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| Registros recuperados : 592 | |
| 482. |  | PALMEIRA, T. dos S.; BENCHIMOL, R. L.; LEÃO, N. V. M.; FARIA, L. A. G.; SANTOS, A. K. A.; SILVA, C. M. da. Mancha de Curvularia sp. em mudas de mogno africano. In: SEMINÁRIO ANUAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFRA, 13., 2015, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Universidade Federal Rural da Amazônia, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 483. | | PINHEIRO, C. C. C.; BENCHIMOL, R. L.; SILVA, C. M. da; SOUZA, F. R. S. de; SANTOS, A. K. A.; CARVALHO, E. de A. Levantamento de doenças foliares em cultivares e híbridos de milho no sistema plantio direto no estado do Pará. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 20.; SEMINÁRIO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 4., 2016, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2016. p. 347-351.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 484. | | LIMA, J. R.; WILHELM, A. E.; SILVA, C. M.; FELBERG, I.; GOUVÊA, L. DE P.; GALDEANO, M. C.; CALDEIRA, R. F.; ANTONIASSI, R.; AZEVEDO, T. de L. Processo de produção de concentrado proteico de grão-de-bico (Cicer arietinum L.). Rio de Janeiro: Embrapa Agroindústria de Alimentos, 2024. 3 p. (Embrapa Agroindústria de Alimentos. Comunicado Técnico, 251). Na publicação: Caroline Grassi Mellinger.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 485. | | BENCHIMOL, R. L.; VERZIGNASSI, J. R.; MATOS, A. P. de; SANTOS, M. de F.; POLTRONIERI, L. S.; SILVA, C. M. da. Primeiro relato de Sigatoka-negra no Nordeste paraense. Revista de Ciências Agrárias, Belém, PA, v. 53, n. 1, p. 108-111, jan./jun. 2010.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 486. | | FIGUEIREDO, B. M.; NASCIMENTO, S. M. C.; ALENCAR SOBRINHO, R. S.; SILVA, C. M.; MENDONÇA, L. P.; CARVALHO, E. A.; OLIVEIRA NETO, C. F. Potencial de Bacillus spp. no controle "in vitro" de Colletotrichum spp. isolados de frutos de açaí. Informativo ABRATES, Curitiba, v. 23, n. 2, set. 2015. Número especial. Resumo apresentado no XIX Congresso Brasileiro de Sementes, Foz do Iguaçu, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 487. | | SOUSA, I. A. L. de; BENCHIMOL, R. L.; SILVA, C. M. da; SANTOS, A. K. A.; PINHEIRO, C. C. C.; CARVALHO, E. de A. Potencial de biocontrole de Rhizoctonia solani do feijão-caupi. Biota Amazônia, Macapá, v. 7, n. 1, p. 86-89, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 488. | | TOSIN, F. F. S.; ABUD, A. P. R.; OLIVEIRA, C. C. de; GORIN, P. A. J.; SASSAKI, G. L.; BUCCHI, D. F.; SILVA, C. M.; IACOMINI, M. Polysaccharides from peach pulp: structure and immunostimulant activity. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON FOOD FACTORS, 2011, Taipei. Food for wellbeing-from function to processing: abstracts. [S.l.: s.n.], 2011. p. 84.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 489. | | SILVA, A. de S.; PESSOA, M. C. P. Y.; FERRACINI, V. L.; CHAIM, A.; SILVA, C. M. M. da S.; HERMES, L. C. Produção integrada de frutas - o que é? Informe Agropecuário, Belo Horizonte, v. 22, n. 213, p. 5-14, 2001.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Semiárido. |
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| 490. | | SILVA, A. de S.; PESSOA, M. C. P. Y.; FERRACINI, V. L.; CHAIM, A.; SILVA, C. M. de S.; HERMES, L. C. Produção integrada de frutas: o que é? In: Informe Agropecuário, Belo Horizonte, v.22, n.213, p. 5-14, 2001.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 491. | | ARAUJO, J. L. P.; ASSIS, J. S. de; COSTA, N. D.; PINTO, J. M.; DIAS, R. de C. S.; SILVA, C. M. de J. Produção integrada de melão no Vale do São Francisco: manejo e aspectos socioeconômicos. In: BRAGA SOBRINHO, R.; GUIMARÃES, J. A.; FREITAS, J. de A. D. de; TERAO, D. (Ed.). Produção integrada de melão. Fortaleza: Embrapa Agroindústria Tropical: Banco do Nordeste do Brasil, 2008. cap. 3, p. 43-50.