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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
06/01/2015 |
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Data da última atualização: |
29/02/2016 |
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Autoria: |
REIS, D. N. dos; DAVIDE, A. C.; FERREIRA, D. F. |
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Afiliação: |
Daniele Nogueira dos Reis, Universidade Federal de Lavras; Antonio Claudio Davide, Universidade Federal de Lavras; Daniel Furtado Ferreira, Universidade Federal de Lavras. |
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Título: |
Indicadores preliminares para avaliação da restauração em reflorestamentos de ambientes ciliares. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 34, n. 80, p. 375-389, out./dez. 2014. |
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DOI: |
10.4336/2014.pfb.34.80.757 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O sucesso da restauração em ecossistemas florestais pode ser avaliado pela seleção correta de indicadores que sejam representativos da consecução dos objetivos estabelecidos. A seleção pela técnica da análise discriminante consiste da separação e classificação de novas observações em grupos previamente definidos, reduzindo o número de variáveis, que são funções discriminantes linearmente dependentes das variáveis originais. O presente estudo objetiva definir um índice composto por atributos estruturais (número de espécies e indivíduos plantados, altura, área basal, número de espécies e indivíduos regenerantes) e atributos químicos do solo e pedológicos, para classificar reflorestamentos em ambientes ciliares, com relação à restauração tendo, como base, reflorestamento no entorno do reservatório da Usina Hidrelétrica de Volta Grande, MG. Onze variáveis foram utilizadas para a classificação prévia das parcelas nos grupos, como parcialmente restauradas ou não restauradas, e na análise discriminante realizada em seguida. As variáveis selecionadas pela função discriminante gerada foram: número de espécies e área basal dos indivíduos plantados, número de espécies e indivíduos regenerantes, acúmulo de serapilheira e capacidade de troca de cátions do solo. A compatibilidade de 98% entre a classificação prévia das parcelas e após a formação do índice demonstram a representatividade das variáveis selecionadas na avaliação da restauração dos reflorestamentos dos ambientes ciliares estudados. MenosO sucesso da restauração em ecossistemas florestais pode ser avaliado pela seleção correta de indicadores que sejam representativos da consecução dos objetivos estabelecidos. A seleção pela técnica da análise discriminante consiste da separação e classificação de novas observações em grupos previamente definidos, reduzindo o número de variáveis, que são funções discriminantes linearmente dependentes das variáveis originais. O presente estudo objetiva definir um índice composto por atributos estruturais (número de espécies e indivíduos plantados, altura, área basal, número de espécies e indivíduos regenerantes) e atributos químicos do solo e pedológicos, para classificar reflorestamentos em ambientes ciliares, com relação à restauração tendo, como base, reflorestamento no entorno do reservatório da Usina Hidrelétrica de Volta Grande, MG. Onze variáveis foram utilizadas para a classificação prévia das parcelas nos grupos, como parcialmente restauradas ou não restauradas, e na análise discriminante realizada em seguida. As variáveis selecionadas pela função discriminante gerada foram: número de espécies e área basal dos indivíduos plantados, número de espécies e indivíduos regenerantes, acúmulo de serapilheira e capacidade de troca de cátions do solo. A compatibilidade de 98% entre a classificação prévia das parcelas e após a formação do índice demonstram a representatividade das variáveis selecionadas na avaliação da restauração dos reflorestamentos dos ambientes ciliares estu... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Áreas de preservação permanente; Discriminant function; Função discriminante; Monitoramento; Permanent preservation areas. |
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Thesaurus Nal: |
monitoring. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/122866/1/Indicadores.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Leite. Para informações adicionais entre em contato com cnpgl.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
07/07/2017 |
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Data da última atualização: |
27/01/2023 |
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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: |
OLIVEIRA, H. R. de; SILVA, F. F. e; SILVA, M. V. G. B.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D. de; MACHADO, M. A.; PANETTO, J. C. do C.; GLÓRIA, L. S.; BRITO, L. F. |
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Afiliação: |
Hinayah Rojas de Oliveira, UFV/VIÇOSA; Fabyano Fonseca e Silva, UFV/VIÇOSA; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; Otávio Henrique Gomes Barbosa Dias de Siqueira, UFV/VIÇOSA; MARCO ANTONIO MACHADO, CNPGL; JOAO CLAUDIO DO CARMO PANETTO, CNPGL; Leonardo Siqueira Glória, Universidade Estadual Norte Fluminense; Luiz Fernando Brito, University of Guelph. |
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Título: |
