Use of artificial substrates of different colors for oviposition by the brown stink bug Euschistus heros (Hemiptera, Pentatomidae)

Aiming to contribute to a rearing methodology for the brown stink bug, Euschistus heros, in the laboratory, we evaluated oviposition on artificial substrates of different colors. During six days, oviposition was evaluated daily, by counting the total number of eggs, number of clutches, and eggs/clutch. Females laid 12,463 eggs, in 1,677 clutches, resulting in an average of 7.28 ± 0.44 eggs/clutch. Black, brown, and green felt had the most eggs and clutches. The results demonstrated that many colors are suitable as oviposition substrate for E. heros, providing information for the mass rearing of this insect.

Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo

O conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo.

Modelo digital de elevação na caracterização de solos desenvolvidos de basalto e material arenítico

Os levantamentos de solos são na maioria antigos e pouco detalhados, geralmente nos níveis exploratório e de reconhecimento. Isso pode ser explicado pelo fato de que o método tradicional de levantamento de solos é lento e caro, requerendo grande número de observações de campo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo caracterizar unidades de mapeamento de solos das regiões de Ibaté e São Carlos, SP, desenvolvidos de materiais basálticos e areníticos em função da declividade e altitudes correspondentes, com base em modelo digital de elevação (MDE). Primeiramente, foi feito um mapa de solos semidetalhado pelo método tradicional. Posteriormente, utilizando-se curvas de nível da região, foi elaborado o MDE, do qual foram extraídos mapas com diferentes classes de declividade e elevação. Por meio da tabulação cruzada, foi determinada a incidência de cada solo nas respectivas classes de declives e altitudes. Cada solo apresentou comportamento diferenciado em relação às classes de declive. Contudo, nas faixas limítrofes de declividade pode ocorrer sobreposição de dois ou mais solos. Na referida região, o Latossolo Amarelo encontra-se predominantemente nas regiões mais altas e de relevo plano; entretanto, solos pouco intemperizados, como os Neossolos Litólicos, aparecem em diferentes faixas de declividade. Conclui-se que o conhecimento da distribuição dos solos no relevo é de grande importância, pois facilita a execução do levantamento de solos. O modelo de elevação apresenta semelhanças com o mapa de solos, podendo auxiliar na sua determinação. As variações de solo, no entanto, são mais complexas, não dispensando as observações de campo.

Rugosidade da superfície do solo sob diferentes sistemas de manejo e influenciada por chuva artificial

A rugosidade da superfície do solo é influenciada pelo manejo, formada em especial pelo tipo de preparo e reduzida pela ação da chuva, principalmente. O objetivo deste estudo foi avaliar a influência de diferentes sistemas de manejo do solo e da aplicação de chuva artificial na rugosidade da superfície do solo. Os tratamentos estudados resultaram da combinação de três sistemas de manejo do solo, semeadura direta (SD), preparo convencional (PC) e cultivo mínimo (CM), com três doses de resíduo vegetal seco de soja (Glycine max L. Merrill): 0, 2 e 4 Mg ha-1. Nas unidades experimentais foram aplicadas sete chuvas, com intensidade de precipitação pluvial de 60 mm h-1 e duração de 60 min cada, totalizando 420 mm de lâmina de chuva. A rugosidade foi avaliada imediatamente antes e após o preparo do solo e imediatamente após a aplicação de cada uma das sete chuvas artificiais. Obtiveram-se valores do índice de rugosidade ao acaso entre 1,88 e 5,41 mm na semeadura direta; entre 3,88 e 8,30 mm no preparo convencional; e entre 8,99 e 17,45 mm no cultivo mínimo. Concluiu-se que: as operações de preparo do solo aumentaram a rugosidade da sua superfície, em geral; o cultivo mínimo foi o sistema de preparo do solo que proporcionou os maiores valores de rugosidade ao acaso; e nos tratamentos semeadura direta com cobertura do solo a ação da chuva não promoveu decaimento do microrrelevo do solo.

Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais

No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).

Consistência hidrológica de modelos digitais de elevação (MDE) para definição da rede de drenagem na sub-bacia do horto florestal Terra Dura, Eldorado do Sul, RS

O desenvolvimento da erosão hídrica ocorre em resposta ao modo como a água se move através e sobre uma determinada paisagem. O modelo digital de elevação (MDE) deve, portanto, ser o mais preciso possível, uma vez que constitui a base para a análise do relevo. Este trabalho teve como objetivo definir um modelo digital de elevação hidrologicamente consistente (MDEHC) e o método de direção de fluxo mais adequado para a definição da rede de drenagem na sub-bacia do horto florestal Terra Dura, município de Eldorado do Sul, RS. Foram testados os modelos gerados com os interpoladores Topogrid e redes triangulares irregulares (Triangulated Irregular Network -TIN) linear (TIN L) e TIN natural neighbor (TIN NN). A qualidade em relação às análises hidrológicas foi avaliada por meio da comparação das curvas de nível geradas pelos modelos testados com as curvas originais da sub-bacia (escala 1:10.000); da avaliação da quantidade de áreas planas; e da comparação da drenagem gerada pelos modelos a partir dos métodos de direção de fluxo Deterministic (D8) e Deterministic infinity (D∞ ou D infinito) com a drenagem original. Entre os modelos avaliados, o Topogrid apresentou maior consistência hidrológica, verificada na melhor continuidade das curvas de nível (menos arestas) e maior detalhamento da área de drenagem e divisores, acarretando menor quantidade de áreas planas e caminhos de fluxo mais detalhados, independentemente do método de direção de fluxo utilizado. Em relação à rede de drenagem, o método distribuído D∞ obteve melhor desempenho na descrição dos caminhos de fluxo, comparado ao método de direção única D8. O MDEHC Topogrid associado ao método D∞ proporcionou a identificação mais precisa dos caminhos preferenciais do fluxo que formam a rede de drenagem.

Comparison between artificial neural networks and maximum likelihood classification in digital soil mapping

Soil surveys are the main source of spatial information on soils and have a range of different applications, mainly in agriculture. The continuity of this activity has however been severely compromised, mainly due to a lack of governmental funding. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of two different classifiers (artificial neural networks and a maximum likelihood algorithm) in the prediction of soil classes in the northwest of the state of Rio de Janeiro. Terrain attributes such as elevation, slope, aspect, plan curvature and compound topographic index (CTI) and indices of clay minerals, iron oxide and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Landsat 7 ETM+ sensor imagery, were used as discriminating variables. The two classifiers were trained and validated for each soil class using 300 and 150 samples respectively, representing the characteristics of these classes in terms of the discriminating variables. According to the statistical tests, the accuracy of the classifier based on artificial neural networks (ANNs) was greater than of the classic Maximum Likelihood Classifier (MLC). Comparing the results with 126 points of reference showed that the resulting ANN map (73.81 %) was superior to the MLC map (57.94 %). The main errors when using the two classifiers were caused by: a) the geological heterogeneity of the area coupled with problems related to the geological map; b) the depth of lithic contact and/or rock exposure, and c) problems with the environmental correlation model used due to the polygenetic nature of the soils. This study confirms that the use of terrain attributes together with remote sensing data by an ANN approach can be a tool to facilitate soil mapping in Brazil, primarily due to the availability of low-cost remote sensing data and the ease by which terrain attributes can be obtained.

Comparação do uso de modelos digitais de elevação em mapeamento digital de solos em Dois Irmãos, RS, Brasil

Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos preditores foram treinados por árvore de decisão (Simple Cart) com dados amostrados em 4.280 pontos aleatórios contendo informações dos solos extraídos de um mapa convencional de solos na escala 1:20.000 e 12 atributos do terreno derivados de seis MDEs com tamanhos de pixel de 30 e 90 m. A validação dos modelos preditores de UM foi realizada com a totalidade dos dados da área. Os atributos do terreno que melhor explicaram a ocorrência das UM foram elevação, declividade, comprimento de fluxo e orientação das vertentes. Os MDEs com tamanho de pixel de 30 m geraram correlações solo-paisagem menos acuradas. Os modelos preditores mais acurados e com maior número de UM estimadas foram os gerados a partir dos MDEs com resolução espacial de 90 m (SRTM v4.1 e CN90), sendo esses os MDEs mais indicados para o MDS, quando predominarem relevos plano e suave ondulado.

