932 resultados para SUPERFICIE FOLIAR


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In questo progetto di tesi ci si addentrerà nel campo della scansione corporea, e più in generale di qualunque oggetto. In questo ambito le soluzioni proposte sono numerose e questo settore ha vissuto negli ultimi anni un’incredibile crescita, favorita anche dalla nascita delle stampanti 3D. Si può ragionevolmente supporre che tale crescita non sia destinata ad esaurirsi nei prossimi anni; ci sono i presupposti per cui questo settore occupi fette sempre più importanti del mercato. In questa tesi ci si è occupati prevalentemente di tecniche di scansione del corpo umano, in quanto una descrizione geometricamente accurata della superficie corporea riveste una notevole importanza sia nelle applicazioni industriali che nello studio della biomeccanica del movimento. Per quanto riguarda le applicazioni industriali si pensi ad esempio all’utilizzo di scanner 3D in accoppiata alle moderne stampanti 3D per la realizzazione di protesi custom o al comparto sartoriale per il confezionamento di abiti su misura. Nell’ambito della biomeccanica essa può risultare utile sia per quanto riguarda gli aspetti cinematici e dinamici nei campi riabilitativo, ergonomico e sportivo, sia per quanto riguarda la stima delle grandezze antropometriche. Attualmente esistono sistemi di scansione corporea low-cost che si stanno sempre più diffondendo e si può pensare ad un futuro neanche tanto lontano nel quale essi siano presenti in maniera diffusa nelle abitazioni. In tale contesto gli obiettivi di questa tesi sono: 1) Documentare quanto prodotto finora a livello scientifico, brevettuale ed industriale, evidenziando meriti e limiti di ciascuna soluzione. 2) Individuare e valutare la realizzabilità di soluzioni innovative low-cost.

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By attacking plants, herbivorous mammals, insects, and belowground pathogens are known to play an important role in maintaining biodiversity in grasslands. Foliar fungal pathogens are ubiquitous in grassland ecosystems, but little is known about their role as drivers of community composition and diversity. Here we excluded foliar fungal pathogens from perennial grassland by using fungicide to determine the effect of natural levels of disease on an otherwise undisturbed plant community. Importantly, we excluded foliar fungal pathogens along with rabbits, insects, and mollusks in a full factorial design, which allowed a comparison of pathogen effects along with those of better studied plant enemies. This revealed that fungal pathogens substantially reduced aboveground plant biomass and promoted plant diversity and that this especially benefited legumes. The scale of pathogen effects on productivity and biodiversity was similar to that of rabbits and insects, but different plant species responded to the exclusion of the three plant enemies. These results suggest that theories of plant coexistence and management of biodiversity in grasslands should consider foliar fungal pathogens as potentially important drivers of community composition.

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Fungicides were rarely used on hybrid corn prior to 2007, however, in the past few years, some farmers have included fungicides in their common crop production, particularly as the value of grain has increased. Fungicides are recommended for foliar disease management to protect yield potential. There also have been reports of increased yields in the absence of disease. A number of fungicides are registered for use on corn. The objectives of this project were to evaluate the yield response of hybrid corn to foliar fungicide application at various timings.

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Use of foliar fungicides and insecticides are an effective strategy for managing foliar diseases on soybean. There are many different fungicides and insecticides available for use currently in Iowa. Iowa State University personnel assessed the success of fungicides and insecticides across Iowa. This study was conducted at six locations: Sutherland (NW), Kanawha (NC), Nashua (NE), Ames (central), Crawfordsville (SE), and Lewis (SW) research farms (Figure 1).

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Fungicide use on hybrid corn has increased considerably in the past four growing seasons primarily due to reports of increased yields, even in the absence of disease and higher corn prices. A number of fungicides are registered for use on corn. The objectives of this project were to 1) assess the effect of timing of application of fungicides on standability, 2) evaluate the yield response of hybrid corn to foliar fungicide application, and 3) to discern differences, if any, between fungicide products.

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Use of foliar fungicides and insecticides are an effective strategy for managing foliar diseases of soybean. There are many different fungicides and insecticides available for use currently in Iowa. Iowa State University personnel assessed the success of fungicides and insecticides across Iowa. This study was conducted at six locations: Sutherland (NW), Kanawha (NC), Nashua (NE), Ames (central), Crawfordsville (SE), and Lewis (SW) research farms (Figure 1).

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Fungicide use on hybrid corn has increased considerably in the past three growing seasons primarily due to reports of increased yields, even in the absence of disease and higher corn prices. A number of fungicides are registered for use on corn. The objectives of this project were to 1) evaluate the yield response of hybrid corn to foliar fungicide application, 2) compare the yield response of various products and timing of application, and 3) to assess the effect of fungicide application on stalk rot development.

