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Biomassa microbiana e constituintes l?beis da mat?ria org?nica do solo sob diferentes sistemas de manejo fitot?cnico e cobertura vegetal. / Spatial variability of soil microbial biomass under different phytotechnical management and cover cropping.Loureiro, Diego Campana 27 February 2008 (has links)
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Previous issue date: 2008-02-27 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The objective of this work was to study the spatial variability of microbial biomass
(BMS) and labile soil organic matter pools (MOS), under different systems of management
and plant cover. The experiment was conducted in a Haplic Planosol soil on an Integrated
Agroecological Production System (SIPA) at Embrapa Agrobiology Center/UFRRJ/Pesagro,
Serop?dica, Rio de Janeiro. The evaluated management systems were: alley cropping, pasture,
and forest garden as a reference area. It was used as sampling system three grids of regular
spacing of 2.5 meters, consisting of 25 georeferentiated points, where soil samples at 10cm
depth were taken. The following labile constituents were determined: free light fraction
(FLL), water soluble C and N, C and N of BMS, and glomalin content. The areas of alley
cropping and pasture showed spatial dependence to the attributes of MOS. The occurrence of
larger spatial dependence of the parameters associated to microbial biomass in the alley
cropping system (Corg, FLL, BMS-N and respiration), probably was due to external factors
related to management, such as: intensive rotational cropping system, diversity of cultures and
different inputs of organic matter to soil (pruning material and organic compost). / O objetivo do trabalho foi estudar a variabilidade espacial da biomassa microbiana (BMS) e
os constituintes l?beis da mat?ria org?nica do solo (MOS), sob diferentes sistemas de manejo
e cobertura vegetal. O experimento foi instalado em um Planossolo H?plico no Sistema
Integrado de Produ??o Agroecol?gica (SIPA) da Embrapa Agrobiologia/UFRRJ/Pesagro,
Serop?dica/RJ. Os sistemas de manejo avaliados foram: cultivo em al?ias, pastagem e horto
florestal como ?rea de refer?ncia. Para a amostragem utilizou-se 3 grades regulares com
espa?amento de 2,5 metros, composta de 25 pontos georreferenciados para cada grade, onde
coletou-se amostras de solo na profundidade de 0-10 cm. Em cada amostra determinou-se os
teores de C e N associados ? BMS e os seguintes constituintes l?beis da MOS: fra??o leve
livre, formas de C e N sol?veis em ?gua e teor de glomalina. Determinaram-se tamb?m as
fra??es granulom?tricas areia, silte, argila, umidade gravim?trica, bem como os atributos
qu?micos c?lcio, magn?sio, f?sforo, pot?ssio, carbono org?nico, nitrog?nio total, alum?nio,
CTC e pH em ?gua. Somente as ?reas de cultivo em al?ias e pastagem apresentaram
depend?ncia espacial para os atributos da MOS. A ocorr?ncia de maior depend?ncia espacial
dos par?metros associados ? BMS nas al?ias (Corg, fra??o leve livre da MO, BMS-N e
respira??o) deveu-se provavelmente a fatores extr?nsecos relacionados ao manejo, tais como:
intensa rota??o e diversidade de culturas e aporte diferenciado de adubos org?nicos (material
de poda e aplica??o de compostos org?nicos).
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Emprego de modelos clim?ticos (CCCma e GFDL) como ferramenta para o zoneamento de cana-de-a??car (Saccharum) no estado do Rio de Janeiro, Brasil. / Use of climate models (CCCma and GFDL) as a tool for sugarcane zoning (Saccharum) in the state of Rio de Janeiro, Brazil.Magistrali, Iris Cristiane 20 February 2017 (has links)
Submitted by Celso Magalhaes (celsomagalhaes@ufrrj.br) on 2017-08-29T12:36:36Z
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Previous issue date: 2017-02-20 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has published reports on issues related to global climate changes. As a result, the climatic suitability of various agricultural crops in different regions of the world may change. Sugarcane is an important agricultural species and it is grown in several regions of the world, mainly for the generation of sugar and ethanol. Given this, there is a need for studies that assess the consequences of climate change in this crop in future scenarios. Therefore, the present work has as objectives: 1) to evaluate the performance of two climatic models CCCma (Canadian Center for Climate Modeling and Analysis) and GFDL (Geophysical Fluid Dynamic Laboratory) in the baseline period (1961-2000), and in the Future scenario A1B (2046-2065); 2) to elaborate the zoning of sugarcane for the State of Rio de Janeiro due to the A1B scenario considered intermediate. For the evaluation of the models performance, descriptive statistical analysis and spatial interpolation (Kriging and Co- Kriging ordinary) was used based on temperature and rainfall variables in water balance of the crop for the elaboration of agro climatic zoning, calculated by Thornthwaite & Mather?s (1955) method. The zoning was elaborated based on the reclassified thematic maps of water deficit and temperature. We used images from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) radar for altimetry, and map of use and ground cover. The results referring to the descriptive measures in the different points of the model showed the average rainfall ranged from 1118.02 mm to 1447.47 mm for the CCCma model. However, for the GFDL model average rainfall was lower than the CCCma, ranging from 804.82 mm to 1013.72 mm. The temperature averages presented similar behaviour and presented little oscillation during the year, when compared with the rainfall. For the CCCma model, the minimum average temperature was 21.02 ?C and the maximum was 22.99 ?C. For the GFDL model, the mean minimum temperature was 20.62 ?C and the maximum was 23.47 ?C. The CCCma model presented the data closest to the National Oceanic & Atmospheric Administration (NOOA) reanalysis data, and the GFDL model underestimated most rainfall and temperature data. The average rainfall of the NOOA data ranged from a minimum to a maximum of 947.74 mm at 1689.77 mm, respectively, and the minimum and maximum average temperature of 19.62 ? C and 21.62 ? C, respectively. Through geostatistics, it was possible to verify that, for the past and future scenarios, the exponential transitive model presented in the majority of cases the least degree of spatial dependence (GDE), being therefore considered the best. When comparing the GDE of the two climate models, noticed that the CCCma presented the best geostatistical performance. Due to the high GDE values, it was not possible to interpolate the GFDL model data regarding temperature for the future scenario. Through the product MCD12Q1, it was possible to register relevant differences in rainfall and temperature. Urban areas in general have lower amounts of rainfall and higher temperatures compared to areas with forest occurrence. In relation to the zoning, the results showed that for the past conditions, as well as for future projections, there is no water restriction for the development of the sugarcane crop. The temperature showed an increase in the future scenario adopted and, consequently, expansion