Data/hora: 17/06/2024 14:47:48

Provedor de dados: 	90	
País: 	Brazil	
Título: 	Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo	
Autores: 	Moreira,Michel Castro; Cecílio,Roberto Avelino; Pinto,Francisco de Assis de Carvalho; Pruski,Fernando Falco.	
Data: 	2006-12-01	
Ano: 	2006	
Palavras-chave: 	Conservação do solo; Erosão hídrica; Equação universal de perdas de solo.	
Resumo: 	O conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832006000600016	
Editor: 	Sociedade Brasileira de Ciência do Solo	
Relação: 	10.1590/S0100-06832006000600016	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Revista Brasileira de Ciência do Solo  v.30 n.6 2006	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess