A evapotranspiração de referência (ET0) é o principal método de estimativa para o cálculo da lâmina de irrigação a ser aplicada nas culturas. Para que o cálculo de ET0 seja feito de forma correta o primeiro passo é garantir o controle de qualidade dos dados. Porém, se esse cálculo for processado com dados advindos de equipamentos desregulados ou acurácia comprometidos, a estimativa da ET0 terá um erro final grande ao somar todos os erros das quatro grandezas. Este trabalho objetivou determinar a acurácia dos equipamentos de medição de dados climáticos para o cálculo de ET0 com erros fixos de 1, 2, 3, 4 e 5%. Dados metereológicos de 2019 do município de Jaboticabal-SP foram tabulados e aplicou-se a técnica de determinação de erros descrita por Turco et al. (1994), baseando no método da radiação solar proposto por Doorenbos & Pruitt (1984) com tratamento matemático. Os resultados indicaram valores de acurácia de 0,175 a 0,875% para a medição da umidade relativa do ar, de 0,007% a 0,033% para a velocidade do vento, 0,033 a 0,164% para radiação solar global e 0,137 a 0,683% para temperatura.,
As estações metereológicas são instrumentos práticos e funcionais que fornecem dados metereológicos de forma autônoma. A partir da importância e aplicabilidade destes dados é necessário que eles sejam analisados quanto à integridade antes mesmo de serem disponibilizados para os usuários para garantir a confiabilidade das informações. O objetivo deste trabalho foi analisar a integridade de dados do ano de 2020 da estação metereológicas de Pradópolis-SP em comparação a estação de referência de Jaboticabal-SP situada no Departamento de Engenharia Rural da FCAV/UNESP. A técnica da dupla massa descrita por Allen (1996) foi utilizada. Os resultados de todos os dados metereológicos da estação de Pradópolis se encontraram em conformidade com os dados de Jaboticabal. Conclui-se que os dados possuem integridade e portanto os sensores estão em bom funcionamento. ,
O objetivo desse trabalho foi avaliar a produção de forragem em diferentes sistemas de pastagem em Xapuri – Acre, por meio de técnicas diretas e indiretas para determinação das variáveis (a) altura do dossel; (b) massa de forragem fresca (MFF); (c) massa de forragem fresca de plantas daninhas (MFPD) e (d) matéria seca (MS). As amostras foram coletadas nos meses de outubro, novembro e dezembro, no ano de 2016, com intervalos de 30 dias. Foram coletadas amostras em sistema silvipastoril (SSP) com Paricá (Schizolobium amazonicum), pastagens consorciadas com bosque compondo árvores Itaubinha (Mezilaurus crassiramea) e no sistema a pleno sol. Os sistemas com bosque e SSP’s influenciam positivamente nas alturas dos dosséis e na massa de forragem, e são eficientes no controle das plantas invasoras. Os sistemas a pleno sol são mais produtivos quanto ao acúmulo de MS ha-1.
Biochar has been identified as a conditioner for the physical, chemical and biological properties of the soil. In this perspective, it is reckoned that when added in the long term, this material may condition improvements in the physical properties of agricultural soils. As a result, the objective of this work was to quantify changes in the physical attributes of the soil after thirteen years of the addition of biochar in a Yellow Dystrophic Oxisol in Central Amazon, in the agricultural ecosystem in Brazil. In a thirteen-year experiment (2006-2019) with rotation of agricultural crops, the physical properties of a clayey Yellow Oxisol with the addition of increasing doses of biochar, were studied. The experiment was conducted in randomized blocks, with four replications and four treatments, making up sixteen experimental units with a size of 10 m × 10 m (100 m2). The analysis of the results did not indicate a positive effect on most of the physical attributes studied, however, there was significance only for two sets of data. Compared to soil without biochar, there was a decrease in the density of soil particles, and an increase in soil resistance to penetration into the surface layer, in soil with biochar. No difference was found in the subsurface layer for all evaluated attributes.
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