of areas suitable for cultivation / O Painel Intergovernamental sobre Mudan?as Clim?ticas (IPCC) tem publicado relat?rios sobre quest?es ligadas as altera??es no clima global. Em fun??o disso, a aptid?o clim?tica de diversas culturas agr?colas em diferentes regi?es do mundo pode sofrer altera??es. A cana-de-a??car ? uma esp?cie agr?cola importante e, ? cultivada em v?rias regi?es do mundo, principalmente para a gera??o de a??car e etanol. Diante disso, existe a necessidade de estudos que avaliem as consequ?ncias das mudan?as clim?ticas nessa cultura em cen?rios futuros. Portanto, o presente trabalho tem como objetivos: 1) avaliar o desempenho de dois modelos clim?ticos CCCma (Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis) e GFDL (Geophysical Fluid Dynamic Laboratory) no per?odo ?baseline? (1961-2000), e no cen?rio futuro A1B (2046-2065); 2) elaborar o zoneamento da cana-de-a??car para o Estado do Rio de Janeiro em fun??o do cen?rio de emiss?o A1B considerado intermedi?rio. Para a avalia??o do desempenho dos modelos foi utilizado an?lise estat?stica descritiva e interpola??o espacial (Krigagem e Co-Krigagem ordin?ria) para as vari?veis temperatura e chuva. Para a etapa da elabora??o do zoneamento agroclim?tico procedeu-se o c?lculo dos balan?os h?dricos da cultura, pelo m?todo de Thornthwaite e Mather (1955). Baseados nos mapas tem?ticos reclassificados de defici?ncia h?drica e temperatura elaborou-se o zoneamento. Utilizou-se imagens provenientes do radar SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) para a altimetria, e, mapa de uso e cobertura do solo. Os resultados referentes as medidas descritivas nos diferentes pontos do modelo, mostraram que a m?dia da chuva variou de 1118,02 mm ? 1447,47 mm, para o modelo CCCma. Entretanto, para o modelo GFDL a m?dia da chuva foi inferior ao CCCma, variando de 804,82 mm ? 1013,72 mm. As m?dias de temperatura apresentaram comportamento semelhante e apresentaram pouca oscila??o durante o ano, se comparada a chuva. Para o modelo CCCma a temperatura m?dia m?nima foi de 21,02 ?C e a m?xima de 22,99 ?C. Para o modelo GFDL temperatura m?dia m?nima foi de 20,62 ?C e a m?xima de 23,47 ?C. O modelo CCCma apresentou os dados mais pr?ximos aos dados de rean?lise do National Oceanic & Atmospheric Administration (NOOA), sendo que o modelo GFDL subestimou a maioria dos dados de chuva e temperatura. A chuva m?dia dos dados do NOOA variou entre a m?nima e m?xima de 947,74 mm ? 1689,77 mm, respectivamente, e a temperatura m?dia m?nima e m?xima de 19,62 ?C e 21,62 ?C, respectivamente. Atrav?s da geoestat?stica, foi poss?vel constatar que tanto para o cen?rio passado quanto o futuro, o modelo transitivo exponencial apresentou na maioria dos casos o menor grau de depend?ncia espacial (GDE), sendo portanto, considerado o melhor. Ao comparar o GDE dos dois modelos clim?ticos, verifica-se que o CCCma apresentou o melhor desempenho geoestat?stico. Devido ao altos valores de GDE n?o foi poss?vel interpolar os dados do modelo GFDL referente a temperatura para o cen?rio futuro. Atrav?s do produto MCD12Q1 foi poss?vel registrar diferen?as relevantes em rela??o a chuva e a temperatura. ?reas urbanas em geral apresentam menores quantidades de chuvas e maiores temperaturas se comparadas ? ?reas com ocorr?ncia de floresta. Em rela??o ao zoneamento os resultados mostraram que tanto para as condi??es do passado, quanto para proje??es futuras, n?o h? restri??o h?drica para o desenvolvimento da cultura da cana-de-a??car. A temperatura apresentou um aumento no cen?rio futuro adotado e consequentemente expans?o de ?reas aptas ao cultivo. Praticamente todo o estado apresenta ?reas aptas em rela??o a topografia, exceto as regi?es serranas. Atrav?s do zoneamento final,
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foi poss?vel constatar que no cen?rio futuro adotado haver? uma expans?o da cana-de-a??car em torno de 58%, podendo esse resultado estar aliado ao aumento da temperatura.
