Summary: A methodology is proposed for the interpretation of gas emissions that come from the soil based on the integration of the primary actors in the production systems and members of the ecosystems. The methodology presents data in units that are easy to understand by people outside the study of gas emissions in different ecosystems and production systems, and optimizes the calculation of small and medium scale predictions through estimation with a high degree of ratio and mathematical adjustment. From the use of the ideal gas equation, it was possible to develop the methodology to obtain a conversion factor taking into account variables such as the pressure and temperature of the site where the gas quantification experiment is being carried out. With the aforementioned, it is easier to obtain the constant of the molar volume of the container used and data transformation to ensure compliance with basic statistical parameters such as normality, variance similar to zero, and confidence intervals with less deviation. The present methodological development represents a tool for the generation of data at the laboratory and plot level with mathematical support that facilitates the execution of mathematical models in comparison with other methodologies.

Resumen: Se propone una metodología para la interpretación de las emisiones de gases que proceden del suelo a partir de la integración de los actores primarios en los sistemas de producción e integrantes de los ecosistemas. La metodología presenta datos en unidades de fácil comprensión por personas ajenas al estudio de emisiones de gases en los distintos ecosistemas y sistemas de producción, optimiza el cálculo de predicciones a pequeña y mediana escala mediante la estimación con alto grado de razón y ajuste matemático. A partir del empleo de la ecuación general de los gases ideales se pudo desarrollar la metodología para obtener un factor de conversión teniendo en cuenta variables como la presión y temperatura del sitio donde se esté ejecutando el experimento de cuantificación de gases, con lo anterior se facilita la obtención de la constante del volumen molar propio del contenedor utilizado y la transformación de datos para garantizar el cumplimiento de parámetros estadísticos básicos como normalidad, varianza similar a cero e intervalos de confianza con menor desviación. El presente desarrollo metodológico representa una herramienta para la generación de datos a nivel de laboratorio y parcelario con soporte matemático que facilita la ejecución de modelos matemáticos en comparación con otras metodologías.

ABSTRACT The drying process is paramount for maintaining seed quality, where the temperature during this process directly influences germination and vigor, especially for vegetable species harvested with high moisture content. This research aimed to determine and model the drying curves of S. aethiopicum (cultivar Tinguá-verde-claro) seeds at temperatures of 35, 38, 41, and 44 ºC, as well as to evaluate the physiological quality of the seeds after drying. A completely randomized design was used, with four drying temperatures (35, 38, 41, and 44 ºC) and four replicates. Nine mathematical models were fitted using the non-linear regression analysis by the Gauss-Newton method, and the goodness of fit was assessed based on the magnitude of the coefficient of determination (R2), chi-square test (χ2), relative mean error (P), and estimated mean error (SE). Seed quality was evaluated by germination test (G), electrical conductivity (EC), and accelerated aging (AA). The Modified Midilli model best represents the drying curves of S. aethiopicum seeds at the studied temperatures. Seeds with higher germination and vigor, meaning lower electrical conductivity values and higher germination rates after accelerated aging, are achieved through drying at 35 and 38 ºC. vigor content S cultivar Tinguáverdeclaro Tinguá verde claro Tinguá-verde-claro 41 4 ºC used (35 replicates nonlinear non linear GaussNewton Gauss Newton method R2, R2 R , (R2) chisquare chi square χ2, χ2 χ (χ2) P, P (P) SE. SE . (SE) G, G (G) EC, EC (EC) AA. AA (AA) 3 (3 (R2 (χ2 (P (SE (G (EC (AA ( (R (χ

RESUMO O processo de secagem é de suma importância para a manutenção da qualidade das sementes, onde a temperatura de condução deste processo exerce influência direta sobre a germinação e vigor, sobretudo para as espécies olerícolas que são colhidas com alto teor de água. O objetivo desta pesquisa foi determinar e modelar as curvas de secagem de sementes de jiló (cultivar Tinguá-verde-claro) nas temperaturas de 35, 38, 41 e 44 ºC, bem como avaliar a qualidade fisiológica das sementes após a secagem. Foi utilizado o delineamento inteiramente casualizado, sendo quatro temperaturas de secagem (35, 38, 41 e 44 ºC) com quatro repetições. Nove modelos matemáticos foram ajustados por meio de análise de regressão não linear pelo método de Gauss-Newton, e o grau de ajuste foi avaliado com base na magnitude do coeficiente de determinação (R2), teste qui-quadrado (χ2), erro médio relativo (P) e erro médio estimado (SE). A qualidade das sementes foi avaliada pelo teste de germinação (G), condutividade elétrica (CE) e envelhecimento acelerado (EA). O modelo ‘Midilli Modificado’ é o que melhor representa as curvas de secagem das sementes de jiló nas temperaturas estudadas. Sementes com maior germinação e vigor, ou seja, com menores valores de CE e maiores taxas de germinação após EA, são alcançadas através da secagem a 35 e 38 ºC. vigor água cultivar Tinguáverdeclaro Tinguá verde claro Tinguá-verde-claro 4 ºC casualizado (35 repetições GaussNewton, GaussNewton Gauss Newton, Newton Gauss-Newton R2, R2 R , (R2) quiquadrado qui quadrado χ2, χ2 χ (χ2) P (P SE. SE . (SE) G, G (G) (CE EA. EA (EA) Midilli Modificado estudadas seja 3 (3 (R2 (χ2 (SE (G (EA ( (R (χ

Abstracts A review of the mathematical models that predict visual quality of intraocular lenses as a function of the optical quality parameters that characterize them, and a review of the methodologies used for the simulation of vision with intraocular lenses are presented. It is shown that the existing simulation techniques could be useful to evaluate the different models of visual quality in multifocal design intraocular.

Resumen Se presenta una revisión de los modelos matemáticos que predicen calidad visual de lentes intraoculares en función de los parámetros de calidad óptica que las caracterizan, y una revisión de las metodologías empleadas para la simulación de visión con lentes intraoculares. Se muestra que las técnicas de simulación existentes podrían ser de utilidad para evaluar los distintos modelos de calidad visual en lentes intraoculares de diseño multifocal.

RESUMEN El objetivo del presente trabajo es ofrecer una estrategia didáctica que contribuya a la solución de problemas matemáticos-profesionales con enfoque formativo agroecológico por los estudiantes de Agronomía. El diagnóstico del proceso de enseñanza-aprendizaje de la Matemática, la revisión de la bibliografía básica y programas de estudio revelaron una insuficiente sistematización didáctico-metodológico en la interrelación de los contenidos de la profesión, la asignatura Matemática y lo contextual agroecológico. La aplicación de la estrategia didáctica propició el interés por el estudio de la Matemática, así como la utilización de modelos y métodos matemáticos en la solución a los problemas objeto de estudio.

ABSTRACT The objective of this work is to offer a didactic strategy that contributes to the solution of mathematical-professional problems with an agroecological formative approach by Agronomy students. The diagnosis of the teaching-learning process of Mathematics, the review of the basic bibliography and study programs revealed an insufficient didactic-methodological systematization in the interrelation of the contents of the profession, the subject Mathematics and the agroecological contextual. The application of the didactic strategy favored the interest in the study of Mathematics, as well as the use of mathematical models and methods in the solution to the problems under study.

RESUMEN Los pronósticos de las precipitaciones tienen gran importancia para prevenir desastres, pérdidas económicas en cultivos y varios aspectos importantes para la hidroeconomía del país, de ahí la necesidad de desarrollar modelos de predicción de precipitaciones. En el Centro Meteorológico Provincial de Villa Clara (CMPVC) se emplean modelos matemáticos con un nivel de precisión alto, pero requieren mucho tiempo de procesamiento. De ahí la necesidad de buscar maneras más actuales y precisas para realizar pronósticos de lluvia acertados, pero de manera más rápida. El progreso de la inteligencia artificial y en especial, las redes neuronales artificiales han permitido desarrollar modelos para dar solución al problema de predicción de precipitaciones; mediante las métricas proporcionadas por la Organización Meteorológica Mundial (OMM) comprendidas entre los años 1975 hasta el 2016. En este trabajo se realiza un análisis de los diferentes modelos de regresión con múltiples salidas para predecir las precipitaciones en los meses mayo, junio, julio y agosto. Los modelos de regresión que más se ajustaron a esta problemática fueron la regresión lineal, el árbol de regresión, el k-vecinos más cercanos, la regresión directa, la regresión encadenada y el perceptrón multicapa. Luego de realizar las corridas de los modelos resultó el perceptrón multicapa, el modelo de regresión con mejores resultados, con un alto grado de eficacia para el pronóstico de las precipitaciones.

ABSTRACT Rainfall forecasts are of great importance to prevent disasters, economic losses in crops and several important aspects for the country's hydroeconomy, hence the need to develop rainfall prediction models. At the Villa Clara Provincial Meteorological Center (CMPVC), mathematical models with a high level of accuracy are used, but they require a lot of processing time. Hence, the need to look for more current and accurate, ways to make accurate rainfall forecasts but in a faster way. The progress of artificial intelligence and especially artificial neural networks have allowed the development of models to solve the problem of rainfall prediction; using the metrics provided by the World Meteorological Organization (WMO) from 1975 to 2016. In this work, an analysis of the different regression models with multiple outputs to predict rainfall is carry out in the months of May, June, July and August. The regression models that best fit this problem were linear regression, regression tree, k-nearest neighbors, direct regression, chained regression and multilayer perceptron. After running the models, the multilayer perceptron was the regression model with the best results, with a high degree of efficiency for rainfall forecasting.

ABSTRACT In subsurface drip irrigation systems, knowledge of the three-dimensional advancement of water in the soil is essential for selecting emitter spacing and installation depth. This research aimed to develop and test different mathematical models to estimate water distribution in the soil under subsurface drip irrigation. The experiment was set up in a completely randomized design with four replicates. The experimental arrangement was of split-plot in time, with different dripper installation depths in the plots (0, 5, 10, 15, 20, 25, and 30 cm) and in the subplots irrigation application times (0, 60, 120, 180, and 240 min). Three models (SLIDE 6.0, polynomial regression, and SPSS 2.0) were constructed to estimate the water distribution in the soil profile. All models showed statistical indexes within acceptable ranges. In comparison, the model generated in the numerical software SLIDE 6.0 was the one that presented the best performance, followed by SPSS 2.0 and polynomial regression. The generated models were efficient and simple, producing good results in predicting the water distribution in the soil profile under the studied conditions. systems threedimensional three dimensional depth replicates splitplot split plot time 0, 0 (0 5 10 15 20 25 3 cm 60 120 180 24 min. min . min) 6 regression 2 ranges comparison 6. performance 2. simple conditions ( 1 12 18

RESUMO Em sistemas de irrigação por gotejamento subsuperficial, o conhecimento do avanço tridimensional da água no solo é essencial na seleção do espaçamento e profundidade de instalação dos emissores. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver e testar diferentes modelos matemáticos para estimar a distribuição de água no solo sob irrigação por gotejamento subsuperficial. O experimento foi montado em delineamento inteiramente casualizado com quatro repetições. O arranjo experimental foi de parcelas subdivididas no tempo, tendo nas parcelas diferentes profundidades de instalação de gotejadoras (0, 5, 10, 15, 20, 25 e 30 cm) e nas subparcelas tempos de aplicação da irrigação (0, 60, 120, 180 e 240 min). Foram construídos três modelos (SLIDE 6.0, regressão polinomial e SPSS 2.0) para estimar a distribuição de água no perfil do solo. Todos os modelos apresentaram índices estatísticos dentro de faixas aceitáveis. Na comparação, o modelo gerado no software numérico SLIDE 6.0 foi o que apresentou melhor desempenho, seguido do SPSS 2.0 e regressão polinomial. Os modelos gerados foram eficientes e simples, apresentando bons resultados na predição da distribuição de água no perfil do solo para as condições estudadas. subsuperficial emissores repetições tempo 0, 0 (0 5 10 15 20 2 3 cm 60 120 18 24 min. min . min) 6 aceitáveis comparação 6. desempenho 2. simples estudadas ( 1 12

RESUMEN El objetivo del presente estudio fue emplear modelos matemáticos para la predicción de los rendimientos de la madera aserrada a partir de parámetros dendrométricos de los árboles en pie, que permitan una adecuada definición de su potencial en el aserradero Combate de la Tenería. Los rendimientos de madera aserrada están influenciados por la posición de la troza en el fuste del árbol, con un decrecimiento en dependencia de la altura. Las cuatro ecuaciones construidas para determinar el rendimiento de la madera aserrada tienen aceptables coeficientes de correlación, determinación y bajos errores estándar de estimación. Sin embargo, el mejor comportamiento lo posee el modelo Ln (rend) = 1,084 + 0,464 * ln d1,30 0,1201 ln que tiene mejor ajuste, las variables independientes explican el 67 % y el menor valor del error estándar de estimación. En función del análisis de elasticidad se puede definir el diámetro a 1,30 m es la variable predictora de mayor influencia positiva sobre el incremento de los rendimientos de madera aserrada. La conicidad tiene un efecto negativo sobre el volumen y valor de la madera aserrada. Con la implementación del control estadístico del aserrado, se detectó que el proceso está fuera de control, lo cual implica la necesidad de realizar el análisis correspondiente para eliminar esta deficiencia.

RESUMO O objetivo deste estudo foi utilizar modelos matemáticos para prever o rendimento da madeira serrada com base em parâmetros dendrométricos de árvores em pé, que permitam uma definição adequada do seu potencial na serraria Combate de la Tenería. O rendimento da madeira serrada é influenciado pela posição da tora no tronco da árvore, diminuindo conforme a altura. As quatro equações construídas para determinar o rendimento da madeira serrada apresentam correlação e coeficientes de determinação aceitáveis e baixos erros padrão de estimativa. Porém, o melhor comportamento é apresentado pelo modelo Ln (rend) = 1,084 + 0,464 * ln d1,30 0,1201 ln, que apresenta o melhor ajuste, as variáveis independentes explicam 67% e o menor valor do erro padrão de estimativa. Com base na análise de elasticidade, o diâmetro pode ser definido em 1,30 m como a variável preditora com maior influência positiva no aumento do rendimento de madeira serrada. A conicidade tem um efeito negativo no volume e no valor da madeira serrada. Com a implementação do controlo estatístico da serragem, detectou-se que o processo está fora de controlo, o que implica a necessidade de realizar a análise correspondente para eliminar esta deficiência.

ABSTRACT The objective of this study was to use mathematical models for the prediction of sawnwood yields based on dendrometric parameters of standing trees, which allow an adequate definition of their potential in the Combate de la Tenería sawmill. Sawnwood yields are influenced by the position of the log in the tree trunk, with a decrease depending on the height. The four equations constructed to determine the yield of sawnwood have acceptable correlation and determination coefficients and low standard errors of estimation. However, the best behavior is shown by the model Ln (rend) = 1.084 + 0.464 * l n d 1.30 0.1201 l n which has the best fit, the independent variables explain 67% and the lowest value of the standard error of estimation. Based on the elasticity analysis, the diameter can be defined at 1.30 m, it is the predictor variable with the greatest positive influence on the increase in sawnwood yields. Taper has a negative effect on the volume and value of sawnwood. The use of the statistical control of saw detected that the process is out of control, which implies the need to carry out the corresponding analysis to eliminate this deficiency.

Abstract. - This publication presents the development of a method that seeks to monitor the parameters β (shape) and η (scale) for each component-subsystem combination following the Weibull distribution, necessary for the calculation of the reliability of the man-machine system in the machining area. This system defines the workshops of the metal-mechanic, with high-mix and low-volume batch production where conventional and Computerized Numerical Control (CNC) machines are involved, which share the manufacturing of parts that sometimes are unique, or their manufacturing period is short. The design of the man-machine system is based on the analysis of the failures of non-conforming parts in the machining area and on the failure rates, which the statistical model is developed for its evaluation, considering the 2-parameter Weibull distribution, and a redundant system with series-parallel configuration. The results obtained were based on the theoretical-practical, using mathematical and statistical models, as well as the Study Case. With the use of mathematical and statistical models, it is demonstrated that the probability of failure (risk) of the man-machine system is time-dependent and is generated by mechanical type stresses, which occur in the manufacture of parts.

Resumen. - Esta publicación presenta el desarrollo de un método que busca monitorear los parámetros β (forma) y η (escala) para cada combinación componente-subsistema siguiendo la distribución de Weibull, necesarios para el cálculo de la confiabilidad del sistema hombre-máquina en el área de maquinado. Este sistema define los talleres de la metalmecánica, con producción por lotes de alta mezcla y bajo volumen donde intervienen máquinas convencionales y de Control Numérico Computarizado (CNC), que comparten la fabricación de piezas que en ocasiones son únicas, o su periodo de fabricación es corto. El diseño del sistema hombre-máquina se basa en el análisis de los fallos de piezas no conformes en el área de mecanizado y en las tasas de fallo, para cuya evaluación se desarrolla el modelo estadístico, considerando la distribución de Weibull de 2 parámetros, y un sistema redundante con configuración serie-paralelo. Los resultados obtenidos se basaron en el teórico-práctico, utilizando modelos matemáticos y estadísticos, así como el Caso de Estudio. Con el uso de modelos matemáticos y estadísticos, se demuestra que la probabilidad de falla (riesgo) del sistema hombre-máquina depende del tiempo y es generada por tensiones de tipo mecánico, que ocurren en la fabricación de las piezas.

ABSTRACT The study was carried out at the Tío Pedro farm in the municipality of Venezuela, in the province of Ciego de Ávila, with the objective of proposing mathematical models to estimate the hydraulic parameters of a pumping system using the furrow irrigation technique for the cultivation of black bean. The results showed expected fluctuations in hydraulic parameters such as flow rate, head, hydraulic power, pumping time, and pumped volume. Functional relationships were found between flow and pumping head, as well as between hydraulic power, flow and pumping head. These ratios can improve pump system performance, save energy, and increase pump efficiency. In addition, functions were developed to predict the characteristic curves of the load, the efficiency of the pump and the system in general. These results can improve energy efficiency and water management in agriculture.

RESUMEN El estudio se realizó en la finca Tío Pedro en el municipio de Venezuela, en la provincia de Ciego de Ávila, tuvo como objetivo proponer modelos matemáticos para estimar los parámetros hidráulicos de un sistema de bombeo utilizando la técnica de riego por surcos para el cultivo del frijol negro. Los resultados mostraron fluctuaciones esperadas en los parámetros hidráulicos como caudal, carga, potencia hidráulica, tiempo de bombeo y volumen bombeado. Se encontraron relaciones funcionales entre el caudal y la carga de bombeo, así como entre la potencia hidráulica, el caudal y la carga de bombeo. Estas relaciones pueden mejorar el funcionamiento del sistema de bombeo, ahorrar energía y aumentar la eficiencia de la bomba. Además, se desarrollaron funciones para predecir las curvas características de la carga, la eficiencia de la bomba y del sistema en general. Estos resultados pueden mejorar la eficiencia energética y la gestión del agua en la agricultura.

ABSTRACT In current agriculture it is necessary to control the safety of the food that is produced, for this it is vital to take into account the levels of contamination caused by heavy metals. One aspect to consider is the study of soil quality to preserve or improve its productivity, in order to guarantee environmental protection, human health and food safety. Trace elements in high concentrations in soils are food toxins with negative effects on health that manifest themselves in the long term as a result of the consumption of contaminated food and water. The objective of this work is: to study mathematical models to predict the behavior of cobalt, lead and zinc concentrations in agricultural soil, adjacent to the dumping of industrial waste in the San José de las Lajas municipality. For this, the concentration data of heavy metals cobalt (Co), lead (Pb) and zinc (Zn) were taken from the year 2005 to the year 2018 to predict their behavior from the use of statistical-mathematical tools until the year 2034. It was obtained that, according to the mathematical models obtained, these soils should not be used to grow vegetables for consumption, at least until 10 years after this investigation.

RESUMEN En la agricultura actual es necesario controlar la inocuidad de los alimentos que se producen, para ello es vital tener en cuenta los niveles de contaminación que provocan los metales pesados. Un aspecto a considerar es el estudio de calidad del suelo para conservar o mejorar su productividad, de forma que se garantice la protección ambiental, la salud humana y la seguridad alimentaria. Elementos traza en concentraciones elevadas en suelos son tóxicos alimentarios con efectos negativos sobre la salud que se manifiestan a largo plazo como resultado del consumo de aguas y alimentos contaminados. El presente trabajo plantea como objetivo: estudiar modelos matemáticos para predecir el comportamiento de las concentraciones de cobalto, plomo y zinc en un suelo agrícola, aledaño al vertimiento de residuos industriales en el municipio San José de las Lajas. Para ello se tomaron los datos de concentración de metales pesados cobalto (Co), plomo (Pb) y zinc (Zn) desde el año 2005 al año 2018 para predecir su comportamiento a partir del uso de herramientas estadístico-matemáticas hasta el año 2034. Se obtuvo que, según los modelos matemáticos obtenidos, estos suelos no deban emplearse para cultivar hortalizas con objeto de consumo, al menos hasta 10 años después de esta investigación.

ABSTRACT Six non-linear mathematical models were evaluated (Wood, modified Wood, Quadratic, Sikka, Singh-Gopal and Cobby) to determine their ability to fit to describe the lactation curve in mares. The modeling was carried out from 197 records of milk production from mares between 2 and 190 days of lactation. The models were fitted using non-linear regression algorithms and were evaluated through the following comparison criteria: MAE (Mean Absolute Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), RMSE (Root Mean Squared Error), AIC (Akaike information criterion), BIC (Bayesian information criterion) and residual analysis. The Wood, Singh-Gopal, modified Wood and Sikka models predicted that maximum milk production varies between 10 and 13 kg/day, which occurs between 30 and 42 days postpartum. According to the criteria evaluated, the Wood and Singh-Gopal models presented the best fit and were suitable for modeling lactation curves in equids.

RESUMEN Seis modelos matemáticos no lineales fueron evaluados (Wood, Wood modificado, Cuadrático, Sikka, Singh-Gopal y Cobby) para determinar su capacidad de ajuste para describir la curva de lactancia en yeguas. La modelación se realizó a partir de 197 registros de producción de leche de yeguas entre los 2 y 190 días de lactancia. Los modelos fueron ajustados empleando algoritmos de regresión no lineal y se evaluaron a través de los siguientes criterios de comparación: MAE (Error absoluto medio), MAPE (Error porcentual absoluto medio), RMSE (Raíz del error cuadrático medio), AIC (Criterio de información de Akaike), BIC (Criterio de información bayesiano) y análisis de residuales. Los modelos Wood, Singh-Gopal, Wood modificado y Sikka predijeron que la máxima producción de leche varía entre 10 y 13 kg/día, la cual ocurre entre los 30 y 42 días posparto. De acuerdo con los criterios evaluados, los modelos Wood y Singh-Gopal presentaron el mejor ajuste y se mostraron adecuados para modelar las curvas de lactancia en équidos.

