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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
19/02/2016 |
Data da última atualização: |
30/03/2017 |
Autoria: |
CORREA-FERREIRA, B. S.; SEIXAS, C. D. S. |
Afiliação: |
BEATRIZ SPALDING CORREA-FERREIRA, Doutora em Ciências Biológicas; CLAUDINE DINALI SANTOS SEIXAS, CNPSO. |
Título: |
Armadilha para captura de percevejos em soja. |
Ano de publicação: |
2016 |
Fonte/Imprenta: |
In: PAVLAK, R. J.; SEIXAS, C. D. S.; GRISA, S. (Org.). Cartilha de tecnologias: vitrine tecnológica de agroecologia "Vilson Nilson Redel". Foz do Iguaçu: Itaipu Binacional, 2016. |
Páginas: |
p. 31 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Uma estratégia que pode auxiliar no manejo dos percevejos em soja é o uso de armadilhas com urina bovina. Essas armadilhas são confeccionadas utilizando garrafas plásticas tipo pet de dois litros com aberturas no terço mediano da garrafa. Essas aberturas podem ser feitas mais acima para aumentar o intervalo de reabastecimento das armadilhas. É utilizada uma solução de urina bovina + sal de cozinha, nas proporções de três litros de urina e 500 g de sal, dissolvidos em sete litros de água. É indicado que as armadilhas sejam vistoriadas periodicamente para a retirada dos insetos já capturados e a reposição da solução, que deve star 2 cm abaixo das aberturas da garrafa, evitando a fuga de novos percevejos atraídos e capturados. As armadilhas devem ser colocadas desde o início do cultivo da soja, preferencialmente nas bordaduras, penduradas em estacas ou no chão, de 50 m e 50 m. |
Thesagro: |
Armadilha; Percevejo; Praga de planta; Soja. |
Thesaurus Nal: |
Insect traps; Plant pests; Soybeans. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01607naa a2200229 a 4500 001 2037696 005 2017-03-30 008 2016 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aCORREA-FERREIRA, B. S. 245 $aArmadilha para captura de percevejos em soja. 260 $c2016 300 $ap. 31 520 $aUma estratégia que pode auxiliar no manejo dos percevejos em soja é o uso de armadilhas com urina bovina. Essas armadilhas são confeccionadas utilizando garrafas plásticas tipo pet de dois litros com aberturas no terço mediano da garrafa. Essas aberturas podem ser feitas mais acima para aumentar o intervalo de reabastecimento das armadilhas. É utilizada uma solução de urina bovina + sal de cozinha, nas proporções de três litros de urina e 500 g de sal, dissolvidos em sete litros de água. É indicado que as armadilhas sejam vistoriadas periodicamente para a retirada dos insetos já capturados e a reposição da solução, que deve star 2 cm abaixo das aberturas da garrafa, evitando a fuga de novos percevejos atraídos e capturados. As armadilhas devem ser colocadas desde o início do cultivo da soja, preferencialmente nas bordaduras, penduradas em estacas ou no chão, de 50 m e 50 m. 650 $aInsect traps 650 $aPlant pests 650 $aSoybeans 650 $aArmadilha 650 $aPercevejo 650 $aPraga de planta 650 $aSoja 700 1 $aSEIXAS, C. D. S. 773 $tIn: PAVLAK, R. J.; SEIXAS, C. D. S.; GRISA, S. (Org.). Cartilha de tecnologias: vitrine tecnológica de agroecologia "Vilson Nilson Redel". Foz do Iguaçu: Itaipu Binacional, 2016.
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
13/08/2014 |
Data da última atualização: |
08/11/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; LAGACHERIE, P.; CALDERANO FILHO, B.; BHERING, S. B. |
Afiliação: |
WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; Philippe Lagacherie, INRA, LISAH.; BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS. |
Título: |
Evaluation of statistical and geostatistical models of difgital soil properties mapping in tropical mountain regions. |
Título original: |
Avaliação de modelos estatísticos e geoestatísticos no mapeamento digital de propriedades dos solos, em regiões tropicais montanhosas. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 38, n. 3, p. 706-717, 2014. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832014000300003 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
As propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados. MenosAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos espa... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Co-Kriging; Cokrigagem; Krigagem; Multiple linear regression; Regressão linear múltipla. |
Thesaurus NAL: |
kriging. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106450/1/RBCS-38.pdf
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Marc: |
LEADER 02833naa a2200265 a 4500 001 1992445 005 2021-11-08 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-06832014000300003$2DOI 100 1 $aCARVALHO JUNIOR, W. de 240 $aAvaliação de modelos estatísticos e geoestatísticos no mapeamento digital de propriedades dos solos, em regiões tropicais montanhosas. 245 $aEvaluation of statistical and geostatistical models of difgital soil properties mapping in tropical mountain regions.$h[electronic resource] 260 $c2014 520 $aAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados. 650 $akriging 653 $aCo-Kriging 653 $aCokrigagem 653 $aKrigagem 653 $aMultiple linear regression 653 $aRegressão linear múltipla 700 1 $aCHAGAS, C. da S. 700 1 $aLAGACHERIE, P. 700 1 $aCALDERANO FILHO, B. 700 1 $aBHERING, S. B. 773 $tRevista Brasileira de Ciência do Solo$gv. 38, n. 3, p. 706-717, 2014.
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