Avaliação de fluxos de calor e evapotranspiração pelo modelo SEBAL com uso de dados do sensor ASTER

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.

Desenvolvimento de modelos preditores de acúmulo de forragem em pastagens tropicais

O objetivo deste trabalho foi identificar, quantificar e modelar atributos condicionantes do acúmulo de forragens no Brasil Central e desenvolver modelos estimadores do acúmulo de forragem potencial, com base em parâmetros climáticos. Uma estrutura de banco de dados foi modelada e implementada para a inserção de dados de crescimento de forrageiras. Foram inseridos dados primários de experimentos com cultivares do gênero Cynodon, Panicum e Urochloa. O banco de dados permitiu gerar listagens ordenadas das taxas médias de acúmulo de forragem (TMA), temperatura média, máxima, mínima (Tmín), radiação global incidente e dias do ano, para cada período de crescimento. Realizaram-se regressões lineares simples e múltiplas, com variáveis climáticas como regressoras e TMA como variável resposta. O modelo com Tmín como variável independente se destacou com os melhores valores para o coeficiente de determinação, critério de Akaike e critério bayesiano, e foi adotado como padrão. Os modelos foram agrupados pelo teste de coincidência em seis grupos. Os modelos possuem capacidade estimadora diferente para cada cultivar. A calibração dos modelos com dados locais pode acomodar efeitos desconsiderados na sua formulação e aumenta a acurácia de estimativas da produção potencial.

Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita

Validação de modelo para predição do potencial produtivo de trigo com sensor óptico ativo

O objetivo deste trabalho foi validar um modelo baseado no índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), para a predição da variabilidade espacial da biomassa acumulada na parte aérea e da produtividade de grãos de trigo. Foram realizadas leituras georreferenciadas de NDVI e biomassa, no final do afilhamento, e produtividade. O modelo proposto permitiu relacionar classes de variabilidade espacial do NDVI e da biomassa, com 81% de correspondência entre elas. Entretanto, a relação entre as classes de variabilidade espacial da produtividade e do NDVI foi menor, com 48% de correspondência.

Aplicação da análise de agrupamento de dados de expressão gênica temporal a dados em painel

O objetivo deste trabalho foi determinar a melhor alternativa, entre os métodos de agrupamento hierárquico (Ward) e de otimização (Tocher), para a formação de grupos homogêneos de séries de expressão gênica, e realizar previsões quanto à expressão gênica dessas séries, a partir de pequeno número de observações temporais. Os dados utilizados referem-se à expressão de genes que atuam sobre o ciclo celular de Saccharomyces cerevisiae e corresponderam a 114 séries de expressão gênica, cada uma com dez valores de "fold-change" (medida da expressão gênica) ao longo do tempo (0, 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120 e 135 min). As estimativas dos parâmetros dos modelos autorregressivos AR(p) foram previamente ajustadas a séries individuais (de cada gene) de dados "microarray time series" e utilizadas, como variáveis, no processo de agrupamento. As previsões da expressão gênica foram feitas dentro de cada grupo formado, a partir dos ajustes no modelo AR(p) para dados em painel. O método de Ward foi o mais apropriado para a formação de grupos de genes com séries homogêneas. Uma vez obtidos esses grupos, é possível ajustar o modelo AR(2) para dados em painel e predizer a expressão gênica em um tempo futuro (135 min), a partir de um pequeno número de observações temporais (os outros nove valores de "fold-change").

Modelo de Clutter na modelagem de crescimento e produção de eucalipto em sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta

O objetivo deste trabalho foi definir a melhor forma de uso do modelo de Clutter para estimar o crescimento e a produção de clones de eucalipto em sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta. Foram utilizados dados de sistemas de integração localizados na região noroeste do Estado de Minas Gerais. Os dados foram originados a partir de 180 parcelas permanentes de inventário florestal contínuo, de 30x40 m, contendo três fileiras de dez árvores, com amostragem casual estratificada de intensidade de uma parcela para cada 10 ha. O número médio de árvores por hectare foi de 242. Foram avaliadas plantas com idades de 20 a 95 meses. As melhores relações funcionais foram obtidas a partir do uso do modelo original de Clutter, com base na significância e nos sinais esperados das estimativas de seus parâmetros. O ajuste do modelo de Clutter deve ser feito na sua forma completa.

Parametrização e avaliação do modelo DSSAT/Canegro para variedades brasileiras de cana-de-açúcar

O objetivo deste trabalho foi parametrizar e avaliar o modelo DSSAT/Canegro para cinco variedades brasileiras de cana-de-açúcar. A parametrização foi realizada a partir do uso de dados biométricos e de crescimento das variedades CTC 4, CTC 7, CTC 20, RB 86-7515 e RB 83-5486, obtidos em cinco localidades brasileiras. Foi realizada análise de sensibilidade local para os principais parâmetros. A parametrização do modelo foi feita por meio da técnica de estimativa da incerteza de probabilidade generalizada ("generalized likelihood uncertainty estimation", Glue). Para a avaliação das predições, foram utilizados, como indicadores estatísticos, o coeficiente de determinação (R²), o índice D de Willmott e a raiz quadrada do erro-médio (RMSE). As variedades CTC apresentaram índice D entre 0,870 e 0,944, para índice de área foliar, altura de colmo, perfilhamento e teor de sacarose. A variedade RB 83-5486 apresentou resultados similares para teor de sacarose e massa de matéria fresca do colmo, enquanto a variedade RB 86-7515 apresentou valores entre 0,665 e 0,873, para as variáveis avaliadas.