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Use of foliar fungicides and insecticides are an effective strategy for managing foliar diseases of soybean. There are many different fungicides and insecticides available for use currently in Iowa. Iowa State University personnel assessed the success of fungicides and insecticides across Iowa. This study was conducted at six locations: Sutherland (NW), Kanawha (NC), Nashua (NE), Ames (central), Crawfordsville (SE), and Lewis (SW) research farms (Figure 1).

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Fungicides were rarely used on hybrid corn prior to 2007, however, in the past few years some farmers have made fungicides a regular input in their crop production, particularly as the value of grain has increased. Fungicides are recommended for foliar disease management to protect yield potential. There have also been reports of increased yields in the absence of disease. A number of fungicides are registered for use on corn. The objectives of this project were to evaluate the yield response of hybrid corn to foliar fungicide application at various timings.

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Use of foliar fungicides and insecticides are an effective strategy for managing foliar diseases of soybean. There are many different fungicides and insecticides available for use currently in Iowa. Iowa State University personnel assessed the success of fungicides and insecticides across Iowa. This study was conducted at six locations: Sutherland (NW), Kanawha (NC), Nashua (NE), Ames (central), Crawfordsville (SE), and Lewis (SW) research farms (Figure 1).

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El objetivo fue generar un mapa bioclimático de la llanura de Mendoza que reflejara las diferencias climáticas expresadas por la actividad de la vegetación (fenología foliar) a escala regional. Se partió de la imagen digital del índice bioclimático de aridez P/ETP, generada en una etapa anterior a partir de una serie temporal de imágenes de índice verde (IVDN), y se recodificó en clases bioclimáticas. Se evaluó en cada clase la influencia antrópica y edáfica sobre las condiciones climáticas de aridez reflejadas por la vegetación. Se graficó la marcha fenológica anual media para cada bioclima a partir de una reconstrucción del IVDN. Las clases de clima húmedo y subhúmedo son de carácter edáfico debido al riego (oasis). Se proponen las clases: subdesértico (8,4%), árido inferior (15,3%), árido superior (24,2 %), semiárido inferior (25%) y semiárido superior (27,1%). Cada bioclima tiene una expresión vegetativa diferente en condiciones naturales. La marcha fenológica anual muestra que a mayor aridez menor es el contraste entre el IVDN mínimo y máximo, y que el momento de máxima cobertura vegetal varía de enero (semiárido) a abril (subdesértico). Esta propuesta permite extender y optimizar el conocimiento climático de las estaciones meteorológicas a través de toda la llanura mediante la expresión fenológica de la vegetación.

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El contenido de materia orgánica (MO) del suelo se relaciona positivamente, en algunos casos, con la superficie específica (SE) del mismo, pero grandes cantidades de MO pueden resultar en una SE menor, cuando se la determina a través de la adsorción de nitrógeno a bajas temperaturas. Tradicionalmente se asocia a la MO una elevada SE, del orden de los 500 a 800 m2 g-1. Estos valores, obtenidos mediante técnicas que emplean solventes polares, por ejemplo, etilenglicol, hicieron suponer que la misma contribuye en gran medida a la SE del suelo. No obstante, hay referencias que señalan una sobrestimación de los resultados obtenidos, atribuida a la utilización de estos solventes. Mediciones que emplean el método con adsorción de N2 a 77 K, cuya interpretación se basa en el modelo de Brunauer, Emmett y Teller (BET), considerado internacionalmente como método patrón, arrojan valores de SE para la MO que son menores que los primeros, en dos órdenes de magnitud. Con el objetivo de aportar conocimiento que contribuyera a una mejor comprensión del papel de la MO en procesos edáficos, se realizaron determinaciones de SE en muestras de un Argiudol típico, con diferentes contenidos de MO y contenido de arcilla constante (20%). Las medidas se llevaron a cabo interpretando las isotermas de adsorción de N2 a 77 K, mediante el modelo BET. Los resultados obtenidos mostraron una relación no lineal negativa entre la SE y el contenido de MO. La eliminación de la MO mediante H2O2 incrementó la SE de las muestras en todos los casos. La variación de SE por unidad de MO eliminada sugiere que la misma no se adsorbe de manera uniforme y continua sobre la superficie de la fase mineral.

