| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
|
Data corrente: |
19/12/2022 |
|
Data da última atualização: |
21/12/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
|
Autoria: |
ALBUQUERQUE, P. E. P. de; COELHO, E. A. |
|
Afiliação: |
PAULO EMILIO PEREIRA DE ALBUQUERQUE, CNPMS; ENILDA ALVES COELHO, CNPMS. |
|
Título: |
Planilha para manejo de irrigação de culturas de ciclo anual com recursos de API de clima para cálculo de evapotranspiração de referência (ETo) e de coeficientes de cultura (Kc). |
|
Ano de publicação: |
2022 |
|
Fonte/Imprenta: |
Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2022. |
|
Páginas: |
21 p. |
|
Série: |
(Embrapa Milho e Sorgo. Comunicado Técnico, 255). |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
ODS 6. ODS 12. |
|
Conteúdo: |
Fazer irrigação envolve o conhecimento das relações do solo, do clima e da cultura, e das suas interações no que tange o manejo do sistema irrigado. O consumo automático de dados de clima necessários a uma planilha de manejo de irrigação pode ser viabilizado por meio de uma Interface de Programação de Aplicações (API do inglês Application Programming Interface), conhecido como um ?conjunto de padrões e linguagens de programação que permite, de maneira automatizada, a comunicação entre sistemas diferentes de forma ágil e segura?. Além disso, outros coeficientes técnicos são necessários para prover a planilha de manejo de irrigação de forma simples e prática. Aqui é apresentada uma planilha de manejo de irrigação de algumas culturas de ciclo anual, que utiliza API para determinação da evapotranspiração de referência (ETo), juntamente com outros coeficientes técnicos necessários. O trabalho atende ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) nº 12: “Consumo e Produção Responsáveis”, tendo em vista que boas práticas de produção, mais especificamente o manejo de irrigação correto, são fatores primordiais para uma produção sustentável, com menor impacto ao meio ambiente, o que favorece também a sustentabilidade econômica da produção agrícola. Dentro dessa ODS, está vinculada à meta 12.2, que é a previsão até 2030 de alcançar a gestão sustentável e o uso eficiente dos recursos naturais, uma vez o manejo de irrigação está fortemente ligado à gestão hídrica e ao uso eficiente da água retirada da natureza. Também atende ao ODS nº 6: “Assegurar a disponibilidade e gestão sustentável da água e saneamento para todos”, haja vista que tem o objetivo de aumentar substancialmente a eficiência do uso da água de irrigação de modo a assegurar retiradas sustentáveis das fontes. Nesse ODS, atende-se à meta 6.4, que prevê, até 2030, aumentar substancialmente a eficiência do uso da água no setor agrícola, de modo a retirar de modo sustentável a água da natureza e, consequentemente, a reduzir o número de pessoas que enfrentam a escassez hídrica. MenosFazer irrigação envolve o conhecimento das relações do solo, do clima e da cultura, e das suas interações no que tange o manejo do sistema irrigado. O consumo automático de dados de clima necessários a uma planilha de manejo de irrigação pode ser viabilizado por meio de uma Interface de Programação de Aplicações (API do inglês Application Programming Interface), conhecido como um ?conjunto de padrões e linguagens de programação que permite, de maneira automatizada, a comunicação entre sistemas diferentes de forma ágil e segura?. Além disso, outros coeficientes técnicos são necessários para prover a planilha de manejo de irrigação de forma simples e prática. Aqui é apresentada uma planilha de manejo de irrigação de algumas culturas de ciclo anual, que utiliza API para determinação da evapotranspiração de referência (ETo), juntamente com outros coeficientes técnicos necessários. O trabalho atende ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) nº 12: “Consumo e Produção Responsáveis”, tendo em vista que boas práticas de produção, mais especificamente o manejo de irrigação correto, são fatores primordiais para uma produção sustentável, com menor impacto ao meio ambiente, o que favorece também a sustentabilidade econômica da produção agrícola. Dentro dessa ODS, está vinculada à meta 12.2, que é a previsão até 2030 de alcançar a gestão sustentável e o uso eficiente dos recursos naturais, uma vez o manejo de irrigação está fortemente ligado à gestão hídrica e ao uso eficiente da ... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Application Programming Interface; Interface de Programação de Aplicações; Selo ODS 12; Selo ODS 6. |
|
Thesagro: |
Automação; Cultivo Anual; Evapotranspiração; Irrigação. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/244092/1/Comunicado-Tecnico-255-Planilha-para-manejo-de-irrigacao-de-culturas-de-ciclo-anual-com-recursos-de-API.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 03057nam a2200253 a 4500
001 2149963
005 2022-12-21
008 2022 bl uuuu u0uu1 u #d
100 1 $aALBUQUERQUE, P. E. P. de
245 $aPlanilha para manejo de irrigação de culturas de ciclo anual com recursos de API de clima para cálculo de evapotranspiração de referência (ETo) e de coeficientes de cultura (Kc).$h[electronic resource]
260 $aSete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo$c2022
300 $a21 p.
