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Artigo de periodico
A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates (2023)
Ribeiro, Vitor P; Desuó Neto, Luiz; Marques, Patricia A. A; Achcar, Jorge Alberto ; Junqueira, Adriano M; Chinatto Junior, Adilson W; Junqueira, Cynthia C. M; Maciel, Carlos Dias ; Balestieri, José Antonio P
Fonte: Agronomy. Unidades: EESC, FMRP, ESALQ
Assuntos: BALANÇO HÍDRICO, EVAPOTRANSPIRAÇÃO, INFERÊNCIA BAYESIANA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, IRRIGAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
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ABNT
RIBEIRO, Vitor P et al. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates. Agronomy, v. 13, p. 1-28, 2023Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970. Acesso em: 15 out. 2024.
APA
Ribeiro, V. P., Desuó Neto, L., Marques, P. A. A., Achcar, J. A., Junqueira, A. M., Chinatto Junior, A. W., et al. (2023). A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates. Agronomy, 13, 1-28. doi:10.3390/agronomy13122970
NLM
Ribeiro VP, Desuó Neto L, Marques PAA, Achcar JA, Junqueira AM, Chinatto Junior AW, Junqueira CCM, Maciel CD, Balestieri JAP. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates [Internet]. Agronomy. 2023 ; 13 1-28.[citado 2024 out. 15 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970
Vancouver
Ribeiro VP, Desuó Neto L, Marques PAA, Achcar JA, Junqueira AM, Chinatto Junior AW, Junqueira CCM, Maciel CD, Balestieri JAP. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates [Internet]. Agronomy. 2023 ; 13 1-28.[citado 2024 out. 15 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970
Artigo de periodico
Global sensitivity and uncertainty analysis of a sugarcane model considering the trash blanket effect (2021)
Pereira, Rodolfo Armando de Almeida ; Vianna, Murilo dos Santos; Nassif, Daniel Silveira Pinto; Carvalho, Kássio dos Santos; Marin, Fábio Ricardo
Fonte: European Journal of Agronomy. Unidade: ESALQ
Assuntos: CANA-DE-AÇÚCAR, GENÓTIPOS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SOLOS
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ABNT
PEREIRA, Rodolfo Armando de Almeida et al. Global sensitivity and uncertainty analysis of a sugarcane model considering the trash blanket effect. European Journal of Agronomy, v. 130, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eja.2021.126371. Acesso em: 15 out. 2024.
APA
Pereira, R. A. de A., Vianna, M. dos S., Nassif, D. S. P., Carvalho, K. dos S., & Marin, F. R. (2021). Global sensitivity and uncertainty analysis of a sugarcane model considering the trash blanket effect. European Journal of Agronomy, 130, 1-13. doi:10.1016/j.eja.2021.126371
NLM
Pereira RA de A, Vianna M dos S, Nassif DSP, Carvalho K dos S, Marin FR. Global sensitivity and uncertainty analysis of a sugarcane model considering the trash blanket effect [Internet]. European Journal of Agronomy. 2021 ; 130 1-13.[citado 2024 out. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eja.2021.126371
Vancouver
Pereira RA de A, Vianna M dos S, Nassif DSP, Carvalho K dos S, Marin FR. Global sensitivity and uncertainty analysis of a sugarcane model considering the trash blanket effect [Internet]. European Journal of Agronomy. 2021 ; 130 1-13.[citado 2024 out. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eja.2021.126371
Artigo de periodico
A Stochastic method for crop models: including uncertainty in a sugarcane model (2017)
Marin, Fabio Ricardo; Jones, James W; Boote, Kenneth J
Fonte: Agronomy Journal. Unidade: ESALQ
Assuntos: CANA-DE-AÇÚCAR, CRESCIMENTO VEGETAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PLANTAS CULTIVADAS
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ABNT
MARIN, Fabio Ricardo e JONES, James W e BOOTE, Kenneth J. A Stochastic method for crop models: including uncertainty in a sugarcane model. Agronomy Journal, v. 109, n. 2, p. 483-495, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2134/agronj2016.02.0103. Acesso em: 15 out. 2024.
APA
Marin, F. R., Jones, J. W., & Boote, K. J. (2017). A Stochastic method for crop models: including uncertainty in a sugarcane model. Agronomy Journal, 109( 2), 483-495. doi:10.2134/agronj2016.02.0103
NLM
Marin FR, Jones JW, Boote KJ. A Stochastic method for crop models: including uncertainty in a sugarcane model [Internet]. Agronomy Journal. 2017 ; 109( 2): 483-495.[citado 2024 out. 15 ] Available from: https://doi.org/10.2134/agronj2016.02.0103
Vancouver
Marin FR, Jones JW, Boote KJ. A Stochastic method for crop models: including uncertainty in a sugarcane model [Internet]. Agronomy Journal. 2017 ; 109( 2): 483-495.[citado 2024 out. 15 ] Available from: https://doi.org/10.2134/agronj2016.02.0103
Tese (Livre Docência)
Eficiência de produção da cana-de-açúcar brasileira: estado atual e cenários futuros baseados em simulações multimodelos (2014)
Marin, Fábio Ricardo
Unidade: ESALQ
Assuntos: SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA), MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, MÉTODOS MCMC, CANA-DE-AÇÚCAR (MODELAGEM)
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ABNT
MARIN, Fábio Ricardo. Eficiência de produção da cana-de-açúcar brasileira: estado atual e cenários futuros baseados em simulações multimodelos. 2014. Tese (Livre Docência) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/11/tde-22082014-112751/. Acesso em: 15 out. 2024.
APA
Marin, F. R. (2014). Eficiência de produção da cana-de-açúcar brasileira: estado atual e cenários futuros baseados em simulações multimodelos (Tese (Livre Docência). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/11/tde-22082014-112751/
NLM
Marin FR. Eficiência de produção da cana-de-açúcar brasileira: estado atual e cenários futuros baseados em simulações multimodelos [Internet]. 2014 ;[citado 2024 out. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/11/tde-22082014-112751/
Vancouver
Marin FR. Eficiência de produção da cana-de-açúcar brasileira: estado atual e cenários futuros baseados em simulações multimodelos [Internet]. 2014 ;[citado 2024 out. 15 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/11/tde-22082014-112751/

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