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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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Data corrente: |
25/02/2010 |
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Data da última atualização: |
04/06/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CAMPOS, R. da S.; FREITAS-SILVA, O.; CUNHA, F. Q. da; SOUZA, M. de L. M. de; FREITAS, S. C. de. |
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Afiliação: |
RODRIGO DA SILVEIRA CAMPOS, CTAA; OTNIEL FREITAS SILVA, CTAA; FLAVIO QUITERIO DA CUNHA, CTAA; MARIA DE LOURDES MENDES DE SOUZA, CTAA; SIDINEA CORDEIRO DE FREITAS, CTAA. |
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Título: |
Fungos micotoxigênicos e ocratoxina A em cafés com permanência prolongada na planta e no solo, colhidos nas regiões do cerrado mineiro e baiano. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Coffee Science, Lavras, v. 4, n. 2, p. 136-148, jul./dez. 2009. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
No Brasil, as regiões do Cerrado Mineiro e Baiano são destaque pela produtividade e qualidade dos grãos produzidos. A florada desuniforme do café no Brasil implica em frutos com diversos estágios de amadurecimento no período da colheita. Assim, frutos não colhidos oportunamente permanecem na planta ou caem no solo, e quando aproveitados farão parte de uma safra de baixa qualidade. Portanto, foi objetivo deste trabalho estudar frutos de café com exposição prolongada na planta e no solo, avaliando a colonização por fungos micotoxigênicos, a produção de ocratoxina A (OTA) e a dinâmica de umidade e atividade de água nos frutos nessas regiões produtoras. O café com permanência prolongada na planta não apresentou grandes variações nos teores de umidade e atividade de água durante os 120 dias estudados. Entretanto, o café com permanência prolongada no solo, apresentou, após 90 dias, variação drástica nos teores de umidade e atividade de água entre as regiões estudadas. Nesse período, a umidade e atividade de água foram de 14,15% e 0,74, 6,64% e 0,63 para o Cerrado Mineiro e Baiano, respectivamente. Apesar do café com permanência prolongada na planta ter sido intensamente colonizado por Aspergillus ochraceus G. Wilh. (1877), não foi detectada a presença de OTA. No café com permanência prolongada no solo detectaram-se níveis muito elevados, 49,42 e 30,93 ?g.kg-1 de OTA, no Cerrado Mineiro e Baiano, respectivamente. Pode-se constatar que independente da região de interesse, cafés com permanência prolongada na planta ou no solo interferem decisivamente na qualidade do café colhido. MenosNo Brasil, as regiões do Cerrado Mineiro e Baiano são destaque pela produtividade e qualidade dos grãos produzidos. A florada desuniforme do café no Brasil implica em frutos com diversos estágios de amadurecimento no período da colheita. Assim, frutos não colhidos oportunamente permanecem na planta ou caem no solo, e quando aproveitados farão parte de uma safra de baixa qualidade. Portanto, foi objetivo deste trabalho estudar frutos de café com exposição prolongada na planta e no solo, avaliando a colonização por fungos micotoxigênicos, a produção de ocratoxina A (OTA) e a dinâmica de umidade e atividade de água nos frutos nessas regiões produtoras. O café com permanência prolongada na planta não apresentou grandes variações nos teores de umidade e atividade de água durante os 120 dias estudados. Entretanto, o café com permanência prolongada no solo, apresentou, após 90 dias, variação drástica nos teores de umidade e atividade de água entre as regiões estudadas. Nesse período, a umidade e atividade de água foram de 14,15% e 0,74, 6,64% e 0,63 para o Cerrado Mineiro e Baiano, respectivamente. Apesar do café com permanência prolongada na planta ter sido intensamente colonizado por Aspergillus ochraceus G. Wilh. (1877), não foi detectada a presença de OTA. No café com permanência prolongada no solo detectaram-se níveis muito elevados, 49,42 e 30,93 ?g.kg-1 de OTA, no Cerrado Mineiro e Baiano, respectivamente. Pode-se constatar que independente da região de interesse, cafés com ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Atividade de água; Cromatografia líquida de alta eficiência. |
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Thesagro: |
Coffea Arábica; Micotoxina; Umidade. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/83759/1/2009-122.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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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 Solos. |
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Data corrente: |
24/08/2016 |
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Data da última atualização: |
11/11/2021 |
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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: |
ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; CHAGAS, C. da S.; FIORIO, P. R.; SOUZA, A. B. e. |
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Afiliação: |
GUSTAVO PAIS DE ARRUDA, APagri Agronomic Consultancy; JOSÉ A. M. DEMATTÊ, USP/ESALQ; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; PETERSON RICARDO FIORIO, USP/ESALQ; ARNALDO BARROS E SOUZA, USP/ESALQ. |
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Título: |
Digital soil mapping using reference area and artificial neural networks. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, Piracicaba, v. 73, n. 3, p. 266-273, May/Jun. 2016. |
