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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
Data corrente: |
12/04/2018 |
Data da última atualização: |
02/07/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SILVA, E. F. da; SILVA, R. F.; VIEIRA, G. C.; LEITE, C. C. C.; AGUIAR, M. O.; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, M. L. M. da; SILVA, G. F. da. |
Afiliação: |
Evandro Ferreira da Silva, Universidade Federal do Espírito Santo; Rodrigo Freitas Silva, Universidade Federal do Espírito Santo; Giovanni Correia Vieira, Universidade Federal do Espírito Santo; Catherine Cristina Claros Leite, Universidade Federal do Espírito Santo; Marcelo Otone Aguiar, Universidade Federal do Espírito Santo; EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-Acre; Mayra Luiza Marques da Silva, Universidade Federal de São João Del-Rei; Gilson Fernandes da Silva, Universidade Federal do Espírito Santo. |
Título: |
Planning of production units for native forest management areas in the Amazon. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 13, n. 1, e5502, 2018. |
ISSN: |
1981-0997 (online) |
DOI: |
10.5039/agraria.v13i1a5502 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
The objectives of this study were to present a model of integer linear programming (IP) to develop the creation of production units (PUs) regulated at the level of exploitable trees and to implement a heuristic method to obtain suboptimal feasible solutions. The studied area is in the municipality of Bujari, AC, Brazil. Using a sustainable forest management (SFM) area of 1,057.41 ha, 4,237 trees were selected for exploration through the census inventory. We applied the p-median model with volume and income restrictions; however, the adaptive heuristics development (AHD) is a random, greedy, and adaptive procedure that forms the PUs optimally. Four scenarios were formulated with a variation of ±10% to ±20% in volume and income values; the simulation was repeated 10 times with 10,000 iterations in each scenario. As expected, the major variations were in the scenarios with the most flexible restrictions of ±20%. Overall, 400,000 iterations were performed with average processing time of 523.74 s for each scenario. The methodology fostered the creation of PUs efficiently by grouping the trees into an optimized set, and at the same time, respecting the constraints of the problem. Os objetivos do estudo foram apresentar um modelo de programação linear inteira (PLI) para realizar a formação de unidades de produção (UP) reguladas ao nível de árvores exploráveis e implementar um método heurístico para obtenção de soluções viáveis subótimas. A área de estudo situa-se no município de Bujari, AC, Brasil. É uma área de manejo florestal sustentável (AMFS) com 1.057,41 ha. Por meio do inventário censitário foram selecionadas 4.237 árvores a serem exploradas. O modelo empregado foi o modelo das p-medianas com restrições de volume e renda, já a heurística de formação adaptativa (HFA) constitui-se de um procedimento aleatório, guloso e adaptativo para formar as UPs de maneira otimizada. Foram formulados quatro cenários com variação de ±10% e ±20% nos valores de volume e renda, sendo simulado dez vezes com 10.000 iterações cada cenário. Como esperado, as maiores variações foram nos cenários com flexibilização da restrição em ±20%. Ao todo, foram realizadas 400.000 iterações de soluções, com tempo médio de processamento 523,74 s para cada cenário. A metodologia promoveu a formação de UPs de forma eficiente, agrupando as árvores de maneira otimizada e, ao mesmo tempo, respeitando as restrições do problema. MenosThe objectives of this study were to present a model of integer linear programming (IP) to develop the creation of production units (PUs) regulated at the level of exploitable trees and to implement a heuristic method to obtain suboptimal feasible solutions. The studied area is in the municipality of Bujari, AC, Brazil. Using a sustainable forest management (SFM) area of 1,057.41 ha, 4,237 trees were selected for exploration through the census inventory. We applied the p-median model with volume and income restrictions; however, the adaptive heuristics development (AHD) is a random, greedy, and adaptive procedure that forms the PUs optimally. Four scenarios were formulated with a variation of ±10% to ±20% in volume and income values; the simulation was repeated 10 times with 10,000 iterations in each scenario. As expected, the major variations were in the scenarios with the most flexible restrictions of ±20%. Overall, 400,000 iterations were performed with average processing time of 523.74 s for each scenario. The methodology fostered the creation of PUs efficiently by grouping the trees into an optimized set, and at the same time, respecting the constraints of the problem. Os objetivos do estudo foram apresentar um modelo de programação linear inteira (PLI) para realizar a formação de unidades de produção (UP) reguladas ao nível de árvores exploráveis e implementar um método heurístico para obtenção de soluções viáveis subótimas. A área de estudo situa-se no município de Bu... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Bosques primarios; Bujari (AC); Inventario forestal; Manejo de precisão; Manejo florestal sustentável; Modelos matemáticos; Optimización de los sistemas; Production unit; Programación lineal; Silvicultura sustentable; Unidad de producción; Unidade de produção; Western Amazon. |