Artificial neural networks applied for soil class prediction in mountainous landscape of the Serra do Mar¹

Soil information is needed for managing the agricultural environment. The aim of this study was to apply artificial neural networks (ANNs) for the prediction of soil classes using orbital remote sensing products, terrain attributes derived from a digital elevation model and local geology information as data sources. This approach to digital soil mapping was evaluated in an area with a high degree of lithologic diversity in the Serra do Mar. The neural network simulator used in this study was JavaNNS and the backpropagation learning algorithm. For soil class prediction, different combinations of the selected discriminant variables were tested: elevation, declivity, aspect, curvature, curvature plan, curvature profile, topographic index, solar radiation, LS topographic factor, local geology information, and clay mineral indices, iron oxides and the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from an image of a Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) sensor. With the tested sets, best results were obtained when all discriminant variables were associated with geological information (overall accuracy 93.2 - 95.6 %, Kappa index 0.924 - 0.951, for set 13). Excluding the variable profile curvature (set 12), overall accuracy ranged from 93.9 to 95.4 % and the Kappa index from 0.932 to 0.948. The maps based on the neural network classifier were consistent and similar to conventional soil maps drawn for the study area, although with more spatial details. The results show the potential of ANNs for soil class prediction in mountainous areas with lithological diversity.

Comparing the artificial neural network with parcial least squares for prediction of soil organic carbon and pH at different moisture content levels using visible and near-infrared spectroscopy

Visible and near infrared (vis-NIR) spectroscopy is widely used to detect soil properties. The objective of this study is to evaluate the combined effect of moisture content (MC) and the modeling algorithm on prediction of soil organic carbon (SOC) and pH. Partial least squares (PLS) and the Artificial neural network (ANN) for modeling of SOC and pH at different MC levels were compared in terms of efficiency in prediction of regression. A total of 270 soil samples were used. Before spectral measurement, dry soil samples were weighed to determine the amount of water to be added by weight to achieve the specified gravimetric MC levels of 5, 10, 15, 20, and 25 %. A fiber-optic vis-NIR spectrophotometer (350-2500 nm) was used to measure spectra of soil samples in the diffuse reflectance mode. Spectra preprocessing and PLS regression were carried using Unscrambler® software. Statistica® software was used for ANN modeling. The best prediction result for SOC was obtained using the ANN (RMSEP = 0.82 % and RPD = 4.23) for soil samples with 25 % MC. The best prediction results for pH were obtained with PLS for dry soil samples (RMSEP = 0.65 % and RPD = 1.68) and soil samples with 10 % MC (RMSEP = 0.61 % and RPD = 1.71). Whereas the ANN showed better performance for SOC prediction at all MC levels, PLS showed better predictive accuracy of pH at all MC levels except for 25 % MC. Therefore, based on the data set used in the current study, the ANN is recommended for the analyses of SOC at all MC levels, whereas PLS is recommended for the analysis of pH at MC levels below 20 %.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: SISTEMAS ESPECIALISTAS NO GERENCIAMENTO DA INFORMAÇÃO

O principal objetivo deste artigo é propor um modelo para sistemas de gerenciamento da informação baseado em técnicas de inteligência artificial. O modelo propõe uma arquitetura de sistema especialista para gerenciamento da informação, sugerindo a utilização de um analisador semântico embutido na interface do usuário final. A abordagem enfatiza a dificuldade em se obter informações com precisão e qualidade, para apoiar tomadores de decisões, e a necessidade de prover os usuários finais com mecanismos, poderosos, capazes de analisar, selecionar e direcionar-lhes informações, de acordo com as necessidades e urgências de cada um

Comportamento de fungos e de sementes de feijoeiro durante o teste de envelhecimento artificial

O teste de envelhecimento artificial, recomendado para avaliar o vigor de lotes de sementes, apresenta variabilidade em seus resultados; a ação dos fungos é considerada uma das causas dessa variabilidade. Este trabalho objetivou verificar os efeitos de diferentes períodos de envelhecimento artificial, no comportamento fisiológico de sementes do feijoeiro e dos fungos Aspergillus spp., Penicillium spp., Fusarium oxysporum e Colletotrichum lindemuthianum, inoculados artificialmente. Foram conduzidos testes de sanidade, germinação, tetrazólio, emergência, condutividade elétrica e lixiviação de potássio. As respostas obtidas, dependentes da duração do período de envelhecimento, indicaram efeitos da espécie fúngica presente. Concluiu-se que o teste de envelhecimento artificial associa a expressão de causas fisiológicas e sanitárias, o que prejudica a interpretação dos dados obtidos; a presença de fungos, principalmente de Aspergillus spp., pode ser considerada como capaz de interferir de modo negativo no desempenho das sementes envelhecidas artificialmente.

