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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
14/11/2023 |
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Data da última atualização: |
26/01/2024 |
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Autoria: |
HAN, X.; YANG, C.; WEIHUA, X.; ZHOU, J.; LI, W. |
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Afiliação: |
XINYUAN HAN, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY; CHEN YANG, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY; XIAO WEIHUA, DEHONG PREFECTURE AGRICULTURAL TECHNOLOGY EXTENSION CENTRE; JIE ZHOU, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY; WENFENG LI, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY. |
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Título: |
Modeling the yield of winter maize using biomass distribution index in the tropical region of Yunnan, China. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e03221, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2023.v58.03221 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Modelagem do rendimento do milho de inverno por meio do índice de distribuição de biomassa na região tropical de Yunnan, China. |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - The objective of this work was to establish and validate the dry matter distribution and yield prediction models based on physiological developmental timing, to compare the differences between the dry mass distribution index model and the dry mass distribution coefficient model, for the simulation of ear dry mass and to improve the accuracy of maize growth models for predicting yield. The experiments were conducted in three tropical sites (Longchuan, Mangshi, and Ruili) in the tropical region of Yunnan Province, China. The NRMS of ear dry mass and yield were generally less than 10. The dry mass distribution index method (NRMS = 5.44% and RMSE = 807.22 kg ha-¹ for ear dry mass; and NRMS = 7.32% and RMSE = 707.67 kg ha-¹ for grain yield) is better than the dry mass distribution coefficient method (NRMS = 7.52% and RMSE = 1115.31 kg ha-¹ for ear dry mass; NRMS = 8.6% and RMSE = 830.76 kgha-¹ for grain yield) to simulate maize ear dry mass and grain yield. The distribution index model improves the accuracy of the model, which is valuable for future maize production and management in Yunnan. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi estabelecer e validar um modelo de previsão de distribuição de massa de matéria seca e de rendimento, com base no tempo de desenvolvimento fisiológico, para comparar as diferenças entre o modelo de índice de distribuição de matéria seca e o modelo de coeficiente de distribuição de matéria seca, para a simulação da massa de matéria seca da espiga e para melhorar a precisão de modelos de crescimento do milho para a previsão de rendimento. Os experimentos foram realizados em três locais (Longchuan, Mangshi e Ruili), na região tropical da província de Yunnan, China. O NRMS da massa de matéria seca e o rendimento da espiga foram geralmente menores que 10. O método do índice de distribuição da massa de matéria seca (NRMS = 5,44% e RMSE = 807,22 kg ha-¹ para massa de matéria seca da espiga; e o NRMS = 7,32% e RMSE = 707,67 kg ha-¹ para rendimento de grãos) é melhor do que o método do coeficiente de distribuição de massa de matéria seca (NRMS = 7,52% e RMSE = 1115,31 kg ha-¹ para massa de matéria seca de espiga; NRMS = 8,6% e RMSE = 830,76 kg ha-¹ para rendimento de grãos) para a simulação da massa de matéria seca de espiga e o rendimento de grãos de milho. O modelo do índice de distribuição melhora a precisão do modelo, o que é valioso para o futura produção de milho e seu manejo em Yunnan. MenosABSTRACT - The objective of this work was to establish and validate the dry matter distribution and yield prediction models based on physiological developmental timing, to compare the differences between the dry mass distribution index model and the dry mass distribution coefficient model, for the simulation of ear dry mass and to improve the accuracy of maize growth models for predicting yield. The experiments were conducted in three tropical sites (Longchuan, Mangshi, and Ruili) in the tropical region of Yunnan Province, China. The NRMS of ear dry mass and yield were generally less than 10. The dry mass distribution index method (NRMS = 5.44% and RMSE = 807.22 kg ha-¹ for ear dry mass; and NRMS = 7.32% and RMSE = 707.67 kg ha-¹ for grain yield) is better than the dry mass distribution coefficient method (NRMS = 7.52% and RMSE = 1115.31 kg ha-¹ for ear dry mass; NRMS = 8.6% and RMSE = 830.76 kgha-¹ for grain yield) to simulate maize ear dry mass and grain yield. The distribution index model improves the accuracy of the model, which is valuable for future maize production and management in Yunnan. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi estabelecer e validar um modelo de previsão de distribuição de massa de matéria seca e de rendimento, com base no tempo de desenvolvimento fisiológico, para comparar as diferenças entre o modelo de índice de distribuição de matéria seca e o modelo de coeficiente de distribuição de matéria seca, para a simulação da massa de matéria seca da espi... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Biomassa; Milho; Modelo de Simulação; Rendimento; Zea Mays. |
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Thesaurus Nal: |
Biomass; Grain yield; Simulation models. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158397/1/Modeling-yield-winter-maize-2023.pdf
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Marc: |
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001 2158397
005 2024-01-26
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024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2023.v58.03221$2DOI
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260 $c2023
500 $aTítulo em português: Modelagem do rendimento do milho de inverno por meio do índice de distribuição de biomassa na região tropical de Yunnan, China.
