Lógica fuzzy na simulação da produtividade de trigo por nitrogênio e hidrogel

Mamann, Ângela Teresinha Woschinski De; Brezolin, Ana Paula; Scremin, Ari Higino; Reginatto, Douglas Cézar; Henrichsen, Luana; Dornelles, Eldair Fabricio; Scremin, Osmar Bruneslau; Silva, José Antônio Gonzalez da

doi:10.5540/03.2018.006.01.0384

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“…A lógica fuzzy vem sendo utilizada em diversas áreas, na secagem de grãos e aquecimento de aviários [15] desenvolveram um sistema fuzzy para simular o monitoramento da potência aplicada ao motor do sistema de ventilação de um gaseificador/combustor. Em trigo, [5] utilizando um modelo fuzzy simularam a produtividade biológica e grãos de trigo nas condições de uso de hidrogel, nitrogênio e temperatura máxima. Na cultura do rabanete [3] através da modelagem fuzzy estimaram o comportamento da…”

Section: Dose Deunclassified

Lógica Fuzzy na Simulação da Produtividade de Grãos de Aveia pelo Nitrogênio, Soma Térmica e Precipitação Pluviométrica

Peter¹,

Rosa²,

Alessi³

et al. 2022

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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UNIJUÍ, IJUÍ, RSResumo.Na área de biossistemas a lógica fuzzy é utilizada para prever o crescimento e desenvolvimento de culturas, técnicas de manejos, planejamento de safras, dentre outros. No cultivo da aveia ela pode ser uma ferramenta satisfatória no processo de simulação da produtividade de grãos, permitindo envolver o manejo do nitrogênio com os efeitos não lineares das condições ambientais. O objetivo deste estudo é adequar uma função de pertinência satisfatória na configuração de uma base de regras que simule com eficiência por lógica fuzzy a produtividade de grãos de aveia em função das doses de nitrogênio com a ação combinada dos elementos meteorológicos em condições reais de cultivo. O estudo foi realizado nos anos de 2019 e 2020, em delineamento de blocos casualizados com quatro repetições seguindo um esquema fatorial 2x7, para a forma de aplicação da ureia (sólida e dissolvida) e suas doses (0, 44, 88, 132, 176, 220 e 264 kg ha −1 ), que correspondem as doses 0, 20, 40, 60, 80, 100 e 120 kg ha −1 de nitrogênio, considerando o percentual de 45% de nitrogênio contido na ureia. As doses foram aplicadas em uma única aplicação na condição V3/V4, estádio fenológico de terceira e quarta folha expandida. A aplicação de forma dissolvida, foi realizada com pulverizador costal em máxima pressão constante no volume de água de 300 L ha −1 . A função de pertinência e os valores linguísticos estabelecidos juntamente com a configuração da base de regras para as variáveis de entrada e de saída se mostram adequados para o uso da lógica fuzzy na simulação da produtividade de grãos de aveia.O modelo fuzzy proposto possibilita simular valores eficientes para a produtividade de grãos de aveia pelo uso do nitrogênio e elementos meteorológicos.

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Section: Dose Deunclassified

Lógica Fuzzy na Simulação da Produtividade de Grãos de Aveia pelo Nitrogênio, Soma Térmica e Precipitação Pluviométrica

Peter¹,

Rosa²,

Alessi³

et al. 2022

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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Liquid Source Nitrogen as a More Sustainable Technology for oat Fertilization with Computational Simulation Resource

Henrichsen¹,

Silva²,

Basso³

et al. 2023

RGSA

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Purpose: The objective of the study is to validate the technology of liquid nitrogen source by spraying of foliar absorption in comparison to the standard source urea of root absorption in the oat crop. Adapt the fuzzy logic model and training an artificial neural network to simulate oat productivity, under conditions of nitrogen use with the combined action of rainfall and thermal sum accumulated during the crop cycle. Method/design/approach: The study was conducted in Augusto Pestana, RS, Brazil, in a randomized block design with four replications in a 2x4 factorial, for 2 nitrogen sources (liquid and solid) with 4 doses (0, 30, 60 and 120 kg ha-1), respectively. Solid (urea) and liquid (N-Top®) nitrogen sources were applied at the phenological stage of expanded oat fourth leaf. Results and conclusion: The liquid source nitrogen technology presents results similar to the use of the standard urea source, confirming the possibility of using the nutrient by foliar absorption. The simulation of grain yield by fuzzy logic with the input variables nitrogen dose, thermal sum and precipitation is not adequate for the formulated rule base. The input variables used in the artificial neural network proved to be appropriate in the simulation of oat productivity, with consistent simulation results. Originality/value: unprecedented research that seeks to validate the technology of foliar nitrogen absorption in real conditions of oat cultivation in guaranteeing productivity and less environmental damage. And the use of artificial intelligence as a resource to simulate grain productivity involving biological and environmental indicators in the main oat producing region of Brazil.

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Modelo de Previsão Meteorológica Decendial para Fins Agrícolas Utilizando Regressão Linear Múltipla

Vieira,

De Moraes,

Santos

et al. 2024

Rev. Bras. Geog. Fis.

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A previsão das condições climáticas auxilia nas tomadas de decisões devido a sua grande influência nos cultivos, possibilitando estratégias produtivas mais eficientes e diminuição de danos, principalmente nas fases mais críticas da cultura do milho que determinam seu potencial produtivo. Foi desenvolvido um modelo de regressão linear múltipla (RLM) para previsão decendial dos elementos meteorológicos com pelo menos 2 meses de antecedência para 15 localidades que são destaque na produção de milho no Brasil. Foi utilizado um conjunto de dados diários de temperatura média, mínima e máxima do ar, velocidade do vento, umidade relativa e radiação global fornecidos pelo sistema NASA/POWER e dados de precipitação obtidos da Agência Nacional de Águas (2003 a 2019), organizados em decêndios (DEC) em função do ciclo médio do milho e agrupados em dois tipos de clima (Am e Aw). As previsões utilizando 14 DEC nos dois tipos climáticos apresentaram, em média, elevada acurácia para todos os elementos, com destaque para a velocidade do vento que com 2 meses de antecedência atingiu R²ajust > 0,9 e RMSE e ES < 0,9 m/s. A chuva, mesmo com maior variabilidade no clima Am, obteve um R²ajust > 0,62 e com 12 DEC R²ajust > 0,55 e em ambos RMSE e ES < 30 mm, enquanto no clima Aw com 14 DEC R²ajust > 0,70 e com 12 DEC R²ajust > 0,60 e em ambos RMSE e ES < 50 mm. Conclui-se que a RLM é uma ferramenta eficaz para a previsão de elementos climáticos em escala decendial.

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Lógica fuzzy na simulação da produtividade de trigo por nitrogênio e hidrogel

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Lógica Fuzzy na Simulação da Produtividade de Grãos de Aveia pelo Nitrogênio, Soma Térmica e Precipitação Pluviométrica

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Liquid Source Nitrogen as a More Sustainable Technology for oat Fertilization with Computational Simulation Resource

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