Sensibilidade de Metarhizium anisopliae à temperatura e umidade em três tipos de solos

Este trabalho teve como objetivo investigar o efeito da temperatura e do teor de umidade do solo na sobrevivência de Metarhizium anisopliae (Metsch.) Sorok. em três tipos de solos. Foram utilizados o Latossolo Vermelho textura argilosa, Latossolo Vermelho textura média e Argissolo Vermelho Amarelo textura arenosa média. As temperaturas empregadas foram 21,5; 26,8 e 31,5°C, e os teores de umidade foram 35, 65 e 100% de saturação. A sobrevivência do fungo foi avaliada após zero, 20, 40, 60, 80, 100 e 120 dias de incubação em cada temperatura estudada. Na análise do efeito do teor de umidade, a sobrevivência foi avaliada após zero, 14, 28, 42, 56, 70, 84, 98 e 112 dias de incubação à temperatura de 27,0±1,0°C. em ambos os ensaios, foi determinado o número de unidades formadores de colônias (UFC) em placa de Petri. Houve influência significativa da temperatura e do teor de umidade na sobrevivência do fungo. O maior crescimento e a maior sobrevivência ocorreram nas temperaturas de 21,5 e 26,8°C, enquanto que, no solo incubado a 31,5°C, o fungo cresceu pouco, e a população declinou rapidamente. No teor de 65% de umidade, houve rápido crescimento do fungo, mas no 112° dia foi observado um declínio da população nos três tipos de solos. Nos teores de 35 e 100% de umidade, o crescimento foi menor, mas obteve-se maior sobrevivência do fungo no solo.

Mineralização potencial e líquida de nitrogênio em solos

Os métodos de incubação de solo fornecem subsídios técnicos para a avaliação da mineralização e disponibilidade de N. Nesse sentido, os objetivos deste trabalho foram avaliar a mineralização potencial e líquida do N orgânico em solos e relacioná-la à disponibilidade de N para plantas. Amostras de 22 solos coletadas na camada arável (0 a 20 cm) foram submetidas à incubação em condições aeróbias a 35 °C, por 30 semanas, e anaeróbias a 40 °C, por sete dias, e utilizadas em experimento, em casa de vegetação, em que o milho foi a planta-teste. Durante a incubação por 30 semanas, houve aumento do N mineralizado na segunda semana, seguido de diminuição e estabilização a partir da quarta semana. Este comportamento resultou em ajuste do N mineralizado (Nm) ao modelo exponencial de decrescimento e do N mineralizado acumulado (Nmac) ao modelo exponencial de crescimento, a partir do qual foi possível calcular o N potencialmente mineralizável (N0). As quantidades de N0 refletiram a mineralização e a disponibilidade de N em longo prazo. Contudo, o Nmac apresentou maior grau de correlação com o N disponível medido pelas plantas (concentração de N e N acumulado na parte aérea) do que o N0, e valores altos de correlação foram obtidos já após duas semanas de incubação, o que indica que a modelagem matemática pode ser dispensada e o período de incubação pode ser encurtado. O N total do solo foi melhor índice da mineralização potencial e líquida de N orgânico do que a matéria orgânica do solo, principalmente em longo prazo. O método de incubação anaeróbia de curta duração pode ser utilizado para cálculo da estimativa do N0, e a subtração do N-NH4+ inicial não contribuiu para melhorar a estimativa da mineralização e da disponibilidade de N por meio deste método, o que o torna ainda mais simples e viável.

Atividade e população microbiana envolvida nas transformações do enxofre em solos com diferentes vegetações

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Adição de areia para dispersão de solos na análise granulométrica

A acurácia da análise granulométrica depende da obtenção de suspensões de solo completamente dispersas e estáveis para possibilitar a separação das suas frações granulométricas. O objetivo do presente trabalho foi avaliar a eficácia da adição de quantidades e tamanhos de grãos de areia na fase de dispersão da análise granulométrica de solos, visando à maior acurácia na obtenção dos resultados da análise granulométrica. Os solos utilizados foram: Latossolo Vermelho eutroférrico (LVef), LatossoloVermelho acriférrico (LVwf), Latossolo Vermelho eutrófico (LVe), Argissolo Vermelho-Amarelo eutrófico (PVAe) e Nitossolo Vermelho eutroférrico (NVef). A dispersão das amostras dos solos foi realizada por meio da adição de hidróxido de sódio e agitação rotativa (60 rpm) por 16 h. O delineamento experimental adotado foi o inteiramente casualizado, com esquema fatorial 6 x 2, com três repetições. Os tratamentos foram constituídos por seis quantidades (0, 5, 10, 15, 20 e 25 g) e dois diâmetros (2,0-1,0 e 1,0-0,5 mm) de areia, adicionados na fase de dispersão da análise granulométrica dos solos. de acordo com as equações ajustadas, a adição de areia com diâmetro entre 1,0 e 0,5 mm nas quantidades de 21,4 g para LVef, 19,6 g para LVwf e 25,8 g para NVef proporciona, respectivamente para esses solos, aumentos de 50, 38 e 14,5 % nos teores de argila. No LVe e no PVAe não se justifica a adição de areia na análise granulométrica, pois esses solos não apresentaram problemas de dispersão. Os resultados demonstram que a adição de 25 g de areia, com diâmetro entre 1,0 e 0,5 mm, na fase de dispersão da análise granulométrica de solos argilosos com altos teores de óxidos de Fe e com dificuldades de dispersão, é eficiente para promover efetiva dispersão das partículas primárias do solo.

