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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pesca e Aquicultura; Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
22/11/2019 |
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Data da última atualização: |
22/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
COSTA, R. V. da; SILVA, D. D. da; COTA, L. V.; CAMPOS, L. J. M.; ALMEIDA, R. E. M. de; BERNARDES, F. P. |
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Afiliação: |
RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; DAGMA DIONISIA DA SILVA, CNPMS; LUCIANO VIANA COTA, CNPMS; LEONARDO JOSE MOTTA CAMPOS, CNPSO; RODRIGO ESTEVAM MUNHOZ DE ALMEIDA, CNPASA; Fernanda Pinheiro Bernardes, Faculdade Católica do Tocantins. |
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Título: |
Incidence of corn stunt disease in off-season corn hybrids in different sowing seasons. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 54, e00872, 2019. |
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DOI: |
10.1590/S1678-3921.pab2019.v54.00872 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a incidência de enfezamentos e os seus efeitos na produtividade de híbridos de milho (Zea mays) safrinha em diferentes épocas de semeadura. O experimento foi conduzido em três locais no Estado do Tocantins, em épocas de semeadura distintas, em delineamento experimental de blocos ao acaso, com 30 híbridos (tratamentos) e três repetições. A incidência de enfezamentos foi avaliada aos 80 dias após emergência, tendo variado entre híbridos e épocas de semeadura, com efeito pronunciado da época de semeadura. Os híbridos mais resistentes foram: MG652 PW, Penta VIP, MG600 PW, NS90 PRO2, LG3040 VIP3, MG580 PW e Defender VIP. O híbrido Fórmula VIP2 foi o mais suscetível aos enfezamentos. A incidência da doença aumentou nas épocas de semeadura mais tardias, com redução significativa da produtividade de grãos. Os híbridos mais produtivos foram: MG580 PW, SYN 5T78 VIP, 2B810 PRO, MG600 PW, Supremo VIP, 2B512 PW, NS92 PRO2, P30S31 VYH, MG652 PW, Penta VIP, SX5371 VIP3 e LG6036 PRO. Os híbridos de milho variam muito na sua resistência aos enfezamentos, e, quanto mais tardia a semeadura, maior a incidência da doença e menor a produtividade de grãos. |
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Palavras-Chave: |
Espiroplasma; Fitoplasma. |
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Thesagro: |
Milho; Resistência Genética; Zea Mays. |
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Thesaurus Nal: |
Corn; Dalbulus maidis; Genetic resistance; Mollicutes; Phytoplasma; Spiroplasma. |
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Categoria do assunto: |
--
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205237/1/Incidence-corn.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/210432/1/Incidence-of-corn-stunt-disease.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Amazônia Oriental. Para informações adicionais entre em contato com cpatu.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
31/01/2018 |
|
Data da última atualização: |
02/05/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
REIS, L. P.; SOUZA, A. L. de; REIS, P. C. M. dos; FREITAS, L. J. M. de; SOARES, C. P. B.; TORRES, C. M. M. E.; SILVA, L. F. da; RUSCHEL, A. R.; RÊGO, L. J. S.; LEITE, H. G. |
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Afiliação: |
Leonardo Pequeno Reis, Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá; Agostinho Lopes de Souza, UFV; Pamella Carolline Marques dos Reis, UFV; LUCAS JOSE MAZZEI DE FREITAS, CPATU; Carlos Pedro Boechat Soares, UFV; Carlos Moreira Miquelino Eleto Torres, UFV; Liniker Fernandes da Silva, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; ADEMIR ROBERTO RUSCHEL, CPATU; Lyvia Julienne Sousa Rêgo, UFV; Helio Garcia Leite, UFV. |
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Título: |
Estimation of mortality and survival of individual trees after harvesting wood using artificial neural networks in the amazon rain forest. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Ecological Engineering, v. 112, p. 140-147, Mar. 2018. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2017.12.014 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Modeling individual trees in tropical rain forests in the Amazon allows for the safe use of scarce resources in a sustainable way. Unfortunately, in the Brazilian Amazon, rain forest growth and production models are not yet used to estimate future forest stock. Thus, forest management plans do not present technical-scientific support that guarantees sustainable production of wood throughout the cutting cycle. Therefore, this work aims to estimate the survival and mortality of individual trees in a selectively harvested forest using Artificial Neural Networks (ANN) to support silvicultural decisions in forest management in the Amazon rain forest. In 1979, a selective harvest was carried out, with 72.5 m3 ha-1 in an area of 64 ha in Floresta Nacional do Tapajós, in the state of Pará, Brazil. In 1981, 36 permanent plots were installed at random and inventoried. Nine successive measurements were carried from 1982 to 2012. In the modeling, classification, survival, and mortality, training and ANN testing were performed, using input variables such as: different semi-distance-independent competition indices (DSICI), diameter measured (dbh), forest class (FC), trunk identification class (TIC), competition index (CI), growth groups (GG), liana infestation intensity (liana); and crown lighting (CL); Damage to tree (D) and tree rotting (R). The categorical output variables (Classification) were Dead or Surviving tree. Overall efficiency of the classification was above 89% in training and above 90% in the test for all ANNs. Survival classification hit rate was above 99% in the test and training for all ANNs but the mortality score was low, with hit rates below 6%. The overall Kappa coefficient was below 8% for all ANNs (ranked ?poor?) but all ANNs were above 55% in the survival classification (ranked ?good?). ANN estimates the individual survival of trees more accurately but this does not occur with mortality, which is a rarer event than survival. MenosModeling individual trees in tropical rain forests in the Amazon allows for the safe use of scarce resources in a sustainable way. Unfortunately, in the Brazilian Amazon, rain forest growth and production models are not yet used to estimate future forest stock. Thus, forest management plans do not present technical-scientific support that guarantees sustainable production of wood throughout the cutting cycle. Therefore, this work aims to estimate the survival and mortality of individual trees in a selectively harvested forest using Artificial Neural Networks (ANN) to support silvicultural decisions in forest management in the Amazon rain forest. In 1979, a selective harvest was carried out, with 72.5 m3 ha-1 in an area of 64 ha in Floresta Nacional do Tapajós, in the state of Pará, Brazil. In 1981, 36 permanent plots were installed at random and inventoried. Nine successive measurements were carried from 1982 to 2012. In the modeling, classification, survival, and mortality, training and ANN testing were performed, using input variables such as: different semi-distance-independent competition indices (DSICI), diameter measured (dbh), forest class (FC), trunk identification class (TIC), competition index (CI), growth groups (GG), liana infestation intensity (liana); and crown lighting (CL); Damage to tree (D) and tree rotting (R). The categorical output variables (Classification) were Dead or Surviving tree. Overall efficiency of the classification was above 89% i... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Gestão florestal; Inteligência artificial; Modelagem. |
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Thesagro: |
Floresta. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
LEADER 02910naa a2200289 a 4500
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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