Comparação de modelos matemáticos não-lineares empregados na análise de desempenho de sistemas de irrigação Comparison of non-linear models used for evaluating irrigation system performance
Modelos matemáticos não-lineares utilizados na análise de desempenho de sistemas de irrigação foram comparados visando a indicar o que se ajusta melhor aos dados observados em perfis de distribuição da água aplicada na irrigação. Foram considerados quatro modelos de probabilidade (Normal, Log-normal...
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Embrapa Informação Tecnológica
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doaj-f4402ffe86214bc19a6a099fb104371d2020-11-24T23:48:26ZengEmbrapa Informação TecnológicaPesquisa Agropecuária Brasileira0100-204X1678-39212006-06-014161049105210.1590/S0100-204X2006000600022Comparação de modelos matemáticos não-lineares empregados na análise de desempenho de sistemas de irrigação Comparison of non-linear models used for evaluating irrigation system performanceEuzebio Medrado da SilvaJorge Enoch Furquim Werneck LimaLineu Neiva RodriguesJuscelino Antônio de AzevedoModelos matemáticos não-lineares utilizados na análise de desempenho de sistemas de irrigação foram comparados visando a indicar o que se ajusta melhor aos dados observados em perfis de distribuição da água aplicada na irrigação. Foram considerados quatro modelos de probabilidade (Normal, Log-normal, Gama e Beta) e dois modelos potenciais (modelos Silva e Karmeli), aplicados a 91 casos de avaliação de desempenho da irrigação. A comparação entre as curvas de freqüência acumulada da soma de quadrados dos erros, obtida do ajuste de cada modelo aos dados, revelou que o modelo Silva é estatisticamente o melhor entre os modelos testados.<br>Various non-linear mathematical models utilized in the analysis of irrigation system performance were compared aiming to indicate the model which better represents applied water distribution profiles. Four probability models (Normal, Log-normal, Gamma and Beta) as well as two potential models (Silva's and Karmeli's models) were considered, and were applied to 91 cases of irrigation performance evaluation. The pairwise comparison of the cumulative frequency distribution curves of the sum of square errors, obtained from fitting each model to the observed data, revealed that Silva's model is the best among the non-linear models tested.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2006000600022perfil de distribuiçãouniformidade de aplicaçãoeficiência de irrigaçãodistribution profileapplication uniformityirrigation efficiency |
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Euzebio Medrado da Silva Jorge Enoch Furquim Werneck Lima Lineu Neiva Rodrigues Juscelino Antônio de Azevedo Comparação de modelos matemáticos não-lineares empregados na análise de desempenho de sistemas de irrigação Comparison of non-linear models used for evaluating irrigation system performance Pesquisa Agropecuária Brasileira perfil de distribuição uniformidade de aplicação eficiência de irrigação distribution profile application uniformity irrigation efficiency |
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Modelos matemáticos não-lineares utilizados na análise de desempenho de sistemas de irrigação foram comparados visando a indicar o que se ajusta melhor aos dados observados em perfis de distribuição da água aplicada na irrigação. Foram considerados quatro modelos de probabilidade (Normal, Log-normal, Gama e Beta) e dois modelos potenciais (modelos Silva e Karmeli), aplicados a 91 casos de avaliação de desempenho da irrigação. A comparação entre as curvas de freqüência acumulada da soma de quadrados dos erros, obtida do ajuste de cada modelo aos dados, revelou que o modelo Silva é estatisticamente o melhor entre os modelos testados.<br>Various non-linear mathematical models utilized in the analysis of irrigation system performance were compared aiming to indicate the model which better represents applied water distribution profiles. Four probability models (Normal, Log-normal, Gamma and Beta) as well as two potential models (Silva's and Karmeli's models) were considered, and were applied to 91 cases of irrigation performance evaluation. The pairwise comparison of the cumulative frequency distribution curves of the sum of square errors, obtained from fitting each model to the observed data, revealed that Silva's model is the best among the non-linear models tested. |
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