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@InProceedings{SilvaChanGome:2019:RePrMo,
               author = "Silva, Iago Henrique Dorot{\'e}ia da and Chan, Chou Sin and 
                         Gomes, Jorge Lu{\'{\i}}s",
          affiliation = "{Faculdade Tecnol{\'o}gica de Cruzeiro (FATEC)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Refinamento das previs{\~o}es do modelo ETA/INPE para aprimorar a 
                         detec{\c{c}}{\~a}o da doen{\c{c}}a de citrus",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Santos, Rafael Duarte Coelho Dos and Mattos, Ariane Frassoni Dos 
                         Santos De and Mello, Carina Barros and Queiroz, Gilberto Ribeiro 
                         De and Vasconcelos, Leandro Guarino De and Vieira, Luis Eduardo 
                         Antunes and Forti, Maria Cristina and Gatto, Rubens Cruz",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             keywords = "modelo ETA.",
             abstract = "O Brasil {\'e} o maior produtor de suco de laranja do mundo. 
                         Por{\'e}m, a produ{\c{c}}{\~a}o pode ser afetada por fatores 
                         meteorol{\'o}gicos. A Podrid{\~a}o Floral dos Citros (PFC), pode 
                         ocorrer de forma devastadora quando as planta{\c{c}}{\~o}es 
                         ficam expostas a longos per{\'{\i}}odos de molhamento foliar, 
                         proporcionando aos fungos boas condi{\c{c}}{\~o}es de 
                         desenvolvimento. Os sistemas de previs{\~a}o de epidemias, que 
                         utilizam informa{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas, s{\~a}o 
                         {\'u}teis para o controle de doen{\c{c}}as de ocorr{\^e}ncia 
                         espor{\'a}dica, como a PFC. Eles evitam o uso de fungicidas em 
                         anos desfavor{\'a}veis, e buscam prever a ocorr{\^e}ncia de 
                         infec{\c{c}}{\~o}es, e a consequente aplica{\c{c}}{\~a}o de 
                         fungicidas, nos anos favor{\'a}veis. Os sistemas t{\^e}m 
                         evolu{\'{\i}}do {\`a} medida que a previs{\~a}o do tempo vem 
                         sendo aprimorada. Assim, {\'e} poss{\'{\i}}vel utilizar a 
                         previs{\~a}o de uma determinada regi{\~a}o e aplicar modelos de 
                         risco da doen{\c{c}}a para prever a aplica{\c{c}}{\~a}o de 
                         fungicidas. Este trabalho mostra a avalia{\c{c}}{\~a}o das 
                         previs{\~o}es do modelo regional Eta/INPE, previs{\~o}es estas 
                         que ser{\~a}o utilizadas para alimentar o modelo de molhamento 
                         foliar. As previs{\~o}es proporcionam maior 
                         antecipa{\c{c}}{\~a}o na tomada de decis{\~o}es, por{\'e}m 
                         para um aumento da destreza do modelo de molhamento foliar, 
                         necessitamos de maior acur{\'a}cia das previs{\~o}es das 
                         vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas. Ajustes foram feitos 
                         atrav{\'e}s de corre{\c{c}}{\~o}es estat{\'{\i}}sticas, 
                         baseado no MOC- Model Output Calibration. As vari{\'a}veis 
                         utilizadas no modelo de molhamento foliar s{\~a}o: temperatura do 
                         ar a 2 m, umidade relativa do ar, magnitude do vento a 10 m e 
                         radia{\c{c}}{\~a}o de onda curta. As previs{\~o}es do sistema 
                         de ensemble do Eta 5km, constitu{\'{\i}}do por 5 membros, foram 
                         corrigidas utilizando as informa{\c{c}}{\~o}es da 
                         esta{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de coleta de dados das 
                         seguintes localidades: Avar{\'e}, Barra Bonita, Bauru e Itapeva, 
                         no per{\'{\i}}odo de agosto a setembro de 2018. Foram calculados 
                         os {\'{\i}}ndices Bias, MAE e RMSE. Verifica-se que ap{\'o}s a 
                         corre{\c{c}}{\~a}o estat{\'{\i}}stica os valores dos 
                         {\'{\i}}ndices reduziram, indicando uma melhora na acur{\'a}cia 
                         nas previs{\~o}es das vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "12-13 ago. 2019",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3U5FPBH",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGPDW34R/3U5FPBH",
           targetfile = "2019 IAGO HENRIQUE.pdf",
                 type = "MET",
        urlaccessdate = "18 abr. 2021"
}


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