931 resultados para Spatial conditional autoregressive model
Spatial distribution of Yellow Sigatoka Leaf Spot correlated with soil fertility and plant nutrition
Resumo:
This study analyzed the spatial distribution of Yellow Sigatoka Leaf Spot relative to soil fertility and plant nutritional status using geostatistics. The experimental area comprised 1.2 ha, where 27 points were georeferenced and spaced on a regular grid 18 × 18 m. The severity of Yellow Sigatoka, soil fertility and plant nutritional status were evaluated at each point. The spherical model was adjusted for all variables using restricted maximum likelihood. Kriging maps showed the highest infection rate of Sigatoka occurred in high areas of the field which had the highest concentration of sand, while the lowest disease was found in lower areas with lower silt, organic matter, total exchangeable bases, effective cation exchange capacity, base saturation, Ca and Mg in soil, and foliar sulfur (S). These results may help farmers manage Yellow Sigatoka disease more effectively, with balanced fertilization and reduced fungicide application. This practice minimizes the environmental impact and cost of production while contributing to production sustainability.
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OBJETIVO Analisar mudanças espaciais no risco de Aids e a relação entre incidência da doença e variáveis socioeconômicas. MÉTODOS Estudo caso-controle espacial, de base populacional, realizado em Rondônia, Brasil, com 1.780 casos notificados pelo Sistema de Vigilância Epidemiológica e os controles a partir de dados demográficos de 1987 a 2006. Os casos foram agrupados em cinco períodos de cinco anos consecutivos. Um modelo aditivo generalizado foi ajustado aos dados. O status dos indivíduos (caso ou controle) foi considerado como a variável dependente e independente: um alisamento ( spline ) bidimensional das coordenadas geográficas e variáveis socioeconômicas municipais. Os valores observados para o teste Moran I foram comparados com a distribuição de referência dos valores obtidos em condições de aleatoriedade espacial. RESULTADOS O risco de Aids apresentou padrão espacial e temporal marcado. A incidência associou-se a indicadores socioeconômicos municipais, como urbanização e capital humano. As maiores taxas de incidência de Aids ocorreram em municípios ao longo da rodovia BR-364; os resultados do teste Moran I mostram correlação espacial positiva associada à contiguidade dos municípios com a rodovia, no terceiro e quarto períodos (p = 0,05). CONCLUSÕES A incidência da doença foi maior em municípios de maior riqueza econômica e urbanização e naqueles cortados pelas estradas principais de Rondônia. O rápido desenvolvimento associado à ocupação de regiões remotas pode ser acompanhado por aumento de riscos à saúde.
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In different regions of Brazil, population growth and economic development can degrade water quality, compromising watershed health and human supply. Because of its ability to combine spatial and temporal data in the same environment and to create water resources management (WRM) models, the Geographical Information System (GIS) is a powerful tool for managing water resources, preventing floods and estimating water supply. This paper discusses the integration between GIS and hydrological models and presents a case study relating to the upper section of the Paraíba do Sul Basin (Sao Paulo State portion), situated in the Southeast of Brazil. The case study presented in this paper has a database suitable for the basin's dimensions, including digitized topographic maps at a 50,000 scale. From an ArcGIS®/ArcHydro Framework Data Model, a geometric network was created to produce different raster products. This first grid derived from the digital elevation model grid (DEM) is the flow direction map followed by flow accumulation, stream and catchment maps. The next steps in this research are to include the different multipurpose reservoirs situated along the Paraíba do Sul River and to incorporate rainfall time series data in ArcHydro to build a hydrologic data model within a GIS environment in order to produce a comprehensive spatial-temporal model.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)