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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
03/05/2000 |
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Data da última atualização: |
09/06/2017 |
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Autoria: |
RUFFATO, S.; CORREA, P. C.; MARTINS, J. H.; MANTOVANI, B. H. M.; SILVA, J. N. da. |
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Afiliação: |
EMBRAPA-CNPMS. |
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Título: |
Efeito das condições de colheita, pré-processamento e armazenamento na qualidade do milho-pipoca. |
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Ano de publicação: |
2000 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 35, n. 3, p. 591-597, 2000. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Com o objetivo de identificar parametros de decrescimos de qualidade de milho-pipoca, foram avaliados os efeitos dos metodos de colheita e debulha de graos, dos teores de umidade inicial, da temperatura do ar de secagem e do tempo de armazenamento sobre a capacidade de expansao das cultivares Zelia e CMS 43. A colheita foi realizada quando ambas as cultivares de milho-pipoca atingiram o teor de umidade de 19% b.u. e, posteriormente, 15% b.u. Foram utilizadas a colheita e debulha manuais e a colheita mecanica com diferentes velocidades do cilindro debulhador. O produto foi submetido a secagem artificial em camada fina. Periodicamente, realizou-se o teste-padrao de qualidade relativo a capacidade de expansao do milho-pipoca. A qualidade do grao foi afetada significativamente pela colheita mecanica e pelo aumento da temperatura do ar de secagem mas nao foi reduzida durante o armazenamento. Os melhores valores de capacidade de expansao, com relacao a maioria dos tratamentos, foram obtidos depois de 270 dias de armazenamento. O milho-pipoca da cultivar Zelia apresentou-se com qualidade comercial superior a da cultivar CMS 43, porem e necessario salientar que esta ultima encontra-se ainda em fase de desenvolvimento e melhoramento genetico. |
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Palavras-Chave: |
Capacidade de expansão; Cultivar CMS 43; Cultivar Zelia; Expansion capacity; Grain; Grain moisture; Harvest; Milho-pipoca; Moisture; Postharvest; Processing; Quality; Storage period; Temperatura de secagem; Tempo de armazenamento; Umidade do grão. |
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Thesagro: |
Armazenamento; Colheita; Grão; Milho Pipoca; Pós-Colheita; Processamento; Qualidade; Secagem; Temperatura; Umidade; Zea Mays. |
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Thesaurus Nal: |
drying; Drying temperature; humidity; popcorn; storage; temperature; varieties. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/160725/1/Efeito-condicoes.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/16999/1/pab98_347.pdf
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Marc: |
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650 $adrying
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
14/11/2014 |
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Data da última atualização: |
04/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
PARAIBA, L. C.; PAZIANOTTO, R. A. A.; LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; JONSSON, C. M. |
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Afiliação: |
LOURIVAL COSTA PARAIBA, CNPMA; RICARDO ANTONIO ALMEIDA PAZIANOTTO, CNPMA; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; CLAUDIO MARTIN JONSSON, CNPMA. |
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Título: |
A mathematical model to estimate the volume of grey water of pesticide mixtures. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Spanish Journal of Agricultural Research, Madrid, v. 12, n. 2, p. 509-518, 2014. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The usual method to calculate grey water footprint does not take into account the volume of water required to dilute concentrations of pesticide mixtures in freshwater and it also depends on maximum concentration limit acceptable in water. We propose a model to estimate the grey water footprint of crops by calculating the volume of water necessary to dilute pesticide mixtures reaching freshwaters. The model requires short-term toxicity data from aquatic organisms based on EC50 values, soil pesticide half-life and soil sorption coefficient values, and does not require maximum concentration limit acceptable in water. The lixiviation rate and runoff rate of each pesticide was estimated by attenuation factor and by Soilfug model, respectively. The usefulness of the proposed model was illustrated by estimating the volume of grey water required to dilute the 17 most widely used herbicides in sugarcane crops of Brazil. The grey water footprint corresponding to the recommended agronomic dose for each herbicide varied between 4.20×106 m3 yr-1 and 1.20×1012 m3 yr-1 and the grey water footprint of the mixture of herbicides was 2.36×1012 m3 yr-1 in a cultivated area of 8.4×106 ha. These results establish the ranking position of each herbicide in the composition of the grey water footprint of mixture of herbicides. The rank of each herbicide could be used to create a label to be placed on the package of the pesticide, thus informing farmers about the volume of grey water per hectare due to the use of this herbicide. MenosThe usual method to calculate grey water footprint does not take into account the volume of water required to dilute concentrations of pesticide mixtures in freshwater and it also depends on maximum concentration limit acceptable in water. We propose a model to estimate the grey water footprint of crops by calculating the volume of water necessary to dilute pesticide mixtures reaching freshwaters. The model requires short-term toxicity data from aquatic organisms based on EC50 values, soil pesticide half-life and soil sorption coefficient values, and does not require maximum concentration limit acceptable in water. The lixiviation rate and runoff rate of each pesticide was estimated by attenuation factor and by Soilfug model, respectively. The usefulness of the proposed model was illustrated by estimating the volume of grey water required to dilute the 17 most widely used herbicides in sugarcane crops of Brazil. The grey water footprint corresponding to the recommended agronomic dose for each herbicide varied between 4.20×106 m3 yr-1 and 1.20×1012 m3 yr-1 and the grey water footprint of the mixture of herbicides was 2.36×1012 m3 yr-1 in a cultivated area of 8.4×106 ha. These results establish the ranking position of each herbicide in the composition of the grey water footprint of mixture of herbicides. The rank of each herbicide could be used to create a label to be placed on the package of the pesticide, thus informing farmers about the volume of grey water per hectare due ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Pesticide management; Water quality objective. |
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Thesagro: |
Agrotóxico; Herbicida; Modelo matemático; Qualidade da água. |
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Thesaurus NAL: |
Environmental impact; Herbicides; Mathematical models; Sugarcane; Water footprint; Water quality. |
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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/111687/1/2014AP013.pdf
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Marc: |
LEADER 02495naa a2200325 a 4500
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520 $aThe usual method to calculate grey water footprint does not take into account the volume of water required to dilute concentrations of pesticide mixtures in freshwater and it also depends on maximum concentration limit acceptable in water. We propose a model to estimate the grey water footprint of crops by calculating the volume of water necessary to dilute pesticide mixtures reaching freshwaters. The model requires short-term toxicity data from aquatic organisms based on EC50 values, soil pesticide half-life and soil sorption coefficient values, and does not require maximum concentration limit acceptable in water. The lixiviation rate and runoff rate of each pesticide was estimated by attenuation factor and by Soilfug model, respectively. The usefulness of the proposed model was illustrated by estimating the volume of grey water required to dilute the 17 most widely used herbicides in sugarcane crops of Brazil. The grey water footprint corresponding to the recommended agronomic dose for each herbicide varied between 4.20×106 m3 yr-1 and 1.20×1012 m3 yr-1 and the grey water footprint of the mixture of herbicides was 2.36×1012 m3 yr-1 in a cultivated area of 8.4×106 ha. These results establish the ranking position of each herbicide in the composition of the grey water footprint of mixture of herbicides. The rank of each herbicide could be used to create a label to be placed on the package of the pesticide, thus informing farmers about the volume of grey water per hectare due to the use of this herbicide.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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