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DOI: |
10.1590/0103-9016-2015-0131 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Digital soil mapping is an alternative for the recognition of soil classes in areas where pedological surveys are not available. The main aim of this study was to obtain a digital soil map using artificial neural networks (ANN) and environmental variables that express soillandscape relationships. This study was carried out in an area of 11,072 ha located in the Barra Bonita municipality, state of São Paulo, Brazil. A soil survey was obtained from a reference area of approximately 500 ha located in the center of the area studied. With the mapping units identified together with the environmental variables elevation, slope, slope plan, slope profile, convergence index, geology and geomorphic surfaces, a supervised classification by ANN was implemented. The neural network simulator used was the Java NNS with the learning algorithm "back propagation." Reference points were collected for evaluating the performance of the digital map produced. The occurrence of soils in the landscape obtained in the reference area was observed in the following digital classification: medium-textured soils at the highest positions of the landscape, originating from sandstone, and clayey loam soils in the end thirds of the hillsides due to the greater presence of basalt. The variables elevation and slope were the most important factors for discriminating soil class through the ANN. An accuracy level of 82% between the reference points and the digital classification was observed. The methodology proposed allowed for a preliminary soil classification of an area not previously mapped using mapping units obtained in a reference area MenosDigital soil mapping is an alternative for the recognition of soil classes in areas where pedological surveys are not available. The main aim of this study was to obtain a digital soil map using artificial neural networks (ANN) and environmental variables that express soillandscape relationships. This study was carried out in an area of 11,072 ha located in the Barra Bonita municipality, state of São Paulo, Brazil. A soil survey was obtained from a reference area of approximately 500 ha located in the center of the area studied. With the mapping units identified together with the environmental variables elevation, slope, slope plan, slope profile, convergence index, geology and geomorphic surfaces, a supervised classification by ANN was implemented. The neural network simulator used was the Java NNS with the learning algorithm "back propagation." Reference points were collected for evaluating the performance of the digital map produced. The occurrence of soils in the landscape obtained in the reference area was observed in the following digital classification: medium-textured soils at the highest positions of the landscape, originating from sandstone, and clayey loam soils in the end thirds of the hillsides due to the greater presence of basalt. The variables elevation and slope were the most important factors for discriminating soil class through the ANN. An accuracy level of 82% between the reference points and the digital classification was observed. The methodology propo... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Atributos da paisagem; Aulas pedológicas; Extrapolação de mapas; Mineração de dados; Pesquisa pedológica. |
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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/146676/1/2016-022.pdf
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Marc: |
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520 $aDigital soil mapping is an alternative for the recognition of soil classes in areas where pedological surveys are not available. The main aim of this study was to obtain a digital soil map using artificial neural networks (ANN) and environmental variables that express soillandscape relationships. This study was carried out in an area of 11,072 ha located in the Barra Bonita municipality, state of São Paulo, Brazil. A soil survey was obtained from a reference area of approximately 500 ha located in the center of the area studied. With the mapping units identified together with the environmental variables elevation, slope, slope plan, slope profile, convergence index, geology and geomorphic surfaces, a supervised classification by ANN was implemented. The neural network simulator used was the Java NNS with the learning algorithm "back propagation." Reference points were collected for evaluating the performance of the digital map produced. The occurrence of soils in the landscape obtained in the reference area was observed in the following digital classification: medium-textured soils at the highest positions of the landscape, originating from sandstone, and clayey loam soils in the end thirds of the hillsides due to the greater presence of basalt. The variables elevation and slope were the most important factors for discriminating soil class through the ANN. An accuracy level of 82% between the reference points and the digital classification was observed. The methodology proposed allowed for a preliminary soil classification of an area not previously mapped using mapping units obtained in a reference area
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773 $tScientia Agricola, Piracicaba$gv. 73, n. 3, p. 266-273, May/Jun. 2016.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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