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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha : |
21/04/2017 |
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Actualizado : |
05/10/2017 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Autor : |
BERETTA, A.; CARRASCO-LETELIER, L. |
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Afiliación : |
ANDRES NICOLAS BERETTA BLANCO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; LEONIDAS CARRASCO-LETELIER, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
USLE/RUSLE K-factors allocated through a linear mixed model for Uruguayan soils: resarch note. |
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Fecha de publicación : |
2017 |
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Fuente / Imprenta : |
Ciencia e Investigación Agraria v. 44, n.1 ,p. 100-112, 2017. |
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DOI : |
10.7764/rcia.v44i1.1622 |
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Idioma : |
Español |
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Notas : |
Article history: Received June 06, 2016.// Accepted January 17, 2017 |
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Contenido : |
Abstract: Soil erosion byrainfall is a process that demands management, both for the prevention of excessive soil erosion
and for the protection of the quality of freshwater bodies. Erosion coefficients (K-factors) of the
universal soil loss equation (USLE)/revised USLE (RUSLE) model were assigned to 99 mapped
Uruguayan soil types at 1:1,000,000 scale. This work developed a linear mixed model (LMM)
with 79 soils with assigned K-factors, in which the following variables were considered: soil
taxonomy, chemical composition, and parent material. The developed LMM had an R2=0.86,
in which the soil taxonomy (p<0.0001), parent material (p=0.0174), clay (p=0.0005) and sand
(p=0.017) contents had significant statistical effects. The prediction capacity of this model
was assessed with 10 soils not previously used in development of the LMM with assigned
K-factors. The prediction assessment had an R2=0.84 and a mean error of 9.08% of the mean
K-factor value. The LMM developed was used for the allocation of K-factors to soils mapped
at a 1:20,000-resolution. Thus, the use of LMM increased the soil area with assigned K-factors
from 111,822 km2 (at a scale of 1:1,000,000) to 174,132 km2 (1:20,000). |
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Palabras claves : |
EROSIÓN DEL SUELO; PARENT MATERIAL; SOIL CHEMISTRY; SOIL CLASSIFICATION; SOIL TEXTURE. |
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Thesagro : |
CLASIFICACIÓN DE SUELOS; QUIMICA DEL SUELO; TEXTURA DEL SUELO; URUGUAY. |
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Asunto categoría : |
P32 Clasificación y génesis del suelo |
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Marc : |
LEADER 02070naa a2200265 a 4500
001 1057111
005 2017-10-05
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
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100 1 $aBERETTA, A.
245 $aUSLE/RUSLE K-factors allocated through a linear mixed model for Uruguayan soils$bresarch note.$h[electronic resource]
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500 $aArticle history: Received June 06, 2016.// Accepted January 17, 2017
520 $aAbstract: Soil erosion byrainfall is a process that demands management, both for the prevention of excessive soil erosion and for the protection of the quality of freshwater bodies. Erosion coefficients (K-factors) of the universal soil loss equation (USLE)/revised USLE (RUSLE) model were assigned to 99 mapped Uruguayan soil types at 1:1,000,000 scale. This work developed a linear mixed model (LMM) with 79 soils with assigned K-factors, in which the following variables were considered: soil taxonomy, chemical composition, and parent material. The developed LMM had an R2=0.86, in which the soil taxonomy (p<0.0001), parent material (p=0.0174), clay (p=0.0005) and sand (p=0.017) contents had significant statistical effects. The prediction capacity of this model was assessed with 10 soils not previously used in development of the LMM with assigned K-factors. The prediction assessment had an R2=0.84 and a mean error of 9.08% of the mean K-factor value. The LMM developed was used for the allocation of K-factors to soils mapped at a 1:20,000-resolution. Thus, the use of LMM increased the soil area with assigned K-factors from 111,822 km2 (at a scale of 1:1,000,000) to 174,132 km2 (1:20,000).