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El área de regadío de la cuenca del río Tunuyán Superior está ubicada en Mendoza - Argentina, a los 33° 34´ de latitud Sur y 69° 00´ de longitud Oeste, está conformada por los departamentos de Tupungato, Tunuyán y San Carlos y cuenta con una superficie de 51.484 ha con derechos de riego superficial (DGI, 2004)., siendo indispensable el desarrollo de indicadores que permitan conocer la eficiencia del uso del agua para riego, detectando los principales problemas y soluciones para un desarrollo sustentable de la cuenca. El objetivo general del estudio es conocer el grado de aprovechamiento del agua de riego en el interior de las propiedades agrícolas del área de influencia del río Tunuyán en su tramo superior y estimar las eficiencias potenciales factibles de alcanzar considerando los posibles cambios operativos y el balance salino. En la cuenca predominan los métodos de riego por escurrimiento superficial con desagüe al pie. Se utilizó la metodología de Walker & Skogerboe (1987) y los estándares de ASAE (2000). Para la cuantificación de los parámetros desempeño, que califican los métodos de riego, se utiliza la metodología definida por la ASCE (American Society of Civil Engineers, Burt et al 1997). Los resultados indican que predomina el método de riego por surcos con desagüe, texturas de suelo franco arenosas, pendientes del 0,87%, salinidad de suelo de 0-100 cm: 1,12 dS m-1, salinidad del agua de riego: 0,70 dS m-1; caudales de manejo y unitario de 53 L s-1 y 1,24 L s-1m-1 respectivamente, longitud de la parcela de riego 123 m, tiempo de aplicación de 7 hs y la infiltración básica de los suelos es de 5,3 mm h-1. Resultó una eficiencia de riego en finca baja (39%), con eficiencias de conducción, aplicación, almacenaje y distribución de 91%, 43%, 99% y 91% respectivamente. La eficiencia potencial a alcanzar en la zona, mejorando el manejo del riego en finca sería del 68 % y considerando el balance salino del suelo, sería del 90 %. La principal causa de las bajas eficiencias observadas a campo para la zona bajo estudio es el excesivo tiempo de aplicación o corte. Para cada zona de manejo las principales causas son: a) zona norte: bajos caudales unitarios, b) zona centro norte: deficiente nivelación c) zona centro sur: excesivos caudales unitarios y d) zona sur: deficiente nivelación. Los modelos de simulación utilizados resultaron de utilidad para interpretar las evaluaciones de riego realizadas a campo en cada caso en particular, como así también para el planteo de escenarios de optimización de los sistemas de riego evaluados.

