Addressing alternative approaches for spatial modeling of herbicide retention in soil

Autores
Giannini Kurina, Franca; Hang, Susana Beatriz; Rampoldi, Edgar Ariel; Córdoba, Mariano Augusto; Macchiavelli, Raúl E.; Balzarini, Mónica Graciela
Año de publicación
2019
Idioma
inglés
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Ponencia presentada en XVII Conferencia Española y VII Encuentro Iberoamericano de Biometría (CEB-EIB). Valencia, España, 19 al 21 de junio del 2019
Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fil: Hang, Susana Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Rampoldi, Edgar Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Rampoldi, Edgar Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fil: Córdoba, Mariano Augusto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Córdoba, Mariano Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fil: Macchiavelli, Raúl E. Universidad de Puerto Rico. Recinto Universitario de Mayagüez; Puerto Rico.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Glyphosate retention coefficient (Kd) is modeled as function of soil variables, from a regional sampling, using: Ordinary and Partial Least Square regression, Random Forest, Generalized Boosted regression (GB), and Bayesian modelling with INLA; all regressions were fitted using spatial constraint on residuals. INLA produced the best fit, but GB the best spatial prediction.
Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fil: Hang, Susana Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Rampoldi, Edgar Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
Fil: Rampoldi, Edgar Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fil: Córdoba, Mariano Augusto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.
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Fil: Macchiavelli, Raúl E. Universidad de Puerto Rico. Recinto Universitario de Mayagüez; Puerto Rico.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fuente
Libro de resúmenes. XVII Conferencia Española y VII Encuentro Iberoamericano de Biometría CEB-EIB 2019
E-ISBN: 9788409117062
https://congresos.adeituv.es/CEB-EIB_2019/ficha.es.html
https://adeit-estaticos.econgres.es/2019_CEB/LIBROABSTRACTS_2.pdf
Materia
Modelos
Técnicas de predicción
Datos espaciales
Análisis de regresión
Muestreo
Glifosato
Suelo
Herbicidas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/550451
Acceder
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