Resolução espacial de um modelo digital de elevação definida pela função wavelet

O objetivo deste trabalho foi definir a resolução espacial mais apropriada para representar a variabilidade da elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica de um terreno, por meio de avaliações com a transformada wavelet. Os dados utilizados no estudo têm sua origem em três transectos de 27 km, posicionados em áreas do Planalto, Rebordo do Planalto e Depressão Central na região central do Estado do Rio Grande do Sul. As variáveis - elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica - foram derivadas de um modelo digital de elevação Topodata com resolução de 30 m. A avaliação da resolução com a máxima variabilidade foi realizada pela aplicação da wavelet-mãe, denominada Morlet. Os resultados foram analisados a partir do isograma e do escalograma dos coeficientes wavelet e indicaram que sensores remotos com resolução espacial próxima a 32 e 40 m podem ser utilizados em pesquisas que considerem os atributos de terreno, como declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica, ou, ainda, fenômenos ambientais correlacionados a eles. No entanto, não foi possível estabelecer um valor conclusivo para a resolução espacial mais adequada para a variável elevação.

Obstrução do horizonte calculada a partir de modelo digital de elevação

O objetivo deste trabalho foi avaliar a exatidão do cálculo da obstrução do horizonte, a partir de um modelo digital de elevação (MDE), em diferentes situações topográficas. O material utilizado incluiu um MDE disponível para a região da Serra Gaúcha, RS, receptores GPS, câmera digital, lente grande‑angular e os programas Idrisi, Arcview/ArcGIS e Solar Analyst. Foram adquiridas fotografias hemisféricas, e coletadas as coordenadas de 16 locais na área de estudo. As coordenadas e o MDE foram utilizados para calcular a obstrução do horizonte com uso do algoritmo Solar Analyst. Foram comparadas a fração aberta do céu calculada e a obtida pelas fotografias hemisféricas. O coeficiente de determinação foi de 0,8428, tendo-se observado superestimativa média de 5,53% da fração aberta do céu. Os erros são atribuídos principalmente à obstrução pela vegetação, que não pode ser identificada pelo MDE. A obstrução do horizonte, causada pelo relevo na Serra Gaúcha, pode ser calculada satisfatoriamente pelo Solar Analyst, a partir de um MDE interpolado de cartas topográficas na escala 1:50.000.

Modelo multicritério aditivo na geração de mapas de suscetibilidade à erosão em área rural

O objetivo deste trabalho foi avaliar a geração de um mapa de suscetibilidade à erosão, em área rural, no Município de Guararapes, SP, por meio de modelo multicritério aditivo. Foram utilizados mapas digitais dos temas: relevo (declividade e comprimento das rampas); pedologia (obtida em campo); uso e cobertura das terras da região; e interpretação do modelo digital de elevação. Os mapas digitais foram tratados em ambiente de sistema de informação geográfica, por meio do método multicritério aditivo, e validados pelo modelo da equação universal de perda de solo (USLE). Foram geradas cinco classes de suscetibilidade à erosão: baixa, moderada, alta, muito alta e altíssima. O mapa de risco obtido por multicritério aditivo teve boa correspondência com o modelo USLE. O mapa de suscetibilidade à erosão pode ser aplicado ao planejamento agrícola e ambiental da área rural do Município de Guararapes.

Relaciones entre los bovinos criollos panameños y algunas razas criollas de Latinoamérica

El objetivo de este trabajo fue establecer la relación genética entre poblaciones bovinas panameñas Guabalá y Guaymí y algunas poblaciones criollas de Latinoamérica. Se practicó un análisis factorial de correspondencias, análisis de varianza molecular, distancias genéticas, número medio de migrantes por población y los estadísticos F de Wright. Se evaluó la estructura de la población mediante un modelo Bayesiano, suponiéndose un número desconocido de K grupos diferentes genéticamente. El análisis factorial de correspondencias mostró que las poblaciones Guabalá y Guaymí se agrupan con los bovinos criollos mexicanos y el Texas Longhorn. Igualmente se observó menor diferenciación genética de las criollas panameñas con mexicanos y el Texas Longhorn. Los análisis de distancia genética también mostraron dados similares a los obtenidos por el Amova y por el análisis factorial de correspondencia, y se observó menor distancia entre poblaciones del norte y las panameñas, en comparación con las poblaciones del sur. La agrupación bayesiana permitió la asignación de los individuos a su respectivo grupo, con base en su semejanza genética, y proporcionó información acerca del número de poblaciones bajo el cual se originan. Hay una estrecha relación histórica, genética y geográfica de las poblaciones panameñas, criollas mexicanas y Texas Longhorn, a partir de las migraciones de sus precursores desde las Antillas hacia Panamá y México.

