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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
24/02/2021 |
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Data da última atualização: |
24/02/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
LIMA, E. F. de A.; FALCÃO, M.; PAYE, H. S.; REIS JÚNIOR, A.; SANTANA, L. V.; CAVAZZANA, E. |
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Afiliação: |
Elton Flávio de Andrade Lima; Mateus Falcão; Henrique Sá Paye, Incaper; Adalto dos Reis Junior, IFES; Lucas Vago Santana, IFES; Erlon Cavazzana, IFES. |
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Título: |
Sistema de monitoramento automático das características hídricas do solo de cafezais visando otimização da irrigação. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: Robson, Oliveira Jose (Org.). Extensão Rural: práticas e pesquisas para o fortalecimento da agricultura familiar - Volume 1. Guarujá, SP: Científica Digital, 2021. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O estresse hídrico em cafeiculturas pode implicar em mais de 80% de perda de produtividade. Esse problema afeta tanto a qualidade do produto quanto a dinâmica de preços e comercialização. Nesse sentido, a coleta de informações sobre o solo torna o manejo hídrico mais eficiente e minimiza o impacto ambiental. Consoante a isso, o presente trabalho objetivou aplicar as tecnologias de baixo custo e baixo consumo de energia, a
partir de implementações IoT, a fim de atender a necessidade de tornar a coleta de dados agrícolas mais dinâmica e autônoma, visando a economia de água e energia nesse processo. Foi realizada a construção de um equipamento de leitura e transmissão da pressão atual do solo através do sensor MPX5700DP, do microcontrolador Esp8266 e módulos LoRa de comunicação via rádio. Além dessas ferramentas, utilizou-se tecnologias como HTML, PHP, MySql e outras mais para o desenvolvimento de uma interface web de clara exibição das informações. Resultou-se disso, um sistema autônomo de coleta, transmissão, armazenamento e exibição das leituras da pressão do solo em tempo real. Esse sistema se assemelha a outros constantes na literatura quanto a presença de um sensor eletrônico embarcado em um equipamento analógico como o tensiômetro à vácuo. Este, se distingue e destaca quanto a sua característica IoT, que automatiza as rotinas de leitura tornando as informações mais acessíveis para as tomadas de decisão. Além disso, o desenvolvimento de um equipamento de baixo custo reflete a preocupação com os pequenos produtores, raramente atendidos pelos produtos de automação de alto custo comercializados atualmente. MenosO estresse hídrico em cafeiculturas pode implicar em mais de 80% de perda de produtividade. Esse problema afeta tanto a qualidade do produto quanto a dinâmica de preços e comercialização. Nesse sentido, a coleta de informações sobre o solo torna o manejo hídrico mais eficiente e minimiza o impacto ambiental. Consoante a isso, o presente trabalho objetivou aplicar as tecnologias de baixo custo e baixo consumo de energia, a
partir de implementações IoT, a fim de atender a necessidade de tornar a coleta de dados agrícolas mais dinâmica e autônoma, visando a economia de água e energia nesse processo. Foi realizada a construção de um equipamento de leitura e transmissão da pressão atual do solo através do sensor MPX5700DP, do microcontrolador Esp8266 e módulos LoRa de comunicação via rádio. Além dessas ferramentas, utilizou-se tecnologias como HTML, PHP, MySql e outras mais para o desenvolvimento de uma interface web de clara exibição das informações. Resultou-se disso, um sistema autônomo de coleta, transmissão, armazenamento e exibição das leituras da pressão do solo em tempo real. Esse sistema se assemelha a outros constantes na literatura quanto a presença de um sensor eletrônico embarcado em um equipamento analógico como o tensiômetro à vácuo. Este, se distingue e destaca quanto a sua característica IoT, que automatiza as rotinas de leitura tornando as informações mais acessíveis para as tomadas de decisão. Além disso, o desenvolvimento de um equipamento de baixo custo refl... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Automação Agrícola; Internet das Coisas; Manejo Hídrico. |
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Thesagro: |
Agricultura; Automação; Cafeicultura; Irrigação; Método de Irrigação; Produtividade. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/123456789/4178/1/irrigacao-paye.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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