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Anisotropia no estudo da variabilidade espacial de algumas variáveis químicas do solo Rev. Bras. Ciênc. Solo
Guedes,Luciana Pagliosa Carvalho; Uribe-Opazo,Miguel Angel; Johann,Jerry Adriany; Souza,Eduardo Godoy de.
No estudo do mapeamento da fertilidade do solo, pelas técnicas de geoestatística, algumas características estruturais da variabilidade espacial devem ser consideradas, tais como continuidade espacial e ausência de anisotropia. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma análise da anisotropia no estudo da variabilidade espacial das variáveis químicas do solo: ferro (Fe), acidez potencial (H + Al), matéria orgânica (MO) e Mn, de um conjunto de dados de 128 parcelas sem manejo químico localizado, espacialmente referenciados, estudados entre 1998 e 2002, em um Latossolo Vermelho distroférrico, em Cascavel-PR. A identificação da anisotropia foi realizada por meio da construção de semivariogramas direcionais com modelos ajustados, e a correção da...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Geoestatística; Dependência espacial; Agricultura de precisão.
Ano: 2008 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832008000600001
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Diagnostic techniques applied in geostatistics for agricultural data analysis Rev. Bras. Ciênc. Solo
Borssoi,Joelmir André; Uribe-Opazo,Miguel Angel; Galea Rojas,Manuel.
The structural modeling of spatial dependence, using a geostatistical approach, is an indispensable tool to determine parameters that define this structure, applied on interpolation of values at unsampled points by kriging techniques. However, the estimation of parameters can be greatly affected by the presence of atypical observations in sampled data. The purpose of this study was to use diagnostic techniques in Gaussian spatial linear models in geostatistics to evaluate the sensitivity of maximum likelihood and restrict maximum likelihood estimators to small perturbations in these data. For this purpose, studies with simulated and experimental data were conducted. Results with simulated data showed that the diagnostic techniques were efficient to...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Local influence; Maximum likelihood; Restricted maximum likelihood.
Ano: 2009 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832009000600005
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Seleção de modelos de variabilidade espacial para elaboração de mapas temáticos de atributos físicos do solo e produtividade da soja Rev. Bras. Ciênc. Solo
Faraco,Mário Antonio; Uribe-Opazo,Miguel Angel; Silva,Edson Antonio Alves da; Johann,Jerry Adriani; Borssoi,Joelmir André.
Pesquisas sobre a variabilidade espacial dos atributos do solo que influenciam a produtividade são de uma grande importância para o desenvolvimento de novas técnicas que beneficiam a agricultura. A variabilidade desses atributos pode ser avaliada por técnicas de geoestatística e auxiliar no mapeamento e manejo do solo. Este trabalho teve por objetivo avaliar a qualidade do ajuste dos modelos teóricos espaciais segundo o Critério de Informação de Akaike, de Filliben, de Validação Cruzada e o valor máximo do logaritmo da função verossimilhança, de dados da umidade do solo, da densidade do solo e da resistência do solo à penetração, nas camadas de 0 a 0,1, 0,1 a 0,2 e 0,2 a 0,3 m, e de produtividade da soja do ano agrícola 2004-2005. Os parâmetros dos modelos...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Geoestatística; Métodos de estimação; Validação do ajuste.
Ano: 2008 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832008000200001
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Selecting statistical models to study the relationship between soybean yield and soil physical properties Rev. Bras. Ciênc. Solo
Oliveira,Marcio Paulo de; Tavares,Maria Hermínia Ferreira; Uribe-Opazo,Miguel Angel; Timm,Luis Carlos.
Statistical models allow the representation of data sets and the estimation and/or prediction of the behavior of a given variable through its interaction with the other variables involved in a phenomenon. Among other different statistical models, are the autoregressive state-space models (ARSS) and the linear regression models (LR), which allow the quantification of the relationships among soil-plant-atmosphere system variables. To compare the quality of the ARSS and LR models for the modeling of the relationships between soybean yield and soil physical properties, Akaike's Information Criterion, which provides a coefficient for the selection of the best model, was used in this study. The data sets were sampled in a Rhodic Acrudox soil, along a spatial...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Autocorrelation; Cross correlation; Linear regression; State-space model; Soil and plant properties.
Ano: 2011 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832011000100009
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Slash Spatial Linear Modeling: Soybean Yield Variability as a Function of Soil Chemical Properties Rev. Bras. Ciênc. Solo
Fagundes,Regiane Slongo; Uribe-Opazo,Miguel Angel; Guedes,Luciana Pagliosa Carvalho; Galea,Manuel.
ABSTRACT: In geostatistical modeling of soil chemical properties, one or more influential observations in a dataset may impair the construction of interpolation maps and their accuracy. An alternative to avoid the problem would be to use most robust models, based on distributions that have heavier tails. Therefore, this study proposes a spatial linear model based on the slash distribution (SSLM) in order to characterize the spatial variability of soybean yields as a function of soil chemical properties. The likelihood ratio statistic (LR) was applied to verify the significance of parameters associated with the model. We evaluated the sensitivity of the maximum likelihood estimators by means of local influence analysis for both the soybean response and the...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Spatial variability; Slash distribution; Maximum likelihood; Yield estimators.
Ano: 2018 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832018000100301
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Variabilidade espacial do número médio de perfilhos e rendimento da cultura de trigo Bragantia
Roman,Mari; Uribe-Opazo,Miguel Angel; Nóbrega,Lúcia Helena Pereira; Johann,Jerry Adriani.
Este trabalho estudou a variabilidade espacial do número médio de perfilhos e rendimento da cultura do trigo, em uma área de 22,62 ha, no município de Cascavel (PR), considerando 89 pontos amostrais com distância de 50 m entre si. Foi realizado o levantamento do número médio de perfilhos por planta aos 30 e 60 dias após a semeadura (DAS) e o rendimento da cultura. Os dados foram analisados com técnicas geoestatísticas para estudo da estrutura de variabilidade espacial e posterior estimação de valores para locais não amostrados pelo interpolador por krigagem. Ocorreram diferenças no número de perfilhos médios aos 30 e 60 DAS, devido ao excesso de chuva em curto intervalo de tempo, provocando a morte de perfilhos após 30 DAS. Observaram-se, no número médio...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Geoestatística; Dependência espacial; Krigagem.
Ano: 2008 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87052008000200011
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