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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
09/11/2018 |
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Data da última atualização: |
09/11/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Publicação em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VERDIN FILHO, A. C.; FREITAS, S. J.; FONSECA, A. F. A. da.; FERRÃO, M. A. G.; VENTURIM, C. H. P.; PEREIRA, G. H.; TOMAZ, M. A.; SOUZA, M. F.; VOLPI, P. S.; POSSE, S. C. P.; VIÇOSI, D. B. |
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Afiliação: |
Abraão Carlos Verdin Filho, Incaper; UENF; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Heringer/CEPEC; Heringer/CEPEC; CCAE/UFES; CCAE/UFES; Paulo Sérgio Volpi, Incaper; Sheila Cristina Prucoli Posse, Incaper; CBP&D-Café/INCAPER. |
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Título: |
Poda programada de ciclo promovem aumento na produtividade em cafeeiros arábica nas Regiões de Montanhas. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 44., 2018, Franca, SP. Nosso café, melhorado desde o pé: anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2018. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O café se destaca como uma das principais atividades ano setor agrícola no país, em especial para o estado de Minas Gerais. Segundo (CONAB, 2018), o estado produzirá aproximadamente 44 milhões de sacas. Para se obter tamanha expressão, o estado detêm quatro regiões bem definidas e distintas, abrangendo grandes dimensões de cultivo e suas peculiaridades. Uma região de grande relevância com topografia mais acidentada encontra-se na região da Zona da Mata mineira, onde encontram-se em sua maioria em pequenas propriedades e em base na agricultura familiar. Outra característica fundamental dessa região, são características e micro climas o que favorecem a produção de cafés especiais... |
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Palavras-Chave: |
Cafeicultura; Poda programada de ciclo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/123456789/3325/1/310.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
28/08/2019 |
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Data da última atualização: |
29/08/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
- - - |
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Autoria: |
FEITOZA, L. R.; SCARDUA, J. A.; SEDIYAMA, G. C.; VALLE, S. S. |
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Afiliação: |
Leandro Roberto Feitoza, Incaper; José Altino Scardua, EMCAPA; Gilberto Chohaku Sediyama, UFV; Samuel Silva Valle, EMCAPA. |
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Título: |
Estimativas das temperaturas médias das máximas mensais e anual no Estado do Espírito Santo. |
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Ano de publicação: |
1980 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista do Centro de Ciências Rurais, v. 10, n. 1, p. 25-32, 1980. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Os parâmetros temperaturas médias das máximas mensais, latitude, altitude, longitude e/ou distância da costa foram utilizados para testar quatro modelos matemáticos para a estimativa das temperaturas médias das máximas mensais e anual para os locais desprovidos de Estações Meteorológicas no Estado do Espírito Santo, através da análise de regressão múltipla. Foram ajustadas equações para o Estado como um todo, para a região litorânea e para a região continental. Para esta região, as equações que consideram a latitude e a altitude dão melhores estimativas para os meses de fevereiro a maio e as que incluem, também, a longitude são melhores para os meses de junho a janeiro e estimativa anual. A variação das temperaturas médias das máximas mensais na região litorânea não é explicada pelos efeitos combinados de altitude, latitude e longitude. O mode1o que considera a distância da costa, a altitude e a latitude, e o que inclui a latitude e a distância da costa permitem estimativas aceitáveis para os locais desprovidos de estações nos meses de outubro a julho, e agosto e setembro, respectivamente. Os modelos desenvolvidos para o Estado como um todo devem ser evitados, uma vez que as equações específicas para as regiões continental e litorânea dão maiores precisões nas estimativas.
