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Diferenciação genética do golfinho-de-dentes-rugosos, Steno bredanensis (Cuvier in Lesson, 1828) (Cetartiodactyla: Delphinidae): taxonomia molecular e estrutura populacional / Genetic differentiation in the rough-toothed dolphin Steno bredanensis (Cetartiodactyla: Delphinidae: molecular taxonomy and population structureDayse Mello Pereira da Silva 22 August 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O gênero Steno pertence à Ordem Cetartiodactyla, Família Delphinidae, e compreende apenas uma espécie: o golfinho-de-dentes-rugosos, Steno bredanensis. O golfinho-de-dentes-rugosos é encontrado nos Oceanos Atlântico, Pacífico e Índico, em águas profundas tropicais, subtropicais e temperadas quentes. Entretanto, em algumas localidades como as regiões Sudeste e Sul do Brasil, esta espécie é conhecida por apresentar hábitos costeiros, o que a torna suscetível a ameaças antropogênicas como a degradação do hábitat, as capturas acidentais e diversos tipos de poluição. Conhecer a magnitude destes impactos e o grau de diferenciação genética das populações usando marcadores moleculares são aspectos importantes para a conservação da espécie. Os marcadores moleculares são segmentos específicos de DNA que podem ou não fazer parte de um gene e que apresentam grau de polimorfismo adequado para responder questões sobre as relações genéticas de indivíduos, populações ou diferentes espécies. O DNA mitocondrial é um dos marcadores moleculares mais utilizados em estudos sobre estrutura populacional, sistemática e filogenia de cetáceos. Estudos genéticos têm mostrado que várias espécies de delfinídeos apresentam estrutura populacional genética, entre e dentro das bacias oceânicas. No presente estudo foi investigada a diferenciação genética do golfinho-de-dentes-rugosos usando sequências da região controle mitocondrial de várias localidades em todo o mundo (Oceano Pacífico Centro-Sul: N=59; Pacífico Tropical Leste: N= 4; Pacífico Noroeste: N=1; Oceano Índico: N=1; Atlântico - Caribe: N=3; Atlântico Sudoeste: N=44; N total = 112). Análises preliminares indicaram grande diferenciação genética entre os Oceanos Atlântico e Pacífico/Índico (distância p = 0,031), que foram posteriormente investigadas utilizando sequências do citocromo b e mitogenomas completos. As análises filogenéticas de Neighbor-Joining e Bayesianas não foram conclusivas sobre a existência de especiação críptica em Steno. No entanto, a grande diferenciação entre as bacias oceânicas merece uma análise mais aprofundada, utilizando outros marcadores genéticos (por ex., sequências nucleares) bem como dados morfológicos. Não obstante, as análises AMOVA e FST par-a-par revelaram forte diferenciação populacional, não só entre os oceanos Atlântico e Pacífico, mas também no Atlântico, onde foram detectadas três populações: Caribe, região Sudeste e região Sul do Brasil. As populações detectadas no Atlântico Sudoeste devem ser aceitas como Unidades de Manejo (Management Units, MU) e dados demográficos básicos precisam ser levantados para essas MU, a fim de possibilitar uma melhor avaliação dos impactos antrópicos sobre elas. Este estudo fornece a primeira perspectiva sobre a diferenciação genética mundial de S. bredanensis. / The genus Steno belongs to the Order Cetartiodactyla, Family Delphinidae, and comprises only one species: the rough-toothed dolphin, Steno bredanensis. The rough-toothed dolphin has a wide distribution range, being found in the Atlantic, Pacific and Indian oceans in tropical, subtropical and warm temperate deep waters. However, in some places like the Southeast and South regions of Brazil, this species is known to inhabit coastal areas, making it susceptible to anthropogenic threats such as habitat degradation, by-catch and various types of pollution. Estimating the magnitude of these impacts and determining the degree of genetic differentiation between populations through molecular markers are important aspects for species conservation. Molecular markers are specific DNA segments that may or may not be part of a gene and which have appropriate degree of polymorphism to answer questions about the genetic relationship of individuals, populations or different species. Mitochondrial DNA is one of the most widely used molecular markers in studies on the population genetics, systematics and phylogeny of cetaceans. Studies have shown that several delphinid species are genetically structured, both between and within ocean basins. We investigated genetic differentiation in the rough-toothed dolphin using mitochondrial control region sequences from several localities worldwide (N = 112). Preliminary analyses indicated large genetic differentiation between the Atlantic and Pacific/Indian Oceans, which were further investigated using complete cytochrome b sequences and mitogenomes. Phylogenetic analyses were inconclusive about the existence of cryptic speciation in Steno. Notwithstanding, AMOVA and FST analyses revealed strong population differentiation not only between the Atlantic and Pacific, but also within the Atlantic, where three populations were detected: Caribbean, Southeastern Brazil and Southern Brazil. We propose that those populations be considered Management Units for the species. Our results provide the first perspective about the worldwide genetic differentiation of S. bredanensis.
