Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Vicentini, Maria Elisa | - |
Autor(es): dc.creator | da Silva, Paulo Alexandre | - |
Autor(es): dc.creator | Canteral, Kleve Freddy Ferreira | - |
Autor(es): dc.creator | De Lucena, Wanderson Benerval | - |
Autor(es): dc.creator | de Moraes, Mario Luiz Teixeira | - |
Autor(es): dc.creator | Montanari, Rafael | - |
Autor(es): dc.creator | Filho, Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira | - |
Autor(es): dc.creator | Peruzzi, Nelson José | - |
Autor(es): dc.creator | La Scala, Newton | - |
Autor(es): dc.creator | De Souza Rolim, Glauco | - |
Autor(es): dc.creator | Panosso, Alan Rodrigo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:59:29Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:59:29Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/s10661-023-11679-8 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/300901 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/300901 | - |
Descrição: dc.description | The purpose of this study was to estimate the temporal variability of CO2 emission (FCO2) from O2 influx into the soil (FO2) in a reforested area with native vegetation in the Brazilian Cerrado, as well as to understand the dynamics of soil respiration in this ecosystem. The database is composed of soil respiration data, agroclimatic variables, improved vegetation index (EVI), and soil attributes used to train machine learning algorithms: artificial neural network (ANN) and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The predictive performance was evaluated based on the mean absolute error (MEA), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), agreement index (d), confidence coefficient (c), and coefficient of determination (R 2). The best estimation results for validation were FCO2 with multilayer perceptron neural network (MLP) (R 2 = 0.53, RMSE = 0.967 µmol m−2 s−1) and radial basis function neural network (RBF) (R 2 = 0.54, RMSE = 0.884 µmol m−2 s−1) and FO2 with MLP (R 2 = 0.45, RMSE = 0.093 mg m−2 s−1) and RBF (R 2 = 0.74, 0.079 mg m−2 s−1). Soil temperature and macroporosity are important predictors of FCO2 and FO2. The best combination of variables for training the ANFIS was selected based on trial and error. The results were as follows: FCO2 (R 2 = 16) and FO2 (R 2 = 29). In all models, FCO2 outperformed FO2. A primary factor analysis was performed, and FCO2 and FO2 correlated best with the weather and soil attributes, respectively. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Department Engineering and Exact Sciences School of Agricultural and Veterinarian Sciences São Paulo State University (FCAV/UNESP), Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane S/N | - |
Descrição: dc.description | Department of Phytotecnics Faculty of Engineer (FEIS/UNESP), Avenida Brasil–Centro | - |
Descrição: dc.description | Department of Phytosanity Rural Engineering and Soils Faculty of Engineer (FEIS/UNESP), Avenida Brasil–Centro | - |
Descrição: dc.description | Department Engineering and Exact Sciences School of Agricultural and Veterinarian Sciences São Paulo State University (FCAV/UNESP), Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane S/N | - |
Descrição: dc.description | Department of Phytotecnics Faculty of Engineer (FEIS/UNESP), Avenida Brasil–Centro | - |
Descrição: dc.description | Department of Phytosanity Rural Engineering and Soils Faculty of Engineer (FEIS/UNESP), Avenida Brasil–Centro | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2016/03861-5 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: Code 001 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Environmental Monitoring and Assessment | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Oxygen influx | - |
Palavras-chave: dc.subject | Reforestation, Tropical ecosystems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Soil CO2 emission | - |
Título: dc.title | Artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference systems for prediction of soil respiration in forested areas southern Brazil | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: