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| Registros recuperados : 35 | |
| 14. |  | TEIXEIRA, L. B.; ESCOBAR, J. R.; RANZANI, G. Amostragem de solo para fins de fertilidade em áreas de floresta e pastagem na Amazônia. In: SIMPÓSIO DO TRÓPICO ÚMIDO, 1., 1984, Belém, PA. Anais. Belém, PA: EMBRAPA-CPATU, 1986. v. 1, p. 206-213. (EMBRAPA-CPATU. Documentos, 36). v.1 Clima e solo.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental. |
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| Registros recuperados : 35 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Roraima. Para informações adicionais entre em contato com cpafrr.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Embrapa Roraima. |
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Data corrente: |
25/08/2023 |
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Data da última atualização: |
04/12/2023 |
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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: |
LIMA, R. B. de; GÖRGENS, E. B.; SILVA, D. A. S. da; OLIVEIRA, C. P. de; BATISTA, A. P. B.; FERREIRA, R. L. C.; COSTA, F. R. C.; LIMA, R. A. F. de; APARÍCIO, P. da S.; ABREU, J. C. de; SILVA, J. A. A. da; GUIMARAES, A. F.; FEARNSIDE, P. M.; SOUSA, T. R.; PERDIZ, R.; HIGUCHI, N.; BERENGUER, E.; RESENDE, A. F.; ELIAS, F.; CASTILHO, C. V. de; MEDEIROS, M. B. de; MATOS FILHO, J. R. de; SARDINHA, M. A.; FREITAS, M. A. F.; SILVA, J. J. da; CUNHA, A. P. da; SANTOS, R. M.; MUELBERT, A. E.; GUEDES, M. C.; IMBRÓZIO, R.; SOUSA, C. S. C. de; APARÍCIO, W. C. da S.; SILVA, B. M. da S. e; SILVA, C. A.; MARIMON, B. S.; MARIMON JUNIOR, B. H.; MORANDI, P. S.; STORCK-TONON, D.; VIEIRA, I. C. G.; SCHIETTI, J.; COELHO, F.; ALMEIDA, D. R. A. de; CASTRO, W.; CARVALHO, S. P. C.; SILVA, R. dos S. A. da; SILVEIRA, J.; CAMARGO, J. L.; MELGAÇO, K.; FREITAS, L. J. M. de; VEDOVATO, L.; BENCHIMOL, M.; ALMEIDA, G. de O. de; PRANCE, G.; SILVEIRA, A. B. da; SIMON, M. F.; GARCIA, M. L.; SILVEIRA, M.; VITAL, M.; ANDRADE, M. B. T.; SILVA, N.; ARAÚJO, R. O. de; CAVALHEIRO, L.; CARPANEDO, R.; FERNANDES, L.; MANZATTO, A. G.; ANDRADE, R. T. G. de; MAGNUSSON, W. E.; LAURANCE, B.; NELSON, B. W.; PERES, C.; DALY, D. C.; RODRIGUES, D.; ZOPELETTO, A. P.; OLIVEIRA, E. A. de; DUGACHARD, E.; BARBOSA, F. R.; SANTANA, F.; AMARAL, I. L. do; FERREIRA, L. V.; CHARÃO, L. S.; FERREIRA, J. N.; BARLOW, J.; BLANC, L.; ARAGÃO, L.; SIST, P.; SALOMÃO, R. de P.; SILVA, A. S. L. da; LAURANCE, S.; FELDPAUSCH, T. R.; GARDNER, T.; SANTIAGO, W.; BALEE, W.; LAURANCE, W. F.; MALHI, Y.; PHILLIPS, O. L. |
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Afiliação: |
ROBSON BORGES DE LIMA, Universidade do Estado do Amapá; ERIC BASTOS GÖRGENS, Universidade Federal do Vales do Jequitinhonha e Mucuri; DIEGO ARMANDO S. DA SILVA, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Amapá; CINTHIA PEREIRA DE OLIVEIRA, Universidade do Estado do Amapá; ANDERSON PEDRO B. BATISTA, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Amapá; RINALDO L. CARACIOLO FERREIRA, Universidade Federal Rural de Pernambuco; FLAVIA R. C. COSTA, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; RENATO A. FERREIRA DE LIMA, Naturalis Biodiversity Center, The Netherlands; PERSEU DA SILVA APARÍCIO, Universidade do Estado do Amapá; JADSON COELHO DE ABREU, Universidade do Estado do Amapá; JOSÉ ANTÔNIO ALEIXO DA SILVA, Universidade Federal Rural de Pernambuco; ARETHA FRANKLIN GUIMARAES, Universidade Federal de Lavras; PHILIP M. FEARNSIDE, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; THAIANE R. SOUSA, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; RICARDO PERDIZ, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA); NIRO HIGUCHI, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; ERIKA BERENGUER, University of Oxford, UK; ANGÉLICA F. RESENDE; FERNANDO ELIAS, Universidade Federal do Pará; CAROLINA VOLKMER DE CASTILHO, CPAF-RR; MARCELO BRILHANTE DE MEDEIROS, Cenargen; JOÃO RAMOS DE MATOS FILHO, Ministério Público, Macapá; MAURÍCIO ALVES SARDINHA, Universidade Federal do Amapá; MÁRCIO ANDRÉ FURTADO FREITAS, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Amapá; JOSÉ JUSSIAN DA SILVA, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Amapá; ALDEMIR PEREIRA DA CUNHA, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Amapá; RENAN MENDES SANTOS, Universidade do Estado do Amapá; ADRIANE ESQUIVEL MUELBERT, University of Birmingham, UK; MARCELINO CARNEIRO GUEDES, CPAF-AP; REINALDO IMBRÓZIO, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; CARLA SAMARA CAMPELO DE SOUSA, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Amapá; WEGLIANE CAMPELO DA SILVA APARÍCIO, Universidade Federal do Amapá; BRENO MARQUES DA SILVA E SILVA, Universidade do Estado do Amapá; CELICE ALEXANDRE SILVA, Universidade do Estado de Mato Grosso; BEATRIZ SCHWANTES MARIMON, Universidade do Estado de Mato Grosso; BEN HUR MARIMON JUNIOR, Universidade do Estado de Mato Grosso; PAULO S. MORANDI, Universidade do Estado de Mato Grosso; DANIELLE STORCK-TONON, Universidade do Estado de Mato Grosso; IMA CÉLIA GUIMARÃES VIEIRA, Museu Paraense Emílio Goeldi; JULIANA SCHIETTI, Universidade Federal do Amazonas; FERNANDA COELHO, University of Brasilia; DANILO R. ALVES DE ALMEIDA, University of São Paulo (USP/ESALQ); WENDESON CASTRO, Universidade Federal do Acre; SAMUEL P. C. CARVALHO, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá; ROBSON DOS SANTOS A. DA SILVA, Universidade do Estado de Mato Grosso; JULIANA SILVEIRA, Lancaster University, UK; JOSÉ LUÍS CAMARGO, Universidade Federal do Rio de Janeiro; KARINA MELGAÇO, University of Leeds, UK; LUCAS JOSE MAZZEI DE FREITAS, CPATU; LAURA VEDOVATO, University of Exeter, UK; MAÍRA BENCHIMOL, Universidade Estadual de Santa Cruz; GABRIEL DE OLIVEIRA DE ALMEIDA, Universidade Federal do Acre; GHILLEAN PRANCE, National Botanical Garden, USA; ALAN BERNARDES DA SILVEIRA, Federal University of Mato Grosso; MARCELO FRAGOMENI SIMON, Cenargen; MARCOS LEANDRO GARCIA, Faculdade de Ciências Agrárias e Biológicas; MARCOS SILVEIRA, Universidade Federal do Acre; MARCOS VITAL, Universidade Federal de Roraima (UFRR); MARYANE B. T. ANDRADE, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; NATALINO SILVA, Serviço Florestal Brasileiro; RAIMUNDA OLIVEIRA DE ARAÚJO, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; LARISSA CAVALHEIRO, Universidade Federal de Mato Grosso; RAINIELLEN CARPANEDO, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT); LETÍCIA FERNANDES, Universidade Federal do Acre; ANGELO GILBERTO MANZATTO, Universidade Federal de Rondônia; RICARDO T. G. DE ANDRADE, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Rondônia; WILLIAM E. MAGNUSSON, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; BILL LAURANCE, James Cook University, Australia; BRUCE WALKER NELSON, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; CARLOS PERES, University of East Anglia, UK; DOUGLAS C. DALY, The New York Botanical Garden, USA; DOMINGOS RODRIGUES, Universidade Federal de Mato Grosso; ANA PAULA ZOPELETTO, Universidade Federal de Mato Grosso; EDMAR ALMEIDA DE OLIVEIRA, Universidade do Estado de Mato Grosso; ESTELLE DUGACHARD, ONF International, France; FLÁVIA RODRIGUES BARBOSA, Universidade Federal de Mato Grosso; FLAVIA SANTANA, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; IÊDA LEÃO DO AMARAL, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia; LEANDRO V. FERREIRA, Museu Paraense Emílio Goeldi; LEANDRO S. CHARÃO, Universidad Autónoma de Tamaulipas, Mexico; JOICE NUNES FERREIRA, CPATU; JOS BARLOW, Lancaster University, UK; LILIAN BLANC, CIRAD, France; LUIZ ARAGÃO, National Institute for Space Research (INPE); PLINIO SIST, Centre de Coopération International en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD), France; RAFAEL DE PAIVA SALOMÃO, Museu Paraense Emílio Goeldi; ANTÔNIO SÉRGIO LIMA DA SILVA, Museu Paraense Emílio Goeldi; SUSAN LAURANCE, James Cook University, Australia; TED R. FELDPAUSCH, University of Leeds, UK; TOBY GARDNER, Stockholm Environment Institute, Sweden; WAGNER SANTIAGO, Biolex Consultoria Ambiental Ltda.; WILLIAM BALEE, Tulane University, New Orleans, USA; WILLIAM F. LAURANCE, James Cook University, Australia; YADVINDER MALHI, University of Oxford, UK; OLIVER L. PHILLIPS, University of Leeds, UK. |
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Título: |
Giants of the Amazon: How does environmental variation drive the diversity patterns of large trees? |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Global Change Biology, 2023, v. 29, n. 17, p. 4861-4879, 2023. |
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DOI: |
10.1111/gcb.16821 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Na publicação: Joice Ferreira. |
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Conteúdo: |
For more than three decades, major efforts in sampling and analyzing tree diversity in South America have focused almost exclusively on trees with stems of at least 10 and 2.5 cm diameter, showing highest species diversity in the wetter western and northern Amazon forests. By contrast, little attention has been paid to patterns and drivers of diversity in the largest canopy and emergent trees, which is surprising given these have dominant ecological functions. Here, we use a machine learning approach to quantify the importance of environmental factors and apply it to generate spatial predictions of the species diversity of all trees (dbh ? 10 cm) and for very large trees (dbh ? 70 cm) using data from 243 forest plots (108,450 trees and 2832 species) distributed across different forest types and biogeographic regions of the Brazilian Amazon. The diversity of large trees and of all trees was significantly associated with three environmental factors, but in contrasting ways across regions and forest types. Environmental variables associated with disturbances, for example, the lightning flash rate and wind speed, as well as the fraction of photosynthetically active radiation, tend to govern the diversity of large trees. Upland rainforests in the Guiana Shield and Roraima regions had a high diversity of large trees. By contrast, variables associated with resources tend to govern tree diversity in general. Places such as the province of Imeri and the northern portion of the province of Madeira stand out for their high diversity of species in general. Climatic and topographic stability and functional adaptation mechanisms promote ideal conditions for species diversity. Finally, we mapped general patterns of tree species diversity in the Brazilian Amazon, which differ substantially depending on size class. MenosFor more than three decades, major efforts in sampling and analyzing tree diversity in South America have focused almost exclusively on trees with stems of at least 10 and 2.5 cm diameter, showing highest species diversity in the wetter western and northern Amazon forests. By contrast, little attention has been paid to patterns and drivers of diversity in the largest canopy and emergent trees, which is surprising given these have dominant ecological functions. Here, we use a machine learning approach to quantify the importance of environmental factors and apply it to generate spatial predictions of the species diversity of all trees (dbh ? 10 cm) and for very large trees (dbh ? 70 cm) using data from 243 forest plots (108,450 trees and 2832 species) distributed across different forest types and biogeographic regions of the Brazilian Amazon. The diversity of large trees and of all trees was significantly associated with three environmental factors, but in contrasting ways across regions and forest types. Environmental variables associated with disturbances, for example, the lightning flash rate and wind speed, as well as the fraction of photosynthetically active radiation, tend to govern the diversity of large trees. Upland rainforests in the Guiana Shield and Roraima regions had a high diversity of large trees. By contrast, variables associated with resources tend to govern tree diversity in general. Places such as the province of Imeri and the northern portion of the provin... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Big trees; Diversity map; Species richness. |
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Thesaurus NAL: |
Forest ecology; Forest inventory; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
--
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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005 2023-12-04
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260 $c2023
500 $aNa publicação: Joice Ferreira.
520 $aFor more than three decades, major efforts in sampling and analyzing tree diversity in South America have focused almost exclusively on trees with stems of at least 10 and 2.5 cm diameter, showing highest species diversity in the wetter western and northern Amazon forests. By contrast, little attention has been paid to patterns and drivers of diversity in the largest canopy and emergent trees, which is surprising given these have dominant ecological functions. Here, we use a machine learning approach to quantify the importance of environmental factors and apply it to generate spatial predictions of the species diversity of all trees (dbh ? 10 cm) and for very large trees (dbh ? 70 cm) using data from 243 forest plots (108,450 trees and 2832 species) distributed across different forest types and biogeographic regions of the Brazilian Amazon. The diversity of large trees and of all trees was significantly associated with three environmental factors, but in contrasting ways across regions and forest types. Environmental variables associated with disturbances, for example, the lightning flash rate and wind speed, as well as the fraction of photosynthetically active radiation, tend to govern the diversity of large trees. Upland rainforests in the Guiana Shield and Roraima regions had a high diversity of large trees. By contrast, variables associated with resources tend to govern tree diversity in general. Places such as the province of Imeri and the northern portion of the province of Madeira stand out for their high diversity of species in general. Climatic and topographic stability and functional adaptation mechanisms promote ideal conditions for species diversity. Finally, we mapped general patterns of tree species diversity in the Brazilian Amazon, which differ substantially depending on size class.
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773 $tGlobal Change Biology, 2023$gv. 29, n. 17, p. 4861-4879, 2023.
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Embrapa Roraima (CPAF-RR) |
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