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7 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 17 dentre 17 Arquivos.
Data e hora local de busca: 23/04/2024 12:05.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3N5E7GB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/01.03.18.33
Última Atualização2020:06.24.19.28.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/01.03.18.33.13
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.21.13.35 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoManzaneteChanGome:2016:RePrMo
TítuloRefinamento das previsões do modelo eta/inpe para aprimorar a deteccção de doença em citrus
Ano2016
Data de Acesso23 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho187 KiB
2. Contextualização
Autor1 Manzanete, Isabella Rangel
2 Chan, Chou Sin
3 Gomes, Jorge Luís
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGRQ
Grupo1 DMD-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DMD-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DMD-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 chou.sinchan@cptec.inpe.br
3 jorge.gomes@inpe.br
Nome do EventoSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data25-26 jul.
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Cidade da EditoraSão José dos Campos, SP
Histórico (UTC)2017-01-20 16:22:38 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:48 :: administrator -> simone :: 2016
2020-06-24 19:28:49 :: simone -> administrator :: 2016
2022-07-08 21:13:35 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãopublisher
ResumoO Brasil é o maior produtor de suco de laranja do mundo. Porém, a produção pode ser afetada por fatores meteorológicos. A Podridão Floral dos Citros (PFC), pode ocorrer de forma devastadora quando as plantações ficam expostas a longos períodos de molhamento foliar, proporcionando aos fungos boas condições de desenvolvimento. Os sistemas de previsão de epidemias, que utilizam informações meteorológicas, são úteis para o controle de doenças de ocorrência esporádica, como a PFC. Eles evitam o uso de fungicidas em anos desfavoráveis, e buscam prever a ocorrência de infecções, e a consequente aplicação de fungicidas, nos anos favoráveis. Os sistemas têm evoluído à medida que a previsão do tempo vem sendo aprimorada. Assim, é possível utilizar a previsão de uma determinada região e aplicar modelos de risco da doença para prever a aplicação de fungicidas. Este trabalho mostra a avaliação das previsões do modelo regional Eta/INPE, previsões estas que serão utilizadas para alimentar o modelo de molhamento foliar. As previsões proporcionam maior antecipação na tomada de decisões, porém para um aumento da destreza do modelo de molhamento foliar, necessitamos de maior acurácia das previsões das variáveis meteorológicas. Ajustes foram feitos através de correções estatísticas, baseado no MOC- Model Output Calibration. As variáveis meteorológicas ajustadas foram: temperatura do ar a 2 m, umidade relativa do ar a 2 m. As avaliações das previsões das variáveis citadas acima, utilizando as informações da estação automática de coleta de dados da cidade de Iaras no período de 13 de Janeiro de 2016 a 13 de Fevereiro de 2016, indicaram os valores, para as previsões do modelo Eta não ajustadas, dos índices Bias, MAE e RMSE de - 0.92, 1.83 e 2.31, para variável temperatura e -1,71, 8,52 e 10,50 para a variável umidade relativa. Após as correções das variáveis feitas pelo MOC, os valores obtidos para os índices BIAS, MAE e RMSE foram: -0.23, 1.66 e 2.16 para a temperatura e 1.65, 7.84 e 10.20 para a umidade relativa. Verifica-se que após a correção estatística os valores dos índices reduziram, indicando uma melhora na acurácia nas previsões das variáveis meteorológicas. Nas próximas etapas do trabalho serão incluídos, no sistema de ajuste MOC, as variáveis magnitude do vento a 10 metros e radiação de onda curta e o uso de modelos de previsão de molhamento foliar.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Refinamento das previsões...
Arranjo 2Refinamento das previsões...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/01/2017 16:33 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N5E7GB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N5E7GB
Idiomapt
Arquivo AlvoManzanete_refinamento.pdf
Grupo de Usuáriossimone
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8MB
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3PDS5F5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.09.18.32
Última Atualização2020:06.09.18.52.03 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.09.18.32.14
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.21.15.36 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoManzaneteChouGome:2017:RePrMo
TítuloRefinamento das previsões do modelo eta/inpe para aprimorar a deteccção de doença em citrus
Ano2017
Data de Acesso23 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho195 KiB
2. Contextualização
Autor1 Manzanete, Isabella Rangel
2 Chou, Sin Chan
3 Gomes, Jorge Luís
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 isabella.manzanete@cptec.inpe.br
2 chou.sinchan@cptec.inpe.br
3 jorge.gomes@cptec.inpe.br
Nome do EventoSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data25-26 jul.
