Avaliação de variáveis climatológicas da cidade de Uberlândia (MG) por meio da análise de componentes principais

Prado, Bruna Queiroz de Melo; Fernandes, Heverton Rodrigues; Araújo, Tatiane Gomes; Laia, Guilherme Alvarenga; Biase, Nádia Giaretta

doi:10.1590/s1413-41522016147040

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“…The Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba is located in the soybean Macroregion 3 (MR3), together with anothers localities in the states of Mato Grosso do Sul (Centro-Norte), Góias (Southwest, South, Southeast and East), São Paulo (North), besides the Vale do Rio Grande, in Minas Gerais (EMBRAPA, 2018). The city of Uberlândia-MG is very promising in the agricultural scenario, since it presents a regional and national infrastructure of services and telecommunications (BERNARDES;FERREIRA, 2013), as well as favorable conditions of cultivation for this legume, such as: regular rainfall distribution, with low declivity and soil fertility that can be corrected chemically (PRADO et al, 2016).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Adaptability and stability of soybean cultivars in four sowing seasons

et al. 2019

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In recent decades, the expansion of soybean production in Brazil has been observed. This advance was motivated by the search of environments with better cultivation conditions, as well as the development of genotypes with wide adaptation. The diversity of "environments" hinders the process of selection and recommendation of cultivars, since the productive potential of a cultivar is given as a function of the sum of the genotype effect, the environment and the interaction between the latter two (G x E). In the case of this G x E interaction, regional studies are necessary in order to detail the differential behavior of the cultivars. Thus, the objective of this work was to evaluate the genotype interaction by environments, adaptability and phenotypic stability for grain yield, of fifteen soybean cultivars, in four sowing seasons, in order to identify cultivars that combine high productive potential, predictability of behavior and adaptation to the edaphoclimatic conditions of Uberlândia-MG. The trials were conducted at the Experimental Farm Capim Branco, in Uberlândia-MG. Fifteen soybean cultivars were evaluated in four sowing seasons (October 23, 2016, November 19, 2016, December 10, 2016 and January 14, 2017), in relation to grain yield. The experimental design was of randomized complete blocks, with three replications, in each season. Data were submitted to individual and joint analyzes. The G x E interaction was decomposed by the method proposed by Cruz and Castoldi (1991). The differential behavior of the genotypes was detailed by the adaptability and phenotypic stability by the methods of Eberhart and Russell (1966), Lin and Binns (1988) modified by Carneiro (1998), AMMI and Centroid. By the analysis of joint variance, it was observed the existence of the cultivar interaction by sowing times (C x E), for the grain yield trait, at the 5 % probability level by the F test. The C x E was predominantly complex in nature. The cultivar CD 2737 RR presented satisfactory results for the four sowing seasons in Uberlândia-MG, with high grain yield and predictability of behavior, by the evaluated methods. The cultivar NS 6909 IPRO was classified into favorable environments by the methods of Eberhart and Russell (1966) and Lin and Binns (1988) modified by Carneiro (1998). Considering Lin and Binns (1988) modified by Carneiro (1998) and Centroid the cultivar that is also classified for this cultivation condition is UFUS 8301. By AMMI, UFUS 7415, CD 2737 RR and UFUS Milionária are considered stable and adaptable.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Adaptability and stability of soybean cultivars in four sowing seasons

et al. 2019

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“…Técnicas de análise multivariada e geoestatística têm sido amplamente utilizadas na análise de séries climáticas com o intuito de reduzir a dimensão do conjunto de dados e facilitar a sua interpretação. Os estudos feitos por Melo Jr et al, (2006), Grimm, (2011), Nogueira et al, (2014), Cera e Ferraz, (2015), Santos et al, (2016) e Prado et al, (2016), utilizaram a análise de componentes principais (ACP), no entanto os trabalhos de Oliveira et al, (2014), Santos et al, (2014) e Nascimento et al, (2015) fizeram uso de análise fatorial em componentes principais. Já para a determinação de regiões homogêneas de precipitação, Melo Jr et al, (2006), Santos et al, (2014), Araújo et al, (2015) e Pansera et al, (2015) utilizaram a análise de agrupamento com o método hierárquico de Ward.…”

