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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Cerrados; Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
15/10/2007 |
Data da última atualização: |
21/10/2009 |
Autoria: |
GUERRA, A. F.; ROCHA, O. C.; RODRIGUES, G. C.; SOUZA, P. I. de M. de. |
Título: |
Método do tanque Classe A para irrigação da soja, cultivar Sambaíba, no Cerrado. |
Ano de publicação: |
2005 |
Fonte/Imprenta: |
Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2005. |
Páginas: |
3 p. |
Série: |
(Embrapa Cerrados. Comunicado Técnico, 120). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A garantia do suprimento de água para o consumo das gerações futuras e para irrigação depende necessariamente da utilização racional e eficaz desse recurso. Nas áreas agricultáveis do Bioma Cerrado, a maioria dos produtores irrigantes adota sistemas de irrigação pressurizados, com baixa perda de água entre o ponto de captação e o de distribuição. Entretanto, mesmo usando equipamentos com grande potencial de condução, a eficiência da irrigação tem sido penalizada pela falta de conhecimento dos produtores sobre as exigências hídricas das culturas, o que vem colaborando para o manejo inadequado da irrigação e, consequentemente, para o uso excessivo da água. Esse desperdício apresenta efeitos negativos não só sobre as culturas como também sobre o meio ambiente, uma vez que lixivia nutrientes, indisponibilizando-os para as plantas, e contribui para a contaminação do lençol freático, além de resultar na aplicação intensiva de produtos químicos devido a maior incidência de doenças. Por sua vez, quando a aplicação de água é deficiente, as culturas não se desenvolvem resultando em perdas significativas na produção. O método do tanque Classe A pode ser usado com eficácia no manejo de irrigação da cultura de soja, desde que os coeficientes do tanque (Kp) e da cultura (Kc) sejam compatíveis com a cultivar e com as condições climáticas regionais. Em geral, para o período chuvoso (outubro a abril) do Cerrado, adota-se um Kp de 0,80. |
Thesagro: |
Cerrado; Glycine Max; Irrigação; Manejo de Água; Soja. |
Thesaurus Nal: |
irrigation; soybeans; water management. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CPAC-2009/28483/1/comtec_120.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
Data corrente: |
29/05/2022 |
Data da última atualização: |
12/04/2024 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
CROSSA, J.; MONTESINOS-LÓPEZ, O. A.; PÉREZ-RODRÍGUEZ, P.; COSTA-NETO, G.; FRITSCHE-NETO, R.; ORTIZ, R.; MARTINI, J. W. R.; LILLEMO, M.; MONTESINOS-LÓPEZ, A.; JARQUIN, D.; BRESEGHELLO, F.; CUEVAS, J.; RINCENT, R. |
Afiliação: |
JOSE CROSSA, CIMMYT; OSVAL ANTONIO MONTESINOS-LOPEZ, UNIVERSIDAD DE COLIMA, México; PAULINO PEREZ-RODRIGUEZ, COLEGIO DE POSTGRADUADOS, Montecillos-Mexico; GERMANO COSTA-NETO, ESALQ; ROBERTO FRITSCHE-NETO, ESALQ; RODOMIRO ORTIZ, SWEDISH UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES, Alnarp-Sweden; JOHANNES W. R. MARTINI, CIMMYT; MORTEN LILLEMO, NORWEGIAN UNIVERSITY OF LIFE SCIENCES, Norway; ABELARDO MONTESINOS-LOPEZ, CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN MATEMÁTICAS, Guanajuato-Mexico; DIEGO JARQUIN, UNIVERSITY OF NEBRASKA, Lincoln-NE; FLAVIO BRESEGHELLO, CNPAF; JAIME CUEVAS, UNIVERSIDAD DE QUINTANA ROO, Quintana Roo-Mexico; RENAUD RINCENT, INRAE, Clermont-Ferrand-France. |
Título: |
Genome and environment based prediction models and methods of complex traits incorporating genotype × environment interaction. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
In: AHMADI, N.; BARTHOLOME, J. (ed.). Genomic prediction of complex traits: methods and protocols. New York: Humana Press, 2022. |
Páginas: |
p. 245-283. |
Série: |
(Methods in Molecular Biology). |
ISBN: |
978-1-0716-2205-6 |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2205-6_9 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Genomic-enabled prediction models are of paramount importance for the successful implementation of genomic selection (GS) based on breeding values. As opposed to animal breeding, plant breeding includes extensive multienvironment and multiyear field trial data. Hence, genomic-enabled prediction models should include genotype × environment (G × E) interaction, which most of the time increases the prediction performance when the response of lines are different from environment to environment. In this chapter, we describe a historical timeline since 2012 related to advances of the GS models that take into account G × E interaction. We describe theoretical and practical aspects of those GS models, including the gains in prediction performance when including G × E structures for both complex continuous and categorical scale traits. Then, we detailed and explained the main G × E genomic prediction models for complex traits measured in continuous and noncontinuous (categorical) scale. Related to G × E interaction models this review also examine the analyses of the information generated with high-throughput phenotype data (phenomic) and the joint analyses of multitrait and multienvironment field trial data that is also employed in the general assessment of multitrait G × E interaction. The inclusion of nongenomic data in increasing the accuracy and biological reliability of the G × E approach is also outlined. We show the recent advances in large-scale envirotyping (enviromics), and how the use of mechanistic computational modeling can derive the crop growth and development aspects useful for predicting phenotypes and explaining G × E. MenosGenomic-enabled prediction models are of paramount importance for the successful implementation of genomic selection (GS) based on breeding values. As opposed to animal breeding, plant breeding includes extensive multienvironment and multiyear field trial data. Hence, genomic-enabled prediction models should include genotype × environment (G × E) interaction, which most of the time increases the prediction performance when the response of lines are different from environment to environment. In this chapter, we describe a historical timeline since 2012 related to advances of the GS models that take into account G × E interaction. We describe theoretical and practical aspects of those GS models, including the gains in prediction performance when including G × E structures for both complex continuous and categorical scale traits. Then, we detailed and explained the main G × E genomic prediction models for complex traits measured in continuous and noncontinuous (categorical) scale. Related to G × E interaction models this review also examine the analyses of the information generated with high-throughput phenotype data (phenomic) and the joint analyses of multitrait and multienvironment field trial data that is also employed in the general assessment of multitrait G × E interaction. The inclusion of nongenomic data in increasing the accuracy and biological reliability of the G × E approach is also outlined. We show the recent advances in large-scale envirotyping (enviromics), and... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Genome-enabled prediction; Genomic selection; Models with G x E interaction. |
Thesagro: |
Genótipo; Interação Genética; Melhoramento Genético Vegetal. |
Thesaurus NAL: |
Genome; Genomics; Genotype-environment interaction; Plant breeding. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143533/1/cap9-2022.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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