Histórico (UTC)2017-12-14 10:53:22 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:39 :: administrator -> simone :: 2017
2020-06-09 18:52:04 :: simone -> administrator :: 2017
2022-07-08 21:15:36 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoO Brasil é o maior produtor de suco de laranja do mundo. Porém, a produção pode ser afetada por fatores meteorológicos. A Podridão Floral dos Citros (PFC), pode ocorrer de forma devastadora quando as plantações ficam expostas a longos períodos de molhamento foliar, proporcionando aos fungos boas condições de desenvolvimento. Os sistemas de previsão de epidemias, que utilizam informações meteorológicas, são úteis para o controle de doenças de ocorrência esporádica, como a PFC. Eles evitam o uso de fungicidas em anos desfavoráveis, e buscam prever a ocorrência de infecções, e a consequente aplicação de fungicidas, nos anos favoráveis. Os sistemas têm evoluído à medida que a previsão do tempo vem sendo aprimorada. Assim, é possível utilizar a previsão de uma determinada região e aplicar modelos de risco da doença para prever a aplicação de fungicidas. Este trabalho mostra a avaliação das previsões do modelo regional Eta/INPE, previsões estas que serão utilizadas para alimentar o modelo de molhamento foliar. As previsões proporcionam maior antecipação na tomada de decisões, porém para um aumento da destreza do modelo de molhamento foliar, necessitamos de maior acurácia das previsões das variáveis meteorológicas. Ajustes foram feitos através de correções estatísticas, baseado no MOC- Model Output Calibration. As variáveis meteorológicas ajustadas foram: temperatura do ar a 2 m, umidade relativa do ar a 2 m, magnitude do vento a 10 m e incidência de radiação de onda curta. As avaliações das previsões das variáveis citadas acima, utilizando as informações da estação automática de coleta de dados da cidade de Iaras no período de 01 de setembro de 2016 a 30 de setembro de 2016, indicaram os valores, para as previsões do modelo Eta não ajustadas, dos índices BIAS, MAE e RMSE de -0.90, - 1.72 e 2.15, para variável temperatura, -1.63, 8.32 e 10.10 para a variável umidade relativa, -1.84, 4.28 e 6.89 para a variável de magnitude do vento. Após as correções das variáveis feitas pelo MOC, os valores obtidos para os índices BIAS, MAE e RMSE foram: -0.21, 1.62 e 2.18 para a temperatura, 1.67, 7.83 e 10.22 para a umidade relativa, e -1.34, 4.06 e 6.61 para a magnitude do vento. Os resultados para a variável de incidência de radiação de onda curta ainda estão em andamento. Verifica-se que após a correção estatística os valores dos índices reduziram, indicando uma melhora na acurácia nas previsões das variáveis meteorológicas. Nas próximas etapas do trabalho, as variáveis serão aplicadas nos modelos de previsão de molhamento foliar.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Refinamento das previsões...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2017 > Refinamento das previsões...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 09/08/2017 15:32 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PDS5F5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3PDS5F5
Idiomapt
Arquivo AlvoManzanete_refinamento.pdf
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8LM
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RKBLTB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.10.13.00
Última Atualização2020:05.25.15.11.20 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.10.13.00.37
Última Atualização dos Metadados2022:09.14.20.11.19 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoOliveiraManzChouGome:2018:RePrMo
TítuloRefinamento das previsões do modelo ETA/INPE para aprimorar a detecção de doença em citrus
Ano2018
Data de Acesso23 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho64 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Gustavo Nascimento de
2 Manzanete, Isabella
3 Chou, Sin Chan
4 Gomes, Jorge Luís
Grupo1
2
3 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Facudade Tecnológica de Cruzeiro (FATEC)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gno.oliveira1997@gmail.com
2 isabellamanzanete@gmail.com
3 chou.sinchan@cptec.inpe.br
4 Jorge.gomes@cptec.inpe.br
Nome do EventoSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data30-31 jul.
