Identificação de QTL associados à simbiose entre Bradyrhizobium japonicum, B. elkanii e soja

O objetivo deste trabalho foi identificar QTL (locos de caráter quantitativo), utilizando marcadores do tipo microssatélites (SSR), relacionados à fixação biológica de nitrogênio (FBN), em uma população F2:7 de cultivares de soja (Glycine max) com diferentes capacidades de FBN, Bossier (alta) e Embrapa 20 (média). Foram mapeados 16 marcadores, distribuídos em seis grupos de ligação, cobrindo uma região de 5% do genoma (151,6 cM). A análise de regressão identificou 12 associações significativas em quatro grupos de ligação (B1, C2, D1b e H): três para a massa da parte aérea seca, quatro para número de nódulos, duas para a massa de nódulos e três para a massa média de nódulos. Todos os QTL detectados foram de efeitos menores. Contudo, sete marcadores foram confirmados nas duas populações, indicativo de uso potencial em programas de melhoramento visando à FBN.

Mapeamento da condutividade elétrica e relação com a argila de Latossolo sob plantio direto

O objetivo deste trabalho foi mapear e avaliar a variabilidade espacial da condutividade elétrica do solo (CE), obtida por meio de sensor de contato de campo, num Latossolo Vermelho distroférrico, sob plantio direto de grãos, e relacionar a CE com os teores de argila medidos pelo método do densímetro, em amostras georreferenciadas de solo. As amostras foram coletadas numa área de 13 ha, por meio de uma grade de 40x40 m e de grades de 20x20 m, 10x10 m e 5x5 m. A continuidade espacial da CE e do teor de argila foi modelada com o uso de semivariogramas. A CE variou de 1,9 a 13,7 mS m-1, com valor médio de 5,2 mS m-1 e coeficiente de variação de 48%. O mapa interpolado mostrou tendência de aumento da CE com o aumento dos teores de argila. Os coeficientes de determinação foram de 0,78 e 0,77 entre CE e teor de argila, camadas 0-5 e 5-10 cm, respectivamente. O mapa da CE reflete suficientemente a variação espacial dos teores de argila para uso na delimitação de zonas de manejo.

Modelagem de incertezas na análise espaço-temporal dos níveis freáticos em uma bacia hidrográfica

O objetivo deste trabalho foi avaliar a oscilação dos níveis freáticos em uma bacia hidrográfica, no período seco, e modelar a variabilidade espaço-temporal desses níveis por meio de técnicas geoestatísticas multivariadas. A área de estudo foi o alto da Bacia do Rio Jardim, Distrito Federal. O regime hídrico dessa região é marcado pela sazonalidade, com períodos chuvosos (outubro a abril) e secos (maio a setembro) distintos, que determinam o comportamento dos níveis freáticos. Quanto aos fenômenos com indexação espaço-temporal, a geoestatística propõe soluções pelo modelo linear de co-regionalização, permitindo a quantificação e mapeamento das reservas hídricas subterrâneas. Quantificaram-se o volume perdido de água e o risco associado às estimativas pelas medidas de incerteza, criando-se cenários críticos do volume do aqüífero explorado na seca. Na seca, observou-se decréscimo de água nesse aqüífero. O mapa do quantil 10% indicou áreas favoráveis ao uso da água, em que os níveis freáticos oscilaram menos. O mapa do quantil 90% indicou áreas com grandes oscilações dos níveis freáticos que contribuem mais para drenagem e recarga do aqüífero.

Mapeamento semidetalhado do uso da terra do Bioma Cerrado

O objetivo deste trabalho foi mapear o uso da terra do Bioma Cerrado na escala de 1:250.000. As seguintes classes de uso da terra foram consideradas: culturas agrícolas, pastagens cultivadas, reflorestamentos, áreas urbanas e áreas de mineração. A metodologia envolveu a segmentação de imagens do satélite Landsat, a classificação visual dos segmentos e a análise da exatidão global do mapa final. Aproximadamente 39,5% do Cerrado apresentaram algum tipo de uso de terra. Pastagens cultivadas e culturas agrícolas foram as classes predominantes, com 26,5 e 10,5%, respectivamente.

