Programming in R and Python applied to agrometeorological modeling

• Grant number: 22/04178-8
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: July 01, 2022
• End date: December 31, 2023
• Field of knowledge: Interdisciplinary Subjects
• Agreement: SEBRAE-SP
• Principal Investigator: Rennan Andres Paloschi
• Grantee: Udo Tersiano Skielka
• CNAE: Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na internet
• Associated research grant: 21/11860-7 - Picsel: a new platform to protect rural farmers against weathering weather via crop insurance: from insurance quotes to claims management, AP.PIPE

Abstract

O bolsista realizará a atualização, organização e depuração da base de dados com as variáveis agrometeorológicas. O banco de dados climático será utilizado como insumo na modelagem por processos. Necessita-se entender a interação entre solo-clima-planta, ou seja, qual o impacto da variável climática em determinado estágio da planta, em certo tipo de solo, e sua consequência para a produtividade. Em conjunto com os demais bolsistas realizará a modelagem para a estimação das produtividades utilizando o sistema DSSAT e modelos de machine learning. Importante ressaltar que na Fase II do PIPE elevar-se-á o grau de complexidade e precisão dos resultados ao utilizar não somente as informações de clima, solo e genética, mas também a integração de dados provenientes de sensores orbitais, para obter séries de produtividades em uma escala de 250x250 m2 (AU)