ABSTRACT: In Brazil, urea is the most used nitrogen (N) fertilizer to improve forage production. However, their excessive use can cause environmental impacts through N losses, such as ammonia (NH3) volatilization. Therefore, the current study adjusted and estimated the NH3 volatilization from urea applied on tropical pastures in three rainfall conditions using mathematical models. Data were collected from Marandu grass (Brachiaria brizantha) fertilized with 50 kg N ha-1 during wet, intermediate, and dry conditions. Ammonia volatilization was measured in five semi-open chambers for 21 days. The linear, quadratic, exponential, Gompertz, Groot, and Richards models were tested for fitting and estimating the NH3 volatilization. The Gompertz, Groot, and Richards models generated predictions similar to the observed data, with a high determination coefficient, indicating a better fit of these equations to data, with precision and accuracy. However, the Groot model was selected due to the lowest root mean square error of prediction (0.29 % total N lost as NH3). The greatest N loss as NH3 volatilization occurred in the wet, followed by intermediate and dry conditions (20.2, 17.0, and 11.3 % total N lost as NH3, respectively). Therefore, nitrogen losses as NH3 volatilization after application of 50 kg N ha-1, as urea source, are altered according to the weather conditions, reaching 20% of N added in the wet rainfall period. The Groot model is recommended for fitting and estimating the NH3 volatilization from urea applied on Marandu grass pastures in the wet and dry rainfall conditions. ABSTRACT Brazil (N production However NH (NH3 Therefore Brachiaria brizantha 5 ha1 ha 1 ha- semiopen semi open 2 days linear quadratic exponential Gompertz data coefficient accuracy 0.29 029 0 29 (0.2 NH3. . NH3) 20.2, 202 20 (20.2 170 17 17.0 113 11 3 11. respectively. respectively respectively) ha1, 1, source period (NH 0.2 02 (0. 20.2 (20. 17. 0. (0 20. (20 ( (2

RESUMO: No Brasil, a ureia é o fertilizante nitrogenado mais utilizado para melhorar a produção de forragem. No entanto, seu uso excessivo pode causar impactos ambientais por meio de perdas de nitrogênio (N), como a volatilização da amônia (NH3). Portanto, o objetivo do presente estudo foi ajustar a volatilização de NH3 da ureia aplicada em pastos tropicais em três condições de chuva utilizando modelos matemáticos. Dados foram coletados de pastos de capim-marandu (Brachiaria brizantha) adubado com 50 kg N ha-1 em condições úmidas, intermediárias e secas. A volatilização da NH3 foi medida em cinco câmaras semiabertas durante 21 dias. Os modelos, linear, quadrático, exponencial, Gompertz, Groot e Richards foram testados para ajuste e estimativa da volatilização do NH3. Os modelos de Gompertz, Groot e Richards geraram predições semelhantes aos dados observados, com alto coeficiente de determinação, indicando um melhor ajuste dessas equações aos dados, com acurácia e precisão. No entanto, o modelo Groot foi selecionado devido ao menor erro quadrático médio das predições (0,29% de N total perdido como NH3). A maior volatilização de NH3 ocorreu em condições climáticas úmida, seguido por intermediária e seca (20,2; 17,0 e 11,3% de N total perdido como NH3, respectivamente). Portanto, as perdas de N como volatilização de NH3 após a aplicação de 50 kg N ha-1, como fonte de ureia, são alteradas de acordo com as condições climáticas, atingindo a 20% do N adicionado nas condições úmidas. O modelo Groot é recomendado para ajuste e estimativa da volatilização de NH3 da ureia aplicada em pastos de capim Marandu em condições úmidas e secas. RESUMO Brasil forragem entanto N, , (N) NH . (NH3) Portanto matemáticos capimmarandu marandu Brachiaria brizantha 5 ha1 ha 1 ha- secas 2 dias linear exponencial Gompertz observados determinação precisão 0,29% 029 0 29 (0,29 NH3) úmida 20,2 202 20 (20,2 170 17 17, 113 11 3 11,3 respectivamente. respectivamente respectivamente) ha1, 1, (N (NH3 0,29 02 (0,2 20, (20, 11, (NH 0,2 (0, (20 0, (0 (2 (

