147 resultados para Mapa de Telefonema Interurbano


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Fertilizantes e corretivos, ao serem aplicados nos solos, fornecem micronutrientes como impurezas residuais da sua fabricação, os quais podem ser importantes fontes para as culturas. Em decorrência disso, o objetivo deste trabalho foi quantificar os teores dos micronutrientes Zn, Cu, Fe, Mn e Ni em fertilizantes e corretivos comercializados no Nordeste brasileiro, visando avaliar o potencial desses insumos no fornecimento indireto de micronutrientes às culturas agrícolas. Os insumos analisados neste estudo (24 amostras de fertilizantes e 26 de corretivos) foram coletados nos Estados da Bahia e Pernambuco pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) e digeridos pelo método 3051A (USEPA, 1998). As determinações dos micronutrientes foram feitas por espectrofotometria de absorção atômica. Amostras de fertilizante SRM 695 (National Institute of Standards and Technology - NIST) e spikes foram adicionadas para controle de qualidade das análises. Os fertilizantes fosfatados, em geral, apresentaram maiores teores de micronutrientes do que os demais produtos testados. Os fertilizantes e corretivos avaliados representam uma fonte de micronutrientes ao solo que não pode ser desprezada. No entanto, a real disponibilidade desses elementos aportados ao solo necessita ser avaliada em estudos com plantas, pois fatores como solubilidade dos insumos, absorção pelas culturas, reações com o solo e perdas por precipitação e lixiviação devem ser considerados.

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Em determinadas condições de relevo, do clima e de uso, com certa frequência pode acontecer acúmulo de sais nos solos, dando lugar à formação dos solos salinos e sódicos - também denominados de solos afetados por sais. A fim de orientar as práticas de manejo e uso das terras da região do Baixo Acaraú, CE, objetivou-se com o presente trabalho gerar um mapa de risco de salinização. Para obtenção das classes de vulnerabilidade, foram avaliados os temas pedologia, geologia, geomorfologia e uso e cobertura das terras e informações de declividade e altimetria, tratados em ambiente SIG com o método multicritério aditivo. Foram definidas quatro classes de risco de salinização: baixo, moderado, alto e altíssimo ou solos naturalmente salinos/sódicos. Foi constatado que 35,47 % da área corresponde à classe de baixo risco de salinização; 26,22 %, à de risco moderado; 8,23 %, à de risco alto; e 19,65 %, à de risco altíssimo.

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Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.

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O fósforo destaca-se como um dos nutrientes limitantes ao desenvolvimento da cultura da cana-de-açúcar em solos brasileiros. Esse elemento apresenta grande variabilidade espacial, coordenada pelos atributos que regem as reações de adsorção e dessorção. Estimativas espaciais são conduzidas por meio de interpolações geoestatísticas para a caracterização dessa variabilidade. No entanto, tais estimativas apresentam incertezas inerentes ao procedimento que estão associadas à estrutura de variabilidade do atributo em estudo e à configuração amostral da área. Dessa forma, avaliar a incerteza das predições associada à distribuição espacial do fósforo disponível (Plábil) é importante para otimizar o uso dos fertilizantes fosfatados. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da krigagem ordinária (KO) na modelagem da incerteza das predições do fósforo disponível. Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em uma área experimental de 200 hectares de cana-de-açúcar no município de Tabapuã, São Paulo. Foram geradas 200 realizações por meio do algoritmo da SSG. As realizações da SSG reproduziram as estatísticas e a distribuição dos dados amostrais. A estatística G (0,81) indicou boa proximidade entre as frações dos valores simulados e as dos observados. As realizações da SSG preservaram a variabilidade espacial do Plábil, sem o efeito de suavização obtido pelo mapa da KO. A acurácia na reprodução do variograma dos dados amostrais, obtida pelas realizações da SSG foi, em média, 240 vezes maior que obtida por meio da KO. O mapa de incertezas, obtido por meio da KO, apresentou menor variação na área de estudo do que por SSG. Dessa forma, a avaliação das incertezas, pela SSG, evidenciou-se mais informativa, podendo ser utilizada para definir e delimitar, de forma mais precisa, as áreas de manejo específico.

