[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122595-pt":3,"doc-seo-122595-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":90},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},122595,4398046703435,"Jiven","",32,"Pesquisa e Relatórios","Modelos de machine learning aplicados na estimação da evapotranspiração de referência do Planalto Ocidental Paulista - Resumo e análise de desempenho","A evapotranspiração depende da interação entre variáveis meteorológicas (radiação solar, temperatura do ar, precipitação, umidade relativa e velocidade do vento) e das condições fitossanitárias das culturas. A obtenção de medidas confiáveis é onerosa, devido aos custos de implantação e à operação/manutenção de técnicas micrometeorológicas. O trabalho modela a evapotranspiração de referência (ETo) com machine learning usando dados de 30 estações automáticas do Planalto Ocidental Paulista (2013–2017), comparando modelos e evidenciando melhor desempenho do EToMLP.","Nativa, Sinop, v. 10, n. 4, p. 506-515, 2022.  \nPesquisas Agrárias e Ambientais  \n[https://doi.org/10.31413/nativa.v10i4.13922](https://doi.org/10.31413/nativa.v10i4.13922) ISSN: 2318-7670  \nModelos de machine learning aplicados na estimação da evapotranspiraçãode referência do Planalto Ocidental Paulista  \nMaurício Bruno Prado da SILVA1, Valter Cesar DE SOUZA1, Caroline Pires CREMASCO1*, Marcus Vinícius Contes CALÇA1, Cícero Manoel DOS SANTOS2, Camila Pires CREMASCO1, Luís Roberto Almeida GABRIEL FILHO1, Sergio Augusto RODRIGUES1, João Francisco ESCOBEDO1  \n15Programa de Pós Graduação em Engenharia Agrícola, Universidade Estadual Paulista, Botucatu, SP, Brasil.  \n2Universidade Federal do Pará, Belém, PA, Brasil.  \n*E-mail: [caroline.cresmasco@unesp.br](caroline.cresmasco@unesp.br)  \n(ORCID: 0000-0001-5817-1409, 0000-0001-5103-9771, 0000-0002-9157-4653, 0000-0002-5685-3980, 0000-0002-6850-9757, 0000-0003-2465-1361, 0000-0002-7269-2806, 0000-0002-2091-2141, 0000-0002-8196-4447)  \nSubmetido em 02/06/2022; Aceito em 01/11/2022; Publicado em 16/11/2022 .  \nRESUMO: A evapotranspiração depende da interação entre variáveis meteorológicas (radiação solar, temperatura do ar, precipitação, umidade relativa do ar e velocidade do vento) e condições fitossanitárias das culturas agrícolas. É complexo construir medidas confiáveis de evapotranspiração devido aos elevados custos para implantação de técnicas micrometeorológicas, além de dificuldades na operação e manutenção dos equipamentos necessários. O propósito desta pesquisa foi modelar a evapotranspiração de referência (ETo) por meio de técnicas de machine learning em dados climáticos de 30 estações meteorológicas automáticas do Planalto Ocidental Paulista, Estado de São Paulo, Brasil, no período de 2013-2017. Uma comparação do desempenho estatístico entre as técnicas utilizadas foi realizada onde constatou-se melhor desempenho do modelo EToMLP4 (rRMSE = 0.62%), seguido por EToANFIS4 (rRMSE = 0.75%), EToSVM4 (rRMSE = 1.19%) e EToGRNN4 (rRMSE = 11.05%) . Medidas de performance da base de validação evidenciam que osmodelos propostos são aptos à estimativa da evapotranspiração de referência com destaque para a técnica MPL. Palavras-chave: evapotranspiração; modelagem matemática; aprendizagem de máquina.  \nMachine learning models applied in the estimation of reference evapotranspiration  \nfrom the Western Plateau of Paulista  \nABSTRACT: Evapotranspiration depends on the interaction between meteorological variables (solar radiation, air temperature, precipitation, relative humidity and wind speed) and phytosanitary conditions of agricultural crops. It is complex to build reliable evapotranspiration measurements due to the high costs of implementing micrometeorological techniques, in addition to difficulties in the operation and maintenance of the necessary equipment. The purpose of this research was to model the reference evapotranspiration through machine learning techniques in climatic data from 30 automatic weather stations in the Planalto Ocidental Paulista, State of São Paulo, Brazil, in the period 2013-2017. A comparison of the statistical performance between the techniques used was carried out, where the best performance of the EToMLP4 model (rRMSE = 0.62%), followed by EToANFIS4 (rRMSE = 0.75%), EToSVM4 (rRMSE = 1.19%) and EToGRNN4 (rRMSE = 11.05 %). Performance measures of the validation base show that the proposed models are able to estimate the reference evapotranspiration, with emphasis on the MPL technique.  \nKeywords: evapotranspiration; modeling; machine learning.  \n1. INTRODUÇÃO  \nA evapotranspiração (ET) é uma característica bastante importante para a gestão eficiente da irrigação, sendo que aestimação de medidas precisa deste fenômeno é essencial para a gestão de recursos hídricos, planejamento da irrigaçãoe produção das culturas. Contudo, a ET é um fenômeno multidimensional que depende da interação entre as variáveis meteorológicas (radiação solar, temperatura do ar, precipi","cbCair7OPCurptA1","https://ap.wps.com/l/cbCair7OPCurptA1","pdf",743763,1,10,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Introdução\n## Contexto e relevância da ETo\n## Método FAO Penman-Monteith (EToFAO-56)\n## Métodos tradicionais e aplicações na literatura\n## Aprendizado de Máquina e outras abordagens","[{\"question\":\"Por que a evapotranspiração de referência (ETo) é importante para a gestão da irrigação?\",\"answer\":\"A ETo sustenta a gestão eficiente da irrigação, pois sua estimativa precisa apoia o planejamento da irrigação e a produção das culturas.\"},{\"question\":\"Quais variáveis foram consideradas para modelar a evapotranspiração de referência?\",\"answer\":\"O estudo considera variáveis meteorológicas como radiação solar, temperatura do ar, precipitação, umidade relativa do ar e velocidade do vento.\"},{\"question\":\"Quais técnicas de machine learning apresentaram melhor desempenho no estudo?\",\"answer\":\"O melhor desempenho foi do EToMLP4 (rRMSE = 0.62%), seguido por EToANFIS4 (0.75%), EToSVM4 (1.19%) e EToGRNN4 (11.05%).\"}]","Modelos de machine learning aplicados na estimação da evapotranspiração de referência do Planalto Ocidental Paulista - 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