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Diferenciação genética do golfinho-de-dentes-rugosos, Steno bredanensis (Cuvier in Lesson, 1828) (Cetartiodactyla: Delphinidae): taxonomia molecular e estrutura populacional / Genetic differentiation in the rough-toothed dolphin Steno bredanensis (Cetartiodactyla: Delphinidae: molecular taxonomy and population structureDayse Mello Pereira da Silva 22 August 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O gênero Steno pertence à Ordem Cetartiodactyla, Família Delphinidae, e compreende apenas uma espécie: o golfinho-de-dentes-rugosos, Steno bredanensis. O golfinho-de-dentes-rugosos é encontrado nos Oceanos Atlântico, Pacífico e Índico, em águas profundas tropicais, subtropicais e temperadas quentes. Entretanto, em algumas localidades como as regiões Sudeste e Sul do Brasil, esta espécie é conhecida por apresentar hábitos costeiros, o que a torna suscetível a ameaças antropogênicas como a degradação do hábitat, as capturas acidentais e diversos tipos de poluição. Conhecer a magnitude destes impactos e o grau de diferenciação genética das populações usando marcadores moleculares são aspectos importantes para a conservação da espécie. Os marcadores moleculares são segmentos específicos de DNA que podem ou não fazer parte de um gene e que apresentam grau de polimorfismo adequado para responder questões sobre as relações genéticas de indivíduos, populações ou diferentes espécies. O DNA mitocondrial é um dos marcadores moleculares mais utilizados em estudos sobre estrutura populacional, sistemática e filogenia de cetáceos. Estudos genéticos têm mostrado que várias espécies de delfinídeos apresentam estrutura populacional genética, entre e dentro das bacias oceânicas. No presente estudo foi investigada a diferenciação genética do golfinho-de-dentes-rugosos usando sequências da região controle mitocondrial de várias localidades em todo o mundo (Oceano Pacífico Centro-Sul: N=59; Pacífico Tropical Leste: N= 4; Pacífico Noroeste: N=1; Oceano Índico: N=1; Atlântico - Caribe: N=3; Atlântico Sudoeste: N=44; N total = 112). Análises preliminares indicaram grande diferenciação genética entre os Oceanos Atlântico e Pacífico/Índico (distância p = 0,031), que foram posteriormente investigadas utilizando sequências do citocromo b e mitogenomas completos. As análises filogenéticas de Neighbor-Joining e Bayesianas não foram conclusivas sobre a existência de especiação críptica em Steno. No entanto, a grande diferenciação entre as bacias oceânicas merece uma análise mais aprofundada, utilizando outros marcadores genéticos (por ex., sequências nucleares) bem como dados morfológicos. Não obstante, as análises AMOVA e FST par-a-par revelaram forte diferenciação populacional, não só entre os oceanos Atlântico e Pacífico, mas também no Atlântico, onde foram detectadas três populações: Caribe, região Sudeste e região Sul do Brasil. As populações detectadas no Atlântico Sudoeste devem ser aceitas como Unidades de Manejo (Management Units, MU) e dados demográficos básicos precisam ser levantados para essas MU, a fim de possibilitar uma melhor avaliação dos impactos antrópicos sobre elas. Este estudo fornece a primeira perspectiva sobre a diferenciação genética mundial de S. bredanensis. / The genus Steno belongs to the Order Cetartiodactyla, Family Delphinidae, and comprises only one species: the rough-toothed dolphin, Steno bredanensis. The rough-toothed dolphin has a wide distribution range, being found in the Atlantic, Pacific and Indian oceans in tropical, subtropical and warm temperate deep waters. However, in some places like the Southeast and South regions of Brazil, this species is known to inhabit coastal areas, making it susceptible to anthropogenic threats such as habitat degradation, by-catch and various types of pollution. Estimating the magnitude of these impacts and determining the degree of genetic differentiation between populations through molecular markers are important aspects for species conservation. Molecular markers are specific DNA segments that may or may not be part of a gene and which have appropriate degree of polymorphism to answer questions about the genetic relationship of individuals, populations or different species. Mitochondrial DNA is one of the most widely used molecular markers in studies on the population genetics, systematics and phylogeny of cetaceans. Studies have shown that several delphinid species are genetically structured, both between and within ocean basins. We investigated genetic differentiation in the rough-toothed dolphin using mitochondrial control region sequences from several localities worldwide (N = 112). Preliminary analyses indicated large genetic differentiation between the Atlantic and Pacific/Indian Oceans, which were further investigated using complete cytochrome b sequences and mitogenomes. Phylogenetic analyses were inconclusive about the existence of cryptic speciation in Steno. Notwithstanding, AMOVA and FST analyses revealed strong population differentiation not only between the Atlantic and Pacific, but also within the Atlantic, where three populations were detected: Caribbean, Southeastern Brazil and Southern Brazil. We propose that those populations be considered Management Units for the species. Our results provide the first perspective about the worldwide genetic differentiation of S. bredanensis.
