Mapeamento da Variabilidade Espacial do Brix em Cana-de-Açúcar

Alberto, Carlos; Varella, Alves; Barros, Vinicius Rios; Baesso, Murilo Mesquita

doi:10.13083/1414-3984.v20n02a03

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“…In this study, the minimum number of samples needed to represent sugarcane technological attributes varies from 1 to 12 points per ha ( Figure 5). In the case of the Brix values, the value of six samples per ha was higher than that found by Varella et al (2012).…”

Section: Resultscontrasting

confidence: 66%

Spatial Variability Mapping of Sugarcane Qualitative Attributes

Ferraz¹,

Corrêdo

Wei

et al. 2019

Eng. Agríc.

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Spatial variability evaluation of qualitative attributes can be used as an excellent strategy to design forms of intervention that result in better crop profitability for some agricultural crops, for example, sugarcane. Based on the assumption that qualitative attributes of sugarcane present spatial variability and their distributions along the stems are uniform in different varieties, this study aimed to evaluate the distributions of the qualitative parameters of different sugarcane varieties and the spatial variability of these attributes in a commercial field. Samples of nine varieties were collected for laboratory quality analysis, and the Brix parameter was analyzed by a digital refractometer. The analysis of variance, the Tukey test, and geoestatistcs were the statistical analyses applied to the dataset. The maps were generated using 91 sample results from the laboratory analysis of the 16.6 ha field. It was found that, in the harvest period, there was no significant difference in Brix content along the sugarcane stems. Therefore, we can conclude that the Brix content along the sugarcane stems does not change in the harvesting period, and the ideal sampling size to better represent the factors affecting sugarcane qualitative attributes is six points per hectare.

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Section: Resultscontrasting

confidence: 66%

Spatial Variability Mapping of Sugarcane Qualitative Attributes

Ferraz¹,

Corrêdo

Wei

et al. 2019

Eng. Agríc.

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“…Resultados semelhantes utilizando a geoestatística foram encontrados por Varella et al (2012), em que o melhor ajuste foi para o modelo gaussiano no experimento de brix com cana-de-açúcar e Castro et al 2010, em que constatou-se que a krigagem é o melhor método de estimativa para as variáveis precipitação, evapotranspiração potencial, evapotranspiração real, deficiência hídrica, excedente hídrico e disponibilidade hídrica para o Espírito Santo. Panosso et al 2008trabalhou com geoestatística em dois experimentos com a cultura da cana-de-açúcar, analisando a variabilidade espacial da emissão de CO2 e umidade do solo que são desprovidos de vegetação.…”

Section: Resultsunclassified

Métodos de interpolação espacial do regime pluviométrico no espaço urbano de Catalão, Goiás (Methods of spatial interpolation of the pluviometric regime in the urban space of Catalão, Goiás)

Silva

Rodrigues

Delgado

et al. 2018

Rev. Bras. Geog. Fis.

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O presente estudo visa à realização de um estudo de métodos de interpolação espacial que melhor se ajustem a área urbana de Catalão, Goiás. Foi avaliado o desempenho espacial da chuva coletada por uma rede de pluviômetros modelo "Ville de Paris" através de três modelos: Exponencial, Gaussiano e Esférico no período de 2015 a 2016. Utilizaram-se dados diários de chuva dos pluviômetros e estações automática e convencional do Instituto Nacional de Meteorologia. Para validação foram adotados os seguintes parâmetros: regressão linear e correlação linear (Pearson) (r 2 e r), ajustamento de curvas, seguido do Erro Padrão de Estimativa (EPE), índice de concordância (d) e Viés Médio (VM). O ano de 2015 foi o mais inconsistente pontualmente, onde, o r 2 variou de 93% comparado com a convencional a 64% com a automática. Os erros foram maiores neste ano com VM para convencional de-146 mm e EPE de 21,13 mm, já a automática os erros foram menores com VM de 13,41 mm e EPE de 49,72 mm. Para o ano de 2016 o r 2 foi superior a 95% para ambas estações. O índice d foi igual a 1 para ambas estações. O melhor GDE encontrado foi para o ano de 2016, em que se ajustou um modelo Exponencial. Os piores resultados foram encontrados para o ano de 2015, onde ambos modelos apresentaram Efeito Pepira Puro, o que inviabiliza a utilização de KO. As regiões de maiores e menores adensamentos geográficos influenciaram diretamente nos volumes precipitados em Catalão, Goiás. Palavras Chave: Análise espacial, geoestatística, sinótica. Methods of spatial interpolation of the pluviometric regime in the urban space of Catalão, Goiás A B S T R A C T The present study aims to perform a study of spatial interpolation methods that best fit the urban area of Catalão, Goiás. The spatial performance of the rain collected by a network of "Ville de Paris" rain gauges was evaluated through three models: Exponential, Gaussian and Spherical data from 2015 to 2016. Rainfall data were used for rain gauges and automatic and conventional stations of the National Meteorological Institute. For validation, the following parameters were adopted: linear regression and linear (Pearson) correlation (r 2 and r), curve fitting, followed by Standard Error of Estimation (SEE), concordance index (d) and Medium Bias. The year 2015 was the most inconsistent on time, where r 2 ranged from 93% compared to conventional to 64% with automatic. The errors were larger in this year with conventional MB of-146 mm and EPE of 21.13 mm, while the automatic errors were smaller with MB of 13.41 mm and SEE of 49.72 mm. For the year 2016 r 2 was higher than 95% for both seasons. The index d was equal to 1 for both seasons. The best DSP found was for the year 2016, in which an Exponential model was fitted. The worst results were found for the year 2015, where both models presented Pure Pepira Effect, which made it impossible to use OK. The regions with larger and smaller geographic densities influenced directly the volumes precipitated in Catalão, Goiás.

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“…Tecnologias para gerar mapas da variabilidade da qualidade dentro de talhões em canade-açúcar estão sendo estudadas. Varella et al (2012) propuseram uma metodologia para monitoramento da variabilidade espacial do Brix (açúcares solúveis no caldo) na cultura da canade-açúcar. Segundo estes autores o Brix assume um importante papel na tomada de decisão na escolha do momento ideal de se colher a cultura e também como um importante indicador qualitativo de manejo.…”

Section: Agricultura De Precisãounclassified

Processamento de dados de monitores de produtividade de cana-de-açúcar

Maldaner¹

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Mapeamento da Variabilidade Espacial do Brix em Cana-de-Açúcar

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Spatial Variability Mapping of Sugarcane Qualitative Attributes

Spatial Variability Mapping of Sugarcane Qualitative Attributes

Métodos de interpolação espacial do regime pluviométrico no espaço urbano de Catalão, Goiás (Methods of spatial interpolation of the pluviometric regime in the urban space of Catalão, Goiás)

Processamento de dados de monitores de produtividade de cana-de-açúcar

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