Comparação dos algoritmos delineação rápida em cadeia e seriação, para a construção de mapas genéticos

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência, na construção de mapas genéticos, dos algoritmos seriação e delineação rápida em cadeia, além dos critérios para avaliação de ordens: produto mínimo das frações de recombinação adjacentes, soma mínima das frações de recombinação adjacentes e soma máxima dos LOD Scores adjacentes, quando usados com o algoritmo de verificação de erros " ripple" . Foi simulado um mapa com 24 marcadores, posicionados aleatoriamente a distâncias variadas, com média 10 cM. Por meio do método Monte Carlo, foram obtidas 1.000 populações de retrocruzamento e 1.000 populações F2, com 200 indivíduos cada, e diferentes combinações de marcadores dominantes e co-dominantes (100% co-dominantes, 100% dominantes e mistura com 50% co-dominantes e 50% dominantes). Foi, também, simulada a perda de 25, 50 e 75% dos dados. Observou-se que os dois algoritmos avaliados tiveram desempenho semelhante e foram sensíveis à presença de dados perdidos e à presença de marcadores dominantes; esta última dificultou a obtenção de estimativas com boa acurácia, tanto da ordem quanto da distância. Além disso, observou-se que o algoritmo " ripple" geralmente aumenta o número de ordens corretas e pode ser combinado com os critérios soma mínima das frações de recombinação adjacentes e produto mínimo das frações de recombinação adjacentes.

Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.

Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.

O uso da variância como metodologia alternativa para integração de mapas genéticos

O objetivo deste trabalho foi desenvolver um processo de integração de mapas genéticos, com o uso do inverso da variância, e testar sua eficiência. Foram utilizadas populações simuladas F2 codominante e de retrocruzamento, com tamanhos populacionais de 100, 150, 200 e 400 indivíduos, tendo-se considerado uma espécie diploide fictícia com 2n = 2x = 2 cromossomos, com o comprimento total do genoma por grupo de ligação estipulado em 100 cM, 21 marcas por grupo de ligação e marcadores equidistantes em 5 cM. Os genomas foram comparados quanto ao tamanho do grupo de ligação, variância das distâncias entre marcas adjacentes, correlação de Spearman e quanto ao estresse relativo à adequação das distâncias estimadas. Cada genoma simulado foi fragmentado em quatro novos mapas: três com oito marcadores e um com nove marcadores, cada qual com quatro marcadores âncoras. Os mapas foram alinhados, ordenados, integrados e, em seguida, comparados ao mapa de origem. O processo de integração de mapas proposto mostrou-se eficiente. Os mapas gerados tiveram pequena tensão interna em comparação aos mapas dos quais se originaram. A integração de mapas depende do tipo de população utilizada, tamanho da população, tipo de marcador, da frequência de recombinação e da fase de ligação.

Regiões genômicas associadas a características de desempenho e carcaça no cromossomo 5 de linhagens Brasileiras de galinha

O objetivo deste trabalho foi caracterizar genotipicamente, e construir o mapa de ligação e mapear locos associados a características quantitativas (QTL) de desempenho e carcaça no cromossomo 5 de linhagens brasileiras galinhas. Utilizou-se uma população F2 CTCT, resultante do acasalamento entre machos da linhagem de postura CC e fêmeas da linhagem de corte TT. Um total de 356 animais foi genotipado com 11 marcadores microssatélites. A caracterização genotípica foi realizada pela estimação dos seguintes parâmetros genotípicos: conteúdo de informação polimórfica (0,45-0,69), heterozigosidades observada (0,48-1,00) e esperada (0,48-0,74), e número de alelos por loco (3-5). Empregou-se o mapeamento por intervalo combinado à modelagem fenotípica por modelo misto, no mapeamento de QTL. O comprimento do mapa de ligação foi de 174,7 cM. Não foram constatadas inversões entre o mapa obtido, o mapa consenso e o genoma. Foram mapeados nove QTL, dos quais sete foram sugestivos ("log of odds", LOD<1,5) e dois significativos ao nível cromossômico (LOD>3,0). Seis destes QTL são inéditos: conversão alimentar e eficiência alimentar dos 35 aos 41 dias de idade (significativo), pesos de cabeça e fígado, e triglicerídeos e triglicerídeos+colesterol. A população CTCT apresenta variabilidade genotípica, o mapa de ligação é similar ao mapa consenso e ao genoma, e novos QTL foram mapeados.