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 492. | | GONZAGA, L. A. C. de; MARTINS, M. C. F.; CORREA, A. C.; FACCHINATTO, W. M.; SILVA, C. M. P. da; COLNAGO, L. A.; MATTOSO, L. H. C. Production of carbon nanofibers from PAN and lignin by solution blow spinning. Journal of Polymer Research, v. 28, n. 7, 2021. 1-12| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 493. | | DAMS, R. I.; VIANA, M. B. V.; GUILHERME, A. A.; SILVA, C. M.; SANTOS, A. B. dos; ANGENENT, L. T.; SANTAELLA, S. T.; LEITAO, R. C. Production of medium-chain carboxylic acids by anaerobic fermentation of glycerol using a bioaugmented open culture. Biomass and Bioenergy, v. 118, p. 1-7, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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| 494. | | DONATO, D. B.; SILVA, C. M. S. da; MAGALHÃES, M. A. de; ARAÚJO JÚNIOR, C. A.; CARNEIRO, A. C. O.; VITAL, B. R. Propriedades de briquetes obtidos de finos de carvão vegetal. Ciência da Madeira, Pelotas, v. 6, n. 2, p. 107-111, Ago. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 496. | | CHAVES-SILVA, S.; HORTA, L. P.; SOUZA, L. T.; SILVA, C. M. da; DOHANIK, C. S.; GOULART, G. A. C.; MARRIEL, I. E.; FÁTIMA, A. de. Do schiff bases-based urease inhibitors improve plant growth and affect the activity of soil arginase? Industrial Crops & Products, v. 145, article 111995, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| 497. | | VILLELA, J. C. B.; BARBIERI, R. L.; MARCHI, M. M.; PRIORI, D.; WERNER, D.; NODARI, R. O.; SILVA, C. M. da; MODA-CIRINO, V. A rede de recursos genéticos da Região Sul do Brasil. In: SIMPÓSIO DE RECURSOS GENÉTICOS PARA A AMÉRICA LATINA E CARIBE, 10., 2015, Bento Gonçalves. Recursos genéticos no século 21: de Vavilov a Svalbard. Anais... [s.l.]: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 498. | | CRUZ, L. B. da; DIAS, R. de C. S.; OLIVEIRA, E. I. da; ALMEIDA, K. B. de; SILVA, C. M. de J. Reação de variedades diferenciadoras de melão ao oídio, sob infecção natural, em Petrolina, PE. In: JORNADA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA SEMIÁRIDO, 16., 2022, Petrolina. Anais... Petrolina: Embrapa Semiárido, 2022. p. 48. (Embrapa Semiárido. Documentos, 308).| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 499. | | DIAS, R. de C. S.; SANTOS, J. S. dos; RIBEIRO JUNIOR, P. M.; REIS, F. S. dos; SILVA, C. M. de J. Resistência à Didymella bryoniae em acessos de melancia. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 4., 2016, Curitiba. Recursos genéticos no Brasil: a base para o desenvolvimento sustentável: anais. Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2016. p. 544.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 500. | | DIAS, R. de C. S.; SANTOS, J. S. dos; RIBEIRO JUNIOR, P. M.; FERREIRA, J. L. R.; SILVA, C. M. de J.; ANTONIO, R. P.; OLIVEIRA, V. R. Resistência a Didymella bryoniae em genótipos de melão. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE OLERICULTURA, 54. 2016, Recife. Hortaliças: inovação tecnológica e automação: anais. Vitória da Conquista: ABH, 2016. p. 363. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| Registros recuperados : 592 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Meio Ambiente. Para informações adicionais entre em contato com cnpma.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
23/12/2021 |
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Data da última atualização: |
15/03/2022 |
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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: |
MELO, D. de C. D.; ANACHE, J. A. A.; BORGES, V. P.; GONZALEZ MIRALLES, D.; MARTENS, B.; FISHER, J. B.; NÓBREGA, R. L. B.; MORENO, Á.; CABRAL, O. M. R.; RODRIGUES, T. R.; BEZERRA, B.; SILVA, C. M. S. e; MEIRA NETO, A. A.; MOURA, M. S. B. de; MARQUES, T. V.; CAMPOS, S.; NOGUEIRA, J. de S.; ROSOLEM, R.; SOUZA, R. M. S.; ANTONINO, A. C. D.; HOLL, D.; GALLEGUILLOS, M.; PEREZ-QUEZADA, J.; VERHOEF, A.; KUTZBACH, L.; LIMA, J. R. de S.; SOUZA, E. S. de; GASSMANN, M. I.; PÉREZ, C. F.; TONTI, N. E.; POSSE, G.; RAINS, D.; OLIVEIRA, P. T.; WENDLAND, E. |