Rearing the southern green stink bug using an artificial dry diet and an artificial plant

Laboratory and greenhouse studies were conducted with an artificial dry diet to rear nymphs, and with an artificial plant as substrate for egg laying by the southern green stink bug, Nezara viridula (L.). The artificial diet was composed of: soybean protein (15 g); potato starch (7.5 g); dextrose (7.5 g); sucrose (2.5 g); cellulose (12.5 g); vitamin mixture (niacinamide 1 g, calcium pantothenate 1 g, thiamine 0.25 g, riboflavin 0.5 g, pyridoxine 0.25 g, folic acid 0.25 g, biotin 0.02 mL, vitamin B12 1 g - added to 1,000 mL of distilled water) (5.0 mL); soybean oil (20 mL); wheat germ (17.9 g); and water (30 mL). Nymphs showed normal feeding behavior when fed on the artificial diet. Nymphal development time was longer than or similar to that of nymphs fed on soybean pods. Total nymphal mortality was low (ca. 30%), both for nymphs reared on the artificial diet, and for nymphs fed on soybean pods. At adult emergence, fresh body weights were significantly (P<0.01) less on the artificial diet than on soybean pods. Despite the lower adult survivorship and fecundity on artificial plants than on soybean plants, it was demonstrated for the first time that a model simulating a natural plant, can be used as a substrate for egg mass laying, in conjunction with the artificial diet.

Produção de híbridos de amendoim forrageiro por meio de hibridação artificial

O objetivo deste trabalho foi a obtenção de híbridos de amendoim forrageiro por meio da hibridação artificial. O experimento foi realizado na Embrapa-Centro Nacional de Pesquisa de Recursos Genéticos e Biotecnologia, durante a época de florescimento dos acessos de Arachis pintoi Krap. & W. C. Gregory e de A. repens Handro. Cerca de 700 polinizações produziram 27 segmentos de frutos, com taxas de fecundação que variaram entre 1,1 e 12,9%, considerando-se todas as combinações híbridas. Os híbridos intra-específicos de A. pintoi produziram sementes F2, e os interespecíficos não produziram semente. A técnica de hibridação utilizada nas espécies forrageiras necessitou de ajustes, devido a diferenças observadas em relação ao amendoim cultivado, entre elas o hábito de crescimento.

Eficácia do tratamento Ovsynch associado à inseminação artificial prefixada em rebanhos Bos taurus e Bos indicus

O presente trabalho objetivou avaliar a eficácia do tratamento Ovsynch associado à inseminação artificial em tempo prefixado em vacas Bos taurus e Bos indicus. Foram utilizados rebanhos das raças Holandesa, Caracu, Nelore e Mantiqueira. Também foi incluído um rebanho de vacas Gir, com problemas de fertilidade. Cada rebanho foi dividido em três grupos. O grupo 1 recebeu o tratamento Ovsynch e foi inseminado em tempo prefixado. O grupo 2 foi inseminado no cio induzido com cloprostenol. O grupo 3 foi inseminado no cio natural. As taxas de concepção e de prenhez foram determinadas por ultra-sonografia. Não existiu interação significativa das variáveis reprodutivas analisadas para rebanho, idade, período pós-parto, número de parição e presença do bezerro. A taxa de concepção não diferiu (P>0,05) entre os grupos, ao passo que a taxa de prenhez foi superior (P<0,05) nos grupos 1 e 2 em comparação ao grupo 3. No rebanho Gir, o tratamento Ovsynch não alterou a taxa de concepção nem a de prenhez. Independentemente da raça, os tratamentos Ovsynch e cloprostenol não afetam a taxa de concepção, mas melhoram a taxa de prenhez. O tratamento Ovsynch não aumenta a fertilidade de vacas com problemas reprodutivos inespecíficos.