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Use of artificial neural network in the analysis of environmental variables associated to litterfall

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dc.creator Sales Rodrigues Aquino, Priscila
dc.creator Sales Rodrigues, Marcos
dc.creator Oliveira Castro, Renato Vinícius
dc.creator Eloi Nappo, Mauro
dc.date 2016-12-27
dc.date.accessioned 2022-03-21T20:07:48Z
dc.date.available 2022-03-21T20:07:48Z
dc.identifier https://comunicatascientiae.com.br/comunicata/article/view/1172
dc.identifier 10.14295/cs.v7i3.1172
dc.identifier.uri http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/77773
dc.description The objective of this study was to evaluate, with the use of artificial neural networks, the influence of some environmental variables in litterfall. The study was conducted on the gallery forest along ‘Lava-pés’ stream in Goiás State, Brazil where the experimental site (3 ha) was structured in a grid of 60 litterfall traps, with 0.33 m2 each and held 0.65 m above the soil, georeferenced and spaced at intervals of 32 x 32 m. Litterfall was monthly collected from December 2011 to November 2012. All litterfall samples were manually separated into three fractions: leaves (LE), branch bark (BB), and reproductive parts (RP). Relevance of climate , temporal, spatial and phytosociological variables in litterfall deposition were evaluated, through sensitivity analysis provided by the artificial neural network with the best performance. According to the statistical analysis, all variables were significant in the phenomenon, while the variable time (months of the year) was the most important for litterfall in the evaluated area. Artificial neural networks are shown as a powerful tool for litterfall analysis. en-US
dc.description O objetivo do trabalho foi avaliar, por meio de redes neurais artificiais, a influência de algumas variáveis ambientais associadas à deposição de serapilheira. O estudo foi realizado na mata de galeria do córrego Lava-pés (3 ha) em Ipameri, GO, utilizando-se 60 coletores instalados em uma malha regular georreferenciada de 32 x 32 m. A serapilheira foi coletada mensalmente de dezembro de 2011 a novembro de 2012. Todas as amostras foram separadas manualmente nas frações: folhas (FF), ramos (FR - galhos e cascas), e estruturas reprodutivas (FER - flores, frutos e sementes). Avaliou-se a relevância de variáveis climáticas, temporais, espaciais e fitossociológicas na deposição da serapilheira, por meio da análise de sensibilidade fornecida no treinamento da rede neural artificial de melhor desempenho. De acordo com a análise estatística realizada, todas as variáveis estudadas foram relevantes no fenômeno estudado, entretanto a variável temporal (meses do ano) foi a mais importante na deposição de serapilheira na área em estudo. As redes neurais artificiais mostram-se como uma potente ferramenta na análise da deposição de serapilheira. pt-BR
dc.format application/pdf
dc.language por
dc.publisher Federal University of Piauí en-US
dc.relation https://comunicatascientiae.com.br/comunicata/article/view/1172/424
dc.source Comunicata Scientiae; Vol. 7 No. 3 (2016); 394-405 en-US
dc.source Comunicata Scientiae; v. 7 n. 3 (2016); 394-405 pt-BR
dc.source 2177-5133
dc.source 2176-9079
dc.subject forest ecosystems en-US
dc.subject gallery forests en-US
dc.subject RNA en-US
dc.subject ecossistemas florestais pt-BR
dc.subject mata-de-galeria pt-BR
dc.subject RNA pt-BR
dc.title Use of artificial neural network in the analysis of environmental variables associated to litterfall en-US
dc.title Uso de redes neurais artificiais na análise de variáveis ambientais associadas à deposição de serapilheira pt-BR
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion


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