Histórico (UTC)2018-08-10 13:00:37 :: simone -> administrator ::
2019-01-04 16:57:08 :: administrator -> simone :: 2018
2019-01-07 14:07:29 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-14 17:06:33 :: administrator -> simone :: 2018
2020-05-25 15:11:20 :: simone -> administrator :: 2018
2022-09-14 20:11:19 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoO Brasil é o maior produtor de suco de laranja do mundo. Porém, a produção pode ser afetada por fatores meteorológicos. A Podridão Floral dos Citros (PFC), pode ocorrer de forma devastadora quando as plantações ficam expostas a longos períodos de molhamento foliar, proporcionando aos fungos boas condições de desenvolvimento. Os sistemas de previsão de epidemias, que utilizam informações meteorológicas, são úteis para o controle de doenças de ocorrência esporádica, como a PFC. Eles evitam o uso de fungicidas em anos desfavoráveis, e buscam prever a ocorrência de infecções, e a consequente aplicação de fungicidas, nos anos favoráveis. Os sistemas têm evoluído à medida que a previsão do tempo vem sendo aprimorada. Assim, é possível utilizar a previsão de uma determinada região e aplicar modelos de risco da doença para prever a aplicação de fungicidas. Este trabalho mostra a avaliação das previsões do modelo regional Eta/INPE, previsões estas que serão utilizadas para alimentar o modelo de molhamento foliar. As previsões proporcionam maior antecipação na tomada de decisões, porém para um aumento da destreza do modelo de molhamento foliar, necessitamos de maior acurácia das previsões das variáveis meteorológicas. Ajustes foram feitos através de correções estatísticas, baseado no MOC- Model Output Calibration. As variáveis utilizadas no modelo de molhamento foliar são: temperatura do ar a 2 m, umidade relativa do ar, magnitude do vento a 10 m e radiação de onda curta. As previsões do sistema de ensemble do Eta 5km, constituído por 5 membros, foram corrigidas utilizando as informações da estação automática de coleta de dados da cidade de Taquarituba, nos meses de agosto e setembro de 2016. Foram calculados os índices Bias, MAE e RMSE. Verifica-se que após a correção estatística os valores dos índices reduziram, indicando uma melhora na acurácia nas previsões das variáveis meteorológicas.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2018 > Refinamento das previsões...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2018 > Refinamento das previsões...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 10/08/2018 10:00 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3RKBLTB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3RKBLTB
Idiomapt
Arquivo AlvoOliveira_refinamento.pdf
Grupo de Usuáriossimone
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simone
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8K5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/07.08.19.44 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42KFPMS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.05.18.40
Última Atualização2020:06.05.18.40.17 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.05.18.40.17
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.21.14.52 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoManzaneteChou:2017:RePrMo
TítuloRefinamento das previsões do modelo ETA/INPE para aprimorar a detecção da doença de citrus
Ano2017
Data de Acesso23 abr. 2024
TipoRPQ
Número de Páginas9
Número de Arquivos1
Tamanho2841 KiB
2. Contextualização
Autor1 Manzanete, Isabella Rangel
2 Chou, Sin Chan
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Faculdade Tecnológica (FATEC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 isabella.manzanete@cptec.inpe.br
2 chou@cptec.inpe.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2020-06-05 18:40:17 :: simone -> administrator ::
2022-07-08 21:14:52 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavedoenças
citrus
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Refinamento das previsões...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2017 > Refinamento das previsões...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 05/06/2020 15:40 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42KFPMS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42KFPMS
Idiomapt
Arquivo Alvomanzanete_refinamento.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8LM
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel doi e-mailaddress edition format isbn issn label lineage mark nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup recipient reportnumber resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42PHNJS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.30.19.52
Última Atualização2020:06.30.19.52.30 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.30.19.52.30
