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factors of soil formation.
soil conservation service.
最后更新： 2016-03-03
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ratificação do tratado da união europeia: trabalhos preparatórios use the refinement of soil gas analysis as a geological investigative technique
regional development and vocational training: analysis and discussion of the relationship development vocational training:
o direito de reproduzir o material que está sujeito a direitos de autor deve ser obtido a partir dos autores, que devem notificar ao conselho editorial da journal of soil science and plant nutrition.
the right to reproduce material that is subject to copyright must be obtained from the authors, who should notify to the editorial office of journal of soil science and plant nutrition.
o direito de reprodução de algum material está sujeito aos direitos de propriedade literária os quais podem ser obtidos à custa dos autores, que devem notificar o escritório editorial da journal of soil science and plant nutrition.
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burkhard n. and guth j. a., (1981), ’rate of volatilisation of pesticides from soil surfaces; comparison of calculated results with those determined in a laboratory model system’.
burkhard n. and guth j.a., (1981) ‘rate of volatilisation of pesticides from soil surfaces; comparison of calculated results with those determined in a laboratory model system’.
o relatório científico the state of soil in europe, publicado pelo centro comum de investigação da comissão europeia, em colaboração com a agência europeia do ambiente, fornece uma visão exaustiva do estado atual dos conhecimentos sobre recursos do solo e processos de degradação.
the scientific report 'the state of soil in europe' has been published by the european commission's joint research centre, in collaboration with the european environment agency, and provides a comprehensive overview of our present understanding of soil resources and degradation processes.
o manuscrito “machine learning assessments of soil drying for agricultural planning” aborda a modelagem da umidade do solo por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. estes algoritmos de aprendizado de máquina foram alimentados por dados de precipitação e evapotranspiração. os autores descrevem detalhadamente os algoritmos utilizados no estudo. percebo, portanto, que foi apresentado sim, um novo modelo de aprendizado para estimativa da umidade do solo. pelo que me parece, somente dados públicos foram utilizados para tal estudo. esses dados utilizados na alimentação dos algoritmos foram: evapotranspiração e precipitação. para mim, o único problema do estudo, seria em relação aos dados de evapotranspiração. o autor indica que dados como este são facilmente obtidos para qualquer lugar, o que ele (autor) descreve como informações publicamente acessíveis. provavelmente para os estados unidos estes dados sejam modelados para regiões remotas do país e disponibilizados publicamente, contudo para outros países não sei se esta informação valeria. portanto, modelos que se utilizam de informações publicamente acessíveis, teriam que ser revista. o que se percebe é que em condição de umidade atual, ou seja, condição encontrada no campo de umidade foi sim modelada no presente estudo. a precisão visualizada para os dados preditos em relação aos dados observados foram de 88, 93 e 92% para “classification trees”, “k-nearest-neighbors” e “boosted perceptrons”, respectivamente. sabendo que estes valores foram mais elevados quando se introduziu o intervalo de confiança no calculo. não tive capacidade de identificar que “todos os erros caíram dentro do limite de incerteza calculado”. e finalmente, para mim o modelo permite sim, serviços de decisões de suporte sem medidas no campo. porém, o modelo permite tais decisões somente para as condições do local onde foi desenvolvido o estudo, ou seja, urbana, illinois, estados unidos. para outras localidades, acho que há a necessidade da repetição do estudo com as condições climáticas de tal região e daí sim ter uma validação mais completa do modelo.
the manuscript "machine learning assessments of soil drying for agricultural planning" addresses the modeling of soil moisture by means of machine learning algorithms. these machine learning algorithms were fed by rainfall and evapotranspiration data.