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El sector riego representa en Argentina el 70% de todas las extracciones para uso del agua y tiene una eficiencia promedio del 40%, que resulta baja. Entre otros motivos, esto se debe principalmente al predominio de los métodos de riego por escurrimiento superficial sobre aquellos más modernos. Un síntoma de esta ineficiencia generalizada se manifiesta en el hecho de que de los 1,6 millones de hectáreas bajo riego que hay en el país, un tercio tiene problemas de salinización de suelo y/o de drenaje. El área regadía del río Mendoza es -sin dudas- la más importante de la provincia y sobre ella está asentada gran parte de la población provincial. Cuenta con un gran desarrollo industrial y con actividades que involucran a los distintos usos del agua. La reciente construcción sobre el río Mendoza, del dique Potrerillos, permitirá la regulación del mismo posibilitando una entrega programada a los usuarios a través de las 6 zonas de riego que la operan. El objetivo general del estudio es conocer el grado de aprovechamiento del agua de riego en el interior de las propiedades agrícolas pertenecientes al área de influencia del río Mendoza y estimar las eficiencias potenciales factibles de alcanzar considerando los posibles cambios operativos y el balance salino asegurando así un adecuado nivel productivo. Se plantean como objetivos específicos: conocer las láminas de riego, las eficiencias actuales y potenciales, la salinidad del suelo en la rizósfera y del agua de riego superficial, conocer los parámetros físicos (velocidad de infiltración, ecuaciones de avance del frente de agua y caracterizar la geometría de los surcos de la zona) y operativos (caudal de manejo y unitario). La unidad de análisis es la propiedad o finca. El tamaño de la muestra fue de 101 propiedades. La selección de las fincas fue realizada teniendo en cuenta principalmente dos criterios: primero, que las mismas se distribuyeran aproximadamente en igual cantidad en las 6 zonas de riego y sobre los canales más representativos de cada una de ellas para que las comparaciones fueran equivalentes y segundo, evaluar aquella propiedad, con derecho de riego superficial, que estuviera recibiendo el turno de riego habitual. Dentro de estos grupos las propiedades se seleccionaron en forma aleatoria. Para el estudio de la eficiencia de riego se ha utilizado la metodología de Chambouleyron y Morábito (1982) al tratar los casos de riego sin desagüe al pie y la metodología de Walker & Skogerboe (1987) para los casos de riego con desagüe al pie. El equipamiento utilizado comprendió aforadores portátiles, minimolinetes, anillos infiltrómetros, cintas métricas, nivel óptico, etc. Para conocer la salinidad de los suelos se extrajeron en cada propiedad evaluada seis muestras de suelo en los surcos o melgas (cabeza, medio y pie) a dos profundidades por cada ubicación (cultivos perennes: 0 a 50 y 50 a 100 cm y cultivos hortícolas: 0 a 25 y 25 a 50 cm) y en laboratorio se midió la conductividad eléctrica del extracto de saturación (CEes) expresándola en dS m-1 a 25ºC. También se realizaron los análisis de salinidad del agua en muestras tomadas en la bocatoma de la propiedad, expresada en dS m-1 a 25ºC. Se evaluó la respuesta de la salinidad del suelo a diferentes factores mediante un análisis de varianza unifactorial. Se consideraron los siguientes factores: zona de riego, cultivo, ubicación dentro de la parcela (cabeza, medio y pie), estrato de suelo (primero y segundo) y método de riego (surcos con/sin desagüe y melgas sin desagüe). La comparación de medias de los niveles de cada uno de los factores se realizó utilizando la prueba de Scheffé. Como la producción está vinculada a la disponibilidad de agua y al nivel de salinidad del suelo, se analizó también la relación que existe entre la salinidad del suelo (CEes) y las eficiencias de riego, para ello se consideró el coeficiente de variación (CV) de la CEes de los dos estratos de suelo (primer y segundo) y las tres ubicaciones dentro de cada parcela respecto de las eficiencias de distribución (EDI) y de almacenaje (EAL), según cultivos y método de riego. Para la relación EAL y CEes del perfil del suelo se realizó una discriminación de datos en tres estratos: EAL = 100%, 80% < EAL < 100% y EAL < 80%. Se analizó además la variación de la salinidad del agua de riego superficial en las distintas zonas. El estudio incluyó la estimación del valor de la Eficiencia de riego potencial (EAPp) utilizando dos metodologías: (a) una según el manejo del método de riego (EAPM) definida como aquella factible de alcanzar cuando se han optimizado las variables de riego (caudal unitario, tiempo de aplicación, pendiente, oportunidad de riego, etc.) y que indica el grado de eficiencia que puede alcanzar el método si el manejo es óptimo. Los valores EAPM fueron obtenidos con el modelo matemático SIRMOD (Walker, 1993); (b) otra considerando el balance salino del suelo (EAPS) y la relación entre la lámina media infiltrada y almacenada en la zona radical y la lámina media aplicada en el riego, considerando el requerimiento de lixiviación. Los componentes del balance salino que afectan la eficiencia de aplicación potencial utilizados fueron: evapotranspiración de los cultivos; probabilidad de ocurrencia de Etr; zona de riego y textura del suelo. Se realizó también un análisis de sensibilidad de las variables mencionadas, a fin de ordenarlas por su importancia. En todos los casos se calcularon las medidas de posición y dispersión de los parámetros sobre todas las combinaciones posibles entre niveles de todas las variables. La lámina percolada que asegure la EAPS se calculó con la ecuación de van