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.21.12.21 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoManzaneteChouGome:2016:RePrMo
TítuloRefinamento das previsões do modelo ETA/INPE para aprimorar a detecção da doença de citrus
Ano2016
Data de Acesso23 abr. 2024
TipoRPQ
Número de Páginas7
Número de Arquivos1
Tamanho438 KiB
2. Contextualização
Autor1 Manzanete, Isabella Rangel
2 Chou, Sin Chan
3 Gomes, Jorge Luís
Grupo1
2 DMD-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 CPT-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 isabella.manzanete@cptec.inpe.br
2 chou@cptec.inpe.br
3 jorge.gomes@inpe.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2020-06-30 19:52:30 :: simone -> administrator ::
2022-07-08 21:12:21 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemodelo ETA
citrus
ResumoA produção de suco de laranja no Brasil pode ser afetada por fatores meteorológicos. A Podridão Floral dos Citros (PFC) é de ocorrência esporádica na maior parte dos pomares do Estado de São Paulo, mas pode ocorrer de forma devastadora quando há elevada frequência de chuvas durante a florada causando longos períodos de molhamento foliar. Sistemas de previsão de epidemias são particularmente úteis para o controle de doenças de ocorrência esporádica, pois eles podem evitar o uso de fungicidas em anos desfavoráveis e devem prever, em anos favoráveis, a ocorrência de infecções e a necessidade de aplicação de fungicidas. Novos sistemas estão sendo lançados à medida que a previsão do tempo vem se tornando mais acurada. Desta forma, é possível utilizar a previsão para uma determinada região geográfica e aplicar modelos de riscos de infecção, considerando as variáveis meteorológicas futuras, e consequentemente prever a necessidade de aplicar ou não fungicidas. A correção das previsões para esses pontos onde são cultivadas plantas Citros, tem como objetivo auxiliar na prevenção da doença, de modo que fiquem mais precisas evitando a aplicação de fungicidas quando não é necessário. O projeto tem como objeto de estudo a estação localizada na cidade de Iaras, interior de São Paulo.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGCPT > Refinamento das previsões...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2016 > Refinamento das previsões...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 30/06/2020 16:52 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42PHNJS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42PHNJS
Idiomapt
Arquivo AlvoManzanete_refinamento.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EUPEJL
8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8MB
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.06.18.03 1
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel doi e-mailaddress edition format isbn issn label lineage mark nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup recipient reportnumber resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGPDW34R/3U5FPBH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16d/2019/09.27.14.04
Última Atualização2019:09.27.14.04.41 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16d/2019/09.27.14.04.41
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.20.08.33 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoSilvaChanGome:2019:RePrMo
TítuloRefinamento das previsões do modelo ETA/INPE para aprimorar a detecção da doença de citrus
FormatoOn-line
Ano2019
Data de Acesso23 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho73 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Iago Henrique Dorotéia da
2 Chan, Chou Sin
3 Gomes, Jorge Luís
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGRQ
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Faculdade Tecnológica de Cruzeiro (FATEC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 iagohenrique209@hotmail.com
2 chou.sinchan@cptec.inpe.br
3 jorge.gomes@cptec.inpe.br
EditorSantos, Rafael Duarte Coelho Dos
Mattos, Ariane Frassoni Dos Santos De
Mello, Carina Barros
Queiroz, Gilberto Ribeiro De
Vasconcelos, Leandro Guarino De
Vieira, Luis Eduardo Antunes
Forti, Maria Cristina
Gatto, Rubens Cruz
Nome do EventoSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Localização do EventoSão José dos Campos
Data12-13 ago. 2019
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-09-27 14:05:37 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 12:48:41 :: administrator -> simone :: 2019
2020-05-07 19:29:22 :: simone -> administrator :: 2019
2022-07-08 20:08:33 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemodelo ETA