Abstract This article presents a cartography of lines in processes that take place in the inner development of a class, taking three questions – What learning happens? What knowledge happens? What existing happens? – and maintaining an alliance with the studies developed by Gilles Deleuze and Félix Guattari, especially when they assume problematic science and existence as processes engendered with an imageless or non-dogmatic thought. The cartography occurs close to events in classrooms of training courses for mathematics teachers. In experimentation with mathematics, a device – take control of it – drags mathematical knowledge and formative processes and sets, through a policy that affirms cognition as a living thing, a disturbance both in mathematical knowledge and in the beliefs or conceptions that one has of this field of knowledge. This device makes it possible to approach learning along with a state of affairs by making the event count by updating it through functions, that is the role of science in the production of thinking. Thus, in experimentation, knowledge takes place in disturbance, abolishing quick responses and anticipated models, even living with them. Finally, experimentation requests other ways of life and other worlds, in another ethics, in another aesthetics in processes of desubjectivation, of involution, causing the destruction of the model of Being a Mathematics teacher. class happens Guattari nondogmatic non dogmatic thought teachers sets thing functions thinking Thus models them Finally worlds ethics desubjectivation involution teacher

Resumo Este artigo apresenta linhas mapeadas em processos que se dão no desenvolvimento interior de uma aula, tomando três questões – Que aprender? Que conhecer? Que existir? – e mantendo aliança com os estudos desenvolvidos por Gilles Deleuze e Félix Guattari, principalmente quando assumem a ciência problemática e o existir como processos engendrados com um pensamento sem imagem ou não-dogmático. As linhas mapeadas se dão rente ao acontecimento de salas de aulas de cursos de formação de docentes que ensinam ou ensinarão Matemática. Em experimentação com Matemática, um dispositivo – tenham o controle – arrasta saberes matemáticos e processos formativos e aciona, por meio de uma política que afirma a cognição como um vivo, perturbação tanto no conhecimento matemático, quanto nas crenças ou concepções que se tem deste saber. Este dispositivo possibilita aproximação a um aprender junto a um estado de coisas ao fazer valer o acontecimento atualizando-o através de funções, papel da ciência na produção do pensar. Assim, em experimentação, um conhecer se dá no desassossego e na perturbação, abolindo respostas rápidas e modelos antecipados, mesmo convivendo com eles. Por fim, ela, a experimentação, solicita outros modos de vida e outros mundos, numa outra ética, noutra estética em processos de dessubjetivação, de involução, fazendo ruir O modelo de Ser professora de Matemática. aula Guattari nãodogmático. nãodogmático não dogmático. dogmático não-dogmático Matemática aciona vivo matemático saber atualizandoo atualizando funções pensar Assim antecipados eles fim ela mundos ética dessubjetivação involução

Abstract: This study aimed to develop mathematical models for estimating leaf area in three grapevine cultivars (‘Chardonnay’, ‘Marselan’, and ‘Pinot Noir’) grown with plastic overhead cover in Santa Catarina, Brazil. Linear measurements of midvein length, left and right secondary veins, and the sum of secondary veins were taken from 200 leaves per variety during the 2020/21 and 2021/22 cycles. Linear regression models were developed using leaf area and midvein length, midvein length squared, sum of secondary veins, and sum of secondary veins squared as predictors. Model performance was evaluated based on Pearson correlation coefficient, root mean square error, bias, and efficiency. The developed models accurately estimate leaf area for the tested grapevine cultivars under plastic cover conditions, with the best-performing model using the sum of secondary veins squared as a predictor variable. These models can be useful for researchers and grapevine growers for estimating leaf area and improving plant growth management. Abstract ‘Chardonnay, Chardonnay ‘Chardonnay , (‘Chardonnay’ ‘Marselan, Marselan ‘Marselan ‘Marselan’ Pinot Noir Noir’ Catarina Brazil 20 202021 2020 21 2020/2 202122 2021 22 2021/2 cycles predictors coefficient error bias efficiency conditions bestperforming best performing variable management (‘Chardonnay 2 20202 202 2020/ 20212 2021/

