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| Registros recuperados : 6 | |
| 1. |  | SILVA JUNIOR, C. H. L.; CARVALHO, N. S.; PESSÔA, A. C. M.; REIS, J. B. C.; PONTES-LOPES, A.; DOBLAS, J.; HEINRICH, V.; CAMPANHARO, W.; ALENCAR, A.; SILVA, C.; LAPOLA, D. M.; ARMENTERAS, D.; MATRICARDI, E. A. T.; BERENGUER, E.; CASSOL, H.; NUMATA, I.; HOUSE, J.; FERREIRA, J. N.; BARLOW, J.; GATTI, L.; BRANDO, P.; FEARNSIDE, P. M.; SAATCHI, S.; SILVA, S.; SITCH, S.; AGUIAR, A. P.; SILVA, C. A.; VANCUTSEM, C.; ACHARD, F.; BEUCHLE, R.; SHIMABUKURO, Y. E.; ANDERSON, L. O.; ARAGÃO, L. E. O. C. Amazonian forest degradation must be incorporated into the COP26 agenda. Nature Geoscience, v. 14, p. 634-635, Sep. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 2. | | MEYER, V.; SAATCHI, S.; CLARCK, D. B.; KELLER, M.; VICENT, G.; FERRAZ, A.; ESPÍRITO-SANTO, F.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; KAKI, D.; CHAVE, J. Canopy area of large trees explains aboveground biomass variations across neotropical forest landscapes. Biogeosciences, v. 15, n. 11, p. 3377-3390, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 3. | | BASTIN, J. F.; RUTISHAUSER, E.; KELLNER, J. R.; SAATCHI, S.; PÉLISSIER, R.; HÉRAULT, B.; SLIK, F.; BOGAERT, J.; DE CANNIÈRE, C.; MARSHALL, A. R.; POULSEN, J.; ALVAREZ-LOYAYZA, P.; ANDRADE, A.; ANGBONGA-BASIA, A.; ARAUJO-MURAKAMI, A.; ARROYO, L.; AYYAPPAN, N.; AZEVEDO, C. P. de; BANKI, O.; BARBIER, N.; BARROSO, J. G.; BEECKMAN, H.; BITARIHO, R.; BOECKX, P.; BOEHNING-GAESE, K.; BRANDÃO, H.; BREARLEY, F. Q.; HOCKEMBA, M. B. N.; BRIENEN, R.; CAMARGO, J. L. C.; CAMPOS-ARCEIZ, A.; CASSART, B.; CHAVE, J.; CHAZDON, R.; CHUYONG, G.; CLARK, D. B.; CLARK, C. J.; CONDIT, R.; CORONADO, E. N. H.; DAVIDAR, P.; HAULLEVILLE, T. de; DESCROIX, L.; DOUCET, J-L.; DOURDAIN, A.; DROISSART, V.; DUNCAN, T.; ESPEJO. J. S.; ESPINOSA, S.; FARWIG, N.; FAYOLLE, A.; FELDPAUSCH, T. R.; FERRAZ, A.; FLETCHER, C.; GAJAPERSAD, K.; GILLET, J-F.; AMARAL, I. L. do; GONMADJE, C.; GROGAN, J.; HARRIS, D.; HERZOG, S. K.; HOMEIER, J.; HUBAU, W.; HUBBELL, S. P.; HUFKENS, K.; HURTADO, J.; KAMDEM, N. G.; KEARSLEY, E.; KENFACK, D.; KESSLER, M.; LABRIÈRE, N.; LAUMONIER, Y.; LAURANCE, S.; LAURANCE, W. F.; LEWIS, S. L.; LIBALAH, M. B.; LIGOT, G.; LLOYD, J.; LOVEJOY, T. E.; MALHI, Y.; MARIMON, B. S.; JUNIOR, B. H. M.; MARTIN, E. H.; MATIUS, P.; MEYER, V.; BAUTISTA, C. M.; MONTEAGUDO-MENDOZA, A.; MTUI, A.; NEILL, D.; GUTIERREZ, G. A. P.; PARDO, G.; PARREN, M.; PARTHASARATHY, N.; PHILLIPS, O. L.; PITMAN, N. C. A.; PLOTON, P.; PONETTE, Q.; RAMESH, B. R.; RAZAFIMAHAIMODISON, J-C.; RÉJOU-MÉCHAIN, M.; ROLIM, S. G.; SALTOS, H. R.; ROSSI, L. M. B.; SPIRONELLO, W. R.; ROVERO, F.; SANER, P.; SASAKI, D.; SCHULZE, M.; SILVEIRA, M.; SINGH, J.; SIST, P.; SONKE, B.; SOTO, J. D.; SOUZA, C. R. de; STROPP, J.; SULLIVAN, M. J. P.; SWANEPOEL, B.; STEEGE, H. ter.; TERBORGH, J.; TEXIER, N.; TOMA, T.; VALENCIA, R.; VALENZUELA, L.; FERREIRA, L. V.; VALVERDE, F. C.; ANDEL, T. R. van.; VASQUE, R.; VERBEECK, H.; VIVEK, P.; VLEMINCKX, J.; VOS, V. A.; WAGNER, F. H.; WARSUDI, P. P.; WORTEL, V.; ZAGT, R. J.; ZEBAZE, D. Pan-tropical prediction of forest structure from the largest trees. Global Ecology and Biogeography, v. 27, n. 11, p. 1366-1383, Nov. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Florestas. |
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| 4. | | SAATCHI, S.; MASCARO, J.; XU, L.; KELLER, M.; YANG, Y.; DUFFY, P.; ESPÍRITO-SANTO, F.; BACCINI, A.; CHAMBERS, J.; SCHIMEL, D. Seeing the forest beyond the trees. Global Ecology and Biogeography, v. 23, n. 11, p. 1-5, nov. 2014. Artigo publicado por Pesquisador Visitante da Embrapa Monitoramento por Satélite.| Biblioteca(s): Embrapa Territorial. |
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| 5. | | ESPÍRITO-SANTO, F. D. B.; GLOOR, M.; KELLER, M.; MALHI, Y.; SAATCHI, S.; NELSON, B.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C.; PEREIRA, C.; LLOYD, J.; FROLKING, S.; PALACE, M.; SHIMABUKURO, Y. E.; DUARTE, V.; MONTEAGUDO MENDOZA, A.; LÓPEZ-GONZÁLEZ, G.; BAKER, T. R.; FELDPAUSCH, T. R.; BRIENEN, R. J. W.; ASNER, G. P.; BOYD, D. S.; PHILLIPS, O. L. Size and frequency of natural forest disturbances and the Amazon forest carbon balance. Nature Communications, v. 5, art. n. 3434, 18 Mar. 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Territorial. |
