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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido; Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
09/10/2015 |
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Data da última atualização: |
29/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MONTEIRO, J. E. B. de A.; CONCEIÇÃO, M. A. F.; CAVALCANTI, F. R.; ANGELOTTI, F. |
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Afiliação: |
JOSÉ EDUARDO BOFFINO DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA; MARCO ANTONIO FONSECA CONCEICAO, CNPUV; FABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV; FRANCISLENE ANGELOTTI, CPATSA. |
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Título: |
Caracterização do risco de ocorrência de podridão cinzenta da videira em três regiões produtoras. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 19., 2015, Lavras. Agrometeorologia no século 21: o desafio do uso sustentável dos biomas brasileiros: anais. Lavras: UFLA, 2015. |
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Páginas: |
1974-1980 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CBAgro 2015. |
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Conteúdo: |
RESUMO: A ocorrência de doenças em plantas é resultado da interação entre o hospedeiro, o patógeno e o ambiente. Dentre os diversos fatores e características do ambiente, as condições meteorológicas são preponderantes.O objetivo do presente estudo foi avaliar a favorabilidade agrometeorológica para ocorrência depodridão cinzentada videira (Botrytis cinerea)em regiões produtoras do Brasil, bem como o potencial de uso de modelos preditivos para a racionalização da aplicação de fungicidas. As nálises foram conduzidas com base em séries de dez anos de dados meteorológicos de importantes regiões de produção de uva no Brasil, referenciadas geograficamente nos municípios de Bento Gonçalves-RS, Jales-SP e Petrolina-PE (dois ciclos).A favorabilidade agrometeorológica foi estimada por um modelo de índice de infecção (II) calculado em função da temperatura durante o molhamento e a duração do molhamento diários. OII é a proporção de frutos infectados. O risco potencial de ocorrência dessa doença foi caracterizado pelas frequências médias da ocorrência de dias com risco de infecção baixo (F7%), médio (7 a 50%) e alto (>50%). Os resultados revelam situações bastante diferentes em cada uma das regiões produtora analisadas. A frequência de dias com alto risco para podridão cinzenta foi de 26% em Bento Gonçalves, 12% em Jales, 7% no ciclo 1 de Petrolina e 7% no ciclo 2 de Petrolina, com variabilidade interanual alta, alta, baixa e baixa, respectivamente. PALAVRAS-CHAVE:modelo de favorabilidade, Botrytis cinerea, sistema de previsão de doença Risk characterization of gray moldoccurrence in three producing regions ABSTRACT: The occurrence of plant disease is the result of interaction between the host, the pathogen and the environment. Among the various factors and environmental characteristics, weather conditions are prevalent. The aim of this study was to evaluate the agrometeorological favorability for the occurrence of gray mold (Botrytis cinerea) in producing regions of Brazil, as well as the potential use of predictive models to rationalize the application of fungicides. The analyzes were conducted based on series of ten years of meteorological data in important grape-growing regions in Brazil, geographically referenced in Bento Gonçalves, RS, Jales-SP and Petrolina (two cycles). The agrometeorological favorability was estimated by an infection index model (II) calculated as function of temperature during the wetness and wetness duration. The II represents the ratio of infected fruits. The potential risk of such disease was characterized by the average frequency of occurrence days with low risk of infection (IIF7%), medium (750%). The results show quite different situations in each of the producing regions analyzed. The frequency of days with high risk of botrytis was 26% in Bento Goncalves, 12% in Jales, 7% in cycle 1 of Petrolina and 7% in cycle 2 of Petrolina, with high interannual variability, high, low, low, respectively. KEYWORDS: favorability model, Botrytis cinerea, disease forecasting system MenosRESUMO: A ocorrência de doenças em plantas é resultado da interação entre o hospedeiro, o patógeno e o ambiente. Dentre os diversos fatores e características do ambiente, as condições meteorológicas são preponderantes.O objetivo do presente estudo foi avaliar a favorabilidade agrometeorológica para ocorrência depodridão cinzentada videira (Botrytis cinerea)em regiões produtoras do Brasil, bem como o potencial de uso de modelos preditivos para a racionalização da aplicação de fungicidas. As nálises foram conduzidas com base em séries de dez anos de dados meteorológicos de importantes regiões de produção de uva no Brasil, referenciadas geograficamente nos municípios de Bento Gonçalves-RS, Jales-SP e Petrolina-PE (dois ciclos).A favorabilidade agrometeorológica foi estimada por um modelo de índice de infecção (II) calculado em função da temperatura durante o molhamento e a duração do molhamento diários. OII é a proporção de frutos infectados. O risco potencial de ocorrência dessa doença foi caracterizado pelas frequências médias da ocorrência de dias com risco de infecção baixo (F7%), médio (7 a 50%) e alto (>50%). Os resultados revelam situações bastante diferentes em cada uma das regiões produtora analisadas. A frequência de dias com alto risco para podridão cinzenta foi de 26% em Bento Gonçalves, 12% em Jales, 7% no ciclo 1 de Petrolina e 7% no ciclo 2 de Petrolina, com variabilidade interanual alta, alta, baixa e baixa, respectivamente. PALAVRAS-CHAVE:modelo de favorabilida... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Disease; Disease forecasting system; Favorability model; Modelo de favorabilidade; Sistema de previsão de doença. |
