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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agrobiologia.
Data corrente:  28/09/2022
Data da última atualização:  28/08/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  SANTOS, C. A. dos; MONTEIRO, R. C.; HOMEM, B. G. C.; SALGADO, L. S.; CASAGRANDE, D. R.; PEREIRA, J. M.; REZENDE, C. de P; ALVES, B. J. R.; BODDEY, R. M.
Afiliação:  CAMILA ALMEIDA DOS SANTOS, UFRRJ; RAFAEL CASSADOR MONTEIRO, UFRRJ; BRUNO GROSSI COSTA HOMEM, UFLA; LUCERO SARABIA SALGADO, National Autonomous University of Mexico; DANIEL RUME CASAGRANDE, UFLA; JOSÉ MARQUES PEREIRA, CEPLAC; CLÁUDIA DE PAULA REZENDE, CEPLAC; BRUNO JOSE RODRIGUES ALVES, CNPAB; ROBERT MICHAEL BODDEY, CNPAB.
Título:  Productivity of beef cattle grazing Brachiaria brizantha cv. Marandu with and without nitrogen fertilizer application or mixed pastures with the legume Desmodium ovalifolium.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Grass and Forage Science, v. 78, n. 1, p. 147-160, 2023.
ISSN:  0142-5242
DOI:  https://doi.org/10.1111/gfs.12581
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  he use of forage legumes to contribute biologically fixed nitrogen (N) to pastures is an alternative to increase beef cattle production in tropical regions. The objective was to compare the impact of the introduction of a legume with that of N fertilizer application on forage and animal production in Brachiaria pastures. This two-year study assessed three pasture treatments: (1) mixed Marandu palisadegrass (Brachiaria brizantha [syn. Urochloa brizantha] cv. Marandu) and the legume ?ovalifolium? (Desmodium ovalifolium) cv. Itabela (Mixed), (2) Marandu palisadegrass pastures with 150 kg N ha−1 (Fertilized), and (3) Marandu palisadegrass without N fertilizer (Unfertilized). Rotational stocking with a variable stocking rate was used with a target herbage allowance of 1.0 kg forage kg body weight−1. The pre-grazing green herbage mass was similar for Fertilized and Mixed pastures, with 54% and 63% more mass than Unfertilized pasture, respectively (p < .001). Cattle that grazed the fertilized pasture had the greatest average daily gain (ADG; p = .017). The stocking rate and liveweight gain per area were greatest for the Fertilized and Mixed pastures (p < .001 and p < .001, respectively). No differences between treatments were found for DM forage intake (p = .555). Organic matter digestibility was lowest (p < .001) for the Mixed pasture. The inclusion of the ovalifolium legume in the Marandu pasture had the same... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Fertilized pasture; Grona heterocarpasubp; Mixed pasture; Ovalifolium; Warm-sea beef cattle.
Thesagro:  Brachiaria.
Thesaurus Nal:  Urochloa brizantha.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agrobiologia (CNPAB)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPAB42023 - 1UPCAP - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  01/03/2007
Data da última atualização:  04/03/2020
Tipo da produção científica:  Capítulo em Livro Técnico-Científico
Autoria:  MENDONÇA-SANTOS, M. de L.; MCBRATNEY, A. B.; MINASNY, B.
Afiliação:  MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS.
Título:  Soil prediction with spatially decomposed environmental factors.
Ano de publicação:  2007
Fonte/Imprenta:  In: LAGACHERIE, P.; MCBRATNEY, A. B.; VOLTZ, M. (Ed.). Digital soil mapping: an introductory perspective. Amsterdam: Elsevier, 2007. cap. 21, 269-278.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Prediction of soil attributes and soil classes in digital soil mapping relies on finding relationships between soil and the predictor variables of soil-forming factors and processes. The predictor variables can be remotely or proximally sensed images of soil, landscape, parent material or climatic factors. Till date, most prediction methods are based on performing regression on the predictor variables directly to predict soil attributes or classes. There are problems using data layers from different sources, particularly, multicollinearity, and the fact that the relationships between soil and environmental variables can change with spatial scale. To overcome the problem of correlation between variables, principal component analysis can be performed on the predictor variables. With respect to the spatial dependency, each of these variables can be decomposed into separate spatial components and mapped separately. One of the methods of achieving this is wavelet analysis, which decomposes the variables into separate hierarchical spatial components of decreasing spatial resolution. These components could all be derived and subsequently used as separate layers in predicting soil classes or soil attributes. In this chapter, data are decomposed using the wavelet method and examples of predictions of soil classes and surface-clay content are shown, in order to evaluate the effect of using the decomposed layers in comparison with the original data.
Palavras-Chave:  Atributos do solo.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto.
Thesaurus NAL:  Remote sensing.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPS12435 - 1UPCPL - DD2006.00003
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