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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
26/08/2011 |
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Data da última atualização: |
11/11/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VALENCIA, L. I. O.; MEIRELLES, M. S. P.; MARTORANO, L. G. |
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Afiliação: |
LUIS IVÁN ORTIZ VALENCIA, UFRJ/IESC; MARGARETH SIMOES PENELLO MEIRELLES, EMBRAPA LABEX EUROPA / CIRAD / UERJ; LUCIETA GUERREIRO MARTORANO, CPATU. |
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Título: |
Avaliação do modelo de mudança do uso do solo CLUE-S na presença de dependência espacial. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Land use changes impacts global environmental changes worldwide. Land use and cover changes (LUCC) are complex dynamical processes. In general, LUCC depends on geographical, environmental, social, economical and political factors with effects in diverse temporal and spatial scales. Great efforts are being made to create LUCC models, both theoretically and computationality. An important step in LUCC models is to quantify local influence of driving forces over the probability of occurrence of a specific land use type. This probability is usually quantified by a Logistic Regression Model. This paper compares a Logistic approach with a Spatial Lag Regression Model (SLRM). Generally, both approaches select different driving forces but SLRM incorporates spatial neighborhood information which is ignored by a logistic regression. Based on a lineal trend scenario for land use demand, simulations for land use changes for Coxim micro basin, Mato Grosso do Sul, were generated using CLUE-S program under a logistic and spatial regression models for the period 2001-2011. Simulation results for both approaches revealed elevated concordance indexes, high global accuracy and Kappa index, with respect to land use for the reference year of 2004. Differences were observed for spatial distribution for land use simulations for year 2011. The spatial regression approach simulation for 2011 reached less discrepancy to the land use demand for that year. |
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Palavras-Chave: |
Modelo de regressão; Uso do solo. |
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Thesagro: |
Simulação. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40610/1/AVALIACAO-DO-MODELO-MUDANCA-USO-SOLO-CLUE-S.pdf
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Marc: |
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520 $aLand use changes impacts global environmental changes worldwide. Land use and cover changes (LUCC) are complex dynamical processes. In general, LUCC depends on geographical, environmental, social, economical and political factors with effects in diverse temporal and spatial scales. Great efforts are being made to create LUCC models, both theoretically and computationality. An important step in LUCC models is to quantify local influence of driving forces over the probability of occurrence of a specific land use type. This probability is usually quantified by a Logistic Regression Model. This paper compares a Logistic approach with a Spatial Lag Regression Model (SLRM). Generally, both approaches select different driving forces but SLRM incorporates spatial neighborhood information which is ignored by a logistic regression. Based on a lineal trend scenario for land use demand, simulations for land use changes for Coxim micro basin, Mato Grosso do Sul, were generated using CLUE-S program under a logistic and spatial regression models for the period 2001-2011. Simulation results for both approaches revealed elevated concordance indexes, high global accuracy and Kappa index, with respect to land use for the reference year of 2004. Differences were observed for spatial distribution for land use simulations for year 2011. The spatial regression approach simulation for 2011 reached less discrepancy to the land use demand for that year.