Section: Introductionunclassified

“…Para realizar uma avaliação sobre a alteração do bioma Cerrado do Estado do Maranhão decorrente de implantação do cultivo ostensivo da soja, Nogueira et al (2014) utilizaram a ACP para investigação concernente à alterações da razão de mistura (relação da umidade relativa e da pressão de vapor) com a mudança do uso da terra na cidade de Chapadinha -MA. A mesma técnica foi utilizada por Prado et al (2016) para o estudo do comportamento climático da cidade de Uberlândia (MG), por meio da análise mensal dos elementos atmosféricos (temperatura, umidade relativa do ar, amplitude térmica, precipitação) no período de 2008 a 2012.…”

Section: Introductionunclassified

Determinação De Regiões Homogêneas De Precipitação Pluviométrica No Estado Do Paraná Por Meio De Técnicas De Análise Multivariada E Geoestatística

Gebert

Kist

Filho

2018

ABClima

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Tendo em vista a importância regional da precipitação pluviométrica como variável climática que mais impacta as principais atividades humanas, este trabalho objetivou identificar e determinar regiões homogêneas dos padrões pluviométricos no Estado do Paraná. Para tanto, utilizou-se técnicas multivariadas de análise de componentes principais e análise de agrupamento, bem como métodos geoestatísticos para espacialização de séries pluviométricas georreferenciadas de 49 estações meteorológicas distribuídas pelo Paraná, no período de 1980 a 2009, Os dois primeiros componentes principais explicaram 86,74% da variância total dos dados. O primeiro componente apresentou correlações mais fortes com os meses de abril a novembro, caracterizando um período menos chuvoso. O segundo componente, incluindo os meses de dezembro a março, evidenciou um período mais chuvoso no Paraná. Três regiões homogêneas em relação à variabilidade pluviométrica foram definidas: uma região mais ao leste do Estado, uma região a sudoeste e uma terceira região compreendendo as demais localidades do Estado.

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“…Os resultados obtidos na análise exploratória de dados indicaram que as variáveis climáticas Tmax, Tmin, Ho, H, UR e U2 tem mais influência e efeito direto sobre os processos de evapotranspiração, quando combinadas. Esses resultados foram também constatados por outros pesquisadores em seus trabalhos (Mohan & Arumugam, 1996;Ikudayisi & Adeyerno, 2016;Melo Prado, 2016).…”

Section: Análise Exploratória Dos Dados Meteorológicosunclassified

Estimativa da evapotranspiração de referência do Planalto Paulista por meio de regressões múltiplas com dados ausentes estimados via análise de componentes principais

Escobedo

Souza²,

Cremasco³

et al. 2022

RSD

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A evapotranspiração é um fenômeno físico que promove a complexa transferência de água para a atmosfera por meio da relação entre o balanço hídrico climatológico, evaporação da água da superfície e transpiração das culturas agrícolas. É um parâmetro importante para otimização da gestão de recursos hídricos e planejamento da irrigação. Obter medidas confiáveis de evapotranspiração é uma tarefa complexa, pois depende de variáveis não disponíveis em algumas localidades. O objetivo deste trabalho foi aplicar a técnica multivariada de Análise de Componentes Principais para preenchimento de dados faltantes e propor modelos mais simples na estimação da evapotranspiração de referência para o Planalto Ocidental Paulista, comparando-os com o modelo de Penman-Monteith. Foi aplicado um procedimento baseado na Análise de Componente Principais para reconstrução da base de dados meteorológicos do período de 2013 a 2017 de 30 estações meteorológicas automáticas do Planalto Ocidental Paulista, localizado a noroeste do Estado de São Paulo, Brasil. Posteriormente foi realizada uma análise exploratória das variáveis climáticas para verificar o agrupamento de variáveis climáticas mais relevantes nos processos físicos da evapotranspiração. Esses agrupamentos foram a base para a construção de diferentes modelos de estimação da evapotranspiração de referência por meio de Regressões Múltiplas. Os resultados mostraram os melhores desempenhos dos modelos EToRLM4 (rRMSE = 5,23%) e EToRNLM4 (rRMSE = 6,39%). Os valores dos indicativos estatísticos da base de validação de RLM4 e RNLM4 indicam que ambos os modelos de regressões múltiplas podem ser utilizados na estimativa da evapotranspiração de referência.

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Avaliação de variáveis climatológicas da cidade de Uberlândia (MG) por meio da análise de componentes principais

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Adaptability and stability of soybean cultivars in four sowing seasons

Adaptability and stability of soybean cultivars in four sowing seasons

Determinação De Regiões Homogêneas De Precipitação Pluviométrica No Estado Do Paraná Por Meio De Técnicas De Análise Multivariada E Geoestatística

Estimativa da evapotranspiração de referência do Planalto Paulista por meio de regressões múltiplas com dados ausentes estimados via análise de componentes principais

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