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A amostragem é uma das etapas mais importantes dos levantamentos de solos. No entanto, os esquemas de amostragem utilizados nos levantamentos convencionais têm se evidenciado inadequados para o mapeamento digital de solos, pois podem comprometer os resultados e, além disso, não possibilitam a realização de análises estatísticas. Este estudo teve por objetivo avaliar o método de amostragem do hipercubo latino condicionado (cLHS, sigla em inglês), na presença de covariáveis ambientais (elevação, declividade, curvatura e mapa de uso e cobertura do solo), em comparação com a amostragem aleatória, na alocação de 100 pontos amostrais, buscando maior representatividade das características ambientais da bacia do rio Guapi-Macacu. O desempenho dos métodos foi avaliado pela análise qualitativa dos histogramas de frequência e das análises estatísticas pelos testes F, T de Student e Kolmogorov-Smirnov (K-S), para cada covariável. Os resultados apresentaram que os pontos selecionados pelo método cLHS possuíam distribuição geográfica mais adequada do que aqueles obtidos pela amostragem aleatória. Além disso, o método cLHS preservou mais a distribuição de frequência das covariáveis contínuas do que a amostragem aleatória; para covariável categórica uso e cobertura do solo os métodos foram equivalentes. Os testes estatísticos confirmaram o melhor desempenho do método cLHS, cujas amostras não diferiram estatisticamente da bacia. Entretanto, a amostragem aleatória apresentou diferença estatística para com a bacia, para todas as covariáveis contínuas para pelo menos um dos testes utilizados. Assim, o método cLHS pode ser considerado como um método satisfatório para seleção de locais de amostragem em áreas heterogêneas similares as deste estudo, visando a utilização no mapeamento digital de solos.

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The lack of a standard method to regulate heavy metal determination in Brazilian fertilizers and the subsequent use of several digestion methods have produced variations in the results, hampering interpretation. Thus, the aim of this study was to compare the effectiveness of three digestion methods for determination of metals such as Cd, Ni, Pb, and Cr in fertilizers. Samples of 45 fertilizers marketed in northeastern Brazil were used. A fertilizer sample with heavy metal contents certified by the US National Institute of Standards and Technology (NIST) was used as control. The following fertilizers were tested: rock phosphate; organo-mineral fertilizer with rock phosphate; single superphosphate; triple superphosphate; mixed N-P-K fertilizer; and fertilizer with micronutrients. The substances were digested according to the method recommended by the Ministry for Agriculture, Livestock and Supply of Brazil (MAPA) and by the two methods 3051A and 3052 of the United States Environmental Protection Agency (USEPA). By the USEPA method 3052, higher portions of the less soluble metals such as Ni and Pb were recovered, indicating that the conventional digestion methods for fertilizers underestimate the total amount of these elements. The results of the USEPA method 3051A were very similar to those of the method currently used in Brazil (Brasil, 2006). The latter is preferable, in view of the lower cost requirement for acids, a shorter digestion period and greater reproducibility.

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Existe a necessidade de avaliar a importância do relevo associado aos parâmetros espectrais de solos como base no mapeamento. O objetivo deste trabalho foi determinar um método de detecção de limites de solos por meio da interação de dados espectrais e formas de relevo. Foram percorridas 14 topossequências representativas de uma área de 13.000 ha próxima dos municípios de São Carlos e Araraquara, SP. As amostras foram caracterizadas pelos métodos convencionais de análise química e granulométrica. Posteriormente, foram obtidos dados espectrais de 400 a 2.500 nm. As informações do relevo foram obtidas pelo emprego de técnicas de geoprocessamento. Geraram-se o modelo digital de elevação do terreno e os mapas de declividade, de curvatura, de índice topográfico composto e de Potencial de Densidade de Drenagem. Ainda, procedeu-se à validação dos métodos pontual e espacial. Na primeira validação, os pontos classificados nas topossequências foram tomados como verdadeiros e contrastados com as informações contidas no mapa de solo pré-existente, com os dados de relevo e com os dados espectrais agrupados. Na validação em nível espacial, procuraram-se avaliar em que locais os diferentes métodos indicavam mudanças nos limites dos solos e comparar com as observações reais. Verificou-se que a análise de agrupamento com cluster evidenciou-se eficiente na discriminação das unidades de solos em topossequência, quando utilizados parâmetros espectrais do solo. Já o conjunto de parâmetros de relevo isoladamente não foi o mais adequado.

