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| 20. |  | OLIVEIRA, L. B. de. Análise mecânica em solos da Zona Semi-Árida do Nordeste. Solos: normais, calcários, calcários com sais solúveis e salinos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 1, p. 7-15, 1966. Título em inglês: Mechanical analisys in some soils of the Semi-Arid region in Northeast Brazil: normal, calcareous, calcareous with soluble salts, and saline soils.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido; Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 2.928 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
04/07/2022 |
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Data da última atualização: |
04/07/2022 |
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Autoria: |
VIBRANS, A. C.; OLIVEIRA, L. Z.; LINGNER, D. V.; GASPER, A. L. de. |
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Título: |
Contribuições para a harmonização de estimativas de atributos florestais por área de inventários florestais de larga escala. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, v. 42, e202102199, p. 1-7, 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.4336/2022.pfb.42e202102199 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
RESUMO: Em inventários florestais de larga escala, regionais ou nacionais, dados de campo são coletados em unidades amostrais (UAs) de área fixa, alocadas sistemática ou aleatoriamente, sendo elas total ou parcialmente cobertas por florestas. Nesta nota científica, são bordadas diferenças entre a predição de um atributo florestal por unidade de área que leva em consideração outros usos da terra além de floresta, e quando se considera apenas a área efetivamente florestada. A primeira é uma predição mais realista para um ponto amostral, enquanto a segunda é comparável a estudos clássicos de fitossociologia. TITLE: Contributions to the harmonization of forest attribute estimates per unit area of large-scale forest inventories. ABSTRACT: Large-scale regional or national forest inventories collect field data on sample plots systematically- or randomly-distributed, fully or partially covered by forests. This scientific note addresses differences between a prediction of a forest attribute per unit area that also considers land uses other than forest, and a prediction based only on the forested area of a sample plot. The former approach yields a more realistic prediction for the sample point, whereas the latter yields a prediction that is comparable to classical phytosociological studies. |
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Palavras-Chave: |
Amostragem em cluster; Atributos florestais; Cluster sampling; Forest atributes. |
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Thesagro: |
Inventário Florestal. |
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Thesaurus NAL: |
Forest inventory. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1144446/1/EmbrapaFlorestas-PFB-2022-EstimativasAtributosFlorestaisInventariosFlorestais.pdf
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Marc: |
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001 2144446
005 2022-07-04
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520 $aRESUMO: Em inventários florestais de larga escala, regionais ou nacionais, dados de campo são coletados em unidades amostrais (UAs) de área fixa, alocadas sistemática ou aleatoriamente, sendo elas total ou parcialmente cobertas por florestas. Nesta nota científica, são bordadas diferenças entre a predição de um atributo florestal por unidade de área que leva em consideração outros usos da terra além de floresta, e quando se considera apenas a área efetivamente florestada. A primeira é uma predição mais realista para um ponto amostral, enquanto a segunda é comparável a estudos clássicos de fitossociologia. TITLE: Contributions to the harmonization of forest attribute estimates per unit area of large-scale forest inventories. ABSTRACT: Large-scale regional or national forest inventories collect field data on sample plots systematically- or randomly-distributed, fully or partially covered by forests. This scientific note addresses differences between a prediction of a forest attribute per unit area that also considers land uses other than forest, and a prediction based only on the forested area of a sample plot. The former approach yields a more realistic prediction for the sample point, whereas the latter yields a prediction that is comparable to classical phytosociological studies.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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