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Afiliação: |
DAVI DE CARVALHO DINIZ MELO, UFPB; JAMIL ALEXANDRE AYACH ANACHE, UFMS; VALÉRIA PEIXOTO BORGES, UFPB; DIEGO GONZALEZ MIRALLES, Ghent University; BRECHT MARTENS, Ghent University; JOSHUA B FISHER, Chapman University; RODOLFO LUIZ BEZERRA NÓBREGA, Imperial Coolege London; ÁLVARO MORENO MARTÍNEZ, University of Montana; OSVALDO MACHADO RODRIGUES CABRAL, CNPMA; THIAGO RANGEL RODRIGUES, UFMS; BERGSON BEZERRA, UFRN; CLÁUDIO MOISÉS SANTOS E SILVA, UFRN; ANTONIO ALVES MEIRA NETO, University of Arizona; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; THIAGO VALENTIM MARQUES, UFRN; SUANY CAMPOS, UFRN; JOSE DE SOUZA NOGUEIRA, UFMS; RAFAEL ROSOLEM, University of Bristol; RODOLFO M S SOUZA, Texas A&M University; ANTONIO CELSO DANTAS ANTONINO, UFPE; DAVID HOLL, Universität Hamburg; MAURICIO GALLEGUILLOS, Universidad de Chile; JORGE PEREZ-QUEZADA, Universidad de Chile; ANNE VERHOEF, University of Reading; LARS KUTZBACH, Universität Hamburg; JOSÉ ROMUALDO DE SOUSA LIMA, UFAPE; EDUARDO SOARES DE SOUZA, UFRPE; MARÍA ISABEL GASSMANN, Universidad de Buenos Aires; CLAUDIO F PÉREZ, CONICET; NATALIA EDITH TONTI, Universisidad de Buenos Aires; GABRIELA POSSE, INTA; DOMINIK RAINS, Ghent University; PAULO TARSO OLIVEIRA, UFMS; EDSON WENDLAND, EESC-USP. |
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Título: |
Are remote sensing evapotranspiration models reliable across South American ecoregions? |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Water Resources Research, v. 57, n. 11, e2020WR028752, 2021. |
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ISSN: |
0043-1397 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1029/2020WR028752 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: Many remote sensing-based evapotranspiration (RSBET) algorithms have been proposed in the past decades and evaluated using flux tower data, mainly over North America and Europe. Model evaluation across South America has been done locally or using only a single algorithm at a time. Here, we provide the first evaluation of multiple RSBET models, at a daily scale, across a wide variety of biomes, climate zones, and land uses in South America. We used meteorological data from 25 flux towers to force four RSBET models: Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), Penman-Monteith Mu model (PM-MOD), and Penman-Monteith Nagler model (PM-VI). was predicted satisfactorily by all four models, with correlations consistently higher () for GLEAM and PT-JPL, and PM-MOD and PM-VI presenting overall better responses in terms of percent bias (%). As for PM-VI, this outcome is expected, given that the model requires calibration with local data. Model skill seems to be unrelated to land-use but instead presented some dependency on biome and climate, with the models producing the best results for wet to moderately wet environments. Our findings show the suitability of individual models for a number of combinations of land cover types, biomes, and climates. At the same time, no model outperformed the others for all conditions, which emphasizes the need for adapting individual algorithms to take into account intrinsic characteristics of climates and ecosystems in South America. MenosAbstract: Many remote sensing-based evapotranspiration (RSBET) algorithms have been proposed in the past decades and evaluated using flux tower data, mainly over North America and Europe. Model evaluation across South America has been done locally or using only a single algorithm at a time. Here, we provide the first evaluation of multiple RSBET models, at a daily scale, across a wide variety of biomes, climate zones, and land uses in South America. We used meteorological data from 25 flux towers to force four RSBET models: Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), Penman-Monteith Mu model (PM-MOD), and Penman-Monteith Nagler model (PM-VI). was