Four mathematical models were studied in this paper to estimate the mean maximum monthly and annual temperatures for locations with no meteorological stations in the State of Espirito Santo. The multiple regression analysis were carried out with the mean monthly observed maximum temperatures data and were adjusted equations containing, besides latitude and altitude, the longitude and/ ourdistance from the coast. The models were developed for the State of Espirito Santo as a hole, for the coastal area (40 km from the coast and elevations 1ower than 200m), and for the continental region. For the continental region one can use equations containing 1atitude, longitude and altitude to estimate the mean temperatures for the months of June thru January; and for the months of February thru May equations based on altitude and latitude can be used. The variation of the mean maximum monthly temperatures in the coastal area can not be explained by, the combined effects of the altitude, latitude and longitude. The model which includes the distance from the coast, altitude and latitude or the model based on latitude and distance from the coast give a reasonable estimates of the mean maximum temperatures for locations with no meteorological data for the months of October thru July, and August thru September, respectively. The models developed for the State of Espirito Santo as a hole should be avoided, since the specific equations for the continental region and coastal area give better estimates of the mean maximum temperatures. MenosOs parâmetros temperaturas médias das máximas mensais, latitude, altitude, longitude e/ou distância da costa foram utilizados para testar quatro modelos matemáticos para a estimativa das temperaturas médias das máximas mensais e anual para os locais desprovidos de Estações Meteorológicas no Estado do Espírito Santo, através da análise de regressão múltipla. Foram ajustadas equações para o Estado como um todo, para a região litorânea e para a região continental. Para esta região, as equações que consideram a latitude e a altitude dão melhores estimativas para os meses de fevereiro a maio e as que incluem, também, a longitude são melhores para os meses de junho a janeiro e estimativa anual. A variação das temperaturas médias das máximas mensais na região litorânea não é explicada pelos efeitos combinados de altitude, latitude e longitude. O mode1o que considera a distância da costa, a altitude e a latitude, e o que inclui a latitude e a distância da costa permitem estimativas aceitáveis para os locais desprovidos de estações nos meses de outubro a julho, e agosto e setembro, respectivamente. Os modelos desenvolvidos para o Estado como um todo devem ser evitados, uma vez que as equações específicas para as regiões continental e litorânea dão maiores precisões nas estimativas.
Four mathematical models were studied in this paper to estimate the mean maximum monthly and annual temperatures for locations with no meteorological stations in the State of Espirito Santo. The multiple ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Espírito Santo (Estado); Temperatura. |
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Categoria do assunto: |
J Meteorologia |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/123456789/3783/1/temperaturasmedias-feitoza.pdf
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Marc: |
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520 $aOs parâmetros temperaturas médias das máximas mensais, latitude, altitude, longitude e/ou distância da costa foram utilizados para testar quatro modelos matemáticos para a estimativa das temperaturas médias das máximas mensais e anual para os locais desprovidos de Estações Meteorológicas no Estado do Espírito Santo, através da análise de regressão múltipla. Foram ajustadas equações para o Estado como um todo, para a região litorânea e para a região continental. Para esta região, as equações que consideram a latitude e a altitude dão melhores estimativas para os meses de fevereiro a maio e as que incluem, também, a longitude são melhores para os meses de junho a janeiro e estimativa anual. A variação das temperaturas médias das máximas mensais na região litorânea não é explicada pelos efeitos combinados de altitude, latitude e longitude. O mode1o que considera a distância da costa, a altitude e a latitude, e o que inclui a latitude e a distância da costa permitem estimativas aceitáveis para os locais desprovidos de estações nos meses de outubro a julho, e agosto e setembro, respectivamente. Os modelos desenvolvidos para o Estado como um todo devem ser evitados, uma vez que as equações específicas para as regiões continental e litorânea dão maiores precisões nas estimativas. Four mathematical models were studied in this paper to estimate the mean maximum monthly and annual temperatures for locations with no meteorological stations in the State of Espirito Santo. The multiple regression analysis were carried out with the mean monthly observed maximum temperatures data and were adjusted equations containing, besides latitude and altitude, the longitude and/ ourdistance from the coast. The models were developed for the State of Espirito Santo as a hole, for the coastal area (40 km from the coast and elevations 1ower than 200m), and for the continental region. For the continental region one can use equations containing 1atitude, longitude and altitude to estimate the mean temperatures for the months of June thru January; and for the months of February thru May equations based on altitude and latitude can be used. The variation of the mean maximum monthly temperatures in the coastal area can not be explained by, the combined effects of the altitude, latitude and longitude. The model which includes the distance from the coast, altitude and latitude or the model based on latitude and distance from the coast give a reasonable estimates of the mean maximum temperatures for locations with no meteorological data for the months of October thru July, and August thru September, respectively. The models developed for the State of Espirito Santo as a hole should be avoided, since the specific equations for the continental region and coastal area give better estimates of the mean maximum temperatures.
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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