A determinação da precipitação efetiva apresenta grande relevância no estudo da precipitação com fins de aplicação na agricultura, visto que esta parcela da precipitação é realmente aquela que estará contribuindo com a água disponível do solo. Em conseqüência, sua quantificação é de grande utilidade nas irrigações suplementares, levando o irrigante a alcançar expressiva economia na condução da irrigação. O objetivo deste trabalho foi realizar um estudo de chuva efetiva mensal, utilizando-se as precipitações prováveis mensais estimadas por meio da distribuição Log-Normal, com dados observados junto à estação climatológica da Universidade Federal de Lavras, no período de 1914 a 1991, para o município de Lavras, MG. Foram utilizados os seguintes métodos para se estimar a precipitação efetiva: percentagem fixa (PF), fórmula empírica (AGLW/FAO) e o do Soil Conservation Service Method (USDA). Considerando-se o nível de probabilidade de 75%, foram encontrados valores de precipitação efetiva anual de 125,4, 313,6, 501,8, 330,6 e 485,0 mm para os métodos PF 20, 50 e 80%, FAO e USDA, respectivamente. Para o nível de probabilidade de 90%, encontraram-se os menores totais anuais de precipitação efetiva, sendo: 79,5, 198,8, 318,1, 188,8 e 327,8 mm para os métodos PF 20, 50 e 80%, FAO e USDA, respectivamente.
A cooperação entre empresas e universidades facilita a produção de conhecimento e a sua transformação em novas tecnologias produtivas, contribuindo para a competitividade empresarial e dos espaços regionais em um mundo globalizado. Em virtude da relevância do assunto, desenvolveu-se este artigo com o objetivo de identifi car a prática das relações entre o governo, as universidades e as empresas cearenses no tocante à inovação tecnológica. A metodologia da pesquisa é de natureza qualitativa, com caráter exploratório e qualitativo. Os dados foram coletados através da pesquisa documental e de entrevistas com atores representativos da inovação do Estado, selecionados por conveniência e acessibilidade. As informações foram tratadas pela análise de conteúdo, revelando que existem diferenças entre universidades e empresas quanto aos motivos para a produção de conhecimento, prazos de execução de projetos e fi nalidade do conhecimento pesquisado. Contudo, os ganhos potenciais associados à cooperação para as partes envolvidas e para o Estado criam oportunidades reais para o desenvolvimento da relação entre esses agentes. Porém, existe a necessidade do Governo exercer um papel mais efetivo na articulação desses atores, defi nir claramente os setores estratégicos para inovação, promover a Lei de Inovação no Ceará e adotar outras medidas específi cas identifi cadas para o incentivo à inovação.
The environment consists of the interaction between the physical, biotic, and anthropic means. As this interaction is dynamic, environmental characteristics tend to change naturally over time, requiring continuous monitoring. In this scenario, the internet of things (IoT), together with traditional sensor networks, allows for the monitoring of various environmental aspects such as air, water, atmospheric, and soil conditions, and sending data to different users and remote applications. This paper proposes a Standard-based Internet of Things Platform and Data Flow Modeling for Smart Environmental Monitoring. The platform consists of an IoT network based on the IEEE 1451 standard which has the network capable application processor (NCAP) node (coordinator) and multiple wireless transducers interface module (WTIM) nodes. A WTIM node consists of one or more transducers, a data transfer interface and a processing unit. Thus, with the developed network, it is possible to collect environmental data at different points within a city landscape, to perform analysis of the communication distance between the WTIM nodes, and monitor the number of bytes transferred according to each network node. In addition, a dynamic model of data flow is proposed where the performance of the NCAP and WTIM nodes are described through state variables, relating directly to the information exchange dynamics between the communicating nodes in the mesh network. The modeling results showed stability in the network. Such stability means that the network has capacity of preserve its flow of information, for a long period of time, without loss frames or packets due to congestion.
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