predicted satisfactorily by all four models, with correlations consistently higher () for GLEAM and PT-JPL, and PM-MOD and PM-VI presenting overall better responses in terms of percent bias (%). As for PM-VI, this outcome is expected, given that the model requires calibration with local data. Model skill seems to be unrelated to land-use but instead presented some dependency on biome and climate, with the models producing the best results for wet to moderately wet environments. Our findings show the suitability of individual models for a number of combinations of land cover types, biomes, and climates. At the same time, no model outperformed the others for all conditions, which emphasizes the need for adapting individual algorithms to take into account intrinsic characteristi... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Evapotranspiração; Modelo de Simulação; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Climate models; Evapotranspiration; Mathematical models; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 03298naa a2200625 a 4500
001 2138344
005 2022-03-15
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a0043-1397
024 7 $ahttps://doi.org/10.1029/2020WR028752$2DOI
100 1 $aMELO, D. de C. D.
245 $aAre remote sensing evapotranspiration models reliable across South American ecoregions?$h[electronic resource]
260 $c2021
520 $aAbstract: Many remote sensing-based evapotranspiration (RSBET) algorithms have been proposed in the past decades and evaluated using flux tower data, mainly over North America and Europe. Model evaluation across South America has been done locally or using only a single algorithm at a time. Here, we provide the first evaluation of multiple RSBET models, at a daily scale, across a wide variety of biomes, climate zones, and land uses in South America. We used meteorological data from 25 flux towers to force four RSBET models: Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), Penman-Monteith Mu model (PM-MOD), and Penman-Monteith Nagler model (PM-VI). was predicted satisfactorily by all four models, with correlations consistently higher () for GLEAM and PT-JPL, and PM-MOD and PM-VI presenting overall better responses in terms of percent bias (%). As for PM-VI, this outcome is expected, given that the model requires calibration with local data. Model skill seems to be unrelated to land-use but instead presented some dependency on biome and climate, with the models producing the best results for wet to moderately wet environments. Our findings show the suitability of individual models for a number of combinations of land cover types, biomes, and climates. At the same time, no model outperformed the others for all conditions, which emphasizes the need for adapting individual algorithms to take into account intrinsic characteristics of climates and ecosystems in South America.
650 $aClimate models
650 $aEvapotranspiration
650 $aMathematical models
650 $aRemote sensing
650 $aEvapotranspiração
650 $aModelo de Simulação
650 $aSensoriamento Remoto
700 1 $aANACHE, J. A. A.
700 1 $aBORGES, V. P.
700 1 $aGONZALEZ MIRALLES, D.
700 1 $aMARTENS, B.
700 1 $aFISHER, J. B.
700 1 $aNÓBREGA, R. L. B.
700 1 $aMORENO, Á.
700 1 $aCABRAL, O. M. R.
700 1 $aRODRIGUES, T. R.
700 1 $aBEZERRA, B.
700 1 $aSILVA, C. M. S. e
700 1 $aMEIRA NETO, A. A.
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700 1 $aMARQUES, T. V.
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700 1 $aNOGUEIRA, J. de S.
700 1 $aROSOLEM, R.
700 1 $aSOUZA, R. M. S.
700 1 $aANTONINO, A. C. D.
700 1 $aHOLL, D.
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700 1 $aPEREZ-QUEZADA, J.
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700 1 $aLIMA, J. R. de S.
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700 1 $aGASSMANN, M. I.
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700 1 $aWENDLAND, E.
773 $tWater Resources Research$gv. 57, n. 11, e2020WR028752, 2021.
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