520 $aABSTRACT - The objective of this work was to establish and validate the dry matter distribution and yield prediction models based on physiological developmental timing, to compare the differences between the dry mass distribution index model and the dry mass distribution coefficient model, for the simulation of ear dry mass and to improve the accuracy of maize growth models for predicting yield. The experiments were conducted in three tropical sites (Longchuan, Mangshi, and Ruili) in the tropical region of Yunnan Province, China. The NRMS of ear dry mass and yield were generally less than 10. The dry mass distribution index method (NRMS = 5.44% and RMSE = 807.22 kg ha-¹ for ear dry mass; and NRMS = 7.32% and RMSE = 707.67 kg ha-¹ for grain yield) is better than the dry mass distribution coefficient method (NRMS = 7.52% and RMSE = 1115.31 kg ha-¹ for ear dry mass; NRMS = 8.6% and RMSE = 830.76 kgha-¹ for grain yield) to simulate maize ear dry mass and grain yield. The distribution index model improves the accuracy of the model, which is valuable for future maize production and management in Yunnan. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi estabelecer e validar um modelo de previsão de distribuição de massa de matéria seca e de rendimento, com base no tempo de desenvolvimento fisiológico, para comparar as diferenças entre o modelo de índice de distribuição de matéria seca e o modelo de coeficiente de distribuição de matéria seca, para a simulação da massa de matéria seca da espiga e para melhorar a precisão de modelos de crescimento do milho para a previsão de rendimento. Os experimentos foram realizados em três locais (Longchuan, Mangshi e Ruili), na região tropical da província de Yunnan, China. O NRMS da massa de matéria seca e o rendimento da espiga foram geralmente menores que 10. O método do índice de distribuição da massa de matéria seca (NRMS = 5,44% e RMSE = 807,22 kg ha-¹ para massa de matéria seca da espiga; e o NRMS = 7,32% e RMSE = 707,67 kg ha-¹ para rendimento de grãos) é melhor do que o método do coeficiente de distribuição de massa de matéria seca (NRMS = 7,52% e RMSE = 1115,31 kg ha-¹ para massa de matéria seca de espiga; NRMS = 8,6% e RMSE = 830,76 kg ha-¹ para rendimento de grãos) para a simulação da massa de matéria seca de espiga e o rendimento de grãos de milho. O modelo do índice de distribuição melhora a precisão do modelo, o que é valioso para o futura produção de milho e seu manejo em Yunnan.
