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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
04/10/2012 |
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Data da última atualização: |
07/03/2016 |
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Autoria: |
REIS, A. A. dos; PROTÁSIO, T. de P.; MELO, I. C. N. A. de; TRUGILHO, P. F.; CARNEIRO, A. de C. O. |
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Afiliação: |
ALINY APARECIDA DOS REIS, UFLA; THIAGO DE PAULA PROTÁSIO, UFLA; ISABEL CRISTINA NOGUEIRA ALVES DE MELO, UFLA; PAULO FERNANDO TRUGILHO, UFLA; ANGÉLICA DE CÁSSIA OLIVEIRA CARNEIRO, UFV. |
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Título: |
Composição da madeira e do carvão vegetal de Eucalyptus urophylla em diferentes locais de plantio. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 32, n. 71, p. 277-290, jul./set. 2012. |
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DOI: |
10.4336/2012.pfb.32.71.277 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Objetivou-se avaliar o efeito do local de plantio na composição química elementar da madeira e na produção e qualidade do carvão vegetal de Eucalyptus urophylla e verificar as relações estatísticas entre as variáveis mensuradas na madeira e no carvão. Foram utilizadas doze árvores de um clone de E. urophylla, aos sete anos de idade, provenientes dos municípios de Curvelo, Itacambira e Turmalina (MG). Determinou-se a composição elementar (C, H, N, S e O) e as relações C/H e C/N da madeira. A madeira foi carbonizada em forno laboratorial tipo mufla. Foram avaliados os rendimentos gravimétricos em carvão vegetal, líquido pirolenhoso e, por diferença, os gases não condensáveis. Determinou-se também a densidade relativa aparente, o poder calorífico superior, a composição química imediata e o rendimento em carbono fixo dos carvões. O valor calórico do carvão vegetal foi influenciado por sua composição química imediata.Na madeira observou-se efeito significativo do local para o teor de hidrogênio e para a relação C/H. O local também influenciou o teor de cinzas e os rendimentos gravimétricos em carvão e carbono fixo, sendo, portanto, importante considerar o efeito do local de cultivo na produção do carvão vegetal do clone de Eucalyptus urophylla estudado. |
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Palavras-Chave: |
Biofuel; Correlação; Correlations; Iron industry; Siderurgia. |
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Thesagro: |
Biocombustível; Clone. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/74827/1/PFG-Composicao.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
13/08/2014 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; LAGACHERIE, P.; CALDERANO FILHO, B.; BHERING, S. B. |
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Afiliação: |
WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; Philippe Lagacherie, INRA, LISAH.; BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS. |
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Título: |
Evaluation of statistical and geostatistical models of difgital soil properties mapping in tropical mountain regions. |
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Título original: |
Avaliação de modelos estatísticos e geoestatísticos no mapeamento digital de propriedades dos solos, em regiões tropicais montanhosas. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 38, n. 3, p. 706-717, 2014. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832014000300003 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
As propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados. MenosAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos espa... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Co-Kriging; Cokrigagem; Krigagem; Multiple linear regression; Regressão linear múltipla. |
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Thesaurus NAL: |
kriging. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106450/1/RBCS-38.pdf
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Marc: |
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520 $aAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados.
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