490 $a(Embrapa Milho e Sorgo. Comunicado Técnico, 255).
500 $aODS 6. ODS 12.
520 $aFazer irrigação envolve o conhecimento das relações do solo, do clima e da cultura, e das suas interações no que tange o manejo do sistema irrigado. O consumo automático de dados de clima necessários a uma planilha de manejo de irrigação pode ser viabilizado por meio de uma Interface de Programação de Aplicações (API do inglês Application Programming Interface), conhecido como um ?conjunto de padrões e linguagens de programação que permite, de maneira automatizada, a comunicação entre sistemas diferentes de forma ágil e segura?. Além disso, outros coeficientes técnicos são necessários para prover a planilha de manejo de irrigação de forma simples e prática. Aqui é apresentada uma planilha de manejo de irrigação de algumas culturas de ciclo anual, que utiliza API para determinação da evapotranspiração de referência (ETo), juntamente com outros coeficientes técnicos necessários. O trabalho atende ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) nº 12: “Consumo e Produção Responsáveis”, tendo em vista que boas práticas de produção, mais especificamente o manejo de irrigação correto, são fatores primordiais para uma produção sustentável, com menor impacto ao meio ambiente, o que favorece também a sustentabilidade econômica da produção agrícola. Dentro dessa ODS, está vinculada à meta 12.2, que é a previsão até 2030 de alcançar a gestão sustentável e o uso eficiente dos recursos naturais, uma vez o manejo de irrigação está fortemente ligado à gestão hídrica e ao uso eficiente da água retirada da natureza. Também atende ao ODS nº 6: “Assegurar a disponibilidade e gestão sustentável da água e saneamento para todos”, haja vista que tem o objetivo de aumentar substancialmente a eficiência do uso da água de irrigação de modo a assegurar retiradas sustentáveis das fontes. Nesse ODS, atende-se à meta 6.4, que prevê, até 2030, aumentar substancialmente a eficiência do uso da água no setor agrícola, de modo a retirar de modo sustentável a água da natureza e, consequentemente, a reduzir o número de pessoas que enfrentam a escassez hídrica.
650 $aAutomação
650 $aCultivo Anual
650 $aEvapotranspiração
650 $aIrrigação
653 $aApplication Programming Interface
653 $aInterface de Programação de Aplicações
653 $aSelo ODS 12
653 $aSelo ODS 6
700 1 $aCOELHO, E. A.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
|
Data corrente: |
03/12/2019 |
|
Data da última atualização: |
03/12/2019 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
ANDRADE, L. R. B. de; SOUSA, M. B. e; OLIVEIRA, E. J. de; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F. |
|
Afiliação: |
Luciano Rogério Braatz de Andrade, UFV; Massaine Bandeira e Sousa, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; EDER JORGE DE OLIVEIRA, CNPMF; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Camila Ferreira Azevedo, UFV. |
|
Título: |
Cassava yield traits predicted by genomic selection methods. |
|
Ano de publicação: |
2019 |
|
Fonte/Imprenta: |
PLoS One, v. 14, n. 11, e0224920, Nov. 2019. 22 p. |
|
DOI: |
10.1371/journal.pone.0224920 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Genomic selection (GS) has been used to optimize genetic gains when phenotypic selection is considered costly and difficult to measure. The objective of this work was to evaluate the efficiency and consistency of GS prediction for cassava yield traits (Manihot esculenta Crantz) using different methods, taking into account the effect of population structure. BLUPs and deregressed BLUPs were obtained for 888 cassava accessions and evaluated for fresh root yield, dry root yield and dry matter content in roots in 21 trials conducted from 2011 to 2016. The deregressed BLUPs obtained for the accessions from a 48K single nucleotide polymorphism dataset were used for genomic predictions based on the BayesB, BLASSO, RR-BLUP, G-BLUP and RKHS methods. The accessions? BLUPs were used in the validation step using four cross-validation strategies, taking into account population structure and different GS methods. Similar estimates of predictive ability and bias were identified for the different genomic selection methods in the first cross-validation strategy. Lower predictive ability was observed for fresh root yield (0.4569 ?RR-BLUP to 0.4756?RKHS) and dry root yield (0.4689 ?G-BLUP to 0.4818?RKHS) in comparison with dry matter content (0.5655 ? BLASSO to 0.5670 ?RKHS). However, the RKHS method exhibited higher efficiency and consistency in most of the validation scenarios in terms of prediction ability for fresh root yield and dry root yield. The correlations of the genomic estimated breeding values between the genomic selection methods were quite high (0.99?1.00), resulting in high coincidence of clone selection regardless of the genomic selection method. The deviance analyses within and between the validation clusters formed by the discriminant analysis of principal components were significant for all traits. Therefore, this study indicated that i) the prediction of dry matter content was more accurate compared to that of yield traits, possibly as a result of the smaller influence