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653 $aUso do solo
700 1 $aMEIRELLES, M. S. P.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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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 Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
11/03/2016 |
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Data da última atualização: |
24/05/2017 |
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Autoria: |
LAURINDO, B. S.; LAURINDO, R. D. F.; NICK, C.; CARNEIRO, P. C. S.; MIZUBUTI, E. S. G.; SILVA, D. J. H. |
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Afiliação: |
BRUNO SOARES LAURINHO, UFV; RENATA DIAS FREITAS LAURINDO, UFV; CARLOS NICK, UFV; PEDRO CRESCÊNCIO SOUZA CARNEIRO, UFV; EDUARDO SEITI GOMIDE MIZUBUTI, UFV; DERLY JOSÉ HENRIQUE DA SILVA, UFV. |
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Título: |
Potencial de hibridação entre acessos de tomateiro para pré-melhoramento quanto à resistência à requeima. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 1, p. 27-34, jan. 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Performance of 'Imperial Gala' and 'Mishima Fuji' apples on different rootstocks. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar genitores com potencial de hibridação para o pré?melhoramento do tomateiro (Solanum lycopersicum) quanto à resistência à requeima. Foram utilizados seis acessos de tomateiro (BGH?2102, BGH?2117, BGH?2127, BGH?2130, BGH?2332 e BGH?2343) como genitores resistentes e 15híbridos F1 originários destes genitores. Utilizou?se o delineamento de blocos ao acaso, com três repetições. As plantas foram inoculadas com uma mistura de esporângios de Phytophthora infestans, agente etiológico da requeima, na concentração de 5x103 esporângios mL?1. A área abaixo da curva de progresso da doença foi utilizada para avaliar a resistência. Realizou?se a análise dialélica, tendo?se considerado o efeito de genótipos como fixo. Estimou-se a capacidade geral e específica de combinação dos acessos. O padrão de resistência dos genitores e da maioria dos F1 foi o mesmo que o das testemunhas resistentes. Foram observados: variabilidade genética aditiva entre os genitores, predominância de efeitos gênicos não aditivos e desvios de dominância bidirecional no controle do caráter. A frequência de alelos favoráveis e divergentes para resistência à requeima é maior nos acessos BGH?2117, BGH?2127 e BGH?2343. |
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Palavras-Chave: |
Capacidade combinatória; Combining capacity; Fonte de resistência; Source of resistance; Source of resistence. |
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Thesagro: |
Phytophthora Infestans. |
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Thesaurus NAL: |
Solanum lycopersicum. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/141026/1/Potencial-de-hibridacao.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/140998/1/Potencial-de-hibridacao.pdf
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Marc: |
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245 $aPotencial de hibridação entre acessos de tomateiro para pré-melhoramento quanto à resistência à requeima.
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500 $aTítulo em inglês: Performance of 'Imperial Gala' and 'Mishima Fuji' apples on different rootstocks.
520 $aO objetivo deste trabalho foi avaliar genitores com potencial de hibridação para o pré?melhoramento do tomateiro (Solanum lycopersicum) quanto à resistência à requeima. Foram utilizados seis acessos de tomateiro (BGH?2102, BGH?2117, BGH?2127, BGH?2130, BGH?2332 e BGH?2343) como genitores resistentes e 15híbridos F1 originários destes genitores. Utilizou?se o delineamento de blocos ao acaso, com três repetições. As plantas foram inoculadas com uma mistura de esporângios de Phytophthora infestans, agente etiológico da requeima, na concentração de 5x103 esporângios mL?1. A área abaixo da curva de progresso da doença foi utilizada para avaliar a resistência. Realizou?se a análise dialélica, tendo?se considerado o efeito de genótipos como fixo. Estimou-se a capacidade geral e específica de combinação dos acessos. O padrão de resistência dos genitores e da maioria dos F1 foi o mesmo que o das testemunhas resistentes. Foram observados: variabilidade genética aditiva entre os genitores, predominância de efeitos gênicos não aditivos e desvios de dominância bidirecional no controle do caráter. A frequência de alelos favoráveis e divergentes para resistência à requeima é maior nos acessos BGH?2117, BGH?2127 e BGH?2343.
650 $aSolanum lycopersicum
650 $aPhytophthora Infestans
653 $aCapacidade combinatória
653 $aCombining capacity
653 $aFonte de resistência
653 $aSource of resistance
653 $aSource of resistence
700 1 $aLAURINDO, R. D. F.
700 1 $aNICK, C.
700 1 $aCARNEIRO, P. C. S.
700 1 $aMIZUBUTI, E. S. G.
700 1 $aSILVA, D. J. H.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 51, n. 1, p. 27-34, jan. 2016.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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