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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
23/03/1992 |
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Data da última atualização: |
07/08/2018 |
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Autoria: |
SILVA, J. dos S. V. da. |
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Afiliação: |
JOÃO DOS SANTOS VILLA DA SILVA, CPAP. |
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Título: |
Aplicacoes de tecnicas de sensoriamento remoto e sistema de informacoes geograficas na avaliacao da dinamica de inundacao no Pantanal. |
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Ano de publicação: |
1991 |
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Fonte/Imprenta: |
Sao Jose dos Campos: INPE, 1991. |
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Páginas: |
139p.il. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertacao Mestrado. |
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Conteúdo: |
Este trabalho tem por objetivo avaliar a dinamica de inundacao numa secao do Pantanal, a partir da analise e integracao de dados de sensoriamento remoto com dados de campo, usando um Sistema de Informacoes Geograficas (SIG). Foram utilizados dados de cotas fluviometricas tomados nos leitos dos rios e na planicie de inundacao, inagens do satelite Landsat 5-TM, fortografias aereas verticais pancromaticas, fotografias aereas obliquas de 35mm e documentos cartograficos disponiveis da area de estudo. Elaboraram-se 5 mapas tematicos do estado de inundacao no ano hidrologico de 1989, referentes as datas de 09/04/89, 11/05/89, 12/06/89, 14/07/89 e 16/09/89, os quais foram armazenados e quantificados atraves do SIG e impressos por uma plotadora Versatec. A integracao dos dados de area inundada obtidos das imagens de satelite com os dados de niveis de inundacao foi fundamentada nas analises de correlacao e regressao linear simples e multipla. A analise de correlacao demonstrou que os niveis fluviometricos do leito do rio e da planicie de inundacao estao altamente correlacionados com a extensao da area inundada e entre si, apresentando coeficientes de correlacao superiores a 0,95 em muitos casos. Com base nessas correlacoes, ajustaram-se equacoes de regressao para a estimativa de area inundada e niveis de inundacao na regiao avaliada. As observacoes de campo e os valores das cotas fluviometricas na planicie permitiram identificar 5 secoes com caracteristicas proprias de inundacao. Atraves das series temporais dos dados fluviometricos do posto de Ladario no rio Paraguai e do posto de Ticao de Fogo no rio Miranda, estimaram-se os periodos de retorno de inundacao para 5, 10 e 15 anos. Estimou-se a defasagem dos picos de inundacao entre os postos fluviometricos de Miranda e Ticao de Fogo. Este estudo servira de subsidio para o estabelecimento de opcoes de manejo desta regiao. MenosEste trabalho tem por objetivo avaliar a dinamica de inundacao numa secao do Pantanal, a partir da analise e integracao de dados de sensoriamento remoto com dados de campo, usando um Sistema de Informacoes Geograficas (SIG). Foram utilizados dados de cotas fluviometricas tomados nos leitos dos rios e na planicie de inundacao, inagens do satelite Landsat 5-TM, fortografias aereas verticais pancromaticas, fotografias aereas obliquas de 35mm e documentos cartograficos disponiveis da area de estudo. Elaboraram-se 5 mapas tematicos do estado de inundacao no ano hidrologico de 1989, referentes as datas de 09/04/89, 11/05/89, 12/06/89, 14/07/89 e 16/09/89, os quais foram armazenados e quantificados atraves do SIG e impressos por uma plotadora Versatec. A integracao dos dados de area inundada obtidos das imagens de satelite com os dados de niveis de inundacao foi fundamentada nas analises de correlacao e regressao linear simples e multipla. A analise de correlacao demonstrou que os niveis fluviometricos do leito do rio e da planicie de inundacao estao altamente correlacionados com a extensao da area inundada e entre si, apresentando coeficientes de correlacao superiores a 0,95 em muitos casos. Com base nessas correlacoes, ajustaram-se equacoes de regressao para a estimativa de area inundada e niveis de inundacao na regiao avaliada. As observacoes de campo e os valores das cotas fluviometricas na planicie permitiram identificar 5 secoes com caracteristicas proprias de inundacao. Atra... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bovine; Brasil; Dinamica de inundacao; Hidrology; Inundation; Management. |
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Thesagro: |
Bovino; Clima; Enchente; Hidrologia; Inundação; Manejo; Sensoriamento Remoto; Solo; Vegetação. |
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Thesaurus Nal: |
Pantanal; remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/181077/1/Joao-Villa.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite; Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
06/09/2023 |
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Data da última atualização: |
08/09/2023 |
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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: |
MENDES, R.; BARROS, I. de; D'ANDRÉA, P. A.; D'ANDRÉA-KÜHL, M. S. C.; RODRIGUES, G. S. |
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Afiliação: |
RODRIGO MENDES, CNPMA; INACIO DE BARROS, CNPGL; PAULO ANTÔNIO D’ANDRÉA, MICROGEO BIOTECNOLOGIA AGRÍCOLA; MARIA STEFÂNIA CRUANHES D'ANDRÉA-KÜHL, MICROGEO BIOTECNOLOGIA AGRÍCOLA; GERALDO STACHETTI RODRIGUES, CNPMA. |
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Título: |
A multi-attribute approach to evaluating the impact of biostimulants on crop performance. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Frontiers in Plant Science, v. 14, 1214112, 2023. |
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ISSN: |
1664-462X |
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DOI: |
https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1214112 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