Resumo: Este trabalho teve como objetivo desenvolver modelos matemáticos para estimar a área foliar de três cultivares de videira (‘Chardonnay’, ‘Marselan’ e ‘Pinot Noir’) cultivadas sob cobertura plástica, em Santa Catarina, Brasil. Medições lineares do comprimento da nervura central, das nervuras secundárias direita e esquerda, e da soma das nervuras secundárias foram feitas em 200 folhas por variedade, durante os ciclos 2020/21 e 2021/22. Modelos de regressão linear foram desenvolvidos usando área foliar e comprimento da nervura central, comprimento da nervura central ao quadrado, soma das nervuras secundárias e soma das nervuras secundárias ao quadrado como preditores. O desempenho do modelo foi avaliado com base no coeficiente de correlação de Pearson, erro quadrático médio, viés e eficiência. Os modelos desenvolvidos estimam com precisão a área foliar das cultivares de videiratestadas sob condições de cobertura plástica, com o modelo de melhor desempenho, usando asoma das nervuras secundárias ao quadrado como variável preditora. Esses modelos podem ser úteis para pesquisadores e viticultores para estimar a área foliar e melhorar omanejo do crescimento das plantas. Resumo ‘Chardonnay, Chardonnay ‘Chardonnay , (‘Chardonnay’ ‘Marselan Marselan Pinot Noir Noir’ plástica Catarina Brasil esquerda 20 variedade 202021 2020 21 2020/2 202122 2021 22 2021/22 preditores Pearson médio eficiência preditora plantas (‘Chardonnay 2 20202 202 2020/ 20212 2021/2 2021/

Resumo As previsões sazonais de precipitação são essenciais para a gestão dos recursos hídricos, a atividade agrícola e o planejamento operacional de sistemas hidroelétricos. Avanços metodológicos capazes de aprimorar a acurácia das previsões de precipitação geram benefícios significativos para a sociedade. Diante desse contexto, este estudo propõe e avalia duas abordagens para o refinamento das previsões sazonais de precipitação no Brasil, utilizando modelos matemáticos simples e baseados em dados, como a regressão linear múltipla (MLR) e a máquina de vetores de suporte não linear (SVM). Nas abordagens propostas, os modelos MLR e SVM são alimentados com índices climáticos relacionados a diferentes padrões de teleconexão que afetam a precipitação sazonal no Brasil, dados da análise de precipitação diária global do Climate Prediction Center (CPC) e previsões de precipitação do Seasonal Forecast System 5 (SEAS5). Ambos os modelos MLR e SVM foram validados de janeiro de 2017 a dezembro de 2020, usando a precipitação do CPC como referência. Os resultados sugerem que, em comparação com o SEAS5, os modelos MLR e SVM melhoram a precisão e reduzem o viés nas previsões de precipitação para as regiões Sudeste, Centro-Oeste e Norte do Brasil durante o verão austral. No entanto, o desempenho dos modelos em consideração foi equivalente ao do SEAS5 nas regiões Nordeste e Sul, setores do Brasil onde o clima é significativamente influenciado pelo El Niño-Oscilação Sul. hídricos hidroelétricos sociedade contexto (MLR SVM. . (SVM) propostas (CPC SEAS5. SEAS (SEAS5) 201 2020 referência Sudeste CentroOeste Centro Oeste austral entanto Sul NiñoOscilação Niño Oscilação (SVM (SEAS5 20 202 (SEAS 2

Abstract Seasonal precipitation forecasts are essential for water resource management, agricultural activities, and the operational planning of hydropower systems. Any methodological advancement that enhances the accuracy of precipitation predictions will yield considerable societal benefits. In this context, this study proposes and evaluates two approaches for refining seasonal precipitation forecasts in Brazil, using simple data-based models, such as multiple linear regression (MLR) and nonlinear support vector machine (SVM). These models employ climate indices related to different teleconnection patterns that affect seasonal precipitation in Brazil, the unified gauge-based analysis of global daily precipitation from the Climate Prediction Center (CPC), and the precipitation forecasts from the Seasonal Forecast System 5 (SEAS5) as input variables. Both MLR and SVM models were validated from Jan-2017 to Dec-2020 using precipitation from the CPC as ground truth. The results suggest that, compared to SEAS5, MLR and SVM models enhance predictive accuracy and reduce bias in precipitation forecasts for the Southeast, Midwest, and North regions of Brazil during the austral summer. However, the performance of the models was found to be on par with the original predictions of SEAS5 in the Northeast and South regions, sectors of Brazil where the climate is significantly influenced by the El Niño-Southern Oscillation. management activities systems benefits context databased data based (MLR SVM. . (SVM) gaugebased gauge CPC, , (CPC) SEAS (SEAS5 variables Jan2017 Jan 2017 Jan-201 Dec2020 Dec 2020 Dec-202 truth Southeast Midwest summer However NiñoSouthern Niño Southern Oscillation (SVM (CPC (SEAS Jan201 201 Jan-20 Dec202 202 Dec-20 Jan20 20 Jan-2 Dec20 Dec-2 Jan2 2 Jan- Dec2 Dec-