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Identificação de zonas de manejo com a experiência do produtor / Identification of management areas using the farmer's experienceSchenatto, Kelyn 16 February 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-02-16 / The process of generating management zones (MZs) comprises several steps, among them the choice of variables to be used in the grouping process, the choice of the best interpolator, the use of a data normalization method and the choice of an algorithm suitable for the grouping process, as well as adequate evaluation indices. In this work, it was attempted to improve techniques used in the MZs generation process. First, the influence of data normalization techniques in the clustering process was studied using the Fuzzy C-Means algorithm data proposed in the literature. It was also evaluated the use of the producer s experience as a new variable for the generation of the MZs and a piece of software was developed for the purpose of capturing this variable and managing agricultural data. The experiments were carried out with data obtained between the years of 2011 and 2016 from four commercial agricultural areas, located in the State of Paraná, where corn and soybean had been grown. With the experiments concluded, it was possible to assert that the technique of normalization of data influences the process of grouping when more than one variable is used with different scales of values and that the technique that presented better results was the normalization by amplitude. The proposed variable "farmer s experience" showed good results in the generation of the MZs and, with such, it was possible to generate management areas with different productive potential between the classes and thus, it can be used as a new variable to be used combined with the variables of stable soil conditions. Based on the positive results generated by the variable experience of the producer in three agricultural areas, a piece of software was developed that allows the insertion of this variable by the producer. The software called AgData-Mobile also allows the management of field data, allowing the producer to insert data of all the operations performed in each field and to keep a record of their areas. In addition this tool stands out for being free and for using clod storage / O processo de geração de zonas de manejo (ZMs) compreende várias etapas, entre elas a escolha das variáveis a serem utilizadas no processo de agrupamento, a escolha do melhor interpolador, o uso de um método de normalização de dados e a escolha de um algoritmo adequado para o processo de agrupamento, além de índices de avaliação adequados. Neste trabalho, buscou-se melhorar técnicas utilizadas no processo de geração de ZMs e, para isso, primeiro foi estudada a influência de técnicas de normalização de dados no processo de agrupamento utilizando o algoritmo Fuzzy C-Means, em que foram avaliadas as três principais técnicas de normalização de dados propostas na literatura. Avaliou-se também a utilização da experiência do produtor como uma nova variável para a geração das ZMs, e foi desenvolvido um software para fins de definição dessa variável e para gerenciamento de dados agrícolas. Os experimentos foram realizados com dados obtidos entre os anos de 2011 e 2016 de quatro áreas agrícolas comerciais, localizadas no estado do Paraná, nas quais se cultivaram milho e soja. Com os experimentos realizados foi possível concluir que a técnica de normalização de dados exerce influência no processo de agrupamento quando é utilizada mais de uma variável com diferentes escalas de valores e que a técnica que apresentou melhores resultados foi a de normalização pela amplitude dos dados. A variável proposta "experiência do produtor" apresentou bons resultados na geração das ZMs. Fazendo uso dessa variável foi possível gerar zonas de manejo com potencial produtivo distinto entre as classes e, sendo assim, pode ser utilizada como uma nova variável a ser utilizada juntamente com as variáveis estáveis do solo. Com base nos bons resultados obtidos pela variável experiência do produtor em três áreas agrícolas, foi desenvolvido um software que permite a inserção dessa variável pelo produtor. O software chamado AgData-Mobile permite, ainda, realizar o gerenciamento de dados de campo, possibilitando que o produtor insira dados de todas as operações realizadas em cada talhão e mantenha um registro de suas áreas. Além disso, tal ferramenta se destaca por ser de uso gratuito e pelo armazenamento de dados em nuvem
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Definição de zonas de manejo utilizando algoritmo de agrupamento fuzzy c-means com variadas métricas de distâncias / Management zones definition using the clustering algorithm fuzzy c-means with associated varied distance metricsFontana, Fabiane Sorbar 19 July 2017 (has links)
Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-06-15T20:19:22Z
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Previous issue date: 2017-07-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Precision Agriculture (AP) uses technologies aimed at increasing productivity and reducing environmental impact through localized application of agricultural inputs. In order to make AP economically feasible, it is essential to improve current methodologies, as well as to propose new ones, such as the design of management areas (MZs) from productivity data, topographic, and soil attributes, among others, to determine which are heterogeneous subareas among themselves in the same area. In this context, the main objective of this research was to evaluate three distance metrics (Diagonal, Euclidian, and Mahalanobis) through FUZME and SDUM software (for the definition of management units) using the fuzzy c-means algorithm, and, at a further moment, to evaluate the cultures of soybeans and corn, as well as the association between them. On the first scientific paper, using data corresponding to four distinct areas, the three metrics with original and normalized data associated with soybean yield were evaluated. For area A, the Diagonal and Mahalanobis distances exempted the need for normalization of the variables, presenting areas that were identical for both versions. After the normalization of the data, the Euclidian distance presented a better delineation in its MZs for area A. For areas B, C, and D it was not possible to reach conclusions regarding the best performance, since only one variable was used for the process of MZs, and that has directly influenced the results. On the second scientific paper, data corresponding to three distinct areas were applied to analyze the use of soybean and corn yields, as well as the association between them, in the selection of variables to define MZs. Based on the variables available for each of the areas, the selection was carried out using the spatial correlation method, considering, for each one of the areas, the three target yields (soybean, corn, and soybean+corn). The type of productivity used demonstrated two different outcomes: first in the variable selection process, where its alternation resulted in different selections for the same area, and second, in the evaluation of the defined MZs, where even when the same variables were selected in the definition of the MZs, the performances of the MZs were different. After the validation methods applied, it was verified that the best target yield was soybean+corn, reasserting the idea of being better to use these two cultures, together, when defining the MZs of an area with rotating crops of soybean and corn. / A Agricultura de Precisão (AP) utiliza tecnologias objetivando o aumento da produtividade e redução do impacto ambiental por meio de aplicação localizada de insumos agrícolas. Para viabilizar economicamente a AP, é essencial aprimorar as metodologias atuais, bem como propor novas, como, por exemplo, o delineamento de zonas de manejo (ZMs) a partir de dados de produtividade, atributos topográficos e do solo, entre outros, utilizados a fim de determinar subáreas heterogêneas entre si em uma mesma área. Neste contexto, este trabalho teve como principal objetivo avaliar três métricas de distâncias (Diagonal, Euclidiana e Mahalanobis) junto aos Softwares FUZME e SDUM (Software para a definição de unidades de manejo), que utilizam o algoritmo fuzzy c-means, e, em um segundo momento, avaliar também as culturas de soja e milho, assim como a associação entre elas. No primeiro artigo, utilizando dados correspondentes a quatro áreas distintas, avaliaram-se as três métricas com dados originais e normalizados associados à produtividade de soja. Para a área A, as distâncias Diagonal e Mahalanobis dispensaram a necessidade de normalização das variáveis, apresentando áreas idênticas para as duas versões. Após a normalização dos dados, a distância Euclidiana apresentou um melhor delineamento em suas ZMs para a área A. Para as áreas B, C e D não foi possível obter conclusões quanto ao melhor desempenho, visto que o fato de ser utilizado apenas uma variável para o processo de definição de ZMs influenciou diretamente nos resultados obtidos. No segundo artigo, dados correspondentes a três áreas distintas foram utilizados para analisar o uso de produtividades de soja e milho, assim como a associação entre elas, na seleção de variáveis para definição de ZMs. A partir das variáveis disponíveis para cada uma das áreas foi realizada a seleção destas através do método da correlação espacial, levando em consideração, para cada uma das áreas, as três produtividades-alvo (soja, milho e soja+milho). O tipo de produtividade utilizada repercutiu de duas formas diferentes: primeiro no processo de seleção de variáveis, onde a sua alternância resultou em seleções diferenciadas para uma mesma área; e em um segundo momento, na avaliação das ZMs definidas, onde mesmo quando as mesmas variáveis foram selecionadas na definição das ZMs, os desempenhos das ZMs foram diferentes. Após os métodos de validação aplicados, verificou-se que a melhor produtividade-alvo foi soja+milho, reforçando a ideia de ser útil a utilização destas duas culturas, em conjunto, na definição das ZMs de uma área com alternância de produção de soja e milho.
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Variabilidade espacial e manejo localizado de plantas daninhas em pomar de pereirasRodrigues, Samara 08 July 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Samara Rodrigues[1].pdf: 1486003 bytes, checksum: 31d0e0cb1c9c341ca0e307d3684010b1 (MD5)
Previous issue date: 2009-07-08 / Weeds can negatively affect the quantity and quality on orchards fruit yield. They usually occur in clusters in a given area, not evenly distributed throughout the entire field. Thus, the site-specific application of herbicides makes possible the use of control methods, decreasing the entire cost. In this work, both spatial and temporal variability of broad-leafed and narrow-leafed weeds were evaluated in an orchard of pear trees, using tools of precision agriculture. The experimental area has 1.24 ha, cultivated with 146 pear trees (variety ―Pêra D água‖), located in Nova Laranjeiras, Paraná State, Brazil. The orchard s productivity was through two distinct harvests, given the different reaping point of its fruits. Eighteen pear trees were selected as reference for the four samplings of broad-leafed and narrow-leafed weeds populations, performed per tree, using a 0.5 m x 0.5 m (0.25 m2) wooden frame. Data collected were then used to elaborate maps of mean incidence from both types of weeds. The methodology used was efficient to quantify both types of weeds, since it allows to build maps of the spatial and temporal incidence of both types of plants (broad and narrow). Pear yield showed little correlation with weed incidence. The weeds showed spatial and temporal dependence and such dependence was different due to the leaf type (broad or narrow) and of the position (under the tree canopy or between lines). The western region showed the highest incidence of weeds in the experimental area. / As plantas daninhas podem afetar negativamente a quantidade e a qualidade da produção de frutíferas. Normalmente ocorrem em agrupamentos em uma determinada área, não se distribuindo regularmente. Assim, a definição de unidades de manejo para controle de plantas daninhas viabiliza a aplicação de métodos de controle, diminuindo os custos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial e temporal das plantas daninhas de folhas largas e estreitas, em um pomar de pereiras, visando definir unidades de manejo. A área experimental tem 1,24 ha, cultivada com 146 pereiras da variedade ―Pêra D'água‖, fica no município de Nova Laranjeiras, Paraná, Brasil. A produtividade do pomar foi obtida em duas colheitas distintas em função da maturação diferenciada dos frutos. Foram selecionadas dezoito árvores de pêra como referência para os quatro períodos de amostragens da população de plantas daninhas de folhas largas e estreitas, utilizando-se um quadro de madeira de 0,5 m x 0,5 m (0,25 m2). Os dados levantados foram usados então para elaborar mapas de incidência de ambos os tipos de plantas daninhas. A metodologia adotada para quantificação das plantas daninhas foi considerada eficiente, pois permitiu que se construísse mapas da incidência espacial e temporal de ambos os tipos de plantas (largas e estreitas). A produtividade de pêra apresentou fraca correlação linear com a incidência de plantas daninhas. As plantas daninhas apresentaram dependência espacial e temporal e esta dependência foi diferente em função do tipo de folha (larga ou estreita) e da posição (copa - linha de plantio ou nas entre-linhas). A região oeste apresentou a maior incidência de plantas daninhas na área experimental.
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Variabilidade espacial e manejo localizado de plantas daninhas em pomar de pereirasRodrigues, Samara 08 July 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Samara Rodrigues[1].pdf: 1486003 bytes, checksum: 31d0e0cb1c9c341ca0e307d3684010b1 (MD5)
Previous issue date: 2009-07-08 / Weeds can negatively affect the quantity and quality on orchards fruit yield. They usually occur in clusters in a given area, not evenly distributed throughout the entire field. Thus, the site-specific application of herbicides makes possible the use of control methods, decreasing the entire cost. In this work, both spatial and temporal variability of broad-leafed and narrow-leafed weeds were evaluated in an orchard of pear trees, using tools of precision agriculture. The experimental area has 1.24 ha, cultivated with 146 pear trees (variety ―Pêra D água‖), located in Nova Laranjeiras, Paraná State, Brazil. The orchard s productivity was through two distinct harvests, given the different reaping point of its fruits. Eighteen pear trees were selected as reference for the four samplings of broad-leafed and narrow-leafed weeds populations, performed per tree, using a 0.5 m x 0.5 m (0.25 m2) wooden frame. Data collected were then used to elaborate maps of mean incidence from both types of weeds. The methodology used was efficient to quantify both types of weeds, since it allows to build maps of the spatial and temporal incidence of both types of plants (broad and narrow). Pear yield showed little correlation with weed incidence. The weeds showed spatial and temporal dependence and such dependence was different due to the leaf type (broad or narrow) and of the position (under the tree canopy or between lines). The western region showed the highest incidence of weeds in the experimental area. / As plantas daninhas podem afetar negativamente a quantidade e a qualidade da produção de frutíferas. Normalmente ocorrem em agrupamentos em uma determinada área, não se distribuindo regularmente. Assim, a definição de unidades de manejo para controle de plantas daninhas viabiliza a aplicação de métodos de controle, diminuindo os custos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial e temporal das plantas daninhas de folhas largas e estreitas, em um pomar de pereiras, visando definir unidades de manejo. A área experimental tem 1,24 ha, cultivada com 146 pereiras da variedade ―Pêra D'água‖, fica no município de Nova Laranjeiras, Paraná, Brasil. A produtividade do pomar foi obtida em duas colheitas distintas em função da maturação diferenciada dos frutos. Foram selecionadas dezoito árvores de pêra como referência para os quatro períodos de amostragens da população de plantas daninhas de folhas largas e estreitas, utilizando-se um quadro de madeira de 0,5 m x 0,5 m (0,25 m2). Os dados levantados foram usados então para elaborar mapas de incidência de ambos os tipos de plantas daninhas. A metodologia adotada para quantificação das plantas daninhas foi considerada eficiente, pois permitiu que se construísse mapas da incidência espacial e temporal de ambos os tipos de plantas (largas e estreitas). A produtividade de pêra apresentou fraca correlação linear com a incidência de plantas daninhas. As plantas daninhas apresentaram dependência espacial e temporal e esta dependência foi diferente em função do tipo de folha (larga ou estreita) e da posição (copa - linha de plantio ou nas entre-linhas). A região oeste apresentou a maior incidência de plantas daninhas na área experimental.
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DEFINIÇÃO DE ESTABILIDADE PRODUTIVA E RELAÇÃO COM ATRIBUTOS DE SOLO EM ÁREAS MANEJADAS COM AGRICULTURA DE PRECISÃO / EFFICIENCY OF SAMPLING GRIDS USED IN THE CHARACTERIZATION OF CHEMICAL ATTRIBUTES IN OXISOLS MANAGED WITH PRECISION AGRICULTUREEitelwein, Mateus Tonini 05 July 2013 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The mapping of grain yield is the main tool for analysis of the results of the techniques of precision agriculture used. In this sense, the aim of this study was to describe the equipment and clarify the current state of the art mapping yield (Chapter I), to analyze the occurrence of similarity between maps over time using different cultures (Chapter II), and finally, determine the influence that soil properties exert on crop yields (Chapter III). In Chapter I deal with the basic equipment that composes a set of monitoring harvest, giving emphasis on yield sensors on the market, the sequence shows the possibilities of using yield maps for management areas. For analysis of yield stability (Chapter II), there were four areas with a history of monitoring four crops of soybean, corn, wheat and oats. The areas were divided by a regular grid (20 x 20 m) for each raster is assigned the value of average yield of the points that were inside. Data were normalized to enable the temporal analysis. The correlation between soil properties and productivity (Chapter III) was evaluated in an area of 88 acres using the Spearman correlation. The soil samples were taken manually auger at a depth from 0 to 0.1 m, over a regular grid (50 x 50 m). The yield values of these points were determined by averaging the sample points using different radius in three cultures. The results demonstrated the presence of yield stability, especially in areas with large variation in yield in one year. The methodology should be used with caution, especially in places where there is a tendency to homogeneity in yield. The radius sample used to determine the value of yield point has a direct influence on the values of the correlations. Increasing the radius to the sample value of 30 meters provided significant gradual increase in the values of correlations. The phosphorus was the nutrient that showed high positive correlation with yield, despite being above the levels described for the critical state. / O mapeamento da produtividade de grãos constitui a principal ferramenta de análise dos resultados das técnicas de agricultura de precisão utilizadas. Neste sentido o objetivo do estudo foi descrever os equipamentos e esclarecer o estado atual da arte de mapeamento da produtividade (capitulo I), analisar a ocorrência de similaridade entre mapas ao longo do tempo utilizando diferentes culturas (capitulo II) e, por fim, determinar a influência que os atributos do solo exercem na produtividade das culturas (capitulo III). No capítulo I são descritos os equipamentos básicos que compõe um conjunto de monitoramento de colheita, dando ênfase para os sensores de produtividade presentes no mercado, na sequencia são apresentadas as possibilidades de utilização dos mapas de produtividade para gerenciamento das áreas. Para análise da estabilidade produtiva (capitulo II), foram utilizadas quatro áreas com um histórico de monitoramento de quatro safras das culturas da soja, milho, trigo e aveia. As áreas foram divididas por uma malha quadricular (20 x 20 m), para cada quadricula se atribuiu o valor de produtividade médio dos pontos que se encontravam no seu interior. Os dados foram normalizados para possibilitar a análise temporal. A correlação entre atributos do solo e a produtividade (capitulo III) foi avaliada em uma área de 36 hectares utilizando a correlação de Spearman. As amostragens de solo foram realizadas manualmente com trado calador na profundidade de 0 - 0,1 m, através de uma malha regular (50 x 50 m). Os valores de produtividade destes pontos foram determinados através da média dos pontos utilizando diferentes raios amostrais em três culturas. Os resultados demonstraram a presença de estabilidade produtiva, sobretudo em áreas que apresentam grande oscilação na produtividade em um mesmo ano. A metodologia deve ser utilizada com cautela, principalmente em locais onde há uma tendência à homogeneidade na produtividade. O raio amostral utilizado para determinar o valor de produtividade de um ponto tem influencias diretas sobre os valores das correlações. O aumento do raio amostral até o valor de 30 metros proporcionou aumentos graduais significativos nos valores das correlações. O fósforo foi o nutriente que apresentou maiores correlações positivas com a produtividade, mesmo estando acima dos teores críticos descritos para o estado.
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Densidades de plantas aplicadas a unidades de manejo no cultivo de soja / Plant densities applied to management units in the soybean farmingMachado, Marcos Vinícius Muniz 13 February 2017 (has links)
Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-21T18:50:58Z
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Marcus_Machado2017.pdf: 1121735 bytes, checksum: 9ea84f769f344f4ca6f35da15bcea609 (MD5)
Previous issue date: 2017-02-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Precision agriculture is essential for farmers who want to increase their productivity and
reduce costs with agricultural inputs. One way of using precision agriculture is to divide the
area used for cultivation into individualized plots with similar productive potentials within the
plot and different among plots; these fractions of the total area are called Management Units (MUs). In this context, the objective of the study was to verify the effectiveness of the division of the area in MUs and to define the plant density for the soybean crop that provides greater productive efficiency in each MU in an experimental area with 15.5 ha, located in Céu Azul City, Paraná State, in Brazil. In the experiment, the formation of the MUs occurred following the steps: collection of soil samples to characterize the chemical and physical attributes; selection of attributes with higher correlation with productivity; interpolation and generation of thematic maps with the values of the attributes selected in the sample points; grouping of data and definition of MUs, considering that the entire computational process was performed with the help of the Software for the Definition of Management Units (SDUM). For the formation of MUs, it was used the attributes of altitude and soil penetration resistance 0-0.1m, attributes that have a greater spatial correlation with productivity in the field. The area was divided into 2 MUs, 4 contour lines (CLs) and 16 plots. In the field, 2 plant densities were applied, 214,000 and 257,000 plants ha-1, and each density was applied in 8 different plots, using line spacing of 0.70 m. In order to characterize and quantify differences in MUs and CLs and the efficiency of plant densities in the MUs, the productivity was measured at 37 points in each plot. Regarding productivity, it was found that there was a significant difference at the level of 5% between MUs, being that the MU with greater productive potential, located in the highest part in the area, achieved higher productivity; the application of the two different plant densities in the MUs generated effect, being that the densities of 214,000 and 257,000 plants ha-1 reached, respectively, higher productivity in MU2 and MU1; also, there was a difference in productivity between CLs. / A agricultura de precisão é essencial para produtores que desejam aumentar sua
produtividade e reduzir custos com insumos agrícolas. Uma forma de se utilizar a agricultura
de precisão é dividindo-se a área utilizada para cultivo em parcelas individualizadas, com
potenciais produtivos semelhantes dentro da parcela e diferentes entre parcelas; essas
frações da área total são chamadas de Unidades de Manejo (UMs). Nesse contexto, o
objetivo do trabalho foi constatar a efetividade da divisão da área em UMs e definir a
densidade de plantas para o cultivo de soja que proporcione maior eficiência produtiva em
cada UM em área experimental com 15,5 ha, localizada em Céu Azul/PR. No experimento, a
formação das UMs ocorreu seguindo-se as etapas: coleta de amostras de solo para
caracterizar os atributos químicos e físicos; seleção de atributos com maior correlação com
a produtividade; interpolação e geração de mapas temáticos com os valores dos atributos
selecionados nos pontos amostrados; agrupamento de dados e definição de UMs, sendo
que todo o processo computacional foi realizado com o auxílio do Software para Definição
de Unidades de Manejo (SDUM). Para formação das UMs utilizou-se dos atributos altitude e
a resistência a penetração do solo 0-0,1 m, que possuem maior correlação espacial com a
produtividade no local trabalhado. A área foi dividida em 2 UMs, 4 curvas de nível (CNs) e
16 parcelas. Aplicou-se no plantio 2 densidades de plantas, 214.000 e 257.000 plantas ha-1,
sendo que cada densidade foi aplicada em 8 parcelas diferentes, utilizando o espaçamento
entre linhas de 0,70 m. Para caracterizar e quantificar diferenças nas UMs e nas CNs e a
eficiência das densidades de plantas nas UMs, a produtividade foi medida em 37 pontos em
cada parcela. Constatou-se em relação à produtividade que houve diferença significativa ao
nível de 5% entre UMs, sendo que a UM com maior potencial produtivo, localizada na parte
mais elevada na área, alcançou maior produtividade. Houve efeito na aplicação das duas
diferentes densidades de plantas nas UMs, sendo que as densidades de 214.000 e 257.000
plantas ha-1 alcançaram, respectivamente, produtividade superior na UM2 e na UM1; além
disso, existiu diferença na produtividade entre as CNs.
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