Technology 4.0 with 0.0 costs: fuzzy model of lettuce productivity with magnetized water
Resumo
In agriculture with 4.0 technologies, developing a decision model with a 0.0 cost is attractive to small farmers. In water management, if this approach could be used to promote sustainability and optimization, it could become a pathway to reach the sustainable development goal in 2030. The core of this work is the development of a 4.0 mathematical model (based on fuzzy concepts) to verify the benefits of the production of lettuce irrigated with magnetically treated water at different replacement rates. This approach is achieved using computational 4.0 software and manual methods. The aim of mathematical modeling is to understand or explain a natural phenomenon associated with a given area of knowledge, and fuzzy-rule-based systems have been widely used in different types of in-depth research.
Downloads
Referências
Aladjadjiyan, A., & Ylieva, T. (2014). Influence of stationary magnetic field on the early stages of the development of tobacco seeds. Journal of Central European Agriculture, 4(2), 1-8.
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and drainage paper No. 56. Rome, IT: FAO.
Aoda, M. I. É., & Fattah, M. A. (2011). The interactive effects of water magnetic treatment and deficit irrigation on plant productivity and water use efficiency of corn (Zea mays L.). The Iraqi Journal of Agricultural Sciences, 42(Special Issue), 164-179.
Barros, L. C., & Bassanezi, R. C. (2010). Tópicos de lógica fuzzy e biomatemática. Campinas, SP: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da Universidade Estadual de Campinas.
Carneiro, V. Q, Prado, A. L., Cruz, C. D., Carneiro, P. C. S., Nascimento, M., & Carneiro, J. E. S. (2018). Fuzzy control systems for decision-making in cultivars recommendation. Acta Scientiarum. Agronomy, 40(1), 2-8. DOI: 10.4025/actasciagron.v40i1.39314
Cremasco, C. P., Gabriel Filho, L. R. A., & Cataneo, A. (2010). Metodologia de determinação de funções de pertinência de controladores fuzzy para a avaliação energética de empresas de avicultura de postura. Energia na Agricultura, 25(1), 21-39. DOI: 10.17224/EnergAgric.2010v25n1p21-39
Cunha, A. R., & Martins, D. (2009). Classificação climática para os municípios de Botucatu e São Manuel, SP. Irriga, 14(1), 1-11. DOI: 10.15809/irriga.2009v14n1p1-11
Gabriel Filho, L. R. A., Cremasco, C. P., Putti, F. F., & Chacur, M. G. M. (2011). Application of fuzzy logic for the evaluation of livestock slaughtering. Engenharia Agrícola, 31(4), 813-825. DOI: 10.1590/S0100-69162011000400019
Gabriel Filho, L. R. A., Pigatto, G. A. S., & Lourenzani, A. E. B. S. (2015). Fuzzy rule-based system for evaluation of uncertainty in cassava chain. Engenharia Agrícola, 35(2), 350-367. DOI: 10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v35n2p350-367/2015
Gabriel Filho, L. R. A., Putti, F. F., Cremasco, C. P., Bordin, D., Chacur, M. G. M., & Gabriel, L. R. A. (2016). Software to assess beef cattle body mass through the fuzzy body mass index. Engenharia Agrícola, 36(1), 179-193. DOI: 10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v36n1p179-193/2016
Hozayn, M., & Qados, A. M. S. A. (2010). Irrigation with magnetized water enhances growth, chemical constituent and yield of chickpea (Cicer arietinum L.). Agriculture and Biology Journal of North America, 1(5), 671-676.
Khoshravesh, M., Mostafazadeh-Fard, B., Mousavi, S. F., & Kiani, A. R. (2011). Effects of magnetized water on the distribution pattern of soil water with respect to time in trickle irrigation. Soil Use Management, 27(4), 515-522. DOI: 10.1111/j.1475-2743.2011.00358.x
Lopes, G. N., Kroetz, V. J., Alves, J. M. A., & Smiderle, O. J. (2007). Irrigação magnética. Revista Agro@mbiente On-Line, 1(1), 1-8. DOI: 10.18227/1982-8470ragro.v1i1.137
Lyn, J., & Yotvat, J. (1990). Exposure of irrigation and drinking water to a magnetic field with controlled power and direction. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 83(1-3), 525-526. DOI: 10.1016/0304-8853(90)90611-S
Maheshwari, B. L., & Grewal, H. S. (2009). Magnetic treatment of irrigation water: Its effects on vegetable crop yield and water productivity. Agricultural Water Management, 96(8), 1229-1236. DOI: 10.1016/j.agwat.2009.03.016
Martínez, M. P., Cremasco, C. P., Gabriel Filho, L. R. A., Braga Junior, S. S., Bednaski, A. V., Quevedo-Silva, F., ... Padgett, R. C. M. L. (2020). Fuzzy inference system to study the behavior of the green consumer facing the perception of greenwashing. Journal of Cleaner Production, 242(1), 116064. DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.03.060
Nasher, S. H. (2008). The effect of magnetic water on growth of chick-pea seeds. Engineering and Technology, 26(9), 1-4.
