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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  29/10/2004
Data da última atualização:  22/11/2004
Autoria:  JACÓBSEON, L. O.; FONTANA, D. C.; SHIMABUKURO, Y. E.
Afiliação:  Instituto Tecnológico SIMPEAR. UFRGS. INPE.
Título:  Alterações na vegetação em macrozonas do Rio Grande do Sul associados a eventos El Niño e La Niña, usando imagens NOAA.
Ano de publicação:  2003
Fonte/Imprenta:  Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, v. 11, n. 2, p. 361-374, 2003.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Neste trabalho o objetivo a foi identificação de padrões de comportamento da cobertura vegetal associados aos ventos El Niño e La Niña utilizando imagens AVHRR/NOAA para as diferentes zonas de cobertura e uso do solo no Estado do Rio Grande do Sul. Foram utilizados dados de precipitação pluvial e imagens de Índice de vegetação por Normalizada (NDVI), no período de julho de 1981 a junho de 2000. Os dados, classificados como El Niño, La Niña e Neutro, foram utilizados para traçar gráficos com a evolução temporal de NDVI. Os resultados mostraram que existe um padrão diferenciado de variações na cobertura vegetal ao longo do ano entre as Zonas de cobertura e Uso do Solo. É possível quantificar as alterações interanuais deste padrão, por meio do monitoramento de NDVI. As variações anuais do NDVI são determinadas pela disponibilidade de radiação solar e condições térmicas, porém, alteradas pela disponibilidade hídrica. Parte de variabilidade interanual do padrão de evolução do NDVI está associada à ocorrência do fenômeno El Niño e La Niña, como consequência principalmente, do efeito deste fenômeno sobre a precipitação pluvial do Estado. Em anos de El Niño há aumento na precipitação pluvial e, consequentemente, aumente no NDVI, enquanto em anos de La Niña ocorre diminuição da precipitação pluvial o que determina valores de NDVI também menores. O período de maior impacto do fenômeno El Niño e La Niña sobre o NDVI é de novembro a fevereiro, sendo as Macrozonas de campos aquelas qu... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  AVHRR; NDVI.
Thesagro:  Cobertura Vegetal.
Thesaurus Nal:  El Nino; La Nina.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Café.
Data corrente:  27/01/2021
Data da última atualização:  27/01/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; ROCHA, J. R. A. S. C.; NUNES, A. C. P.; CARNEIRO, A. P. S.; SANTOS, G. A. dos.
Afiliação:  RODRIGO SILVA ALVES, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPCa; CAMILA FERREIRA AZEVEDO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; JOÃO ROMERO DO AMARAL SANTOS DE CARVALHO ROCHA, UFV; ANDREI CAÍQUE PIRES NUNES, UFV; ANTÔNIO POLICARPO SOUZA CARNEIRO, UFV; GLEISON AUGUSTO DOS SANTOS, UFV.
Título:  Optimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 2, p. 1-8, 2020.
DOI:  https://doi.org/10.1007/s11295-020-01431-5
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Reaction norms fitted through random regression models are a powerful tool to identify and quantify the genotype × environment (G × E) interaction and they represent a promising alternative in forest tree breeding for analysis of multi-environment trials. Thus, the objective of this study was to compare random regression models with the compound symmetry model in Eucalyptus breeding for analysis of multi-environment trials. To this end, a data set with 215 Eucalyptus clones of different species and hybrids evaluated in four environments for diameter at breast height and Pilodyn penetration was used. The random regression models provided a better fit for both traits. Results showed that there was genotypic variability among Eucalyptus clones and that the reaction norms over the environmental gradients identified the G × E interaction. The compound symmetry model and the random regression models are highly correlated in terms of genotype ranking for both traits. The main advantage of random regression models over the compound symmetry model is the ability to predict genotypic performance in environments where a genotype has not been evaluated. Thus, our results suggest that reaction norms fitted through random regression models can be successfully used in forest tree breeding for analysis of multi-environment trials.
Thesagro:  Árvore Florestal; Interação Genética; Seleção Genótipa.
Thesaurus NAL:  Forest trees; Genotype-environment interaction; Plant selection guides.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Café (CNPCa)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPCa - SAPC1482 - 1UPCAP - DD
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