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| 6. | | ESPÍRITO-SANTO, F. D. B.; GLOOR, M.; KELLER, M.; MALHI, Y.; SAATCHI, S.; NELSON, B.; OLIVEIRA JUNIOR, R.; PEREIRA, C.; LLOYD, J.; FROLKING, S.; PALACE, M.; SHIMABUKURO, Y.; DUARTE, V.; MENDONZA, A.; LOPEZ-GONZALEZ, G.; BAKER, T. R.; FELDPAUSCH, T.; ASNER, G.; BOYD, D.; PHILLIPS, O. The spectrum of natural forest disturbances and the Amazon forest carbon balance. In: AGU FALL MEETING, 2014, San Francisco. [Proceedings]. [San Francisco]: AGU, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| Registros recuperados : 6 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
09/06/2008 |
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Data da última atualização: |
29/06/2018 |
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Autoria: |
STRECK, N. A.; LAGO, I.; GABRIEL, L. F.; SAMBORANHA, F. K. |
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Afiliação: |
Nereu Augusto Streck, Universidade Federal de Santa Maria/Centro de Ciências Rurais/Departamento de Fitotecnia; Isabel Lago, Universidade Federal de Santa Maria/Centro de Ciências Rurais/Departamento de Fitotecnia; Luana Fernandes Gabriel, Universidade Federal de Santa Maria/Centro de Ciências Rurais/Departamento de Fitotecnia; Flavia Kaufmann Samboranha, Universidade Federal de Santa Maria/Centro de Ciências Rurais/Departamento de Fitotecnia. |
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Título: |
Simulating maize phenology as a function of air temperature with a linear and a nonlinear model. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 4, p. 449-455, abr. 2008 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Simulação da fenologia do milho em função da temperatura do ar por um modelo linear e um não linear. |
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Conteúdo: |
The objective of this study was to adapt a nonlinear model (Wang and Engel ? WE) for simulating the phenology of maize (Zea mays L.), and to evaluate this model and a linear one (thermal time), in order to predict developmental stages of a field-grown maize variety. A field experiment, during 2005/2006 and 2006/2007 was conducted in Santa Maria, RS, Brazil, in two growing seasons, with seven sowing dates each. Dates of emergence, silking, and physiological maturity of the maize variety BRS Missões were recorded in six replications in each sowing date. Data collected in 2005/2006 growing season were used to estimate the coefficients of the two models, and data collected in the 2006/2007 growing season were used as independent data set for model evaluations. The nonlinear WE model accurately predicted the date of silking and physiological maturity, and had a lower root mean square error (RMSE) than the linear (thermal time) model. The overall RMSE for silking and physiological maturity was 2.7 and 4.8 days with WE model, and 5.6 and 8.3 days with thermal time model, respectively. |
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Palavras-Chave: |
degree days; development; modeling; thermal time. |
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Thesagro: |
Zea Mays. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38801/1/43n04a02.pdf
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Marc: |
LEADER 01869naa a2200229 a 4500
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008 2008 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSTRECK, N. A.
245 $aSimulating maize phenology as a function of air temperature with a linear and a nonlinear model.
260 $c2008
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520 $aThe objective of this study was to adapt a nonlinear model (Wang and Engel ? WE) for simulating the phenology of maize (Zea mays L.), and to evaluate this model and a linear one (thermal time), in order to predict developmental stages of a field-grown maize variety. A field experiment, during 2005/2006 and 2006/2007 was conducted in Santa Maria, RS, Brazil, in two growing seasons, with seven sowing dates each. Dates of emergence, silking, and physiological maturity of the maize variety BRS Missões were recorded in six replications in each sowing date. Data collected in 2005/2006 growing season were used to estimate the coefficients of the two models, and data collected in the 2006/2007 growing season were used as independent data set for model evaluations. The nonlinear WE model accurately predicted the date of silking and physiological maturity, and had a lower root mean square error (RMSE) than the linear (thermal time) model. The overall RMSE for silking and physiological maturity was 2.7 and 4.8 days with WE model, and 5.6 and 8.3 days with thermal time model, respectively.
650 $aZea Mays
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700 1 $aSAMBORANHA, F. K.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 43, n. 4, p. 449-455, abr. 2008
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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