Pesquisa de 13 anos identifica avanços na produção de cebola
Uma das mais importantes conclusões do estudo mostra que o parcelamento do nitrogênio e os teores de enxofre e micronutrientes no solo são as variáveis que mais impactaram os rendimentos de bulbos
Uma segunda conclusão expressiva da pesquisa mostra a capacidade do uso da modelagem, com técnicas de machine learning, para prever o rendimento de bulbos - Foto: Pixabay
O artigo Feature-specific nutrient management of onion (Allium cepa) using machine learning and compositional methods reúne informações de 1182 observações realizadas desde de 2007, principalmente a partir de experimentos com doses e manejo de fertilizantes. São dados como cultivares, variáveis climáticas, nutrientes no solo e nas folhas, data de semeadura, plantas de cobertura e manejo do solo.
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