Eficiência relativa de diferentes frações granulometricas de calcários na neutralização da acidez dos solos, avaliada em laboratório

As frações granulométricas retidas nas peneiras n°s (ABNT) 5-10, 10-30, 30-50, e 50-60 de quatro calcários, sendo dois sedimentares e dois metamórficos, foram incubadas durante 160 dias com três tipos de solos, em condições de laboratório. A eficiência das frações na neutralização da acidez dos solos foi avaliada pela variação do pH. Os resultados permitiram concluir que a referida eficiência independe da natureza geológica do calcário mas depende do tipo de solo, sendo decrescente na seguinte ordem: LVd, LEd e LEm. Apesar da legislação atual normatizar as características físicas dos calcários, bem como os seus graus de eficiência, a presente pesquisa sugere novos valores para a eficiência relativa das diferentes frações granulometricas de calcários: fração maior do que 10:0%, de 30:35%; de 30-50:75% e menor que 50:100%.

Classificação numérica e modelo digital de elevação na caracterização espacial de atributos dos solos

One of needs of modern agriculture is the prediction of spatial variability of soil properties at more detailed scales for sustainable management and optimization of management practices. The mathematical model associated with knowledge of variability of soil attributes and mapping of relief forms has helped in agricultural planning. In this regard the aim of this study was to characterize the spatial variability of physical and chemical properties of Oxisols and Ultisols using numerical classification and the digital elevation model. Two distinct landforms: convex for the Oxisol (158 ha) and linear for the Ultisol (172 ha). 53 samples from the Oxisol and 57 samples from the Ultisol were taken. Multivariate analysis of clusters of attributes studied from their euclidean distances was performed. This analysis by dendograms along with digital elevation models for different soils characterized was more homogeneous in Ultisol groups, and less homogeneous for the Oxisol in convex landform. These quantitative methods showed that the landforms conditioned the spatial pattern of soil attributes.

Extratores para avaliação da disponibilidade de metais pesados em solos adubados com vermicomposto de lixo urbano

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Acúmulo e disponibilidade de cromo, cádmio e chumbo em solos tratados com lodo de esgoto por onze anos consecutivos

The sewage sludge used for agricultural purposes provides many benefits to soil, but it contain harmful elements to environment, that infers in a great attention on its use. The aim of this work was to evaluate the effects of successive applications of sewage sludge on heavy metals accumulation (cadmium, chromium and lead) in samples of soils and corn plants, as well as evaluate the chemicals extractants efficiency in estimate the phyto disponibility of those elements. The experiment was conducted in randomized blocks design in the 2007/08 season, with 4 treatments (0, 5, 10 and 20 Mg ha-1 of sewage sludge) and 5 replicates. It was evaluated: the quantities available of Cd, Cr and Pb in soil by Melich-1, Melich-3 and DTPA extractants; the quantities extracted by corn plants; and the correlation between the disposition and quantities of those metals on whole plants, diagnosis leaves and corn grains. The application of sewage sludge for eleven consecutive years has not showed increase in total quantity nor availability of Cr, Cd and Pb in the evaluated soils. The extractor Melich-1 was the only one that showed significant correlation for availability of Cd, Cr and Pb in soil and corn plants. The correlation of metal availability in soil x leaf diagnosis was significant only for Pb with the Melich-3 and DTPA extractants