Ozeki, S., Miyamoto, J., Ono, S., Wakai, C., & Watanabe, T. (1996) Water-solid interactions under steady magnetic fields: magnetic-field-induced adsorption and desorption of water. Journal of Physical Chemistry, 100(10), 4205-4212. DOI: 10.1021/jp9528774
Pereira, D. F., Bighi, C. A., Gabriel Filho, L. R. A., & Cremasco, C. P. C. (2008). Sistema fuzzy para estimativa do bem-estar de matrizes pesadas. Engenharia Agrícola, 28(4), 624-633. DOI: 10.1590/S0100-69162008000400002
Putti, F. F., Gabriel Filho, L. R. A., Cremasco, C. P., Bonini Neto, A., Bonini, C. S. B., & Reis, A. R. (2017a). A Fuzzy mathematical model to estimate the effects of global warming on the vitality of Laelia purpurata orchids. Mathematical Biosciences, 288, 124-129. DOI: 10.1016/j.mbs.2017.03.005
Putti, F. F., Gabriel Filho, L. R. A., Silva, A. O., Ludwig, R., & Cremasco, C. P. (2014). Fuzzy logic to evaluate vitality of Catasetum fimbiratum species (Orchidacea). Irriga, 19(3), 405-413. DOI: 10.15809/irriga.2014v19n3p405
Putti, F. F., Kummer, A. C. B., Grassi Filho, H., Gabriel Filho, L. R. A., & Cremasco, C. P. (2017b). Fuzzy modeling on wheat productivity under different doses of sludge and sewage effluent. Engenharia Agrícola, 37(6), 1103-1115. DOI: 10.1590/1809-4430-eng.agric.v37n6p1103-1115/2017
Rawabdeh, H., Shiyab, S., & Shibl, R. (2014). The effect of irrigation by magnetically water on chlorophyll and macroelements uptake of pepper (Capsicum annuum L.). Jordan Journal of Agricultural Sciences, 10(2), 205-214.
Santos, H. G., Jacomine, P. K. T., Anjos, L. H. C., Oliveira, V. A., Lumbreras, J. F., Coelho, M. R., ... Cunha, T. J. F. (2018). Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. Brasília, DF: Embrapa.
Selim, A. F. H., & El-Nady, M. F. (2011) Physio-anatomical responses of drought stressed tomato plants to magnetic field. Acta Astronautica, 69(7-8), 387-396. DOI: 10.1016/j.actaastro.2011.05.025
Snyder, R. L. (1992). Equation for evaporation pan to evapotranspiration conversions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 118(6), 977-980. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9437(1992)118:6(977)
Souza, A., Gárcia, D., Sueiro, L., Licea, L., & Porras, E. (2005). Pre-sowing magnetic treatment of tomato seeds: effects on the growth and yield of plants cultivated late on the season. Spanish Journal of Agricultural Research, 3(1), 113-122. DOI: 10.5424/sjar/2005031-131
Viais Neto, D. S., Cremasco, C. P., Bordin D., Putti, F. F., Silva Junior, J. F., & Gabriel Filho, L. R. A. (2019a). Fuzzy modeling of the effects of irrigation and water salinity in harvest point of tomato crop. Part I: description of the method. Engenharia Agrícola, 39(3), 294-304. DOI: 10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n3p294-304/2019
Viais Neto, D. S., Cremasco, C. P., Bordin D., Putti, F. F., Silva Junior, J. F., & Gabriel Filho, L. R. A. (2019b). Fuzzy modeling of the effects of irrigation and water salinity in harvest point of tomato crop. Part II: application and interpretation. Engenharia Agrícola, 39(3), 305-14. DOI: 10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n3p305-314/2019
DECLARAÇÃO DE ORIGINALIDADE E DIREITOS AUTORAIS
Declaro que o presente artigo é original, não tendo sido submetido à publicação em qualquer outro periódico nacional ou internacional, quer seja em parte ou em sua totalidade.
Os direitos autorais pertencem exclusivamente aos autores. Os direitos de licenciamento utilizados pelo periódico é a licença Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0): são permitidos o compartilhamento (cópia e distribuição do material em qualqer meio ou formato) e adaptação (remix, transformação e criação de material a partir do conteúdo assim licenciado para quaisquer fins, inclusive comerciais.
Recomenda-se a leitura desse link para maiores informações sobre o tema: fornecimento de créditos e referências de forma correta, entre outros detalhes cruciais para uso adequado do material licenciado.