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Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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| Registros recuperados : 8 | |
| 1. |  | HAN, X.; YANG, C.; WEIHUA, X.; ZHOU, J.; LI, W. Modeling the yield of winter maize using biomass distribution index in the tropical region of Yunnan, China. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e03221, 2023. Título em português: Modelagem do rendimento do milho de inverno por meio do índice de distribuição de biomassa na região tropical de Yunnan, China.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 2. | | RIFFEL, A.; BENISIO FILHO; OLIVIERA, J.; BIRKETT, M.; ZHOU, J. J.; PICKETT, J.; SANTANA, A. A gene coding for a putative terpene synthase for sugarcane is induced during diatraea saccharalis infestation. In: INTERNATIONAL CHEMICAL ECOLOGY CONFERENCE, 2013, Victoria. Abstracts... Victoria, AT: International society of Chemical Ecology, 2013.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 3. | | FARIAS, L. R. de; BÁO, S. N.; ZHOU, J. J.; PAPPAS JUNIOR, G. J.; MORAES, M. C. B.; LAUMANN, R. A.; BORGES, M. Estudo da expressão de genes relacionados à olfação no percevejo-marrom, Euschistus Heros (Hemiptera: Pentatimidae), praga da soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 23., 2010, Natal, RN. Anais... Natal: Sociedade Brasileira de Entomologia, 2010. CD-ROM.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 4. | | FARIAS, L. R.; PAULA, D. P.; ZHOU, J. J.; LIU, R.; PAPPAS JUNIOR, G. J.; MORAES, M. C. B.; LAUMANN, R. A.; BORGES, M.; BIRKETT, M. A.; PICKETT, J. A.; FIELD, L. M.; BÁO, S. N. Identification and expression profile of two putative odorant-binding proteins from the neotropical brown stink bug, euschistus heros (Fabricius) (Hemiptera: Pentatomidae). Neotropical entomology, v. 43, p. 106-114, 2014.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 5. | | MICHEREFF, M. F. F.; GRYNBERG, P.; TOGAWA, R. C.; COSTA, M. M. do C.; LAUMANN, R. A.; ZHOU, J.-J.; SCHIMMELPFENG, P. H. C.; BORGES, M.; PICKETT, J. A.; BIRKETT, M. A.; MORAES, M. C. B. Priming of indirect defence responses in maize is shown to be genotype-specific. Arthropod-Plant Interactions, v. 15, p. 313-328, 2021. Na publicação: Marcos M. C. Costa; Maria Carolina Blassioli-Moraes.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 6. | | RODRIGUEZ-NAVARRO, D. N.; BELLOGIN, R.; BUENDIA, A. M.; CAMACHO, M.; CUBO, T.; CHUEIRE, L. M. O.; DAZA, A.; LYRA, M. C.; ESPUNY, R.; GOMEZ, R.; HUNGRIA, M.; MANYANI, H.; MEGÍAS, M.; OLLERO, F. J.; RUIZ-SAINZ, J. E.; SANTAMARIA, C.; SOUSA, C.; TEMPRANO, F.; YANG, S. S.; ZHOU, J. C. Biodiversity and selection of Sinorhizobium fredii strains for soybean inoculants. In: INTERNATIONAL CONGRESS ON NITROGEN FIXATION, 12., 1999, Foz do Iguacu. Nitrogen fixation: from molecules to crop productivity: proceedings. Dordrechet: Kluwer, 2000. p. 183-184. (Current Plant Science and Biotechnology in Agriculture, 38). Editado por Fabio O. Pedrosa, Mariangela Hungria, Geoffrey Yates, William E. Newton.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 7. | | MICHEREFF, M. M.; MAGALHÃES, D. M.; HASSEMER, M. J.; LAUMANN, R. A.; ZHOU, J.-J.; RIBEIRO, P. E. de A.; VIANA, P. A.; GUIMARAES, P. E. de O.; SCHIMMELPFENG, P. H. C.; BORGES, M.; PICKETT, J. A.; BIRKETT, M. A.; BLASSIOLI-MORAES, M. C. Variability in herbivore-induced defence signalling across different maize genotypes impacts significantly on natural enemy foraging behaviour. Journal of Pest Science, v. 92, p. 723-736, 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 8. | | MICHEREFF, M. M.; MAGALHÃES, D. M.; HASSEMER, M. J.; LAUMANN, R. A.; ZHOU, J.-J.; RIBEIRO, P. E. de A.; VIANA, P. A.; GUIMARAES, P. E. de O.; SCHIMMELPFENG, P. H. C.; BORGES, M.; PICKETT, J. A.; BIRKETT, M. A.; MORAES, M. C. B. Variability in herbivore-induced defence signalling across different maize genotypes impacts significantly on natural enemy foraging behaviour. Journal of Pest Science, v. 92, p. 723-736, 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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