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Thesagro: |
Botrytis Cinerea; Doença; Fungo; Uva. |
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Thesaurus Nal: |
Grapes. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/130913/1/Monteiro-et-al2015-19CBAgro2015-p1974-1980.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/131645/1/artigo-14.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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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
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URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Amazônia Oriental. Para informações adicionais entre em contato com cpatu.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
31/01/2018 |
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Data da última atualização: |
02/05/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
REIS, L. P.; SOUZA, A. L. de; REIS, P. C. M. dos; FREITAS, L. J. M. de; SOARES, C. P. B.; TORRES, C. M. M. E.; SILVA, L. F. da; RUSCHEL, A. R.; RÊGO, L. J. S.; LEITE, H. G. |
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Afiliação: |
Leonardo Pequeno Reis, Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá; Agostinho Lopes de Souza, UFV; Pamella Carolline Marques dos Reis, UFV; LUCAS JOSE MAZZEI DE FREITAS, CPATU; Carlos Pedro Boechat Soares, UFV; Carlos Moreira Miquelino Eleto Torres, UFV; Liniker Fernandes da Silva, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; ADEMIR ROBERTO RUSCHEL, CPATU; Lyvia Julienne Sousa Rêgo, UFV; Helio Garcia Leite, UFV. |
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Título: |
Estimation of mortality and survival of individual trees after harvesting wood using artificial neural networks in the amazon rain forest. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Ecological Engineering, v. 112, p. 140-147, Mar. 2018. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2017.12.014 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Modeling individual trees in tropical rain forests in the Amazon allows for the safe use of scarce resources in a sustainable way. Unfortunately, in the Brazilian Amazon, rain forest growth and production models are not yet used to estimate future forest stock. Thus, forest management plans do not present technical-scientific support that guarantees sustainable production of wood throughout the cutting cycle. Therefore, this work aims to estimate the survival and mortality of individual trees in a selectively harvested forest using Artificial Neural Networks (ANN) to support silvicultural decisions in forest management in the Amazon rain forest. In 1979, a selective harvest was carried out, with 72.5 m3 ha-1 in an area of 64 ha in Floresta Nacional do Tapajós, in the state of Pará, Brazil. In 1981, 36 permanent plots were installed at random and inventoried. Nine successive measurements were carried from 1982 to 2012. In the modeling, classification, survival, and mortality, training and ANN testing were performed, using input variables such as: different semi-distance-independent competition indices (DSICI), diameter measured (dbh), forest class (FC), trunk identification class (TIC), competition index (CI), growth groups (GG), liana infestation intensity (liana); and crown lighting (CL); Damage to tree (D) and tree rotting (R). The categorical output variables (Classification) were Dead or Surviving tree. Overall efficiency of the classification was above 89% in training and above 90% in the test for all ANNs. Survival classification hit rate was above 99% in the test and training for all ANNs but the mortality score was low, with hit rates below 6%. The overall Kappa coefficient was below 8% for all ANNs (ranked ?poor?) but all ANNs were above 55% in the survival classification (ranked ?good?). ANN estimates the individual survival of trees more accurately but this does not occur with mortality, which is a rarer event than survival. MenosModeling individual trees in tropical rain forests in the Amazon allows for the safe use of scarce resources in a sustainable way. Unfortunately, in the Brazilian Amazon, rain forest growth and production models are not yet used to estimate future forest stock. Thus, forest management plans do not present technical-scientific support that guarantees sustainable production of wood throughout the cutting cycle. Therefore, this work aims to estimate the survival and mortality of individual trees in a selectively harvested forest using Artificial Neural Networks (ANN) to support silvicultural decisions in forest management in the Amazon rain forest. In 1979, a selective harvest was carried out, with 72.5 m3 ha-1 in an area of 64 ha in Floresta Nacional do Tapajós, in the state of Pará, Brazil. In 1981, 36 permanent plots were installed at random and inventoried. Nine successive measurements were carried from 1982 to 2012. In the modeling, classification, survival, and mortality, training and ANN testing were performed, using input variables such as: different semi-distance-independent competition indices (DSICI), diameter measured (dbh), forest class (FC), trunk identification class (TIC), competition index (CI), growth groups (GG), liana infestation intensity (liana); and crown lighting (CL); Damage to tree (D) and tree rotting (R). The categorical output variables (Classification) were Dead or Surviving tree. Overall efficiency of the classification was above 89% i... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Gestão florestal; Inteligência artificial; Modelagem. |
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Thesagro: |
Floresta. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
LEADER 02910naa a2200289 a 4500
001 2086820
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773 $tEcological Engineering$gv. 112, p. 140-147, Mar. 2018.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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