650 $aCLASIFICACIÓN DE SUELOS
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650 $aURUGUAY
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Volumen
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Estado
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas. |
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Fecha actual : |
03/07/2023 |
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Actualizado : |
03/07/2023 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Agropecuarias |
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Autor : |
CAPURRO, M.C.; MARTINS, E.; SAITO, A.; GARCIA, C.; GRASSO, R.; ROEL, A.; CAL, A.; CESAN, A. |
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Afiliación : |
MARIA CRISTINA CAPURRO BAZZANO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JUAN EDUARDO MARTINS OLIVERA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; AKIRA SAITO BURGUEÑO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; CLAUDIO CESAR GARCIA GALLARRETA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; RAFAEL GILLSON GRASSO RODRIGUEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ALVARO ROEL DELLAZOPPA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ADRIAN TABARE CAL ALVAREZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ARIEL ESTEBAN CESAN LOPEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
El Internet de las cosas: su uso en la experimentación y el sector agronómico. |
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Complemento del título : |
Sustentabilidad. |
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Fecha de publicación : |
2023 |
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Fuente / Imprenta : |
Revista INIA Uruguay, Junio 2023, no.73, p.69-74. |
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Serie : |
(Revista INIA; 73). |
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ISSN : |
1510-9011 |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
Uno de los desafíos de los sistemas agropecuarios es la producción de alimentos de forma sostenible. La agricultura inteligente o "smart farming" ofrece un camino
hacia la sostenibilidad a través del uso de la tecnología. Comprende el uso de tecnologías de información y comunicación (TIC) para la gestión agrícola, el internet de las cosas (IoT), la robótica, análisis de "big data", computación en la nube y la inteligencia artificial (IA). |
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Palabras claves : |
Agricultura inteligente; ÁREA DE RECURSOS NATURALES, PRODUCCIÓN Y AMBIENTE - INIA; Digitalización de la agricultura; Internet de las cosas (IoT); SISTEMA AGRÍCOLA-GANADERO - INIA; SISTEMA ARROZ-GANADERÍA - INIA; SISTEMA VEGETAL INTENSIVO - INIA; SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL - INIA; TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN - INIA; Tecnologías de la información y la comunicación (TIC). |
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Asunto categoría : |
-- |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/17267/1/Revista-INIA-73-junio-2023-18.pdf
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Marc : |
LEADER 01633naa a2200349 a 4500
001 1064234
005 2023-07-03
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022 $a1510-9011
100 1 $aCAPURRO, M.C.
245 $aEl Internet de las cosas$bsu uso en la experimentación y el sector agronómico.$h[electronic resource]
260 $c2023
490 $a(Revista INIA; 73).
520 $aUno de los desafíos de los sistemas agropecuarios es la producción de alimentos de forma sostenible. La agricultura inteligente o "smart farming" ofrece un camino hacia la sostenibilidad a través del uso de la tecnología. Comprende el uso de tecnologías de información y comunicación (TIC) para la gestión agrícola, el internet de las cosas (IoT), la robótica, análisis de "big data", computación en la nube y la inteligencia artificial (IA).
653 $aAgricultura inteligente
653 $aÁREA DE RECURSOS NATURALES, PRODUCCIÓN Y AMBIENTE - INIA
653 $aDigitalización de la agricultura
653 $aInternet de las cosas (IoT)
653 $aSISTEMA AGRÍCOLA-GANADERO - INIA
653 $aSISTEMA ARROZ-GANADERÍA - INIA
653 $aSISTEMA VEGETAL INTENSIVO - INIA
653 $aSISTEMAS DE INFORMACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL - INIA
653 $aTECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN - INIA
653 $aTecnologías de la información y la comunicación (TIC)
700 1 $aMARTINS, E.
700 1 $aSAITO, A.
700 1 $aGARCIA, C.
700 1 $aGRASSO, R.
700 1 $aROEL, A.
700 1 $aCAL, A.
700 1 $aCESAN, A.
773 $tRevista INIA Uruguay, Junio 2023, no.73, p.69-74.
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INIA Las Brujas (LB) |
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