Assessing Rainfall Erosivity with Artificial Neural Networks for the Ribeira Valley, Brazil
المؤلفون المشاركون
Iori, Piero
Bendini, Hugo N.
Silva, Reginald B.
Armesto, Cecilia
المصدر
International Journal of Agronomy
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2010-08-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Soil loss is one of the main causes of pauperization and alteration of agricultural soil properties.
Various empirical models (e.g., USLE) are used to predict soil losses from climate variables which in general have to be derived from spatial interpolation of point measurements.
Alternatively, Artificial Neural Networks may be used as a powerful option to obtain site-specific climate data from independent factors.
This study aimed to develop an artificial neural network to estimate rainfall erosivity in the Ribeira Valley and Coastal region of the State of São Paulo.
In the development of the Artificial Neural Networks the input variables were latitude, longitude, and annual rainfall and a mathematical equation of the activation function for use in the study area as the output variable.
It was found among other things that the Artificial Neural Networks can be used in the interpolation of rainfall erosivity values for the Ribeira Valley and Coastal region of the State of São Paulo to a satisfactory degree of precision in the estimation of erosion.
The equation performance has been demonstrated by comparison with the mathematical equation of the activation function adjusted to the specific conditions of the study area.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Silva, Reginald B.& Iori, Piero& Armesto, Cecilia& Bendini, Hugo N.. 2010. Assessing Rainfall Erosivity with Artificial Neural Networks for the Ribeira Valley, Brazil. International Journal of Agronomy،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466235
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Silva, Reginald B.…[et al.]. Assessing Rainfall Erosivity with Artificial Neural Networks for the Ribeira Valley, Brazil. International Journal of Agronomy No. 2010 (2010), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466235
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Silva, Reginald B.& Iori, Piero& Armesto, Cecilia& Bendini, Hugo N.. Assessing Rainfall Erosivity with Artificial Neural Networks for the Ribeira Valley, Brazil. International Journal of Agronomy. 2010. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466235
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-466235
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر