Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2006 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832006000600016 |
Resumo: | O conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo. |
id |
SBCS-1_f8102d69e65436451f8b6b572c3e1cdd |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S0100-06832006000600016 |
network_acronym_str |
SBCS-1 |
network_name_str |
Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) |
repository_id_str |
|
spelling |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Pauloconservação do soloerosão hídricaequação universal de perdas de soloO conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo.Sociedade Brasileira de Ciência do Solo2006-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832006000600016Revista Brasileira de Ciência do Solo v.30 n.6 2006reponame:Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online)instname:Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)instacron:SBCS10.1590/S0100-06832006000600016info:eu-repo/semantics/openAccessMoreira,Michel CastroCecílio,Roberto AvelinoPinto,Francisco de Assis de CarvalhoPruski,Fernando Falcopor2007-03-02T00:00:00Zoai:scielo:S0100-06832006000600016Revistahttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_serial&pid=0100-0683&lng=es&nrm=isohttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||sbcs@ufv.br1806-96570100-0683opendoar:2007-03-02T00:00Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) - Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo |
title |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo |
spellingShingle |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo Moreira,Michel Castro conservação do solo erosão hídrica equação universal de perdas de solo |
title_short |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo |
title_full |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo |
title_fullStr |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo |
title_full_unstemmed |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo |
title_sort |
Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo |
author |
Moreira,Michel Castro |
author_facet |
Moreira,Michel Castro Cecílio,Roberto Avelino Pinto,Francisco de Assis de Carvalho Pruski,Fernando Falco |
author_role |
author |
author2 |
Cecílio,Roberto Avelino Pinto,Francisco de Assis de Carvalho Pruski,Fernando Falco |
author2_role |
author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Moreira,Michel Castro Cecílio,Roberto Avelino Pinto,Francisco de Assis de Carvalho Pruski,Fernando Falco |
dc.subject.por.fl_str_mv |
conservação do solo erosão hídrica equação universal de perdas de solo |
topic |
conservação do solo erosão hídrica equação universal de perdas de solo |
description |
O conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo. |
publishDate |
2006 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2006-12-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832006000600016 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-06832006000600016 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.1590/S0100-06832006000600016 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Sociedade Brasileira de Ciência do Solo |
publisher.none.fl_str_mv |
Sociedade Brasileira de Ciência do Solo |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Ciência do Solo v.30 n.6 2006 reponame:Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) instname:Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS) instacron:SBCS |
instname_str |
Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS) |
instacron_str |
SBCS |
institution |
SBCS |
reponame_str |
Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) |
collection |
Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) |
repository.name.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Ciência do Solo (Online) - Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS) |
repository.mail.fl_str_mv |
||sbcs@ufv.br |
_version_ |
1752126512798105600 |