Geotecnologias aplicadas à avaliação de parâmetros biofísicos do Pantanal

O objetivo deste trabalho foi avaliar parâmetros biofísicos de superfície do Bioma Pantanal com a aplicação de geotecnologias. Foram utilizados o algoritmo Sebal ("surface energy balance algorithm for land"), imagens do sensor Modis ("moderate‑resolution imaging spectroradiometer") e o mapa de classes de uso e cobertura da terra. Os resultados obtidos para NDVI, temperatura da superfície, albedo, fluxo de calor sensível diário, saldo de radiação diário e evapotranspiração real diária foram consistentes com dados de literatura para os diferentes usos e cobertura da terra, e corroboram a eficiência da capacidade analítica e sinóptica das estimativas do Sebal. Tais resultados mostram o potencial de geotecnologias na implementação de modelos ou algoritmos voltados para a compreensão da dinâmica de processos biofísicos de interação solo‑planta‑atmosfera do Pantanal.

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.

Suscetibilidade magnética do solo e estimação da capacidade de suporte à aplicação de vinhaça

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da suscetibilidade magnética do solo para estimar a capacidade de suporte de áreas à aplicação de vinhaça. Foram coletadas 241 amostras de solo, de uma área de 380 ha, nas quais foram determinados os atributos químicos, os teores de argila e a suscetibilidade magnética do solo. Foram calculadas as doses de vinhaça recomendadas para cada amostra. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva, e foram desenvolvidos modelos de regressão entre a suscetibilidade magnética e os outros atributos avaliados. A análise da dependência espacial dos dados foi feita com uso da geoestatística. Foram construídos mapas de krigagem e variogramas cruzados, para averiguar a correlação espacial entre a suscetibilidade magnética e os atributos estudados. Com base no mapa de recomendação de vinhaça, nas classes de solo e nos mapas de krigagem, foram calculadas as doses médias de vinhaça e as capacidades de suporte médias, ponderadas pela área. A suscetibilidade magnética apresenta correlação espacial linear significativa com as doses de vinhaça recomendadas e com a capacidade de suporte do solo à aplicação desse efluente, e pode ser utilizada como componente da função de pedotransferência, na quantificação indireta da capacidade de suporte.

Modelagem e quantificação da incerteza espacial do potássio disponível no solo por simulações estocásticas

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da simulação sequencial indicatriz (SSI) na modelagem da incerteza das predições do K disponível em área de cana-de-açúcar, e comparar as simulações com o método já consagrado de krigagem ordinária (KO). Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em área de 200 ha, no Município de Tabapuã, em São Paulo. As simulações reproduziram a variabilidade dos dados amostrais de K disponível, enquanto a KO superestimou os baixos teores de K e subestimou os altos. O mapa de desvio-padrão obtido a partir da KO mostrou menor variação ao longo da área de estudo, quando comparado aos mapas obtidos a partir das simulações. A SSI obteve acurácia 22% superior à obtida pela SSG, na modelagem da função de distribuição condicional do K. As simulações apresentam maior eficiência que a KO para modelar incerteza na distribuição espacial do K. A SSI apresenta melhor desempenho que a SSG na estimativa dos teores de K disponível, em área de cana-de-açúcar.

Mapeamento digital de solos com base na extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes

O objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos - obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 - como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo levantamento convencional foi avaliada por matrizes de erro. Como a importância dos erros de mapeamento é variável, criou-se uma matriz ponderada, para atribuir diferentes importâncias aos erros específicos de mapeamento entre as distintas unidades de mapeamento. A acurácia do mapa de Cerro Grande do Sul foi avaliada pela verdade de campo. A extrapolação dos mapas gera resultados satisfatórios, com acurácia maior do que 75%. O uso de modelos com duas AD separadas por paisagens homogêneas gera mapas extrapolados com maior acurácia, avaliada pela verdade de campo.