21 resultados para Simulação de vazões

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Este trabalho apresenta resultados obtidos por simulação de sistemas para avaliação da dinâmica de alguns princípios ativos utilizados nas culturas de soja, milho e milho safrinha, cultivados no Município de Mineiros, GO, próxima a voçoroca Chitolina. Esta é uma das áreas de recarga do aqüífero Guarani e, quando exposta à agrotóxicos, requer um acompanhamento maior quanto ao risco de contaminação da água. A avaliação foi realizada nos principais tipos de solo da área, a saber: Latossolo Vermelho Distrófico psamítico (V01) e Neossolo Quartzarenico Órtico Típico (V07). Vinte dos 22 produtos comerciais utilizados na área, correspondendo a 16 princípios ativos, foram avaliados utilizando o simulador CMLS- 94. As tendências de risco potencial de contaminação da água pela exposição aos produtos aplicados foram avaliadas para um período de 3 anos consecutivos, assim como a influência da pluviosidade na lixiviação dos produtos. As prioridades de monitoramento ?in loco? foram apresentadas.

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É apresentado um modelo de dispersão-advecção de evolução unidimensional que simula a lixiviação de pesticidas em lisímetros ou colunas de solo sob efeito da temperatura média diária do perfil do solo. O modelo matemático e todo o seu conjunto de hipóteses será denominado DAPESTE. Nas simulações numéricas do modelo DAPESTE serão utilizados o método dos elementos finitos para a semi-discretização da variável espacial e o método de Eüler regressivo para a discretização da variável temporal. Serão utilizados métodos de elementos finitos apropriados para problemas de dispersão-advecção nos quais o transporte advectivo predomina sobre o transporte dispersivo. O modelo DAPESTE supõe que as difusividades do pesticida nas fases gasosa e aquosa do solo dependem da temperatura média diária do solo a qual varia periodicamente com a profundidade e com o tempo. O coeficiente de dispersão hidrodinâmico do modelo DAPESTE dependerá da temperatura do solo. O coeficiente de partição água-ar, variando com a temperatura, será determinado pela equação de Clausius-Clapeyron. A equação de van?t Ho® será usada para determinar o coeficiente de sorção do pesticida no solo como função da temperatura. Com a equação de Arrhenius será estimado o efeito da temperatura na taxa de degradação do pesticida. Estas relações de dependência entre os parâmetros do modelo e a temperatura do solo auxiliam sobremaneira na compreensão do destino de pesticidas no solo sob diferentes cenários de temperaturas médias diárias, especialmente a meia vida do pesticida e a concentração lixiviada no perfil do solo.

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O "psilídeo-de-concha", Glycaspis brimblecombei (Hemiptera: Psyllidae), tem causado preocupação ao setor florestal brasileiro, principalmente em áreas com Eucalyptus camaldulensis, mais susceptível ao ataque. Estratégias voltadas ao seu controle químico ainda apresentam custos elevados e problemas relacionados ao registro de produtos autorizados, o que faz do seu controle biológico pelo parasitóide Psyllaephagus bliteus (Hymenoptera: Encyrtidae) o único disponível no momento, demandando sua criação massal em laboratório para posteriores liberações no campo. Dados biológicos disponíveis na literatura até 2007 possibilitaram desenvolver um simulador computacional capaz de acompanhar a dinâmica populacional das diferentes fases de desenvolvimento da praga, facilitando a identificação de períodos mais favoráveis ao aumento da presença de hospedeiros-praga preferencial ao parasitismo (3º e 4º instares). Os primeiros resultados observados apontaram o período do 16º ao 21º dia após a infestação dos adultos do psilídeo nas gaiolas. A validação de todos os resultados demanda novos experimentos em gaiolas de criação.

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Este trabalho tem como objetivos apresentar de forma sucinta o funcionamento do modelo CERES-Wheat inserido na plataforma DSSAT 3.5, assim como apresentar os resultados obtidos das simulações realizadas com o modelo e os observados em experimento de campo, em especial a sua capacidade de detectar os efeitos da aplicação de N sob a fenologia e produtividade de grãos do trigo sob irrigação.

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No Brasil ainda existem regiões onde os dados hidrológicos básicos são reduzidos ou inexistentes, devido aos elevados custos de implantação, operação e manutenção de uma rede hidrométrica, principalmente em grandes bacias. Além disso, muitos postos hidrológicos com poucos anos de dados não retratam necessariamente uma amostra representativa.

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2009

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Vários processos, como sorção, fotólise, hidrólise, oxidação-redução, degradação biológica, deriva, volatilização, lixiviação, carreamento superficial, determinam o comportamento e destino de um agrotóxico no ambiente. Como resultado da modelagem, modelos matemáticos são representações desses processos e podem ser apresentados como ferramentas computacionais (simuladores). Modelos de simulação do comportamento e destino ambiental de agrotóxicos podem ser mais efetivos quando acompanhados da visualização e da análise espacial proporcionada pela tecnologia de um sistema de informação geográfica ? SIG. As bases científicas e os avanços tecnológicos na modelagem ambiental de agrotóxicos são aqui sucintamente apresentados.