Aprendizado por Reforço com Valores deInfluência em Sistemas Multi-Agente

We propose a new paradigm for collective learning in multi-agent systems (MAS) as a solution to the problem in which several agents acting over the same environment must learn how to perform tasks, simultaneously, based on feedbacks given by each one of the other agents. We introduce the proposed paradigm in the form of a reinforcement learning algorithm, nominating it as reinforcement learning with influence values. While learning by rewards, each agent evaluates the relation between the current state and/or action executed at this state (actual believe) together with the reward obtained after all agents that are interacting perform their actions. The reward is a result of the interference of others. The agent considers the opinions of all its colleagues in order to attempt to change the values of its states and/or actions. The idea is that the system, as a whole, must reach an equilibrium, where all agents get satisfied with the obtained results. This means that the values of the state/actions pairs match the reward obtained by each agent. This dynamical way of setting the values for states and/or actions makes this new reinforcement learning paradigm the first to include, naturally, the fact that the presence of other agents in the environment turns it a dynamical model. As a direct result, we implicitly include the internal state, the actions and the rewards obtained by all the other agents in the internal state of each agent. This makes our proposal the first complete solution to the conceptual problem that rises when applying reinforcement learning in multi-agent systems, which is caused by the difference existent between the environment and agent models. With basis on the proposed model, we create the IVQ-learning algorithm that is exhaustive tested in repetitive games with two, three and four agents and in stochastic games that need cooperation and in games that need collaboration. This algorithm shows to be a good option for obtaining solutions that guarantee convergence to the Nash optimum equilibrium in cooperative problems. Experiments performed clear shows that the proposed paradigm is theoretical and experimentally superior to the traditional approaches. Yet, with the creation of this new paradigm the set of reinforcement learning applications in MAS grows up. That is, besides the possibility of applying the algorithm in traditional learning problems in MAS, as for example coordination of tasks in multi-robot systems, it is possible to apply reinforcement learning in problems that are essentially collaborative

Uma implementação paralela híbrida para o problema do caixeiro viajante usando algoritmos genéticos, GRASP e aprendizagem por reforço

The metaheuristics techiniques are known to solve optimization problems classified as NP-complete and are successful in obtaining good quality solutions. They use non-deterministic approaches to generate solutions that are close to the optimal, without the guarantee of finding the global optimum. Motivated by the difficulties in the resolution of these problems, this work proposes the development of parallel hybrid methods using the reinforcement learning, the metaheuristics GRASP and Genetic Algorithms. With the use of these techniques, we aim to contribute to improved efficiency in obtaining efficient solutions. In this case, instead of using the Q-learning algorithm by reinforcement learning, just as a technique for generating the initial solutions of metaheuristics, we use it in a cooperative and competitive approach with the Genetic Algorithm and GRASP, in an parallel implementation. In this context, was possible to verify that the implementations in this study showed satisfactory results, in both strategies, that is, in cooperation and competition between them and the cooperation and competition between groups. In some instances were found the global optimum, in others theses implementations reach close to it. In this sense was an analyze of the performance for this proposed approach was done and it shows a good performance on the requeriments that prove the efficiency and speedup (gain in speed with the parallel processing) of the implementations performed

Manejo hídrico em viveiro e uso de hidrogel na sobrevivência pós-plantio de Eucalyptus urograndis em dois solos diferentes

O trabalho teve como objetivo avaliar a sobrevivência do clone H13 de Eucalyptus urograndis sob dois manejos hídricos de viveiro, plantados em dois solos, com e sem a adição de polímero hidroabsorvente (hidrogel). O plantio foi realizado em vasos mantidos em estufa, com dois tipos de solo: um arenoso e outro argiloso. Cada vaso recebeu 2,5 L de solo, um litro de água e o hidrogel na proporção de 0,4 g vaso-1 (120 mL de gel). O delineamento experimental adotado foi o inteiramente casualizado, com três repetições. Os sintomas de estresse, nos vários níveis avaliados, sempre se manifestaram primeiro nas plantas no solo argiloso, de modo mais acentuado naquelas que foram mantidas sem estresse de água na fase de viveiro. Isso garantiu que as plantas sobrevivessem por um período menor sem água, variando de 14 a 20 dias (com e sem hidrogel, respectivamente), enquanto, no solo arenoso, a sobrevivência foi maior, de 29 a 34 dias (com e sem hidrogel, respectivamente). Apesar da não significância estatística, os resultados com o hidrogel possibilitam, em ambos os solos, maior flexibilidade operacional na intervenção com novas irrigações.