Bayesian Models combining Legendre and B-spline polynomials for genetic analysis of multiple lactations in Gyr cattle. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Livestock Science, v. 201, p. 78-84, 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We aimed with this study to combine Legendre polynomials (LEG) and linear B-splines (BSP) to describe simultaneously the first and second lactation of Gyr dairy cattle under a multiple-trait random regression models (MTRRM) framework. Additionally we proposed the application of self-organizing map to define the classes of residual variances under these models. A total of 26,438 and 23,892 milk yield test-day records were used, respectively, for the first and second lactations of 3253 Gyr cows. Two preliminary MTRRM analyses considering 10 residual classes were performed: the first one was based on LEG for systematic and random effects for both lactations; and the second one was based on BSP. Three classes were defined by using a self-organizing map: from 6 to 35; 36?185 and 186?305 days in milk. After definition of residual variance classes, a total of 16 MTRRM combining LEG and BSP were compared. The MTRRM based on BSP to describe the systematic effects of the first and second lactation, BSP to describe the random effects of the first lactation and LEG to describe the random effects of the second lactation (BSP-BSP-BSP-LEG) outperformed all other models. From the BSP-BSP-BSP-LEG model, heritability estimates for milk yield over time ranged from 0.1107 to 0.2902, and from 0.2036 to 0.3967, for the first and second lactation, respectively. In general, additive genetic correlation estimates between days in milk within each lactation and between lactations had medium magnitude (mean of genetic correlations were 0.6630, 0.6226 and 0.4749 for the first, second and between both lactations, respectively). We concluded that combining different functions under a MTRRM framework is a feasible alternative for genetic modeling of lactation curves in Gyr dairy cattle. MenosWe aimed with this study to combine Legendre polynomials (LEG) and linear B-splines (BSP) to describe simultaneously the first and second lactation of Gyr dairy cattle under a multiple-trait random regression models (MTRRM) framework. Additionally we proposed the application of self-organizing map to define the classes of residual variances under these models. A total of 26,438 and 23,892 milk yield test-day records were used, respectively, for the first and second lactations of 3253 Gyr cows. Two preliminary MTRRM analyses considering 10 residual classes were performed: the first one was based on LEG for systematic and random effects for both lactations; and the second one was based on BSP. Three classes were defined by using a self-organizing map: from 6 to 35; 36?185 and 186?305 days in milk. After definition of residual variance classes, a total of 16 MTRRM combining LEG and BSP were compared. The MTRRM based on BSP to describe the systematic effects of the first and second lactation, BSP to describe the random effects of the first lactation and LEG to describe the random effects of the second lactation (BSP-BSP-BSP-LEG) outperformed all other models. From the BSP-BSP-BSP-LEG model, heritability estimates for milk yield over time ranged from 0.1107 to 0.2902, and from 0.2036 to 0.3967, for the first and second lactation, respectively. In general, additive genetic correlation estimates between days in milk within each lactation and between lactations had medium magnitude ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Random regression; Residual variances; Self-organizing map; Test-day records. |
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Thesagro: |
Bos Indicus. |
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Thesaurus NAL: |
heritability. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02630naa a2200277 a 4500
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520 $aWe aimed with this study to combine Legendre polynomials (LEG) and linear B-splines (BSP) to describe simultaneously the first and second lactation of Gyr dairy cattle under a multiple-trait random regression models (MTRRM) framework. Additionally we proposed the application of self-organizing map to define the classes of residual variances under these models. A total of 26,438 and 23,892 milk yield test-day records were used, respectively, for the first and second lactations of 3253 Gyr cows. Two preliminary MTRRM analyses considering 10 residual classes were performed: the first one was based on LEG for systematic and random effects for both lactations; and the second one was based on BSP. Three classes were defined by using a self-organizing map: from 6 to 35; 36?185 and 186?305 days in milk. After definition of residual variance classes, a total of 16 MTRRM combining LEG and BSP were compared. The MTRRM based on BSP to describe the systematic effects of the first and second lactation, BSP to describe the random effects of the first lactation and LEG to describe the random effects of the second lactation (BSP-BSP-BSP-LEG) outperformed all other models. From the BSP-BSP-BSP-LEG model, heritability estimates for milk yield over time ranged from 0.1107 to 0.2902, and from 0.2036 to 0.3967, for the first and second lactation, respectively. In general, additive genetic correlation estimates between days in milk within each lactation and between lactations had medium magnitude (mean of genetic correlations were 0.6630, 0.6226 and 0.4749 for the first, second and between both lactations, respectively). We concluded that combining different functions under a MTRRM framework is a feasible alternative for genetic modeling of lactation curves in Gyr dairy cattle.
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700 1 $aSILVA, M. V. G. B.
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700 1 $aMACHADO, M. A.
700 1 $aPANETTO, J. C. do C.
700 1 $aGLÓRIA, L. S.
700 1 $aBRITO, L. F.
773 $tLivestock Science$gv. 201, p. 78-84, 2017.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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