191 resultados para artificial activation


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Several factors influence the selection of oviposition substrates by insects. The aim of the present work was to find answers to the following questions related to the oviposition behavior of Anastrepha obliqua. Can carbohydrates (glucose or sucrose) present in the adult diet have influence on the female preference for an oviposition substrate with similar composition? Can the previous experience with a host containing one of mentioned carbohydrates interfere in further selection of oviposition substrates? The results showed that the kind of carbohydrate present in the adult diet did not affect the female preference for an artificial oviposition substrate, neither when it was presented by itself nor in combination with brewer's yeast. The effect of experience in the oviposition behavior was observed when there was a previous contact with artificial oviposition substrates containing yeast and sucrose. The data are discussed in terms of the behavioral plasticity presented by this species in relation to feeding and oviposition behaviors.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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 %.

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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

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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.

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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.

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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.

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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.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar o desenvolvimento de Cryptoblabes gnidiella em dietas artificiais e conhecer as exigências térmicas da espécie. A biologia do inseto foi estudada em laboratório (26±1ºC, umidade relativa de 70±10% e fotófase de 14 horas), em três dietas artificiais à base de feijão carioca (D1), feijão branco e "pellet" de alfafa (D2) e feijão branco (D3). As exigências térmicas das fases de desenvolvimento foram determinadas em laboratório, tendo-se criado o inseto na D2, nas temperaturas de 18ºC, 22ºC, 26ºC e 30ºC, umidade relativa de 70±10% e fotófase de 14 horas. Com base na tabela de vida de fertilidade, a D2 foi a mais adequada para criação de C. gnidiella em laboratório e proporcionou uma viabilidade total de 53,30%. A temperatura base e a constante térmica para o ciclo total (ovo-adulto) foram 12,26ºC e 569,91 graus-dia, respectivamente. Com base nas exigências térmicas, estimou-se que o inseto completa 3,25 gerações anuais em Caxias do Sul, RS e 9,19 em Petrolina, PE.

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O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma dieta artificial para criação de Agrotis ipsilon em laboratório com base em parâmetros biológicos e na tabela de vida de fertilidade. A dieta artificial utilizada continha feijão, caseína, proteína de soja, levedura e germe de trigo como fontes protéicas. Os parâmetros biológicos duração e viabilidade das fases larval e pupal, peso de pupas, de ambos os sexos, com 24 horas de idade, razão sexual, longevidade dos adultos, período de pré-oviposição e número de ovos produzidos por fêmea e a tabela de vida de fertilidade foram avaliados. Foram observados seis ínstares larvais com duração de 25,4 dias e viabilidade de 93%. A duração da fase pupal foi de 12,4 dias e viabilidade de 96%. A viabilidade de ciclo total foi 72%. O peso de pupas foi 387 mg (machos) e 484 mg (fêmeas). A razão sexual foi 0,46. O período de pré-oviposição foi de um dia, com 1.806 ovos por fêmea. Na tabela de vida verificou-se que a taxa líquida de reprodução e a razão finita de aumento foram 616,9 e 1,14, respectivamente. A dieta artificial é adequada à manutenção da criação de A. ipsilon, em laboratório.

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O objetivo deste trabalho foi estudar a biologia de Hypercompe indecisa e construir a tabela de vida de fertilidade em dieta artificial, para criação em laboratório. Foram determinados: duração e sobrevivência das fases de ovo, larva e pupa; número de estádios larvais; razão sexual; peso de pupas; longevidade; fecundidade; e períodos de pré-oviposição e oviposição. Os períodos embrionário, larval e pupal foram de 6, 25,4 e 64,3 dias, com sobrevivência de 92,7, 92 e 71,9%, respectivamente. Foram observados seis estádios larvais com durações variáveis. O peso de pupas foi: 1,04 g para fêmeas e 0,726 g para machos. O ciclo biológico foi de 95,6 dias com sobrevivência total de 61,3%. As fêmeas colocaram, em média, 1.531 ovos durante 8,3 dias, e com um período de pré-oviposição de dois dias. A longevidade média de machos e fêmeas foi de 21,9 e 21,8 dias, respectivamente, e a razão sexual de machos para fêmeas foi 0,54. A espécie H. indecisa aumentou 283 vezes a cada geração, e a duração média de uma geração é de 98 dias, e a razão finita de aumento é de 1,0593. A dieta artificial utilizada foi adequada para a criação de H. indecisa, em laboratório.