Analyse und Schätzung der Produktivität des Rizinusbaums: Biodieselproduktion in Abhängigkeit von Regenzeit im Bundesstaat Ceará

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Bol Die vorliegende Arbeit schlägt ein statistisches Modell zur Schätzung der Produktivität (kg/ha) des Rizinusbaums im Bundesstaat Ceará in Abhängigkeit von den Niederschlägen während seines Vegetations- und Reproduktionszyklus vor. Es wurden sieben Gemeinden in der Region "Sertão Central" ausgewählt, da dies die Region ist, in der der Anbau von Rizinus im Bundesstaat Ceará am traditionellsten ist. Es wurden Korrelationskoeffizienten zwischen der Produktivität und verschiedenen Niederschlagsparametern (Gesamtniederschlag, Niederschlag zu Beginn und am Ende des Rizinuszyklus, Dauer der Regenzeit usw.) berechnet. Um den Einfluss lokaler Faktoren wie Bewirtschaftung und Bodentyp zu minimieren, wurden die Variablen Niederschlag und Produktivität normalisiert. Um die Redundanz der ursprünglichen Variablen zu beseitigen, wurde anschließend die Technik der Hauptkomponentenanalyse (HCA) angewendet, wodurch die Anzahl der unabhängigen Variablen von sechs auf zwei reduziert werden konnte. Durch eine multiple Regression der Produktivität mit diesen beiden neuen Variablen wurde ein Modell erstellt, das eine Ernteprognose für die untersuchte Region ermöglichte.

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Die vorliegende Arbeit schlägt ein statistisches Modell zur Schätzung der Produktivität (kg/ha) des Rizinusbaums im Bundesstaat Ceará in Abhängigkeit von den Niederschlägen während seines Vegetations- und Reproduktionszyklus vor. Es wurden sieben Gemeinden in der Region "Sertão Central" ausgewählt, da dies die Region ist, in der der Anbau von Rizinus im Bundesstaat Ceará am traditionellsten ist. Es wurden Korrelationskoeffizienten zwischen der Produktivität und verschiedenen Niederschlagsparametern (Gesamtniederschlag, Niederschlag zu Beginn und am Ende des Rizinuszyklus, Dauer der Regenzeit usw.) berechnet. Um den Einfluss lokaler Faktoren wie Bewirtschaftung und Bodentyp zu minimieren, wurden die Variablen Niederschlag und Produktivität normalisiert. Um die Redundanz der ursprünglichen Variablen zu beseitigen, wurde anschließend die Technik der Hauptkomponentenanalyse (HCA) angewendet, wodurch die Anzahl der unabhängigen Variablen von sechs auf zwei reduziert werden konnte. Durch eine multiple Regression der Produktivität mit diesen beiden neuen Variablen wurde ein Modell erstellt, das eine Ernteprognose für die untersuchte Region ermöglichte.


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Merk Verlag Unser Wissen
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  • 9786209439339
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