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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
Data corrente: |
08/08/2017 |
Data da última atualização: |
17/07/2019 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ROSA, A. M.; SOUZA, D. A.; HAUBERT, G.; SILVA, L. C. da; FIALHO, F. B.; MARODIN, G. A. B.; SANTOS, H. P. dos. |
Afiliação: |
Aline Mabel Rosa, Doutoranda da UFRGS, Porto Alegre, RS. Bolsistas de Pós-Graduação da Embrapa Uva e Vinho. E-mail: linerosa@gmail.com; DANIEL ANTUNES SOUZA, CNPUV; Gabriela Haubert, Acadêmica do curso de Biologia da UFRGS, Porto Alegre, RS; Leonardo Cury da Silva, Professor do IFRS, Bento Gonçalves, RS; FLAVIO BELLO FIALHO, CNPUV; Gilmar A. B. Marodin, Professor Titular da UFRGS, Porto Alegre, RS; HENRIQUE PESSOA DOS SANTOS, CNPUV. |
Título: |
Atraso da poda hibernal em "Chardonnay" e "Pinot Noir" (Vitis vinifera L.) na Serra Gaúcha-RS. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2017.; ENCONTRO DE PÓS-GRADUANDOS DA EMBRAPA UVA E VINHO, 11., 2017, Bento Gonçalves. Resumos...Bento Gonçalves, RS: Embrapa Uva e Vinho, 2017. p. 40. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Nos últimos anos tem sido observado no Sul do Brasil alterações climáticas que culminam com picos de calor no inverno e frio estendido na primavera. Os picos de calor podem fazer com que as videiras precoces brotem antecipadamente e sejam danificadas posteriormente por frentes frias na primavera. |
Palavras-Chave: |
Alterações climáticas; Anais; Chardonnay; CNPUV; IC; Iniciação cientifica; Pinot Noir; Poda hibernal; Serra Gaúcha (RS); Videira; Videiras precoces. |
Thesagro: |
Clima; Uva; Viticultura; Vitis vinifera. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/162533/1/Anais-15IC-2017-40.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Cerrados. Para informações adicionais entre em contato com cpac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
24/06/2009 |
Data da última atualização: |
25/06/2009 |
Autoria: |
TEDESCHI, L. O.; FOX, D. G.; SAINZ, R. D.; BARIONI, L. G.; MEDEIROS, S. R. de; BOIN, C. |
Título: |
Mathematical models in ruminant nutrition. |
Ano de publicação: |
2005 |
Fonte/Imprenta: |
Scientia Agrícola, Piracicaba, v. 62, n. 1, p. 76-91 2005. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Modelos matemáticos podem ser utilizados para melhorar a performance, reduzir os custos de produção e minimizar a exceção de nutrientes através de melhores estimativas da exigência e utilização de alimentos em vários cenários produtivos. Modelos matemáticos podem ser classificados em cinco ou mais categorias dependendo da sua natureza. Um dos maiores problemas na construção de modelos matemáticos é o nível de agregação das equações. Os passos mais importantes são o estabelecimento do propósito do modelo, determinação da melhor combinação de equações empíricas e teóricas para representar das funções fisiológicas dado a disponibilidade de banco de dados, informações tipicamente encontradas a nível de campo, e os benefícios e riscos associados com o uso do modelo de produção animal. Nesse artigo são discutidos cinco sistemas de alimentação padrão de ruminantes mais utilizados atualmente. Eles compartilham de conceitos de exigência e disponibilidade de energia e nutrientes, mas diferem na estrutura e como esses conceitos são abordados. Modelos animais podem ser utilizados para vários propósitos, entre eles uma simples descrição de observações, estimativa de respostas à diferentes manejos e caracterização de mecanismos biológicos. Dependendo dos objetivos, várias alternativas podem ser utilizadas na construção do modelo matemático, entre elas, equações algébricas simples, equações de relação puramente estatísticas, ou até modelos mecanicistas e dinâmicos. Esse último favorece o uso da quantidade crescente de informações científicas relacionadas à biologia animal. O desenvolvimento contínuo desses tipos de modelos juntamente com as inovações computacionais e de softwares permitem avanços na forma de uso dos conhecimentos fundamentais de nutrição animal de forma que a produção animal possa ser melhor explorada ao mesmo tempo