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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.

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Os modelos preditores usados no mapeamento digital de solos (MDS) precisam ser treinados com dados que captem ao máximo a variação dos atributos do terreno e dos solos, a fim de gerar correlações adequadas entre as variáveis ambientais e a ocorrência dos solos. Para avaliar a acurácia desses modelos, tem sido constatado o uso de diferentes métodos de avaliação da acurácia no MDS. Os objetivos deste estudo foram comparar o uso de três esquemas de amostragem para treinar algoritmo de árvore de classificação (CART) e avaliar a capacidade de predição dos modelos gerados por meio de quatro métodos. Foram utilizados os esquemas de amostragem: aleatório simples; proporcional à área de cada unidade de mapeamento de solos (UM); e estratificado pelo número de UM. Os métodos de avaliação testados foram: aparente, divisão percentual, validação cruzada com 10 subconjuntos e reamostragem com sete conjuntos de dados independentes. As acurácias dos modelos estimadas pelos métodos foram comparadas com as acurácias mensuradas obtidas pela comparação dos mapas gerados, a partir de cada esquema de amostragem, com o mapa convencional de solos na escala 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na quantidade de UMs preditas e na acurácia dos modelos e dos mapas gerados. Os esquemas de amostragem proporcional e estratificada resultaram mapas digitais menos acurados, e a acurácia dos modelos variou conforme o método de avaliação empregado. A amostragem aleatória resultou no mapa digital mais acurado e apresentou valores da acurácia semelhantes para todos os métodos de avaliação testados.

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Para estudar técnicas de amostragem, úteis ao mapeamento digital de solos (MDS), objetivou-se avaliar o efeito da variação da densidade de pontos amostrais com base em dados de áreas já mapeadas por métodos tradicionais na acurácia dos modelos de árvores de decisão (AD) para a geração de mapas de solos por MDS. Em duas bacias hidrográficas no noroeste do Rio Grande do Sul, usou-se, como referência, antigos mapas convencionais de solos na escala 1:50.000. A partir do modelo digital de elevação do terreno e da rede hidrográfica, foram gerados mapas das variáveis preditoras: elevação, declividade, curvatura, comprimento de fluxo, acúmulo de fluxo, índice de umidade topográfica e distância euclideana de rios. A escolha dos locais dos pontos amostrais foi aleatória e testaram-se densidades amostrais que variaram de 0,1 a 4 pontos/ha. O treinamento dos modelos foi realizado no software Weka, gerando-se modelos preditores usando diferentes tamanhos do nó final da AD para obter AD com tamanhos distintos. Quando não se controlou o tamanho das AD, o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas básicos de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. Nas AD com tamanho controlado, o aumento da densidade de amostragem não influenciou a concordância com os mapas de referência e interferiu muito pouco no número de unidades de mapeamento preditas.

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Se analiza la producción iberoamericana en biblioteconomía y documentación existente en el Social Science Citation Index para el periodo 1991-2000. Se analiza la producción por países, instituciones, revistas y autores. También se estudia la citación de autores y revistas. Por último, se realiza un análisis de cocitación de revistas (ACR) y se representa mediante un mapa bidimensional.