Uma contribuição à solução do problema dos k-servos usando aprendizagem por reforço

Neste trabalho é proposto um novo algoritmo online para o resolver o Problema dos k-Servos (PKS). O desempenho desta solução é comparado com o de outros algoritmos existentes na literatura, a saber, os algoritmos Harmonic e Work Function, que mostraram ser competitivos, tornando-os parâmetros de comparação significativos. Um algoritmo que apresente desempenho eficiente em relação aos mesmos tende a ser competitivo também, devendo, obviamente, se provar o referido fato. Tal prova, entretanto, foge aos objetivos do presente trabalho. O algoritmo apresentado para a solução do PKS é baseado em técnicas de aprendizagem por reforço. Para tanto, o problema foi modelado como um processo de decisão em múltiplas etapas, ao qual é aplicado o algoritmo Q-Learning, um dos métodos de solução mais populares para o estabelecimento de políticas ótimas neste tipo de problema de decisão. Entretanto, deve-se observar que a dimensão da estrutura de armazenamento utilizada pela aprendizagem por reforço para se obter a política ótima cresce em função do número de estados e de ações, que por sua vez é proporcional ao número n de nós e k de servos. Ao se analisar esse crescimento (matematicamente, ) percebe-se que o mesmo ocorre de maneira exponencial, limitando a aplicação do método a problemas de menor porte, onde o número de nós e de servos é reduzido. Este problema, denominado maldição da dimensionalidade, foi introduzido por Belmann e implica na impossibilidade de execução de um algoritmo para certas instâncias de um problema pelo esgotamento de recursos computacionais para obtenção de sua saída. De modo a evitar que a solução proposta, baseada exclusivamente na aprendizagem por reforço, seja restrita a aplicações de menor porte, propõe-se uma solução alternativa para problemas mais realistas, que envolvam um número maior de nós e de servos. Esta solução alternativa é hierarquizada e utiliza dois métodos de solução do PKS: a aprendizagem por reforço, aplicada a um número reduzido de nós obtidos a partir de um processo de agregação, e um método guloso, aplicado aos subconjuntos de nós resultantes do processo de agregação, onde o critério de escolha do agendamento dos servos é baseado na menor distância ao local de demanda

Classificação de padrões através de um comitê de máquinas aprimorado por aprendizagem por reforço

Reinforcement learning is a machine learning technique that, although finding a large number of applications, maybe is yet to reach its full potential. One of the inadequately tested possibilities is the use of reinforcement learning in combination with other methods for the solution of pattern classification problems. It is well documented in the literature the problems that support vector machine ensembles face in terms of generalization capacity. Algorithms such as Adaboost do not deal appropriately with the imbalances that arise in those situations. Several alternatives have been proposed, with varying degrees of success. This dissertation presents a new approach to building committees of support vector machines. The presented algorithm combines Adaboost algorithm with a layer of reinforcement learning to adjust committee parameters in order to avoid that imbalances on the committee components affect the generalization performance of the final hypothesis. Comparisons were made with ensembles using and not using the reinforcement learning layer, testing benchmark data sets widely known in area of pattern classification

Roteamento em Redes de Sensores Sem Fios Com Base Em Aprendizagem Por Reforço

The use of wireless sensor and actuator networks in industry has been increasing past few years, bringing multiple benefits compared to wired systems, like network flexibility and manageability. Such networks consists of a possibly large number of small and autonomous sensor and actuator devices with wireless communication capabilities. The data collected by sensors are sent directly or through intermediary nodes along the network to a base station called sink node. The data routing in this environment is an essential matter since it is strictly bounded to the energy efficiency, thus the network lifetime. This work investigates the application of a routing technique based on Reinforcement Learning s Q-Learning algorithm to a wireless sensor network by using an NS-2 simulated environment. Several metrics like energy consumption, data packet delivery rates and delays are used to validate de proposal comparing it with another solutions existing in the literature

Fibras de licuri: um reforço vegetal alternativo de compósitos poliméricos

This research is based, at first, on the seeking of alternatives naturals reinforced in place of polymeric composites, also named reinforced plastics. Therein, this work starts with a whole licuri fiber micro structural characterization, as alternative proposal to polymeric composites. Licuri fiber is abundant on the Bahia state flora, native from a palm tree called Syagrus Coronata (Martius) Beccari. After, it was done only licuri fiber laminar composite developing studies, in order to know its behavior when impregnated with thermofix resin. The composite was developed in laminar structure shape (plate with a single layer of reinforcement) and produced industrially. The layer of reinforcement is a fabric-fiber unidirectional of licuri up in a manual loom. Their structure was made of polyester resin ortofitálica (unsaturated) only reinforced with licuri fibers. Fiber characterization studies were based on physical chemistry properties and their constitution. It was made by tension, scanning electron microscopy (SEM), x-ray diffraction (RDX) and thermal analyses (TG and DTA) tests, besides fiber chemistry analyses. Relating their mechanical properties of strength and hardness testing, they were determined through unit axial tension test and flexion in three points. A study in order to know fiber/matrix interface effects, in the final composites results, was required. To better understand the mechanical behavior of the composite, macroscopic and microscopic optical analysis of the fracture was performed