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Avalia??o em massa de im?veis rurais atrav?s de modelagem cl?ssica, espacial e geoestat?stica / Mass appraisal of rural land through classical, spatial and geostatistics modelingUBERTI, Marlene Salete 11 July 2016 (has links)
Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2018-05-18T17:57:14Z
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2016 - Marlene Salete Uberti.pdf: 4547445 bytes, checksum: 0815ad8e3c8b5cdf64206ec60d91619c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-18T17:57:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-07-11 / Traditionally the Classical Linear Regression Models (CLRMs) have been used for mass appraisal of property bulk value, however, it has been noticed the need to take into account the data spatial variation. This modeling for the geographic effects has been used mainly in urban area appraisals, while farmland values are also affected by geographic location. The lack of methodologies for mass evaluation of farmland has led to tax evasion of farmland tax revenue (ITR), as it has been inefficiently and inexpressively collected since its enactment in 1964. The objective of this paper is to use econometrics models of spatial regression in farmland comparables to produce a map of standard ground value for the Northern Region of Rio de Janeiro State, Brazil. The proposed methodology includes the investigation and modeling the effects of spatial autocorrelation on the CLRMs, to evaluate their performance comparing them with the spatial models and to produce a map of standard ground value through ordinary Kriging and kernel estimator. The sample of comparables was comprised of 113 observations for model development and 25 observations for validation. To evaluate the performance of obtained maps of values were used the validation samples to calculate the Root Mean Square Error (RMSE) values and the metrics recommended by the International Association of Assessing Officers (IAAO). The results showed that the spatial autocorrelation can have its effect predicted by the Conditional AutoRegressive model (CAR) and by the Geographically Weighted Regression (GWR). By using the values predicted with the GWR model and the validation comparables, the Kernel estimator presented the best performance on map production, yielding the lowest RMSE and dispersion coefficients, median of ratios and Price Related Differential (PRD) close to IAAO recommended values. The combination of classical and spatial regression methodologies and the use of Geostatistics techniques showed to be suitable for obtaining maps of standard ground value for farmland areas. The proposed methodology has been show applicable to farmland sales market, as it can be used by municipalities to obtain representative models of real market values, as well as to produce farmland standard ground value maps. / Nas avalia??es em massa de im?veis tradicionalmente s?o utilizados os modelos cl?ssicos de regress?o linear (MCRL), entretanto tem-se verificado a necessidade de modelar os dados espacialmente. Esta modelagem dos efeitos espaciais vem sendo utilizada principalmente nas avalia??es de ?reas urbanas, sendo que os valores dos im?veis nas ?reas rurais tamb?m s?o afetados pela localiza??o geogr?fica. A inexist?ncia de metodologias de avalia??o em massa de im?veis rurais ? um dos motivos da evas?o da receita do imposto territorial rural (ITR), pois desde que foi criado em 1964, a arrecada??o deste imposto ? ineficiente e inexpressiva. O objetivo deste trabalho foi a utiliza??o de modelos econom?tricos de regress?o espacial na modelagem dos efeitos espaciais em uma amostra de im?veis rurais para a elabora??o da Planta de Valores Gen?ricos (PVG) em uma ?rea da Regi?o Norte Fluminense, estado do Rio de Janeiro. A proposta metodol?gica consistiu em investigar e modelar os efeitos causados pela autocorrela??o espacial sobre os MCRL, avaliar seus desempenhos comparando-os com os modelos espaciais e produzir a PVG por meio da Krigagem ordin?ria e do estimador Kernel. A amostra utilizada contou com 113 observa??es e 25 amostras de verifica??o. Para avaliar o desempenho das superf?cies de valores obtidas foram utilizadas as amostras de verifica??o e calculados os valores da Raiz Quadrada do Erro M?dio Quadr?tico (REMQ) e das m?tricas recomendadas pela International Association of Assessing Officers (IAAO). Os resultados mostraram que a autocorrela??o espacial pode ter seus efeitos reduzidos pelo Modelo do Erro Espacialmente Correlacionado (Conditional Auto Regressive - CAR) e pela Regress?o Geograficamente Ponderada (RGP). A superf?cie gerada pelo estimador Kernel, utilizando-se os valores preditos da amostra de verifica??o pelo modelo RGP foi a que obteve o melhor desempenho com menor REMQ e valores do coeficiente de dispers?o (COD), da mediana das raz?es e do Diferencial Relativo ao Pre?o (Price Related Differential - PRD) pr?ximos dos recomendados pela IAAO. A combina??o das metodologias da regress?o cl?ssica e espacial, e a utiliza??o de t?cnicas de Geoestat?stica se mostraram adequadas para a elabora??o e obten??o da PVG para ?reas rurais. A metodologia proposta se mostrou aplic?vel nos mercados de terras rurais, pois pode ser utilizada pelos munic?pios para obter modelos representativos da realidade destes mercados, bem como para elaborar a PVG das ?reas rurais.