Simulación de los cambios de carbono orgánico del suelo en sistema de cultivo con higuerilla por el modelo RothC

El objetivo del presente trabajo fue la simulación de los cambios del carbono orgánico del suelo (COS), por el modelo RothC, en razón del cambio de uso de suelo del sistema tradicional - asociación maíz-calabaza (TMC) - a sistemas con higuerilla (Ricinus communis): multiestratos (MUL), callejones (CALL) y monocultivo de higuerilla (HIG). Las simulaciones del COS se hicieron para las profundidades de suelo 0-20 y 0-40 cm, para el periodo de 1980-2040, considerándose como línea base al sistema TMC. Las tasas de cambio de COS estimadas con el RothC, en ambas profundidades de suelo, estuvieron en 0,5-1,2, 0,4-0,8, 0,3-0,5 y 0,04-0,1 Mg ha-1 de C por año en los sistemas HIG, MUL, CALL y TMC, respectivamente, y fueron consistentes con las reportadas en la literatura. El desempeño del RothC tuvo 89% de eficiencia (EF), con R²=0,9, lo que muestra que este modelo puede usarse con información temporal del COS escasa, información de la historia de uso de suelo y mediciones de la entrada de residuos vegetales aéreos y subterráneos en el suelo.

Modelos de regressão aleatória na seleção de codornas de corte para produção de ovos

O objetivo deste trabalho foi avaliar modelos de regressão aleatória com diferentes ordens de polinômios de Legendre, quanto ao melhor ajuste para a produção de ovos de codornas de corte. Foram avaliados os grupos genéticos UFV1 e UFV2 de codornas de corte, de origens distintas, do programa de melhoramento genético da Universidade Federal de Viçosa. Determinou-se a produção semanal de ovos de 1.294 matrizes, da 6ª até a 57ª semana de idade, das quais 644 do grupo genético UFV1 e 650 do UFV2. Utilizou-se o modelo animal em regressão aleatória pelo programa Wombat e, para modelar as trajetórias das características com o tempo, aplicaram-se as funções polinomiais de Legendre. Foram feitas comparações pelo critério de informação de Akaike, critério de informação bayesiano de Schwarz, logaritmo da função de verossimilhança e teste da razão de verossimilhança. O modelo com K = 3, para efeitos fixos, Ka = 4, para efeitos genéticos, e Kc = 4, para efeito de ambiente, propicia melhor ajuste para ambas as linhagens, não provoca grandes alterações nos componentes de variância e fornece melhores estimativas de herdabilidade.

Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau

O objetivo deste trabalho foi apresentar modelagens alternativas, uni e bivariadas, para avaliação da conversão alimentar (CA) de suínos da raça Piau, com uso de inferência bayesiana. Os efeitos de sexo e genótipo sobre a CA dos animais foram avaliados por meio de procedimentos de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) e de integração aproximada aninhada de Laplace (INLA). O modelo univariado foi avaliado com diferentes distribuições para o erro - normal (gaussiana), t de Student, gama, log-normal e skew-normal -, enquanto, para o modelo bivariado, considerou-se o erro normal. A distribuição skew-normal foi o modelo mais parcimonioso para inferir sobre a resposta direta (univariada) da CA aos efeitos de sexo e genótipo, os quais não foram significativos. O modelo bivariado foi capaz de identificar diferenças significativas no ganho de peso e no consumo de ração em níveis de significância não detectados pelo modelo univariado. Além disso, ele também foi capaz de detectar diferenças entre sexos, quando agrupados por genótipos NN (machos, 2,73±0,04; fêmeas, 2,68±0,04) e Nn (machos, 2,70±0,07; fêmeas, 2,64±0,07), e revelou maior acurácia e precisão nas inferências nutricionais. Em ambas as abordagens, o método bayesiano mostra-se flexível e eficiente para a avaliação do desempenho nutricional dos animais.

Modelo matemático para estimativa da área foliar total de bananeira 'Prata-anã'

O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo para estimar a área foliar total de bananeira, cultivar Prata-Anã, utilizando dimensões lineares da terceira folha, como o comprimento, a largura e o número total de folhas na emissão da inflorescência. As regressões lineares foram determinadas considerando-se a área foliar total de cada planta (AFT) como variável dependente e o comprimento (C) e a largura (L) da terceira folha, o produto de CxL, o número total de folhas por planta (N) e o produto de CxLxN como variáveis independentes. O modelo linear que melhor estimou a área foliar total (AFTe) da bananeira 'Prata-Anã', ao nível de 5% de significância com R² de 0,89, foi a equação AFTe = 0,5187(CxLxN) + 9603,5.