto a KO superestimou os baixos teores de K e subestimou os altos. O mapa de desvio-padrão obtido a partir da KO mostrou menor variação ao longo da área de estudo, quando comparado aos mapas obtidos a partir das simulações. A SSI obteve acurácia 22% superior à obtida pela SSG, na modelagem da função de distribuição condicional do K. As simulações apresentam maior eficiência que a KO para modelar incerteza na distribuição espacial do K. A SSI apresenta melhor desempenho que a SSG na estimativa dos teores de K disponível, em área de cana-de-açúcar.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a acurácia na caracterização da variabilidade espacial de fósforo e potássio disponíveis no solo, pelo uso de diferentes dimensões de malhas amostrais, bem como a similaridade dos mapas temáticos gerados. O estudo foi conduzido em área de Latossolo Vermelho de 41,96 ha, em Boa Vista das Missões, RS. A amostragem de solo foi realizada na camada de 0,00-0,10 m, tendo-se utilizado sete dimensões de malha amostral: 50x50, 75x75, 100x100, 125x125, 150x150, 175x175 e 200x200 m. Os dados de P e K foram submetidos às análises de estatística descritiva e de geoestatística, e a similaridade dos mapas temáticos gerados foi analisada pelo coeficiente de desvio relativo e pela matriz de correlação de Pearson. A redução da dimensão da malha amostral aumenta a acurácia na caracterização da variabilidade espacial de P e K e, consequentemente, a qualidade das informações geradas por meio dos mapas temáticos. Malhas amostrais ≤100x100 m são recomendadas para planos de amostragem de solo adotados nas áreas de agricultura de precisão no Estado do Rio Grande do Sul.

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Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da análise estatística espacial, em comparação a análises usuais em blocos ao acaso e em látice, na classificação de famílias de feijoeiro ( Phaseolus vulgaris), sob diferentes cenários de dependência espacial e de precisão experimental. Foram considerados 12 cenários, formados por quatro classes de dependência espacial entre erros (nula, baixa, média e alta) e três classes de precisão experimental (moderada, alta e muito alta). Para as três classes de precisão experimental, foram definidos os valores de acurácia seletiva de: 0,60, 0,80 e 0,95, respectivamente. Já as quatro classes de dependência espacial entre erros assumiram, respectivamente, os seguintes valores de alcance do modelo geoestatístico exponencial: 0, 10, 20 e 40 m. Para experimentos com precisão experimental muito alta ou ausência de dependência espacial, a eficiência da análise espacial para classificação de famílias do feijoeiro é semelhante à eficiência das análises usuais. Para experimentos com alta e, principalmente, com moderada precisão experimental, a análise espacial é mais eficiente que as análises usuais para classificação de famílias de feijoeiro, quando os erros apresentam dependência espacial.