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Software para predição da qualidade fisiológica de sementes de espécies agrícolas

Processo: 16/13126-0
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de dezembro de 2016 - 30 de novembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
Pesquisador responsável:Maria Márcia Pereira Sartori
Beneficiário:Maria Márcia Pereira Sartori
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
Pesq. associados:Edvaldo Aparecido Amaral da Silva ; Renato Fernandes Cantão
Bolsa(s) vinculada(s):17/08004-6 - Qualidade fisiológica de sementes de espécies agrícolas, BP.TT
16/24950-6 - Qualidade fisiológica de sementes de espécies agrícolas, BP.TT
Assunto(s):Germinação de sementes  Longevidade de sementes  

Resumo

A modelagem matemática consiste na arte (ou tentativa) de se descrever matematicamente um fenômeno. Muitos problemas práticos podem ser resolvidos utilizando-se modelos matemáticos e inúmeras vezes, as situações são muito diferentes, mas a abordagem e a filosofia subjacentes são as mesmas. A germinação e longevidade de sementes apresentam comportamento sigmoidal, no entanto, esse comportamento é dependente das condições ambientais de umidade relativa e temperatura, assim podem ser avaliados por diferentes funções do tipo Boltzmann, Gomperz, Weibull ou logísticas. Como as variáveis de longevidade e germinação são binárias a maneira adequada de ajustar um modelo é pelas probabilidades, com funções de ligações específicas logit, probit ou complemento log log, sendo estas aplicadas conforme a função definida pelo ajuste do comportamento dos dados originais. Assim o objetivo deste projeto é avaliar os diferentes modelos matemáticos para predizer a germinação e longevidade de sementes de: milho e soja e elaborar um software, de fácil manuseio, que permita otimizar a escolha da função a ser utilizada, determinado de forma detalhada e rápida os parâmetros úteis desses fenômenos. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE FARIA, RUTE QUELVIA; DOS SANTOS, AMANDA RITHIELI PEREIRA; GARIEPY, YVAN; DA SILVA, EDVALDO APARECIDO AMARAL; SARTORI, MARIA MARCIA PEREIRA; RAGHAVAN, VIJAYA. Optimization of the process of drying of corn seeds with the use of microwaves. Drying Technology, NOV 2019. Citações Web of Science: 0.
PEREIRA DOS SANTOS, AMANDA RITHIELI; DE FARIA, RUTE QUELVIA; AMORIM, DEOCLECIO JARDIM; RETAMEIRO GIANDONI, VALERIA CRISTINA; AMARAL DA SILVA, EDVALDO APARECIDO; PEREIRA SARTORI, MARIA MARCIA. Cauchy, Cauchy-Santos-Sartori-Faria, Logit, and Probit Functions for Estimating Seed Longevity in Soybean. AGRONOMY JOURNAL, v. 111, n. 6, p. 2929-2939, NOV-DEC 2019. Citações Web of Science: 1.

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