reduzindo-se o impacto ambiental. MenosModelos matemáticos podem ser utilizados para melhorar a performance, reduzir os custos de produção e minimizar a exceção de nutrientes através de melhores estimativas da exigência e utilização de alimentos em vários cenários produtivos. Modelos matemáticos podem ser classificados em cinco ou mais categorias dependendo da sua natureza. Um dos maiores problemas na construção de modelos matemáticos é o nível de agregação das equações. Os passos mais importantes são o estabelecimento do propósito do modelo, determinação da melhor combinação de equações empíricas e teóricas para representar das funções fisiológicas dado a disponibilidade de banco de dados, informações tipicamente encontradas a nível de campo, e os benefícios e riscos associados com o uso do modelo de produção animal. Nesse artigo são discutidos cinco sistemas de alimentação padrão de ruminantes mais utilizados atualmente. Eles compartilham de conceitos de exigência e disponibilidade de energia e nutrientes, mas diferem na estrutura e como esses conceitos são abordados. Modelos animais podem ser utilizados para vários propósitos, entre eles uma simples descrição de observações, estimativa de respostas à diferentes manejos e caracterização de mecanismos biológicos. Dependendo dos objetivos, várias alternativas podem ser utilizadas na construção do modelo matemático, entre elas, equações algébricas simples, equações de relação puramente estatísticas, ou até modelos mecanicistas e dinâmicos. Esse último favorece o u... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Modelagem matemática. |
Thesagro: |
Alimentação; Ruminante. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02534naa a2200217 a 4500 001 1569813 005 2009-06-25 008 2005 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aTEDESCHI, L. O. 245 $aMathematical models in ruminant nutrition. 260 $c2005 520 $aModelos matemáticos podem ser utilizados para melhorar a performance, reduzir os custos de produção e minimizar a exceção de nutrientes através de melhores estimativas da exigência e utilização de alimentos em vários cenários produtivos. Modelos matemáticos podem ser classificados em cinco ou mais categorias dependendo da sua natureza. Um dos maiores problemas na construção de modelos matemáticos é o nível de agregação das equações. Os passos mais importantes são o estabelecimento do propósito do modelo, determinação da melhor combinação de equações empíricas e teóricas para representar das funções fisiológicas dado a disponibilidade de banco de dados, informações tipicamente encontradas a nível de campo, e os benefícios e riscos associados com o uso do modelo de produção animal. Nesse artigo são discutidos cinco sistemas de alimentação padrão de ruminantes mais utilizados atualmente. Eles compartilham de conceitos de exigência e disponibilidade de energia e nutrientes, mas diferem na estrutura e como esses conceitos são abordados. Modelos animais podem ser utilizados para vários propósitos, entre eles uma simples descrição de observações, estimativa de respostas à diferentes manejos e caracterização de mecanismos biológicos. Dependendo dos objetivos, várias alternativas podem ser utilizadas na construção do modelo matemático, entre elas, equações algébricas simples, equações de relação puramente estatísticas, ou até modelos mecanicistas e dinâmicos. Esse último favorece o uso da quantidade crescente de informações científicas relacionadas à biologia animal. O desenvolvimento contínuo desses tipos de modelos juntamente com as inovações computacionais e de softwares permitem avanços na forma de uso dos conhecimentos fundamentais de nutrição animal de forma que a produção animal possa ser melhor explorada ao mesmo tempo reduzindo-se o impacto ambiental. 650 $aAlimentação 650 $aRuminante 653 $aModelagem matemática 700 1 $aFOX, D. G. 700 1 $aSAINZ, R. D. 700 1 $aBARIONI, L. G. 700 1 $aMEDEIROS, S. R. de 700 1 $aBOIN, C. 773 $tScientia Agrícola, Piracicaba$gv. 62, n. 1, p. 76-91 2005.
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Embrapa Cerrados (CPAC) |
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