Thesagro: |
Administração florestal; Floresta nativa; Inventário florestal; Método de otimização; Modelo matemático; Programação linear. |
Thesaurus Nal: |
Forest inventory; Linear programming; Mathematical models; Primary forests; Sustainable forestry; System optimization. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/175421/1/26601.pdf
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Marc: |
LEADER 04195naa a2200565 a 4500 001 2090549 005 2021-07-02 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1981-0997 (online) 024 7 $a10.5039/agraria.v13i1a5502$2DOI 100 1 $aSILVA, E. F. da 245 $aPlanning of production units for native forest management areas in the Amazon.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aThe objectives of this study were to present a model of integer linear programming (IP) to develop the creation of production units (PUs) regulated at the level of exploitable trees and to implement a heuristic method to obtain suboptimal feasible solutions. The studied area is in the municipality of Bujari, AC, Brazil. Using a sustainable forest management (SFM) area of 1,057.41 ha, 4,237 trees were selected for exploration through the census inventory. We applied the p-median model with volume and income restrictions; however, the adaptive heuristics development (AHD) is a random, greedy, and adaptive procedure that forms the PUs optimally. Four scenarios were formulated with a variation of ±10% to ±20% in volume and income values; the simulation was repeated 10 times with 10,000 iterations in each scenario. As expected, the major variations were in the scenarios with the most flexible restrictions of ±20%. Overall, 400,000 iterations were performed with average processing time of 523.74 s for each scenario. The methodology fostered the creation of PUs efficiently by grouping the trees into an optimized set, and at the same time, respecting the constraints of the problem. Os objetivos do estudo foram apresentar um modelo de programação linear inteira (PLI) para realizar a formação de unidades de produção (UP) reguladas ao nível de árvores exploráveis e implementar um método heurístico para obtenção de soluções viáveis subótimas. A área de estudo situa-se no município de Bujari, AC, Brasil. É uma área de manejo florestal sustentável (AMFS) com 1.057,41 ha. Por meio do inventário censitário foram selecionadas 4.237 árvores a serem exploradas. O modelo empregado foi o modelo das p-medianas com restrições de volume e renda, já a heurística de formação adaptativa (HFA) constitui-se de um procedimento aleatório, guloso e adaptativo para formar as UPs de maneira otimizada. Foram formulados quatro cenários com variação de ±10% e ±20% nos valores de volume e renda, sendo simulado dez vezes com 10.000 iterações cada cenário. Como esperado, as maiores variações foram nos cenários com flexibilização da restrição em ±20%. Ao todo, foram realizadas 400.000 iterações de soluções, com tempo médio de processamento 523,74 s para cada cenário. A metodologia promoveu a formação de UPs de forma eficiente, agrupando as árvores de maneira otimizada e, ao mesmo tempo, respeitando as restrições do problema. 650 $aForest inventory 650 $aLinear programming 650 $aMathematical models 650 $aPrimary forests 650 $aSustainable forestry 650 $aSystem optimization 650 $aAdministração florestal 650 $aFloresta nativa 650 $aInventário florestal 650 $aMétodo de otimização 650 $aModelo matemático 650 $aProgramação linear 653 $aAcre 653 $aAmazonia Occidental 653 $aAmazônia Ocidental 653 $aBosques primarios 653 $aBujari (AC) 653 $aInventario forestal 653 $aManejo de precisão 653 $aManejo florestal sustentável 653 $aModelos matemáticos 653 $aOptimización de los sistemas 653 $aProduction unit 653 $aProgramación lineal 653 $aSilvicultura sustentable 653 $aUnidad de producción 653 $aUnidade de produção 653 $aWestern Amazon 700 1 $aSILVA, R. F. 700 1 $aVIEIRA, G. C. 700 1 $aLEITE, C. C. C. 700 1 $aAGUIAR, M. O. 700 1 $aFIGUEIREDO, E. O. 700 1 $aSILVA, M. L. M. da 700 1 $aSILVA, G. F. da 773 $tRevista Brasileira de Ciências Agrárias$gv. 13, n. 1, e5502, 2018.
