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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
01/03/2011 |
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Data da última atualização: |
01/09/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BASSO, A.; MELO, G. W. B. de; FURINI, G.; SCANAGATTA, V.; BRUNETTO, G.; ADAMES, M. |
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Afiliação: |
ALEX BASSO, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; GEORGE WELLINGTON BASTOS DE MELO, CNPUV; GRACIANE FURINI, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; VOLMIR SCANAGATTA, CNPUV; GUSTAVO BRUNETTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL REI; MAUCIUS ADAMES, UNIVERSIDADE DE CAXIAS DO SUL. |
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Título: |
Avaliação da produção de morangueiro, cultivar Aromas e Oso Grande, em substratos. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO BRASILEIRO SOBRE PEQUENAS FRUTAS, 5., 2009, Vacaria. Anais... Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, 2009. |
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Páginas: |
p. 61-62. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
No Estado do Rio Grande do Sul, em geral, o morangueiro é cultivado em propriedades com mão-de-obra familiar, com, aproximadamente, 0,2 a 1,0 hectare. Nessas, ele é uma cultura de grande importância econômica, uma vez que apresenta alta lucratividade por área (REICHERT; MADAIL, 2003). Normalmente, o cultivo do morangueiro é realizado sobre o solo e no campo, sendo usado cultivares como, Aromas, Camarosa, Camino Real, Diamante, Dover, Oso Grande, Sweet Charlie e Ventana (OLIVEIRA et aI., 2005). Porém, grande parte dessas cultivares são susceptíveis ao ataque de fungos de solo, bactérias e nematóides (OZEKER et al.,1999; SSNTOS; MEDEITOS, 2003). Por isso, nos últimos anos parte do cultivo de morangueiro tem sido realizado em ambientes protegido e em substrato. Esse é um suporte físico para o crescimento de plantas cultivadas fora do solo, onde é regulado o suprimento de água, nutrientes e oxigênio para as raízes (KÃMPF, 2000; MONTARONE, 2001; FERMINO, 2002). Eles podem ser formados por diversas matérias-primas de origem mineral, como vermiculita, pertíta e areia (SALVADOR, 2000) ou orgânica, turfas, casca de árvores compostadas e casca de arroz carbonizada (ABREU et alo,2002), dentre outros. O tipo de substrato e suas proporções de mistura podem afetar a produção do morangueiro (FURLANI; FERNANDEZ JUNIOR, 2004; PEREIRA et alo,2007). O presente trabalho teve como objetivo avaliar a produção e seus componentes em cultivares de morangueiro cultivadas em diferentes substratos. |
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Palavras-Chave: |
Aromas; Oso Grande; Substrato. |
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Thesagro: |
Fruticultura; Morango; Produção; Solo; Variedade. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/879602/1/12980.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
19/12/2013 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
NUNES, S. A.; ROMANI, L. A. S.; AVILA, A. M. H.; COLTRI, P. P.; TRAINA JÚNIOR, C.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUSA, E. P. M.; TRAINA, A. J. M. |
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Afiliação: |
SANTIAGO A. NUNES, ICMC/USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; ANA M. H. AVILA, Cepagri/Unicamp; PRISCILA P. COLTRI, Cepagri/Unicamp; CAETANO TRAINA JÚNIOR, ICMC/USP; ROBSON L. F. CORDEIRO, ICMC/USP; ELAINE P. M. SOUSA, ICMC/USP; AGMA J. M. TRAINA, ICMC/USP. |
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Título: |
Analysis of large scale climate data: how well climate change models and data from real sensor networks agree? |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL WORLD WIDE WEB CONFERENCE, 22., 2013, Rio de Janeiro. Proceedings... New York: ACM, 2013. |
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Páginas: |
p. 517-526. |
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ISBN: |
978-1-4503-2038-2 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
WWW 2013. |
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Conteúdo: |
Research on global warming and climate changes has attracted a huge attention of the scientific community and of the media in general, mainly due to the social and economic impacts they pose over the entire planet. Climate change simulation models have been developed and improved to provide reliable data, which are employed to forecast effects of increasing emissions of greenhouse gases on a future global climate. The data generated by each model simulation amount to Terabytes of data, and demand fast and scalable methods to process them. In this context, we propose a new process of analysis aimed at discriminating between the temporal behavior of the data generated by climate models and the real climate observations gathered from ground-based meteorological station networks. Our approach combines fractal data analysis and the monitoring of real and model-generated data streams to detect deviations on the intrinsic correlation among the time series defined by different climate variables. Our measurements were made using series from a regional climate model and the corresponding real data from a network of sensors from meteorological stations existing in the analyzed region. The results show that our approach can correctly discriminate the data either as real or as simulated, even when statistical tests fail. Those results suggest that there is still room for improvement of the state-of-the-art climate change models, and that the fractal-based concepts may contribute for their improvement, besides being a fast, parallelizable, and scalable approach. MenosResearch on global warming and climate changes has attracted a huge attention of the scientific community and of the media in general, mainly due to the social and economic impacts they pose over the entire planet. Climate change simulation models have been developed and improved to provide reliable data, which are employed to forecast effects of increasing emissions of greenhouse gases on a future global climate. The data generated by each model simulation amount to Terabytes of data, and demand fast and scalable methods to process them. In this context, we propose a new process of analysis aimed at discriminating between the temporal behavior of the data generated by climate models and the real climate observations gathered from ground-based meteorological station networks. Our approach combines fractal data analysis and the monitoring of real and model-generated data streams to detect deviations on the intrinsic correlation among the time series defined by different climate variables. Our measurements were made using series from a regional climate model and the corresponding real data from a network of sensors from meteorological stations existing in the analyzed region. The results show that our approach can correctly discriminate the data either as real or as simulated, even when statistical tests fail. Those results suggest that there is still room for improvement of the state-of-the-art climate change models, and that the fractal-based concepts may contribute for thei... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Análise fractal; Climate data; Dados climáticos; Data streams; Fractal analysis; Modelos de mudanças climáticas; Sensor networks. |
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Thesaurus NAL: |
Climate change; Models. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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