An ever-growing collection of commercial biostimulants is becoming available in a wide variety of forms and compositions to improve crop performance. Given the intricate nature of deciphering the underlying mechanisms of commercial products, which typically comprise various biological components, it is crucial for research in this area to have robust tools to demonstrate their effectiveness in field trials. Here, we took a multi-attribute approach to evaluating the impact of biostimulants on crop performance. First, we assessed the impact of a biostimulant on the soil and rhizosphere microbiomes associated to crops in eight reference farms, including corn (3 farms), soybean (2), cotton (2) and sugarcane (1), in different biomes and production contexts in Brazil and Paraguay. Second, we modeled a set of integrated indicators to measure crop responses to biostimulant application, including five analytical themes as follows: i) crop development and production (9 indicators), ii) soil chemistry (9), iii) soil physics (5), iv) soil biology (6) and v) plant health (10). Amplicon 16S rRNA and ITS sequencing revealed that the use of the biostimulant consistently changes the structure of bacterial and fungal communities associated with the production system for all evaluated crops. In the rhizosphere samples, the most responsive bacterial taxa to biostimulant application were Prevotella in cotton; Prauserella and Methylovirgula in corn; and Methylocapsa in sugar cane. The most responsive fungal taxa to biostimulant use were Arachnomyces in soybean and cotton; and Rhizophlyctis in corn. The proposed integrated indicators yielded highly favorable positive impact indices (averaging at 0.80), indicating that biostimulant-treated fields correlate with better plant development and crop performance. Prominent indices were observed for indicators in four themes: soil biology (average index 0.84), crop production (0.81), soil physics (compaction reduction 0.81), and chemical fertility (0.75). The multi-attribute approach employed in this study offers an effective strategy for assessing the efficacy of biostimulant products across a wide range of crops and production systems. MenosAn ever-growing collection of commercial biostimulants is becoming available in a wide variety of forms and compositions to improve crop performance. Given the intricate nature of deciphering the underlying mechanisms of commercial products, which typically comprise various biological components, it is crucial for research in this area to have robust tools to demonstrate their effectiveness in field trials. Here, we took a multi-attribute approach to evaluating the impact of biostimulants on crop performance. First, we assessed the impact of a biostimulant on the soil and rhizosphere microbiomes associated to crops in eight reference farms, including corn (3 farms), soybean (2), cotton (2) and sugarcane (1), in different biomes and production contexts in Brazil and Paraguay. Second, we modeled a set of integrated indicators to measure crop responses to biostimulant application, including five analytical themes as follows: i) crop development and production (9 indicators), ii) soil chemistry (9), iii) soil physics (5), iv) soil biology (6) and v) plant health (10). Amplicon 16S rRNA and ITS sequencing revealed that the use of the biostimulant consistently changes the structure of bacterial and fungal communities associated with the production system for all evaluated crops. In the rhizosphere samples, the most responsive bacterial taxa to biostimulant application were Prevotella in cotton; Prauserella and Methylovirgula in corn; and Methylocapsa in sugar cane. The most respon... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bioestimulante; Fitossanidade; Impact assessment; Multi-attribute indicators. |
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Thesagro: |
Algodão; Biologia do Solo; Cana de Açúcar; Estimulante de Crescimento Vegetal; Física do Solo; Microrganismo; Milho; Química do Solo; Rizosfera; Soja; Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Growth promotion; Microbiome; Plant development; Rhizosphere; Sustainable agriculture. |
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Categoria do assunto: |
S Ciências Biológicas |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156510/1/Mendes-multi-attribute-approach-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 03431naa a2200433 a 4500
001 2156510
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520 $aAn ever-growing collection of commercial biostimulants is becoming available in a wide variety of forms and compositions to improve crop performance. Given the intricate nature of deciphering the underlying mechanisms of commercial products, which typically comprise various biological components, it is crucial for research in this area to have robust tools to demonstrate their effectiveness in field trials. Here, we took a multi-attribute approach to evaluating the impact of biostimulants on crop performance. First, we assessed the impact of a biostimulant on the soil and rhizosphere microbiomes associated to crops in eight reference farms, including corn (3 farms), soybean (2), cotton (2) and sugarcane (1), in different biomes and production contexts in Brazil and Paraguay. Second, we modeled a set of integrated indicators to measure crop responses to biostimulant application, including five analytical themes as follows: i) crop development and production (9 indicators), ii) soil chemistry (9), iii) soil physics (5), iv) soil biology (6) and v) plant health (10). Amplicon 16S rRNA and ITS sequencing revealed that the use of the biostimulant consistently changes the structure of bacterial and fungal communities associated with the production system for all evaluated crops. In the rhizosphere samples, the most responsive bacterial taxa to biostimulant application were Prevotella in cotton; Prauserella and Methylovirgula in corn; and Methylocapsa in sugar cane. The most responsive fungal taxa to biostimulant use were Arachnomyces in soybean and cotton; and Rhizophlyctis in corn. The proposed integrated indicators yielded highly favorable positive impact indices (averaging at 0.80), indicating that biostimulant-treated fields correlate with better plant development and crop performance. Prominent indices were observed for indicators in four themes: soil biology (average index 0.84), crop production (0.81), soil physics (compaction reduction 0.81), and chemical fertility (0.75). The multi-attribute approach employed in this study offers an effective strategy for assessing the efficacy of biostimulant products across a wide range of crops and production systems.
650 $aGrowth promotion
650 $aMicrobiome
650 $aPlant development
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650 $aBiologia do Solo
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650 $aEstimulante de Crescimento Vegetal
650 $aFísica do Solo
650 $aMicrorganismo
650 $aMilho
650 $aQuímica do Solo
650 $aRizosfera
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650 $aSolo
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653 $aFitossanidade
653 $aImpact assessment
653 $aMulti-attribute indicators
700 1 $aBARROS, I. de
700 1 $aD'ANDRÉA, P. A.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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