Crédito e renda como fator de influência no uso da terra na região nordeste do estado do Pará.

Estudos demonstram que na agricultura familiar geralmente são determinados um conjunto de fatores específicos decorrentes das políticas públicas e desta prática, como preços agrícolas e o crédito rural, que refletem nas formas de uso da terra adotadas por estes agricultores. Portanto, o objetivo deste estudo foi analisar os fatores de uso da terra como ferramentas para subsidiar análises sobre crédito e renda para a agricultura familiar. A pesquisa foi realizada na mesorregião do nordeste paraense. As variáveis consideradas foram X13 ? ?credito e SAFs? (C_SAFs), X7 ? ?renda? (R_ENDA), X14- ?roça SAFs? (R_SAFs). Conclui-se que o fator renda/crédito condiciona a mudança no uso da terra em propriedades em estádio inicial de transição agroecológica.

Estimativa do fator de bioconcentração de pesticidas em maçãs.

O objetivo desse trabalho foi estimar o fator de bioconcentração (BCF) de trinta e seis pesticidas do sistema brasileiro de produção integrada de maçãs (PIM) e indicar quais deles devem ser monitorados em maçãs. Foi assumido um cultivo hipotético de macieiras e usado o modelo de Paraíba (2007) [Pesticide bioconcentration modelling for fruit trees Chemosphere, v.66, p.1468-1475, 2007].O modelo relaciona o BCF com características da planta e do pesticida.

Fator cobertura e manejo da equação universal de perda de solo para soja e trigo em um cambissolo húmico alumínico submetido a diferentes sistemas de manejo.

O fator cobertura e manejo do solo (fator C da Equação Universal de Perda de Solo- EUPS) é um dos mais importantes na redução das perdas de solo por erosão hídrica. Com objetivo de avaliar as razões de perda de solo (RPS) e o fator C, conduziu-se um experimento sob chuva natural em um Cambissolo Húmico alumínico léptico, com declividade média de 0,102 m m-1, em Lages, SC, no período de novembro de 2002 a outubro de 2005, compreendendo seis ciclos culturais. Os parâmetros foram avaliados em cinco estádios, com base na cobertura do solo pelo dossel das plantas. Foram estudados três sistemas de manejo do solo: aração + duas gradagens (PC), escarificação + uma gradagem (CM) e semeadura direta (SD), submetidos a sucessão soja (Glycine max) e trigo (Triticum aestivum L.), além de um tratamento adicional, com aração + duas gradagens sem culturas (SC). As RPS e os fatores C, variaram quanto aos ciclos, estádios das culturas e sistemas de manejo do solo. A SD reduziu as RPS, em 85% e 48% em relação ao PC e CM, respectivamente, durante os cultivos de soja e em 60% e 55% nos cultivos de trigo. Na média dos três anos de estudo, os valores do fator C, foram de 0,073 (PC), 0,016 (CM) e 0,007 (SD) Mg ha Mg-1 ha-1 durante os cultivos de soja e 0,126 (PC), 0,083 (CM) e 0,035 (SD) Mg ha Mg-1 ha-1 durante os cultivos de trigo. Para a sucessão de culturas soja-trigo, os valores do fator C foram de 0,198, 0,099 e 0,042 Mg ha Mg-1 ha-1, para PC, CM e SD, respectivamente.

Sistemas de produção em pecuária espacializados quanto ao Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) derivado de imagens do satélite Landsat 8.

Nosso objetivo neste estudo foi avaliar espacialmente, usando geoestatística, a variação do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NVDI) em dois tipos de sistemas de pastejo: rotacionado e contínuo. A obtenção do NDVI ocorreu por meio de imagens do satélite Landsat 8 de 2013 a 2015, tratadas usando o software ArcGIS 10.3. Os valores de NDVI foram atribuídos a cada pixel (30 x 30 m) da imagem. As datas das imagens foram agrupadas em duas estações, seca (de abril a setembro) e chuvosa (de outubro a março), e os valores de NDVI foram analisados usando estatística descritiva e geoestatística, incluindo análise dos semivariogramas e interpolação por krigagem ordinária em uma grade de 1 x 1 m. Os parâmetros de dependência espacial obtidos pelo ajuste do semivariograma foram utilizados para a interpolação por krigagem ordinária, e os mapas foram elaborados. Houve dependência espacial para o NDVI nos dois sistemas de produção de pecuária, com melhor representação da variabilidade na estação seca de 2013, pois o padrão de variabilidade espacial do semivariograma escalonado indica maior homogeneidade dos dados da área de estudo nessa época em relação às demais. Os mapas resultantes da krigagem permitiram identificar, com maior precisão, a interferência da condição de estresse hídrico no desenvolvimento da pastagem, mais vigorosa no sistema rotacionado. A utilização de NDVI obtido por imagens de satélite Landsat 8 demonstrou potencial para o acompanhamento do vigor da vegetação em áreas de pastagem.

Avaliação temporal de sistemas pecuários usando o Índice de Vegetação NDVI derivado de imagens Landsat.

A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca.

A incerteza na dimensão real dos recursos naturais como fator de depredação.

1986