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| Registros recuperados : 252 | |
| 142. |  | MATTOS, P. P. de; SALIS, S. M. de; BRAZ, E. M.; CRISPIM, S. M. A. Sustainable management of natural forests in Pantanal Region, Brazil. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 20, n. 2, p. 321-333, abr./jun. 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 143. | | MATTOS, P. P. de; SALIS, S. M. de; BRAZ, E. M.; CRISPIM, S. M. A. Sustainable management of natural forests in Pantanal Region, Brazil. Ciência Florestal, Santa Maria, v.20, n.2, p. 321-333, abr./jun., 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 146. | | SANTOS, S. A.; COSTA, C.; DOUZA, G. S. e; CRISPIM S. M. A.; ALVAREZ, J. M. Uso espacial e temporal da unidades de paisagem por bovinos na sub-regiao da Nhecolandia, Pantanal. In: ENCONTRO ANUAL DE ETOLOGIA, 20., 2002, Natal, RN. Anais... Natal: UFRN, 2002. p.404.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 148. | | SORIANO, B. M. A.; CRISPIM, S. M. A.; RODRIGUES, C. A. Variação da precipitação pluvial, temperatura e umidade relativa do ar em áreas de campo limpo, na sub-região da Nhecolândia, Pantanal, MS. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 14., 2005, Campinas. Agrometeorologia, agroclimatologia e agronegócio: anais. Campinas: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia: Universidade Estadual de Campinas, 2005. não paginado. CD-Rom. 2 p.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 149. | | CRISPIM, S. M. A.; SANTOS, S. A.; BARIONI JUNIOR, W.; BRANCO, O. D. Variacao sazonal na producao de materia seca e composicao botanica em area de pastagem nativa, sob pastejo, Pantanal - MS. In: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 41., 2004, Campo Grande-MS. A producao anual e a seguranca alimentar - anais. Campo Grande, MS: SBZ, 2004. CD ROM 5 p.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 151. | | SORIANO, B. M. A.; CRISPIM, S. M. A.; SANTOS, S. A. Variacao anual e estacional da composicao botanica em uma area de borda de baia temporaria, Pantanal da Nhecolandia, MS, Brasil. In: SIMPOSIO SOBRE RECURSOS NATURAIS E SOCIO-ECONOMICOS DO PANTANAL, 3., 2000, Corumba. Os desafios do novo milenio - resumos. Corumba: Embrapa Pantanal, 2000. p.327-328.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 156. | | GADELHA, J. A.; ARAUJO FILHO, J. A. de; SOUZA, P. Z.; REGO, M. de C.; CRISPIM, S. M. A. Composição botânica da dieta de ovinos e caprinos sob pastoreio combinado no sertão sudoeste do Ceará. I. Em caatinga nativa. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 25., 1988, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 1988. p. 159.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 157. | | GADELHA, J. A.; ARAUJO FILHO, J. A. de; SOUZA, P. Z.; REGO, M. de C.; CRISPIM, S. M. A. Composição botânica da dieta de ovinos e caprinos sob pastoreio combinado no Sertão Sudoeste do Ceará. II. Em caatinga, rebaixada. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 25., 1988, Viçosa, MG. Anais... Viçosa: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 1988. p. 160.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 158. | | GADELHA, J. A.; ARAUJO FILHO, J. A. de; SOUZA, P. Z.; REGO, M. C.; CRISPIM, S. M. A. Composição botânica da dieta de ovinos e caprinos sob pastoreio combinado no sertão sudoeste do Ceará. III. Em caatinga raleada. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 25., 1988, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 1988. p. 162.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 159. | | CRISPIM, S. M. A.; SANTOS, S. A.; FERNANDES, A. H. B. M.; ARRUDA, E. C. de; ARIEIRA, J. Composição botânica e freqüência de espécies em áreas de pastagem nativa no Pantanal de Barão de Melgaço, MT. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 45., 2008, Lavras. Anais...Lavras: SBZ, 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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| 160. | | SOUZA, P. Z.; GADELHA, J. A.; ARAUJO FILHO, J. A. de; REGO, M. C.; CRISPIM, S. M. A. Composição química da dieta de ovinos e caprinos em caatinga nativa e manipulação do sertão cearense. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 24., 1987, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 1987. p. 259.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| Registros recuperados : 252 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
13/08/2014 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; LAGACHERIE, P.; CALDERANO FILHO, B.; BHERING, S. B. |
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Afiliação: |
WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; Philippe Lagacherie, INRA, LISAH.; BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS. |
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Título: |
Evaluation of statistical and geostatistical models of difgital soil properties mapping in tropical mountain regions. |
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Título original: |
Avaliação de modelos estatísticos e geoestatísticos no mapeamento digital de propriedades dos solos, em regiões tropicais montanhosas. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 38, n. 3, p. 706-717, 2014. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-06832014000300003 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
As propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados. MenosAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos espa... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Co-Kriging; Cokrigagem; Krigagem; Multiple linear regression; Regressão linear múltipla. |
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Thesaurus NAL: |
kriging. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106450/1/RBCS-38.pdf
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Marc: |
LEADER 02833naa a2200265 a 4500
001 1992445
005 2021-11-08
008 2014 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-06832014000300003$2DOI
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260 $c2014
520 $aAs propriedades dos solos têm grande impacto sobre aspectos econômicos e ambientais da produção agropecuária. As relações quantitativas entre as propriedades dos solos e os fatores que condicionam sua variabilidade são a base do mapeamento digital de solos. Os modelos preditivos de propriedades dos solos avaliados neste trabalho são os estatísticos (Regressão Linear Múltipla-RLM) e geoestatísticos (krigagem ordinária e cokrigagem). Este estudo foi desenvolvido para o município de Bom Jardim, RJ, e usou um banco de dados de solos com 208 pontos amostrais. Foram avaliados modelos preditivos para as frações areia, silte e argila, pH em água e carbono orgânico para seis profundidades, de acordo com as especificações do consórcio de mapeamento digital de solos em nível global (GlobalSoilMap). Utilizaram-se covariáveis preditoras contínuas e categóricas, estas últimas para avaliar suas contribuições ao modelo. Apenas as covariáveis ambientais elevação, aspecto, índice de potência de fluxo (SPI), índice de umidade (SWI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) erelação entre bandas b3/b2 apresentaram correlação significativa com as propriedades do solo. Os modelos preditivos tiveram em média coeficiente de determinação de 0,21. Os modelos preditivos que apresentaram os melhores resultados foram os geoestatísticos, com o maior coeficiente de determinação 0,43 associado à propriedade areia entre 60 e 100 cm de profundidade. A utilização de conjunto de dados de solos esparsos para mapeamento digital de propriedades de solos pode explicar apenas uma parte da variação espacial dessas propriedades. Os resultados podem estar relacionados à densidade de amostragem, à quantidade e qualidade das covariáveis ambientais usadas e aos modelos preditivos utilizados.
650 $akriging
653 $aCo-Kriging
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653 $aMultiple linear regression
653 $aRegressão linear múltipla
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700 1 $aLAGACHERIE, P.
700 1 $aCALDERANO FILHO, B.
700 1 $aBHERING, S. B.
773 $tRevista Brasileira de Ciência do Solo$gv. 38, n. 3, p. 706-717, 2014.
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