| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
|
Data corrente: |
04/02/2009 |
|
Data da última atualização: |
19/07/2011 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Autoria: |
BELLOTE, A. F. J.; DEDECEK, R. A.; SILVA, H. D. da. |
|
Afiliação: |
Antonio Francisco Jurado Bellote, Embrapa Florestas; Renato Antonio Dedecek, Embrapa Florestas; Helton Damin da Silva, Embrapa Florestas. |
|
Título: |
Nutrientes minerais, biomassa e deposição de serapilheira em plantio de Eucalyptus com diferentes sistemas de manejo de resíduos florestais. |
|
Ano de publicação: |
2008 |
|
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, n. 56, p. 31-41, jan./jun. 2008. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Neste trabalho foi avaliado o efeito de diferentes manejos de resíduos florestais no estado nutricional das árvores, no conteúdo de nutrientes na serapilheira e a biomassa de serapilheira produzida pelo Eucalyptus grandis. Foram avaliados quatro sistemas diferentes de manejo de resíduo: (i) remoção de todo resíduo do sítio proveniente da colheita florestal e adubação NPK; (ii) manutenção no sítio de todos os resíduos da colheita florestal e adubação NPK; (iii) remoção do sítio de todo o resíduo da colheita com diâmetro superior a 3 cm e adubação NPK; (iv) remoção de todos os resíduos da colheita, adubação NPK e adição de 15 t.ha-1 de resíduo celulósico + 4 t.ha-1 de cinza de madeira (relação C:N igual a 25:1 e 30:1, respectivamente). Os resultados mostraram que a manutenção no sítio do resíduo da colheita florestal melhora o estado nutricional das árvores e aumenta a produtividade; a adição de resíduo celulósico permitiu aumento expressivo de produtividade; as altas concentrações de Ca no resíduo celulósico devem ser corrigidas com aplicações de K e Mg para evitar desequilíbrio nutricional nas árvores; para todos os tratamentos, as quantidades de K acrescentadas não foram suficientes para manter as árvores adequadamente nutridas com este nutriente. |
|
Palavras-Chave: |
Cinza de biomassa. |
|
Thesagro: |
Celulose; Papel; Produtividade; Resíduo Industrial. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPF-2009-09/44387/1/3_Bellote_et_al.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01974naa a2200205 a 4500
001 1315460
005 2011-07-19
008 2008 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aBELLOTE, A. F. J.
245 $aNutrientes minerais, biomassa e deposição de serapilheira em plantio de Eucalyptus com diferentes sistemas de manejo de resíduos florestais.
260 $c2008
520 $aNeste trabalho foi avaliado o efeito de diferentes manejos de resíduos florestais no estado nutricional das árvores, no conteúdo de nutrientes na serapilheira e a biomassa de serapilheira produzida pelo Eucalyptus grandis. Foram avaliados quatro sistemas diferentes de manejo de resíduo: (i) remoção de todo resíduo do sítio proveniente da colheita florestal e adubação NPK; (ii) manutenção no sítio de todos os resíduos da colheita florestal e adubação NPK; (iii) remoção do sítio de todo o resíduo da colheita com diâmetro superior a 3 cm e adubação NPK; (iv) remoção de todos os resíduos da colheita, adubação NPK e adição de 15 t.ha-1 de resíduo celulósico + 4 t.ha-1 de cinza de madeira (relação C:N igual a 25:1 e 30:1, respectivamente). Os resultados mostraram que a manutenção no sítio do resíduo da colheita florestal melhora o estado nutricional das árvores e aumenta a produtividade; a adição de resíduo celulósico permitiu aumento expressivo de produtividade; as altas concentrações de Ca no resíduo celulósico devem ser corrigidas com aplicações de K e Mg para evitar desequilíbrio nutricional nas árvores; para todos os tratamentos, as quantidades de K acrescentadas não foram suficientes para manter as árvores adequadamente nutridas com este nutriente.
650 $aCelulose
650 $aPapel
650 $aProdutividade
650 $aResíduo Industrial
653 $aCinza de biomassa
700 1 $aDEDECEK, R. A.
