990 resultados para Região Serrana (RJ)


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Caracterização do meio físico e dos sistemas de produção na região Noroeste do Paraná.

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Foi avaliado o grau de incidência de podridão apical em cultivares de tomate (Lycopersicum esculentum).

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1976

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Apresenta pesquisa que avalia o controle do carrapato Boophilus microplus.

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Diante da importância que os elementos relacionados com a disponibilidade de água do solo e o fornecimento adequado de nutrientes têm sobre o crescimento e o desenvolvimento da macieira nas condições do Sul do Brasil, foram realizadas pesquisas para avaliar a disponibilidade de água do solo e os efeitos da irrigação e fertirrigação na produtividade e qualidade de frutos de macieira em Vacaria/RS.

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O presente estudo refere-se à caracterização dos solos da microbacia do ribeirão Barro Branco no município de São José de Ubá, Rio de Janeiro, abrangendo uma área de cerca de 550 ha, como parte integrante do Projeto Modelagem Hidrológica apoiado pela FAPERJ. O resultado final deste estudo consistiu no Mapa Semidetalhado de Solos da microbacia de acordo com as normas preconizadas pela Embrapa Solos, com a utilização de geotecnologias e técnicas de mapeamento digital. Consiste na caracterização dos solos visando contribuir para o planejamento do uso e ocupação das terras de forma racional e sustentável. Como material básico, utilizou-se uma aerorrestituição na escala 1:10.000 que foi empregada para a geração de um modelo digital de elevação (MDE), tendo ainda o apoio de imagens do Sensor Geoeye-1 de 2010. Os resultados obtidos, além de permitirem uma visão geral sobre as características ambientais da área, contêm todos os critérios utilizados para distinção e classificação dos solos e uma descrição das principais classes de solos da área estudada, cuja distribuição espacial é representada em um mapa na escala 1:10.000. Este mapa é constituído por 25 unidades de mapeamento, que compõem uma legenda de identificação dos solos, individualizados até o 5º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS), seguido de textura, tipo de horizonte A, fases de vegetação, relevo e, para solos pouco evoluídos, substrato geológico. As principais classes de solos identificadas foram: Argissolos Vermelhos; Argissolos Vermelho-Amarelos; Gleissolos, Argissolos Amarelos; Afloramentos de Rocha e Luvissolos. Os primeiros apresentando grande predomínio sobre as demais classes da área com ocorrência superior a 42% do total. O principal tipo de utilização agrícola nessa microbacia é com pastagens, em sua maioria em estágio avançado de degradação, devido à baixa capacidade de retenção de água no solo, a baixa fertilidade e o baixo nível de utilização de insumos e práticas de conservação de solos na área.

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A proteção de Áreas de Preservação Permanente (APP) tem sido foco de muita discussão na concepção da nova Lei 12.651/2012 que substitui a Lei 4.771/1965 que instituía o Código Florestal Brasileiro, com divergências entre ruralistas e ambientalistas no que tange à conservação ambiental. Quantificar e identificar o estado de degradação destas áreas é de fundamental importância para a orientação de políticas públicas e ações voltadas à conservação dos recursos florestais, com implicações na qualidade do solo e da água, e fauna. Desta forma, o presente estudo se propôs a traçar um perfil comparativo do déficit de vegetação natural em APPs - matas ciliares e nascentes - em duas bacias hidrográficas sob o bioma Mata Atlântica - RJ, Guapi-Macacu e Caceribu. Para tal, foram utilizadas ferramentas implementadas em SIG para processamento e organização de dados cartográficos e delimitação das APPs, bem como para identificação de áreas de vegetação natural presentes em APPs de matas ciliares e nascentes e cálculo de áreas. Dados secundários como o mapa de uso e cobertura da terra (obtido pelo processamento de imagens de 2007 do satélite Landsat) foram utilizados para a obtenção das áreas de vegetação. Foi obtido um mapa final com as áreas de vegetação natural em APPs de matas ciliares diferenciadas de áreas de vegetação natural em APPs de nascentes, apresentando também a vegetação natural presente em ambas as bacias que não em áreas de APPs de matas ciliares e nascentes. Os resultados apontaram que a bacia do Caceribu possui um déficit de vegetação natural em APP de matas ciliares e nascentes da ordem de 91%, e no caso da bacia Guapi-Macacu esse déficit é de aproximadamente 38%. Estes dados, apesar de terem sido obtidos na escala 1:50.000, a partir de imagens de média resolução espacial - 30 metros, chamam a atenção para o fato de que ações de revegetação destas áreas são prioritárias perante sua importância para a prestação de diversos serviços ambientais, essenciais para o bem estar das populações que vivem nestas bacias ou em bacias próximas.

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Este trabalho apresenta metodologias para estimativa de perda de solos na Bacia Hidrográfica do Rio Guapi-Macacu - RJ. Para a estimativa anual de perdas de solo foi utilizada a ferramenta InVest (Integrated Valuation of Environmental Services and Tradeoffs) através do módulo que desenvolve retenção de sedimentos. Esse módulo permite calcular a perda de solo média anual de cada parcela de terra, além de determinar o quanto de solo pode chegar a um determinado ponto de interesse. Para identificar a perda potencial de solo, o modelo emprega a Equação Universal de Perda de Solo (USLE) na escala do pixel, integrando informações sobre relevo, precipitação, padrões de uso da terra e propriedades do solo. Seus resultados são dados em toneladas por sub-bacias. Os resultados obtidos neste trabalho permitiram concluir que embora haja limitações no uso da Equação Universal de Perda de Solo, o modelo possibilitou a espacialização de classes de perdas de solos com indicações de áreas consideradas mais ou menos vulneráveis aos processos erosivos, considerando os dados disponíveis e suas escalas. O uso do InVest para calcular a USLE apresentou como principal vantagem a possibilidade de integração dos dados necessários em um único ambiente, reduzindo a possibilidade de erros na conversão de dados. Contudo, a maior limitação encontrada a sua aplicação está na dificuldade de obtenção de dados de entrada necessários ao modelo.