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
Data corrente: |
13/12/2012 |
Data da última atualização: |
13/12/2012 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
MEDEIROS, F. H. V.; MARTINS, S. J.; ZUCCHI, T. D.; MELO, I. S. de; BATISTA, L. R.; MACHADO, J. da C. |
Afiliação: |
FLÁVIO HENRIQUE VASCONCELOS DE MEDEIROS, UFLA; SAMUEL JULIO MARTINS, UFLA; TIAGO DOMINGUES ZUCCHI; ITAMAR SOARES DE MELO, CNPMA; LUIS ROBERTO BATISTA, UFLA; JOSÉ DA CRUZ MACHADO, UFLA. |
Título: |
Biological control of mycotoxin-producing molds. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 36, n. 5, p. 483-497, 2012. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Mycotoxins are produced by the secondary metabolism of many fungi and can be found in almost 25% of the world?s agricultural commodities. These compounds are toxic to humans, animals, and plants and therefore, efforts should be made to avoid mycotoxin contamination in food and feed. Besides, up to 25% of all harvested fruits and vegetables are lost due to storage molds and/ or mycotoxin contamination and many methods have been applied to mitigate these issues, but most of them rely on the use of fungicides. Although chemicals are often the first defensive line against mycotoxigenic fungi, the indiscriminate use of fungicides are awakening the public perception due to their noxious effects on the environment and human/animal health. Thus, there is an increasing public pressure for a safer and eco-friendly alternative to control these organisms. In this background, biological control using microbial antagonists such as bacteria, fungi and yeasts have been shown to be a feasible substitute to reduce the use of chemical compounds. Despite of the positive findings using the biocontrol agents only a few products have been registered and are commercially available to control mycotoxin-producing fungi. This review brings about the up-to-date biological control strategies to prevent or reduce harvested commodity damages caused by storage fungi and the contamination of food and feed by mycotoxins. Resumo: As micotoxinas são produzidas pelo metabolismo secundário de várias espécies de fungos e podem ser encontradas em quase 25% das commodities agrícolas. Esses compostos são tóxicos a humanos, animais e plantas e, portanto, esforços para evitar a contaminação de micotoxinas em alimentos e rações devem ser feitos. Além disso, até 25% das frutas e legumes em pós-colheita são perdidos em decorrência do ataque de fungos de armazenamento e/ou contaminações por micotoxinas. Vários métodos têm sido aplicados para mitigar os problemas de micotoxinas, mas a maioria deles se baseia no uso de fungicidas. Embora os produtos químicos sejam, muitas vezes, a primeira estratégia de defesa contra fungos micotoxigênicos, o uso indiscriminado de fungicidas vem despertando a percepção pública, em razão de seus efeitos nocivos sobre o meio ambiente e à saúde humana/animal. Assim, existe uma crescente pressão pública em busca de alternativas mais segura e não nocivas ao meio ambiente para controlar estes organismos. Nesse contexto, o controle biológico utilizando antagonistas microbianos, tais como bactérias, fungos e leveduras têm mostrado ser um substituto viável para reduzir a utilização de produtos químicos. Apesar dos resultados positivos, usando os agentes de controle biológico, poucos produtos apenas foram registrados e estão comercialmente disponíveis para controlar fungos produtores de micotoxinas. Esta revisão traz estratégias de controle biológico para evitar ou reduzir danos em commodities agrícolas causadas por fungos de armazenamento e a contaminação de alimentos e rações por micotoxinas. MenosMycotoxins are produced by the secondary metabolism of many fungi and can be found in almost 25% of the world?s agricultural commodities. These compounds are toxic to humans, animals, and plants and therefore, efforts should be made to avoid mycotoxin contamination in food and feed. Besides, up to 25% of all harvested fruits and vegetables are lost due to storage molds and/ or mycotoxin contamination and many methods have been applied to mitigate these issues, but most of them rely on the use of fungicides. Although chemicals are often the first defensive line against mycotoxigenic fungi, the indiscriminate use of fungicides are awakening the public perception due to their noxious effects on the environment and human/animal health. Thus, there is an increasing public pressure for a safer and eco-friendly alternative to control these organisms. In this background, biological control using microbial antagonists such as bacteria, fungi and yeasts have been shown to be a feasible substitute to reduce the use of chemical compounds. Despite of the positive findings using the biocontrol agents only a few products have been registered and are commercially available to control mycotoxin-producing fungi. This review brings about the up-to-date biological control strategies to prevent or reduce harvested commodity damages caused by storage fungi and the contamination of food and feed by mycotoxins. Resumo: As micotoxinas são produzidas pelo metabolismo secundário de várias espécies de ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Agentes de biocontrole; Biocontrol; Microbial antagonists; Microrganismos antagonistas; Perda em pós-colheita; Postharvest decay. |
