7 resultados para Modelagem atmosférica


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Apresentamos um modelo que estima o fator de bioconcentracão (BCF) de pesticidas em batatas supondo que o pesticida na solução do solo é absorvido pela batata por difusão passiva,seguindo a segunda lei de Fick.Os pesticidas do modelo são compostos orgânicos não-iônicos, tradicionalmente utilizados no cultivo de batatas que degradam no solo de acordo com uma equação cinética de primeira ordem. Este trabalho apresenta uma expressão que relaciona o BCF com a taxa de eliminação do pesticida pela batata, com a taxa de acumulação do pesticida na batata, com a taxa de crescimento da batata, e com a taxa de degradação do pesticida no solo. O BCF foi estimado supondo-se estado de equilíbrio estacionário do quociente entre a concentração do pesticida na batata e a concentração do pesticida na solução do solo. O modelo foi construído baseado no trabalho de Trapp et al. (2007), [Diffusion of PAH in Potato and Carrrot Slices and Applications for a Potato Model] no qual é apresentada uma expressão para calcular a difusividade de substâncias orgânicas persistentes em batatas. A modelagem consistiu em adicionar ao modelo de Trapp et al. (2007) a hipótese de que o pesticida degrada no solo. O valor do BCF sugere um conjunto de pesticidas que devem ser prioritariamente monitorados em cultivos de batatas. Foi estimado o BCF dos pesticidas methamidophos, cymoxanil, carbofuran, aldicarb, metalaxyl, fenamiphos, carbaryl, triazophos, tebuconazole, propiconazole, chlorothalonil e cypermethrin.

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Propriedades físico-químicas de herbicidas e propriedades fisiológicas de plantas foram utilizadas para apresentar um modelo que simula a bioconcentracão e calcula o fator de bioconcentração de herbicidas em plantas. A modelagem supõe que o herbicida na solução do solo é absorvido pela planta no processo de transpiração da solução do solo. Utilizamos o modelo para estimar o fator de bioconcentração dos herbicidas 2,4-D, acetochlor, ametryn, atrazine, clomazone, diuron, hexazinone, imazapyr, metribuzin, pendimethalin, picloram, simazine, sulfentrazone, tebuthiuron e trifluralin em cana-deaçúcar. A modelagem sugere que existe uma correlação negativa entre o fator de bioconcentração e o coeficiente de sorção de herbicidas no carbono orgânico do solo.

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2015

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Este trabalho teve como objetivo estimar a quantidade de biomassa seca em plantios de Eucalyptus no estado de Minas Gerais, a partir de resultados de 244 parcelas de inventário florestal, considerando variações de qualidade do sítio, área basal e idade entre 2 e 8 anos. Foi estabelecida a classificação de sítio, com ajuste de equação utilizando os dados de idade e altura dominante. A biomassa total por hectare foi calculada multiplicando-se o volume por hectare pela densidade da madeira de Eucalyptus grandis e por um fator de expansão de biomassa. Avaliando-se a correlação entre biomassa total por hectare e variáveis ambientais e dendrométricas, verificou-se que a área basal e o índice de sítio foram as duas variáveis do povoamento de correlação mais alta, 0,93 e 0,64, respectivamente. Doze modelos foram ajustados para representar a quantidade de biomassa total por hectare tendo como variáveis independentes a área basal, o índice de sítio e a idade, bem como combinações entre estas. O modelo que apresentou melhor ajuste e precisão foi: Bs = exp[−6,7518 + 0,9567 × ln(G) + 0,0388 × ln?(G) + 4,0732 × ln(IS) − 0,4799 × ln?(IS)] × 1,0020, com R²ajustado de 0,955 e Syx% de 5,29%, e indicou valores de estoque de biomassa entre 39,7 e 174,9 Mg.ha-1, para área basal entre 8,9 e 27,9 m2.ha-1. A aplicação do modelo ajustado, com as variáveis índice de sitio e área basal por hectare, pode estimar de maneira prática e precisa a biomassa total por hectare, por utilizar variáveis de simples obtenção e por ter sido gerada a partir de um conjunto de dados com pouca variabilidade atribuída ao material genético.

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2008

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O objetivo deste trabalho foi predizer a fertilidade do solo no polo agrícola do Estado do Rio de Janeiro, por meio da modelagem solo x paisagem. A área de estudo compreendeu as regiões mais produtivas do Estado do Rio de Janeiro: Norte, Noroeste e Serrana. Características químicas do solo ? pH em H2O e capacidade de troca catiônica (CTC) ? e ambientais ? elevação, plano de curvatura, perfil de curvatura, índice de umidade, aspecto e declividade do terreno, além de tipos de solos, índice de vegetação normalizada (NDVI), imagens Landsat 7 e litologia ? foram utilizadas como variáveis preditoras. A análise exploratória dos dados identificou valores extremos, os quais foram expurgados, na preparação para a análise por regressão linear múltipla (RLM). Aos resultados da RLM, foram adicionados os resultados de krigagem dos resíduos da regressão, com uma técnica de mapeamento digital de solos (MDS) denominada regressão-krigagem. Na região Serrana, as variáveis ambientais explicaram as variáveis químicas. A variável NDVI foi importante nas três regiões, o que evidencia a importância da cobertura vegetal para a predição da fertilidade do solo. Em geral, os solos analisados apresentaram baixo pH. Os valores de CTC, nas regiões estudadas, estão dentro do intervalo considerado bom para a fertilidade do solo.