18 resultados para Comparação morfométrica

em Repositório Alice (Acesso Livre à Informação Científica da Embrapa / Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa)


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O preparo de amostra é frequentemente a fase crítica de um método multirresíduo, devido à diversidade de substâncias que podem ser extraídas e a ineficiência da extração dos analitos de interesse, aplicados em matrizes com características e composições próprias. Os agrotóxicos são moléculas de estruturas complexas, com características químicas diferentes, como polaridade e estabilidade, e muitas vezes se degradam rapidamente durante o procedimento analítico a seus metabólitos ou a outros produtos. Por estas razões, se faz necessário o desenvolvimento de métodos de preparo de amostras, cada vez mais eficientes e rápidos para determinações de analitos em matrizes complexas. A Extração Líquido-Líquido (ELL) apresenta recuperações satisfatórias para compostos apolares e de média polaridade, porém tem algumas desvantagens relevantes, como pode formar emulsões, requer grandes volumes de solventes, demanda longo tempo de extração e é de difícil automação. A Extração em Fase Sólida (EFS), uma alternativa à ELL, exige pequenos volumes de solvente e é de fácil operação e automação. Dependendo do sorvente, pode ser empregada na análise de compostos polares e apolares. O método QuEChERS apresenta como vantagens rapidez, simplicidade, baixo custo, eficiência, robustez, segurança, baixo consumo de solventes, além de cobrir uma ampla variedade de classes de agrotóxicos (com caráter ácido, básico ou polar). Neste trabalho, foi feito um estudo comparativo entre as técnicas de preparo de amostra: ELL modificada, EFS e o método QuEChERS na extração dos agrotóxicos, ciproconazol, difenoconazol, fenarimol, tebuconazol e triadimefom, aplicados em culturas de uva, para posterior determinação por Cromatografia Líquida de Alta Eficiência (CLAE).

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Este trabalho teve por objetivo avaliar as estratégias de controle do ácaro rajado, em sistemas de produção convencional e Produção Integrada de morango, durante a safra de 2008.

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O uso de tecnologias no setor florestal tem permitido dentre outras possibilidades, conhecer a real condição da floresta desempenhando o menor trabalho possível, o que garante uma maior eficiência ao se tratar, por exemplo, em tipos de amostragem no inventário florestal. A pesquisa teve como objetivo testar a eficiência da amostragem aleatória e sistemática em quatro níveis de intensidade amostral para produzir estimativas de biomassa seca acima do solo e comparar mapas de predição de biomassa com dados gerados pelo LIDAR (Light Detection and Ranging). O trabalho foi realizado em uma reserva florestal de 800 ha do Campo Experimental da Embrapa Acre. Os dados foram fornecidos pela Embrapa Acre e gerados em duas fases, a primeira por meio de um inventário 100%, no qual foi utilizado para simular a amostragem na área de estudo, sendo utilizado todas as árvores vivas com DAP > 30 cm, a segunda fase através de dados LIDAR, ou seja, utilizando o perfilhamento à Laser aerotransportado. Para simular a amostragem foram utilizados três tamanhos de parcelas distintos 20mx20m, 50mx50m e 100mx100m em diferentes intensidades amostrais que foram 0,5%, 1%, 5% e 10%. O parâmetro utilizado para comparação foi o da biomassa seca acima do solo em Mg.ha-1 pelo teste Tukey, a 95% de probabilidade através do programa Minitab17 e as parcelas foram sorteadas e distribuídas por meio de simulações de instalação de parcelas utilizando o Arc GIS 10. Os dados LIDAR foram amostrados por uma empresa contratada, a partir deles foram realizados todos os modelos e a extrapolação das métricas para toda a área através do comando gridmetrics. Os mapas de predição foram confeccionados pela ferramenta de interpolação vizinhos próximos do Arc GIS 10 e as comparações entre os mapas foram feitas pela ferramenta do Arc GIS 10, Zonal statistic. A biomassa média obtida do inventário florestal foi de 155,2 Mg.ha-1, sendo que o tamanho de parcela ótimo encontrado foi de 50mx50m e os tratamentos que mais se aproximaram da média do inventário florestal foram o aleatório com intensidade amostral de 5% e o sistemático com intensidade amostral de 10%. Os tratamentos que atenderam o erro aceitável de 10% foram à amostragem aleatória com intensidades amostrais de 5% e 10% e a amostragem sistemática com intensidade amostral de 10%. Não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos. Os mapas de vegetação baseados na biomassa que melhor representaram a biomassa seca acima do solo no tamanho de parcela 50mx50m foram na amostragem aleatória com intensidade amostral de 10%, e na amostragem sistemática com intensidades amostrais de 5% e 10%, comparando com os mapas gerados a partir do inventário 100% e dos dados LIDAR. Pode-se concluir que o tamanho ótimo de parcela foi de 50mx50m, com intensidades amostrais acima de 5% não havendo diferença entre os métodos de amostragem e que os mapas gerados pelo inventário 100% e pelos dados LIDAR foram equivalentes.

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Este projeto tem como objetivo conhecer a produção de hortaliças dos agricultores familiares e os processos envolvidos nessa cadeia produtiva, tanto no ecossistema de várzea quanto no de terra firme do Município de Parintins, AM, realizando ainda uma comparação de impacto e eficiência produtiva nos dois ecossistemas.

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Diversos trabalhos têm procurado aumentar a eficiência da hidrólise enzimática da biomassa lignocelulósica. Nesse contexto, o melhoramento de cepas produtoras de enzimas celulolíticas e hemicelulolíticas pode resultar em misturas enzimáticas mais eficientes. A linhagem parental de Aspergillus niger 3T5B8, referenciada como produtora de poligalacturonase, foi utilizada para o melhoramento genético visando aumentar a produção de celulases e hemicelulases. A produção das enzimas CMCase, xilanase, beta-glicosidase e poligalacturonase por fermentação submersa usando duas linhagens mutantes P49 e P83 foi avaliada e comparada com a linhagem parental. Os resultados mostraram um destaque para a cepa P83 com um aumento na produção de 56% de CMCase, 76% de beta-glicosidase, 23% de xilanase e 216% na poligalacturonase.

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O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.

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Comumente dados de precipitação pluvial apresentam variação e a obtenção da estimativa de sua distribuição espacial é primordial no planejamento agrícola e ambiental. O objetivo neste trabalho foi comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, através da técnica de auto-validação "jack-knifing", para dados de precipitação pluvial média anual do Estado de São Paulo. Observações de precipitação correspondentes ao período de 1957 a 1997 foram usadas para trezentos e setenta e nove (379) estações pluviométricas abrangendo todo o Estado de São Paulo, representando uma área de aproximadamente 248.808,8 km². A periodicidade exibida pelos semivariogramas foi ajustada pelo modelo "hole effect", em que os parâmetros foram estimados com maior precisão pelo método de mínimos quadrados ponderados quando comparado com o método de tentativa e erro. O método de auto-validação "jack-knifing" mostrou-se adequado para a definição de métodos e modelos a serem usados para semivariâncias, cujo procedimento permitiu definir dezesseis vizinhos como o número ideal para a estimativa por krigagem de valores de precipitação pluvial para locais não amostrados no Estado de São Paulo.