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Estudo te?rico-bioclim?tico da potencialidade de desenvolvimento do Aedes aegypti no estado do Rio Grande do NorteSilva, Bruno Claytton Oliveira da 03 February 2009 (has links)
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Previous issue date: 2009-02-03 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In the current climate of global public health there is the emergence of urban dengue, a disease regarded as acute infectious fever. The disease annually, has affected millions
of people worldwide, mostly in the range of the intertropical globe. The disease's main vector in urban areas, the Aedes aegypti mosquito. Recent studies indicate that the
distribution of the insect vector of dengue in the geographical area is directly tied to the behavior of environmental restrictions that area, especially among those, the air
temperature and relative humidity. From that context, the work aims to estimate and spatializing, monthly, for each municipality in the state of Rio Grande do Norte, the
potential of biophysical conditions conducive to the development of Aedes aegypti. Yet, made use of the following methodology: collection of epidemiological data and
climatological, Normal climatological, descriptive statistics (measures of central tendency and scatter), uniform distribution, estimation geostatistics and sufer program,
version 8.0. The results flagged for a behavior very heterogeneous, both in space and in time, in the case of the potential of biophysical conditions conducive to the
development of Aedes aegypti in the state of Rio Grande do Norte. Still, he noted that there is a tendency for lifting the potential of development for the entire state, from the
month of January, ending in the month of April mainly in central and western portions of the state. By contrast, there is the permanence of increased potential for development
in the eastern portion of the state. The latter record maximum potential in the month of July, resulting probability of greater than 70% have been favorable conditions for the
development of Aedes aegypti in that area. In the period between the months of August to December, it is small potential for development of Aedes aegypti in all parts of the
state / Na atual conjuntura da sa?de p?blica mundial destaca-se a emerg?ncia da dengue urbana, doen?a infecciosa febril aguda que tem como principal vetor no meio urbano o Aedes aegypti. A doen?a, anualmente, tem acometido milh?es de pessoas em todo o mundo, principalmente na faixa intertropical do globo. A partir desse contexto, o trabalho objetiva estimar e espacializar mensalmente, sob a ?tima bioclim?tica, a potencialidade, para cada munic?pio do Rio Grande do Norte (RN), da condi??o biof?sica Favor?vel ao Desenvolvimento do Aedes aegypti. Para tanto, fez uso: coleta de dados epidemiol?gicos e climatol?gicos, Normal Climatol?gica, estat?stica descritiva (medidas de tend?ncia central e dispers?o), distribui??o uniforme, estima??o
geoestat?stica e o programa sufer, vers?o 8.0. Os resultados sinalizaram para um comportamento bastante heterog?neo, tanto no espa?o como no tempo, em se tratando da potencialidade da condi??o biof?sica Favor?vel ao desenvolvimento do Aedes aegypti no estado RN. Ainda, observou-se que h? uma tend?ncia de eleva??o da potencialidade de desenvolvimento, para todo o estado, a partir do m?s de janeiro, cessando-se no m?s de abril principalmente nas por??es central e oeste do estado.
Em contrapartida, para o mesmo per?odo, verifica-se a perman?ncia de aumento da potencialidade de desenvolvimento na por??o leste do estado. Esta ?ltima registrar? potencial m?ximo no m?s de julho, resultando em probabilidade maior que 70% de ter-se condi??es favor?veis ao desenvolvimento do Aedes aegypti naquela ?rea. No
per?odo compreendido entre os meses de agosto a dezembro, constatou-se diminuto potencial de desenvolvimento do Aedes aegypti em todas as por??es do estado
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