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Algumas práticas agrícolas como o plantio direto pode afetar a lixiviação. Para estudar os efeitos desta prática, foi instalado um experimento de campo na área do Núcleo de Agronomia da Alta Mogiana, Instituto Agronômico de Campinas/Ribeirão Preto, de onde foram coletadas amostras de solos e água para estudos de herbicidas do grupo das triazinas: atrazina, simazina e ametrina. Foi instalado um experimento em área de cana colhida mecanicamente plantada com amendoim em diferentes sistemas de cultivo (plantio direto e plantio convencional) nas quais a cada 10 cm. foram retiradas amostras de solos até atingir 90 cm. Determinaram-se os seguintes parâmetros em laboratório: a) Densidade do solo, b) Porosidade total c) Microporosidade e d) Macroporosidade. Amostras de água coletada a cada três meses em poços da Prefeitura Municipal de Ribeirão Preto foram analisadas por GC-MS (cromatografia gasosa-espectrometria de massa). Não houve efeito dos sistemas de plantio na macro, micro e porosidade total. Houve apenas diferença significativa na densidade, sendo maior na camada superficial nos solos com plantio direto. Em todas as amostras de poços coletadas não foram detectados resíduos de triazinas, no limite de quantificação de 10 mg/L. Foram também reconstituídos os solos em colunas em laboratório e observou-se o movimento de atrazina e simazina no máximo até 20cm de profundidade. Não foi encontrado nenhum herbicida abaixo dos 20 cm. Para melhor entender os resultados, foi utilizado o simulador CMLS-94 "Chemical Movement in Layered Soils" e observou-se também que praticamente não houve diferença entre os resultados obtidos pelas simulações realizadas para plantios direto e convencional com relação à lixiviação das triazinas e que os valores de simulação indicaram que os produtos alcançam profundidades máximas de um metro, bem mais do que o encontrado nas colunas em laboratório.

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Este trabalho utilizou técnica de simulação computacional para analisar a movimentação vertical do herbicida hexazinone, considerando dados médios default de literatura e dados calculados para suas meia-vida no solo (t½) e coeficiente de adsorção ao carbono orgânico do solo (Koc) em Latossolo Vermelho Distrófico (LVd) do Córrego do Espraiado, Ribeirão Preto-SP. Informações sobre o solo avaliado, climáticas e os dados da cultura de cana-deaçúcar foram utilizadas no simulador CMLS-94. O cenário base de simulação considerou um período de um ano e quatro meses, apresentando data de corte da cultura no mês de agosto e a aplicação de hexazinone, um mês após o corte, na dose de 0,40 kg ha-1, a qual é encontrada em produto comercial utilizado no local. As seguintes profundidades e quantidades finais foram obtidas ao final do período simulado: a) cenário com dado ?default?: 1,89 m e 0,12 kg ha-1; b) cenário com dado local calculado: 2,78 m e 0,18 kg ha-1. Observou-se uma maior movimentação do produto para o cenário simulado com dados locais, principalmente a partir do 63o dia após a aplicação do produto, embora as concentrações tenham se mantido próximas, em ambos cenários. As profundidades alcançadas não comprometem o lençol em sua zona saturada (40m).

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Características gerais dos modelos de culturas; Principais modelos de culturas; Possibilidades de aplicação dos modelos de cultura; Aplicação no manejo da cultura; Aplicação na análise da resposta de culturas à irrigação e no planejamento do uso de recursos hídricos; Aplicação no manejo de nitrogênio; Aplicação na avalização de risco climático e no prognóstico de safras; Aplicação na análise da sustentabilidade de sistemas de sucessão de culturas; Aplicação em estudos de variabilidade espacial e em manejo sítio-específico; Aplicação no planejamento de uso da terra e dos recursos naturais; Aplicação na genética e melhoramento e na análise da interação genótipo x ambiente; Aplicação na simulação do efeito de pragas, doenças e plantas daninhas; Aplicação nos estudos de mudanças climáticas; Aplicação como ferramenta de educação e transferência de tecnologia; Limitações dos modelos de crescimento de culturas; Potencialidades de aplicação de modelos de simulação de culturas no Brasil.

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Maximização do aproveitamento das disponibilidades climáticas pela soja; Bases agronômicas e fisiológicas das respostas da soja à disponibilidade hídrica (04.2000.331-01); Bases agronômicas e fisiológicas das respostas da soja às condições térmicas e fotoperiódicas (04.2000.331-02); Identificação, clonagem e sequenciamento de genes diferencialmente expressos em resposta às variações climáticas em soja (04.2000.331-03); Manejo dos recursos disponíveis do ambiente para produção de soja (04.2000.331-04); Estratégias para amenizar impactos decorrentes das adversidades climáticas (04.2000.331-05); Modelos de simulação do desenvolvimento da cultura da soja em resposta às variáveis do ambiente (04.2000.331-06); Genética aplicada ao melhoramento da soja; Identificação de marcadores moleculares ligados a genes de resistência a doenças (04.2000.322-01); Variabilidade genética de patógenos de soja (04.2000.322-02); Caracterização do germoplasma ativo de soja com marcadores moleculares tipo AFLP e micros-satélites (04.2000.322-03); Genética quantitativa aplicada ao melhoramento da soja: diversidade genética e resistência a doenças (04.2000.322-04); Desenvolvimento de soja transgênica com genes de interesse ao melhoramento (04.2000.322-05); Zoneamento agroclimático das principais culturas de grãos do Brasil; Caracterização da aptidão climática de regiões para o cultivo de soja no Brasil (01.2000.051-03).

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O que é política editorial. objetivos. Princípios e diretrizes. Público e veículos. Política editorial da unidade-proposição. Missão. Objetivos. Projetos prioritários em p e d. Infra-estrutura computacional para transferência de informação. Modelagem e simulação. Público-alvo. Escopo e áreas temáticas.Linha editorial. Veículos. Autorias. Processo editorial. Divulgação da produção científica.