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| Registros recuperados : 11 | |
| 6. |  | SILVA, A. G. da; PIRES, R.; MORÃES, E. B. de; OLIVEIRA, A. C. B. de.; CARVALHO, C. G. P. de. Desempenho de híbridos de girassol em espaçamentos reduzidos. Semina: Ciências Agrárias, Londrina, v. 30, n. 1, p. 31-38, jan./mar. 2009.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 7. | | PORTO, W.S.; CARVALHO, C.G.P.de; PINTO, R.J.B.; OLIVEIRA, M.F.de; OLIVEIRA, A.C.B.de. Evaluation of sunflower cultivars for central Brazil. Scientia Agricola, Piracicaba, v.65, n.2, p.139-144, mar./abr. 2008.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 8. | | GRUNVALD, A. K.; CARVALHO, C. G. P. de; LEITE, R. S.; MANDARINO, J. M. G.; ANDRADE, C. A. de B.; SCAPIM, C. A. Predicting the oil contents in sunflower genotype seeds using near-infrared reflectance (NIR) spectroscopy. Acta Scientiarum. Agronomy, Maringá, PR, v. 36, n. 2, p. 233-237, abr./jun. 2014.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 9. | | ROSSATO, R.; PRETE, C. E. C.; CASTRO, C. de; TOMM, G. O.; LEITE, R. S.; MANDARINO, J. M. G.; ARAÚJO, P. M. de; CARVALHO, C. G. P. de. Predicting rapeseed oil content with near-infrared spectroscopy. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 12, p. 1601-1604, dez. 2013.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 10. | | TOLEDO, J. F. F. de; CARVALHO, C. G. P. de; ARIAS, C. A. A.; ALMEIDA, L. A. de; BROGIN, R. L>; OLIVEIRA, M. F. de; MOREIRA, J. U.V.; RIBEIRO, A. S.; HIROMOTO, D. M. Genotype and environment interaction on soybean yield in Mato Grosso State, Brazil. Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasilia, v. 41, n. 5, p. 785-791, maio, 2006.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 11. | | LIMA, W.F.; PIPOLO, A.E.; MOREIRA, J.U.V.; CARVALHO, C.G.P.de; PRETE, C.E.C.; ARIAS, C.A.A.; OLIVEIRA, M.F.de; SOUZA, G.E.de; TOLEDO, J.F.F.de. Interação genótipo-ambiente de soja convencional e transgênica resistente a glifosato, no Estado do Paraná. Pesquisa Agropecuaria Brasileira, v.43, n.6, p.729-736, jun. 2008.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| Registros recuperados : 11 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
29/03/2023 |
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Data da última atualização: |
29/03/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BACK, A. J.; SOUSA, G. S.; GALATTO, S. L.; PEREIRA, J. R. |
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Título: |
Análise de vazões máximas do Rio Mãe Luzia, Forquilhinha, Santa Catarina. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO NACIONAL DE DESASTRES (END), 3., 2023, Niterói, RJ. Anais... Porto Alegre: ABRH, 2023. p. 1-4. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O estudo de frequências de vazões máximas é uma importante ferramenta para a determinação do dimensionamento de obras hidráulicas, como pontes, barragens e reservatórios. As vazões máximas são utilizadas em diversos estudos como, simulação de eventos extremos, riscos de desastres naturais, rompimento de barragens, estimativa da área de inundação entre outros. No Brasil, a Eletrobrás recomenda a distribuição Gumbel.No entanto nenhuma distribuição pode ser considerada a melhor para todas as situações, e dessa forma, deve-se procurar identificar qual é a distribuição de probabilidade adequada para a estação fluviométrica de forma a obter a estimativa de vazões extremas precisas. Neste sentido, este estudo teve como objetivo analisar as vazões máximas da estação fluviométrica do rio Mãe Luzia, localizado em Forquilhinha Santa Catarina. Neste estudo foram usados os dados diários da estação fluviométrica de Forquilhinha (SC), localizada no Rio Mãe Luzia, com área de drenagem de 526 km². A estação fluviométrica pertence a rede hidrológica da Agência Nacional de Águas (ANA, 2022), código 84820000. A série histórica do período é de 1943 a 2017. Foram ajustadas as distribuições Gumbel (GB), Log-Normal com dois parâmetros (LN2), Log- Normal com três parâmetros (LN3), Pearson III (P3), Log-Pearson III (LP3), e a distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV). Para estimativa dos parâmetros utilizou-se o Método de Momentos (MM), o Método da Máxima Verossimilhança (MV) e método dos L-momentos (LM). Para avaliar a aderência dos dados foram usados os testes de Kolmogorov-Smirnov (KS) e Anderson-Darling ao nível de significância de 5%. Para critério de seleção, além dos testes de aderência foram calculados a raiz do erro quadrático médio - RMSE (Root Mean Square Error), também conhecido como erro padrão de estimativa, o erro absoluto médio (MAE) e o D-index. série de máximas anuais do Rio Mãe Luzia apresentou valores variando de 60,8 a 1.897,1 m³/s, com forte assimetria positiva (Coeficiente de assimetria 2,23). O teste de KS não rejeitou nenhuma distribuição testada, enquanto que o teste de AD, rejeitou 4 (25%) das distribuições testadas. A distribuição GEV com parâmetros estimados pelo método dos L-Momentos foi considerada a melhor e assim foi utilizada para estimativas das vazões com período de retorno de 2 a 1.000 anos. A análise de vazões máximas para a estação de Forquilhinha, corrobora para a tomada de decisão quanto as medidas técnicas necessárias para minimizar riscos quando da ocorrência de eventos extremos. MenosO estudo de frequências de vazões máximas é uma importante ferramenta para a determinação do dimensionamento de obras hidráulicas, como pontes, barragens e reservatórios. As vazões máximas são utilizadas em diversos estudos como, simulação de eventos extremos, riscos de desastres naturais, rompimento de barragens, estimativa da área de inundação entre outros. No Brasil, a Eletrobrás recomenda a distribuição Gumbel.No entanto nenhuma distribuição pode ser considerada a melhor para todas as situações, e dessa forma, deve-se procurar identificar qual é a distribuição de probabilidade adequada para a estação fluviométrica de forma a obter a estimativa de vazões extremas precisas. Neste sentido, este estudo teve como objetivo analisar as vazões máximas da estação fluviométrica do rio Mãe Luzia, localizado em Forquilhinha Santa Catarina. Neste estudo foram usados os dados diários da estação fluviométrica de Forquilhinha (SC), localizada no Rio Mãe Luzia, com área de drenagem de 526 km². A estação fluviométrica pertence a rede hidrológica da Agência Nacional de Águas (ANA, 2022), código 84820000. A série histórica do período é de 1943 a 2017. Foram ajustadas as distribuições Gumbel (GB), Log-Normal com dois parâmetros (LN2), Log- Normal com três parâmetros (LN3), Pearson III (P3), Log-Pearson III (LP3), e a distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV). Para estimativa dos parâmetros utilizou-se o Método de Momentos (MM), o Método da Máxima Verossimilhança (MV) e método dos L... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
eventos extremos; hidrologia; inundação. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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773 $tIn: ENCONTRO NACIONAL DE DESASTRES (END), 3., 2023, Niterói, RJ. Anais... Porto Alegre: ABRH, 2023. p. 1-4.
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