ResumoO Brasil é o maior produtor de suco de laranja do mundo. Porém, a produção pode ser afetada por fatores meteorológicos. A Podridão Floral dos Citros (PFC), pode ocorrer de forma devastadora quando as plantações ficam expostas a longos períodos de molhamento foliar, proporcionando aos fungos boas condições de desenvolvimento. Os sistemas de previsão de epidemias, que utilizam informações meteorológicas, são úteis para o controle de doenças de ocorrência esporádica, como a PFC. Eles evitam o uso de fungicidas em anos desfavoráveis, e buscam prever a ocorrência de infecções, e a consequente aplicação de fungicidas, nos anos favoráveis. Os sistemas têm evoluído à medida que a previsão do tempo vem sendo aprimorada. Assim, é possível utilizar a previsão de uma determinada região e aplicar modelos de risco da doença para prever a aplicação de fungicidas. Este trabalho mostra a avaliação das previsões do modelo regional Eta/INPE, previsões estas que serão utilizadas para alimentar o modelo de molhamento foliar. As previsões proporcionam maior antecipação na tomada de decisões, porém para um aumento da destreza do modelo de molhamento foliar, necessitamos de maior acurácia das previsões das variáveis meteorológicas. Ajustes foram feitos através de correções estatísticas, baseado no MOC- Model Output Calibration. As variáveis utilizadas no modelo de molhamento foliar são: temperatura do ar a 2 m, umidade relativa do ar, magnitude do vento a 10 m e radiação de onda curta. As previsões do sistema de ensemble do Eta 5km, constituído por 5 membros, foram corrigidas utilizando as informações da estação automática de coleta de dados das seguintes localidades: Avaré, Barra Bonita, Bauru e Itapeva, no período de agosto a setembro de 2018. Foram calculados os índices Bias, MAE e RMSE. Verifica-se que após a correção estatística os valores dos índices reduziram, indicando uma melhora na acurácia nas previsões das variáveis meteorológicas.
ÁreaMET
TipoMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Refinamento das previsões...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2019 > Refinamento das previsões...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3U5FPBH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34R/3U5FPBH
Idiomapt
Arquivo Alvo2019 IAGO HENRIQUE.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
rafael.santos@inpe.br
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8JH
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3U2SN45
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.11.15.05
Última Atualização2019:09.11.15.05.50 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.11.15.05.50
Última Atualização dos Metadados2022:07.08.20.07.38 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoSilvaChanGome:2019:RePrMo
TítuloRefinamento das previsões do Modelo Eta/INPE para aprimorar a detecção de doenças em citrus
Ano2019
Data de Acesso23 abr. 2024
TipoRPQ
Número de Páginas7
Número de Arquivos1
Tamanho188 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Iago Henrique Dorotéia da
2 Chan, Chou Sin
3 Gomes, Jorge Luís
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGRQ
Grupo1
2 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Faculdade de Tecnologia de Cruzeiro (FATEC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 iagohenrique209@hotmail.com
2 chou.sinchan@gmail.com
3 jorge.gomes@inpe.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2019-09-11 15:06:11 :: simone :: -> 2019
2019-09-11 15:10:23 :: simone -> administrator :: 2019
2022-07-08 20:07:38 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveModelo ETA
ResumoEsse relatório apresenta as atividades realizadas no departamento de Modelagem Regional do CPTEC/INPE em Cachoeira Paulista - SP, entre os meses de Abril e Julho de 2019, serão descritos os passos para compreender as ferramentas para a compreensão dos métodos utilizados no modelo para as previsões, geradas pelo Centro de Previsões de Tempo Estudos Climáticos (CPTEC), Modelo Eta, e o algoritmo MOC (Model Output Calibration), utilizado pelo o modelo. O relatório apontará o aprendizado, através de estudos realizados durante o período informado. Nesse contexto, o trabalho mostrará como o estudo pode ser aplicado no Modelo Eta.
ÁreaMET
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Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2019 > Refinamento das previsões...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 11/09/2019 12:05 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3U2SN45
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3U2SN45
Idiomapt
Arquivo AlvoIAGO HENRIQUE DA SILVA.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
8JMKD3MGPDW34P/478H8JH
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/INPE/CNPq
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel doi e-mailaddress edition format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup recipient reportnumber rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
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