der Molen (1983). Se utilizaron tres niveles diferentes del factor conductividad eléctrica del extracto de saturación final “CEesf" (después de un ciclo de riego), que fueron combinados con todos los demás niveles de los otros factores. Los resultados muestran que las láminas brutas de riego aplicadas con surcos s/D (76 mm) son significativamente menores (α = 0,05) que las registradas con surcos c/D (152 mm) y que ambas láminas anteriores no difieren significativamente de las aplicadas con melgas (117 mm). Con respecto a las láminas infiltradas (dinf) el resultado indica que hay diferencias significativas (α = 0,05) en las láminas infiltradas con los diferentes métodos: surcos c/D (36 mm), surcos s/D (76 mm) y melgas (113 mm) y que las melgas producen las mayores láminas percoladas: 47 mm respecto a 34 mm en los surcos s/D y a 8 mm en los surcos c/D, solo hay diferencias significativas (α = 0,05) entre melgas y surcos c/D. Con respecto a las velocidades de infiltración representativas de las series de suelos del río Mendoza se observa que son bajas con valores extremos de infiltración básica de 1,3 y 7,3 mm/h. Se han obtenido ecuaciones de avance del frente de agua que caracterizan los tres métodos de riego evaluados, ya sea en función del tiempo como en función del tiempo y el caudal unitario. Se ha caracterizado la geometría de los distintos tamaños o categorías de surcos locales disponiendo de información para mejorar el diseño. Hay diferencias significativas (α = 0,05) entre los caudales de manejo de surcos c/D (19 L s-1) y melgas (114 L s-1). Este último valor resulta alto -pero dentro de valores razonables- no obstante ello debería reducirse la variabilidad observada para mejorar las eficiencias. Con respecto a los caudales unitarios hay diferencias significativas (α = 0,05) entre surcos c/D (0,50 L s-1) respecto de surcos s/D (2,22 L s-1) y melgas (1,99 L s-1 m-1). La eficiencia de aplicación (EAP) media del área es de 59% correspondiéndole la calificación de desempeño “Mala". Dicho valor no es significativamente diferente en las distintas zonas de riego ni en las distintos estaciones del año. Hay diferencias significativas (α = 0,05) cuando se comparan: los métodos de riego s/D (surcos: 67% y melgas: 69%) respecto a aquellos métodos c/D (39%) y los cultivos: frutales (62%) y hortalizas (47%). Con respecto a EAL hay diferencias significativas (α = 0,05) de la zona 4 respecto a las zonas 1, 2 y 3; también son significativamente diferentes (α =0,05) los valores de EAL entre surcos c/D (71%) respecto a los métodos sin desagüe (86%). Para la eficiencia de distribución (EDI) resultan diferencias significativas (α = 0,05) entre melgas s/D (79%) y los surcos que presentan valores más altos (88 y 96%). Se observa que para el tamaño de muestra utilizado (n =101) corresponde una precisión en porcentaje respecto a la media para EAP = 10%, EAL = 6% y EDI = 5 %, para una confiabilidad del 95%. En cuanto a la salinidad del suelo en la rizósfera, la 4ta. zona de riego presenta los valores más altos (3,8 dS m-1), con diferencias significativas (α=0,05) del resto. Si bien la zona 3 tiene una salinidad media (2,1 dS m-1) más alta que el resto, las diferencias no son significativas. También se observa -sólo en el caso de los métodos de riego s/D- mayor salinidad (α=0,05) en la cabecera de la unidad de riego respecto al medio y al pie por alteración del patrón de infiltración y mayor cantidad de sales acumuladas (α=0,05) en el estrato superior (primero) que en el estrato inferior (segundo). La precisión del muestreo realizado para determinar la salinidad del suelo alcanza un valor de 6% del valor de la media para el tamaño de muestra utilizado (n = 537) y para una confiabilidad del 95%. El agua de riego posee un nivel de sales significativamente mayor en las zonas 4 (α = 0,05) y 5 (α = 0,1), resultando la zona 4 con una conductividad eléctrica 75% mayor (1,624 dS.m-1) y la zona 5 con una CE 25% mayor (1,161 dS.m-1) que la zona 2 (0,926 dS.m-1). Se observa que para el tamaño de muestra utilizado (n = 20 en zona 1 y n = 16 en zona 4) corresponde una precisión para CEagua menor al 5% del valor de la media (zona 1) y menor al 13% del valor de la media (zona 4) para una confiabilidad del 95%. El factor que más influye en la variación de la EAPS es la “zona de riego" definida por las variables “salinidad del suelo" y “salinidad del agua". Para el oasis del río Mendoza la eficiencia de aplicación factible de alcanzar en la parcela (considerando la salinidad medida en el agua de riego) si se propone como objetivo mantener el nivel salino actual del suelo, es del 61%. Este valor resulta muy próximo al medido a campo (59%) y al que asegura obtener el máximo rendimiento de los cultivos (según Maas-Hoffman) del 58%. Si -en cambio- se planteara como objetivo un 90% de la producción máxima debida a la salinidad del suelo, sería factible aumentar la eficiencia de aplicación al 71%, mientras que aquella factible de alcanzar optimizando los factores de manejo del riego sería del 79%. Las recomendaciones para mejorar las actuales eficiencias de riego se presentan en función del método de riego. Para el caso de riego con desagüe -cuya causa de ineficiencia es consecuencia de las excesivas pérdidas por escurrimiento al pie- se aconseja disminuir el volumen de agua escurrido al pie y asegurar el mojado del suelo en la rizósfera. Con respecto a los métodos de riego sin desagüe, las causas de ineficiencia más importantes son la excesiva percolación y los problemas de pendiente longitudinal que afecta la uniformidad de distribución del agua. Por ello, la estrategia deberá ser reducir las láminas de riego y corregir la pendiente de la unidad de riego.