700 1 $aSILVA, H. D. da
773 $tPesquisa Florestal Brasileira, Colombo$gn. 56, p. 31-41, jan./jun. 2008.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
|
Data corrente: |
20/08/2020 |
|
Data da última atualização: |
20/12/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
KRAUSE, M. D.; DIAS, K. O. das G.; SANTOS, J. P. R. dos; OLIVEIRA, A. A. de; GUIMARAES, L. J. M.; PASTINA, M. M.; MARGARIDO, G. R. A.; GARCIA, A. A. F. |
|
Afiliação: |
Matheus Dalsente Krause, Iowa State University; Kaio Olímpio das Graças Dias, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Jhonathan Pedroso Rigal dos Santos, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Amanda Avelar de Oliveira, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; MARIA MARTA PASTINA, CNPMS; Gabriel Rodrigues Alves Margarido, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"; Antonio Augusto Franco Garcia, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz". |
|
Título: |
Boosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models. |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
Crop Science, v. 60, n. 6, p. 3049-3065, 2020. |
|
DOI: |
10.1002/csc2.20253 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Genomic selection has been implemented in several plant and animal breeding programs and it has proven to improve efficiency and maximize genetic gains. Phenotypic data of grain yield was measured in 147 maize (Zea mays L.) singlecross hybrids at 12 environments. Single-cross hybrids genotypes were inferred based on their parents (inbred lines) via single nucleotide polymorphism (SNP) markers obtained from genotyping-by-sequencing (GBS). Factor analytic multiplicative genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, in the framework of multienvironment trials, were used to predict grain yield performance of unobserved tropical maize single-cross hybrids. Predictions were performed for two situations: untested hybrids (CV1), and hybrids evaluated in some environments but missing in others (CV2). Models that borrowed information across individuals through genomic relationships and within individuals across environments presented higher predictive accuracy than those models that ignored it. For these models, predictive accuracies were up to 0.4 until eight environments were considered as missing for the validation set, which represents 67% of missing data for a given hybrid. These results highlight the importance of including genotype-by-environment interactions and genomic relationship information for boosting predictions of tropical maize single-cross hybrids for grain yield. |
|
Thesagro: |
Genótipo; Melhoramento Genético Vegetal; Milho. |
|
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/219490/1/Boosting-predictive.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02201naa a2200253 a 4500
001 2124456
005 2020-12-20
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1002/csc2.20253$2DOI
100 1 $aKRAUSE, M. D.
245 $aBoosting predictive ability of tropical maize hybrids via genotype-by-environment interaction under multivariate GBLUP models.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aGenomic selection has been implemented in several plant and animal breeding programs and it has proven to improve efficiency and maximize genetic gains. Phenotypic data of grain yield was measured in 147 maize (Zea mays L.) singlecross hybrids at 12 environments. Single-cross hybrids genotypes were inferred based on their parents (inbred lines) via single nucleotide polymorphism (SNP) markers obtained from genotyping-by-sequencing (GBS). Factor analytic multiplicative genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) models, in the framework of multienvironment trials, were used to predict grain yield performance of unobserved tropical maize single-cross hybrids. Predictions were performed for two situations: untested hybrids (CV1), and hybrids evaluated in some environments but missing in others (CV2). Models that borrowed information across individuals through genomic relationships and within individuals across environments presented higher predictive accuracy than those models that ignored it. For these models, predictive accuracies were up to 0.4 until eight environments were considered as missing for the validation set, which represents 67% of missing data for a given hybrid. These results highlight the importance of including genotype-by-environment interactions and genomic relationship information for boosting predictions of tropical maize single-cross hybrids for grain yield.
650 $aGenótipo
650 $aMelhoramento Genético Vegetal
650 $aMilho
700 1 $aDIAS, K. O. das G.
700 1 $aSANTOS, J. P. R. dos
700 1 $aOLIVEIRA, A. A. de
700 1 $aGUIMARAES, L. J. M.
700 1 $aPASTINA, M. M.
700 1 $aMARGARIDO, G. R. A.
700 1 $aGARCIA, A. A. F.
773 $tCrop Science$gv. 60, n. 6, p. 3049-3065, 2020.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