Thesagro: |
Controle biológico; Fungo; Micotoxina; Segurança alimentar. |
Thesaurus NAL: |
Biological control; Food safety; Mycotoxins. |
Categoria do assunto: |
S Ciências Biológicas |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/72296/1/2012AP44.pdf
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Marc: |
LEADER 04030naa a2200337 a 4500 001 1942573 005 2012-12-13 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aMEDEIROS, F. H. V. 245 $aBiological control of mycotoxin-producing molds.$h[electronic resource] 260 $c2012 520 $aMycotoxins are produced by the secondary metabolism of many fungi and can be found in almost 25% of the world?s agricultural commodities. These compounds are toxic to humans, animals, and plants and therefore, efforts should be made to avoid mycotoxin contamination in food and feed. Besides, up to 25% of all harvested fruits and vegetables are lost due to storage molds and/ or mycotoxin contamination and many methods have been applied to mitigate these issues, but most of them rely on the use of fungicides. Although chemicals are often the first defensive line against mycotoxigenic fungi, the indiscriminate use of fungicides are awakening the public perception due to their noxious effects on the environment and human/animal health. Thus, there is an increasing public pressure for a safer and eco-friendly alternative to control these organisms. In this background, biological control using microbial antagonists such as bacteria, fungi and yeasts have been shown to be a feasible substitute to reduce the use of chemical compounds. Despite of the positive findings using the biocontrol agents only a few products have been registered and are commercially available to control mycotoxin-producing fungi. This review brings about the up-to-date biological control strategies to prevent or reduce harvested commodity damages caused by storage fungi and the contamination of food and feed by mycotoxins. Resumo: As micotoxinas são produzidas pelo metabolismo secundário de várias espécies de fungos e podem ser encontradas em quase 25% das commodities agrícolas. Esses compostos são tóxicos a humanos, animais e plantas e, portanto, esforços para evitar a contaminação de micotoxinas em alimentos e rações devem ser feitos. Além disso, até 25% das frutas e legumes em pós-colheita são perdidos em decorrência do ataque de fungos de armazenamento e/ou contaminações por micotoxinas. Vários métodos têm sido aplicados para mitigar os problemas de micotoxinas, mas a maioria deles se baseia no uso de fungicidas. Embora os produtos químicos sejam, muitas vezes, a primeira estratégia de defesa contra fungos micotoxigênicos, o uso indiscriminado de fungicidas vem despertando a percepção pública, em razão de seus efeitos nocivos sobre o meio ambiente e à saúde humana/animal. Assim, existe uma crescente pressão pública em busca de alternativas mais segura e não nocivas ao meio ambiente para controlar estes organismos. Nesse contexto, o controle biológico utilizando antagonistas microbianos, tais como bactérias, fungos e leveduras têm mostrado ser um substituto viável para reduzir a utilização de produtos químicos. Apesar dos resultados positivos, usando os agentes de controle biológico, poucos produtos apenas foram registrados e estão comercialmente disponíveis para controlar fungos produtores de micotoxinas. Esta revisão traz estratégias de controle biológico para evitar ou reduzir danos em commodities agrícolas causadas por fungos de armazenamento e a contaminação de alimentos e rações por micotoxinas. 650 $aBiological control 650 $aFood safety 650 $aMycotoxins 650 $aControle biológico 650 $aFungo 650 $aMicotoxina 650 $aSegurança alimentar 653 $aAgentes de biocontrole 653 $aBiocontrol 653 $aMicrobial antagonists 653 $aMicrorganismos antagonistas 653 $aPerda em pós-colheita 653 $aPostharvest decay 700 1 $aMARTINS, S. J. 700 1 $aZUCCHI, T. D. 700 1 $aMELO, I. S. de 700 1 $aBATISTA, L. R. 700 1 $aMACHADO, J. da C. 773 $tCiência e Agrotecnologia, Lavras$gv. 36, n. 5, p. 483-497, 2012.
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Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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