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O principal objetivo deste trabalho foi verificar se a suposição de predominância da agricultura familiar na microbacia do Taquara Branca, Sumaré, SP, poderia ser sustentada com base em informações concretas. Foi possível a utilização de amostragem probabilística, pois estava disponível um mapa com os limites das 106 propriedades da microbacia, sendo sorteadas 33 delas para a aplicação de questionários do tipo cross-section. A técnica multivariada empregada foi a análise de agrupamentos, para a qual foi utilizado o procedimento PROC CLUSTER do SAS. Nessa análise só foram considerados os dados referentes aos 22 respondentes que exerciam atividade agrícola. Após a análise unidimensional, algumas perguntas foram selecionadas com base na variabilidade entre as respostas e, a partir destas, construíram-se as variáveis necessárias para se proceder à análise multidimensional. A análise de agrupamento permitiu identificar claramente três grupos naturais entre as 22 propriedades. De acordo com as características dos componentes de cada grupo, foi possível classificá-los em: grupo 1, doze propriedades de agricultura familiar; grupo 2, seis propriedades de agricultura não familiar em pequenas áreas; e grupo 3, quatro propriedades de agricultura não familiar em grandes áreas. Embora não seja predominante (apenas 36%), a agricultura familiar é o grupo mais freqüente na microbacia do Taquara Branca.

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O objetivo deste trabalho foi caracterizar 154 linhagens endogâmicas recombinantes por meio da avaliação de características quantitativas, morfológicas, moleculares e de resistência a doenças e mapear locos de características quantitativas associados a ciclo e produtividade do feijoeiro-comum. Adotando o valor do limite de detecção (LOD) de 4,0 e uma freqüência máxima de recombinação de 0,40, foram mapeados 43 marcadores em nove grupos de ligação cobrindo uma distância de recombinação total de 247,8 cM. A distância entre marcadores adjacentes variou entre 0 e 28 cM, com média de 7,3 cM. Os grupos de ligação variaram em tamanho de 2,3 a 61,2 cM. Os genes de resistência à ferrugem e à antracnose ficaram localizados no mesmo grupo de ligação. Foram mapeados locos associados às oito características quantitativas estudadas, e a explicação da variância fenotípica pelos marcadores variou de 14,03% a 40,14%. Os resultados encontrados lançam bases para o desenvolvimento de mapas específicos saturados e de utilidade em programas de melhoramento do feijoeiro-comum.

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O meio científico carece de métodos que efetivem a utilização da espectroradiometria em mapeamentos de solos. O objetivo deste trabalho foi comparar o uso do sensoriamento remoto espectral com o método convencional, na obtenção de mapas de solos. Utilizando o mapa planialtimétrico como base, trinta pontos de amostragem foram demarcados na área de estudo. As amostras foram coletadas a 0-20, 40-60 e 80-100 cm de profundidade em cada ponto, todos georreferenciados, totalizando noventa amostras nas quais foram feitas as análises químicas, físicas e radiométricas. Os dados radiométricos foram obtidos em laboratório usando o espectrorradiômetro IRIS, na faixa de 400-2.500 nm. Pela análise e interpretação dos dados espectrais juntamente com as curvas de nível, obteve-se um mapa espectral detalhado de solos. Na mesma área foi obtido um mapa de solos detalhado pelo método convencional. Foram identificadas quatro classes de solos em ambos os mapas, com boa correlação, demonstrando que os dados espectrais podem ser utilizados como instrumento no mapeamento de solos. A utilização conjunta dos dados de sensoriamento remoto espectral, curvas de nível e trabalho de campo permite a obtenção do mapa detalhado de solos.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de discriminação de solos, mediante informações espectrais obtidas por sensor remoto em satélite. Os solos apresentaram variações na forma da curva espectral e intensidades de reflectância. Os Nitossolos apresentaram baixa intensidade de reflectância e os Neossolos, bastante alta. Os Latossolos Vermelhos, com diferentes texturas, apresentaram aumento na intensidade de reflectância, na seqüência dos mais argilosos para os mais arenosos. Solos eutróficos apresentaram maiores intensidades de reflectância que os álicos. A análise discriminante indicou um erro geral de 0,028%. As amostras confundidas geralmente ocorreram entre os solos com características semelhantes. A metodologia empregada na coleta de dados espectrais de satélites mostrou-se eficiente, tornando possível discriminar os solos da região estudada e, assim, agilizar a confecção de mapas de solos.