of non-additive genetic effects; ii) the RKHS method resulted in high and stable prediction ability in most of the validation scenarios; and iii) some kinship between the validation and training populations is desirable in order for genomic selection to succeed due to the significant effect of population structure on genomic selection predictions. MenosGenomic selection (GS) has been used to optimize genetic gains when phenotypic selection is considered costly and difficult to measure. The objective of this work was to evaluate the efficiency and consistency of GS prediction for cassava yield traits (Manihot esculenta Crantz) using different methods, taking into account the effect of population structure. BLUPs and deregressed BLUPs were obtained for 888 cassava accessions and evaluated for fresh root yield, dry root yield and dry matter content in roots in 21 trials conducted from 2011 to 2016. The deregressed BLUPs obtained for the accessions from a 48K single nucleotide polymorphism dataset were used for genomic predictions based on the BayesB, BLASSO, RR-BLUP, G-BLUP and RKHS methods. The accessions? BLUPs were used in the validation step using four cross-validation strategies, taking into account population structure and different GS methods. Similar estimates of predictive ability and bias were identified for the different genomic selection methods in the first cross-validation strategy. Lower predictive ability was observed for fresh root yield (0.4569 ?RR-BLUP to 0.4756?RKHS) and dry root yield (0.4689 ?G-BLUP to 0.4818?RKHS) in comparison with dry matter content (0.5655 ? BLASSO to 0.5670 ?RKHS). However, the RKHS method exhibited higher efficiency and consistency in most of the validation scenarios in terms of prediction ability for fresh root yield and dry root yield. The correlations of the genomic estimated br... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Genomic predictions; Heredity. |
|
Thesagro: |
Mandioca; Melhoramento Genético Vegetal. |
|
Thesaurus NAL: |
Cassava; Plant breeding. |
|
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205981/1/2019-M.Deon-PO-Cassava.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 03091naa a2200253 a 4500
001 2115740
005 2019-12-03
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $a10.1371/journal.pone.0224920$2DOI
100 1 $aANDRADE, L. R. B. de
245 $aCassava yield traits predicted by genomic selection methods.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aGenomic selection (GS) has been used to optimize genetic gains when phenotypic selection is considered costly and difficult to measure. The objective of this work was to evaluate the efficiency and consistency of GS prediction for cassava yield traits (Manihot esculenta Crantz) using different methods, taking into account the effect of population structure. BLUPs and deregressed BLUPs were obtained for 888 cassava accessions and evaluated for fresh root yield, dry root yield and dry matter content in roots in 21 trials conducted from 2011 to 2016. The deregressed BLUPs obtained for the accessions from a 48K single nucleotide polymorphism dataset were used for genomic predictions based on the BayesB, BLASSO, RR-BLUP, G-BLUP and RKHS methods. The accessions? BLUPs were used in the validation step using four cross-validation strategies, taking into account population structure and different GS methods. Similar estimates of predictive ability and bias were identified for the different genomic selection methods in the first cross-validation strategy. Lower predictive ability was observed for fresh root yield (0.4569 ?RR-BLUP to 0.4756?RKHS) and dry root yield (0.4689 ?G-BLUP to 0.4818?RKHS) in comparison with dry matter content (0.5655 ? BLASSO to 0.5670 ?RKHS). However, the RKHS method exhibited higher efficiency and consistency in most of the validation scenarios in terms of prediction ability for fresh root yield and dry root yield. The correlations of the genomic estimated breeding values between the genomic selection methods were quite high (0.99?1.00), resulting in high coincidence of clone selection regardless of the genomic selection method. The deviance analyses within and between the validation clusters formed by the discriminant analysis of principal components were significant for all traits. Therefore, this study indicated that i) the prediction of dry matter content was more accurate compared to that of yield traits, possibly as a result of the smaller influence of non-additive genetic effects; ii) the RKHS method resulted in high and stable prediction ability in most of the validation scenarios; and iii) some kinship between the validation and training populations is desirable in order for genomic selection to succeed due to the significant effect of population structure on genomic selection predictions.
650 $aCassava
650 $aPlant breeding
650 $aMandioca
650 $aMelhoramento Genético Vegetal
653 $aGenomic predictions
653 $aHeredity
700 1 $aSOUSA, M. B. e
700 1 $aOLIVEIRA, E. J. de
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aAZEVEDO, C. F.
773 $tPLoS One$gv. 14, n. 11, e0224920, Nov. 2019. 22 p.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
