CCL

Összesen 3 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM100395
035-os BibID:(cikkazonosító)516 (WoS)000764830200001 (Scopus)85125038156
Első szerző:Elbeltagi, Ahmed
Cím:Combination of Limited Meteorological Data for Predicting Reference Crop Evapotranspiration Using Artificial Neural Network Method / Ahmed Elbeltagi, Attila Nagy, Safwan Mohammed, Chaitanya B. Pande, Manish Kumar, Shakeel Ahmad Bhat, József Zsembeli, László Huzsvai, János Tamás, Elza Kovács, Endre Harsányi, Csaba Juhász
Dátum:2022
ISSN:2073-4395
Megjegyzések:Reference crop evapotranspiration (ETo) is an important component of the hydrological cycle that is used for water resource planning, irrigation, and agricultural management, as well as in other hydrological processes. The aim of this study was to estimate the ETo based on limited meteorological data using an artificial neural network (ANN) method. The daily data of minimum temperature (Tmin), maximum temperature (Tmax), mean temperature (Tmean), solar radiation (SR), humidity (H), wind speed (WS), sunshine hours (Ssh), maximum global radiation (gradmax), minimum global radiation (gradmin), day length, and ETo data were obtained over the long-term period from 1969 to 2019. The analysed data were divided into two parts from 1969 to 2007 and from 2008 to 2019 for model training and testing, respectively. The optimal ANN for forecasting ETo included Tmax, Tmin, H, and SR at hidden layers (4, 3); gradmin, SR, and WS at (6, 4); SR, day length, Ssh, and Tmean at (3, 2); all collected parameters at hidden layer (5, 4). The results showed different alternative methods for estimation of ETo in case of a lack of climate data with high performance. Models using ANN can help promote the decision-making for water managers, designers, and development planners.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Agronomy-Basel. - 12 : 2 (2022), p. 1-18. -
További szerzők:Nagy Attila (1982-) (környezetgazdálkodási agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök) Pande, Chaitanya Kumar, Manish Bhat, Shakeel Ahmad Zsembeli József (1967-) (agrármérnök) Huzsvai László (1961-) (talajerőgazdálkodási szakmérnök, agrármérnök) Tamás János (1959-) (környezetgazdálkodási agrármérnök) Kovács Elza (1976-) (okleveles vegyész, angol-magyar szakfordító, anyagmérnök MSc) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Juhász Csaba (1962-) (környezetgazdálkodási agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2020-IKA-04
Egyéb
KP2021-NKTA-32
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM099676
035-os BibID:(cikkazonosító)48 (WoS)000756930700001 (Scopus)85122788459
Első szerző:Huzsvai László (talajerőgazdálkodási szakmérnök, agrármérnök)
Cím:Novel Approach for Statistical Interpretation: A Case Study from Long-Term Crop Production Experiments (Hungary) / László Huzsvai, Safwan Mohammed, Endre Harsányi, Adrienn Széles
Dátum:2022
ISSN:2311-7524
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Horticulturae. - 8 : 1 (2022), p. 1-12. -
További szerzők:Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Pályázati támogatás:EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00008
EFOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM117901
035-os BibID:(cikkazonosító)100967 (Scopus)85182387773
Első szerző:Széles Adrienn (okleveles agrármérnök)
Cím:Precision agricultural technology for advanced monitoring of maize yield under different fertilization and irrigation regimes: A case study in Eastern Hungary (Debrecen) / Adrienn Széles, László Huzsvai, Safwan Mohammed, Anikó Nyék, Péter Zagyi, Éva Horváth, Károly Simon, Sana Arshad, András Tamás
Dátum:2024
ISSN:2666-1543
Megjegyzések:Precision agricultural (PrA) technology relies on the utilization of special equipment to access real time observations on plant health status, chlorophyll, nitrogen content, and soil moisture content. In this research new PrA technology (i.e., SPAD (Soil Plant Analysis Development), and UAV-based NDVI (Unmanned Aerial Vehicle-based Normalized Difference Vegetation Index) were used to monitor maize yield based on different filed trials in eastern part of Hungary. Our study aimed to examine the utilization of PrA technology specifically SPAD and UAV-based NDVI measurements for monitoring maize GY under irrigated and rainfed experimental setups in Hungary with varied nitrogen treatment for the year 2022. The results showed that the SPAD increased in all treatments (14.7 %; p < 0.05) from V6-V8 in the rainfed treatments, decreased significantly (p < 0.05) by 13.9 % (R1) and 30.6 % (R3). However, implementation of irrigation significantly increased the SPAD values in majority of treatments. Also, results reveal that, under irrigated and rainfed conditions the highest UAV-based NDVI value (0.703, 0.642) was obtained in V12 (A120 treatment) and highest NDVI value (0.728, 0.662) was obtained in Vn (A120 treatment). Remarekedly, irrigation led to significant differences (p < 0.05) of UAV-based NDVI values compared with none irrigated. On the other hand, implementation of 120 kg N ha?1 before sowing led to highest GY, especially under irrigated conditions (8.649 Mg ha?1). The overall mean GY under rainfed treatment was 6.256 Mg ha?1, while under irrigated treatment it increased by 37.2 % and reached 8.581 Mg ha?1 (p < 0.05). In conclusion, PrA technology will support farmers in making informed decisions regarding fertilization strategies and timing, which will in turn maximize yield and minimize risk.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
nitrogen treatment
maize
drought
photosynthetic performance
Hungary
Megjelenés:Journal of Agriculture and Food Research. - 15 (2024), p. 1-16. -
További szerzők:Huzsvai László (1961-) (talajerőgazdálkodási szakmérnök, agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök) Nyéki Anikó (1989-) (agrármérnök) Zagyi Péter (1986-) (agrármérnök) Horváth Éva (1993-) (környezetgazdálkodási agrármérnök) Simon Károly (1985-) (okleveles agrármérnök) Arshad, Sana Tamás András (1986-) (gazdasági agrármérnök, növénytermesztés és kertészeti tudományok)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
Bolyai János Kutatási Ösztöndíj (BO/00068/23/4)
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1