Estimativa das propriedades de flexão estática de seis espécies de madeiras amazônicas por meio da técnica não-destrutiva de ondas de tensão

A utilização de técnicas não-destrutivas (NDT) pode incrementar o nível de informação tecnológica sobre espécies de madeira conhecidas, bem como daquelas ainda não estudadas. A principal vantagem das técnicas NDT é que são rápidas e várias medidas podem ser feitas, melhorando assim o nível de confiança dos resultados. Nesse contexto, o trabalho objetivou avaliar a viabilidade de utilização da técnica de ondas de tensão na estimativa de propriedades de flexão de seis espécies de madeiras amazônicas. As espécies foram escolhidas com base na sua densidade: Balfourodendron riedelianum, Cedrela fissilis, Cordia goeldiana, Bowdichia virgilioides, Dipteryx odorata and Tabebuia sp. Foram obtidas vinte amostras por espécie nas dimensões segundo ASTM D143-94 para a determinação das propriedades de flexão, totalizando assim 120 amostras. Antes do ensaio destrutivo em flexão estática, as amostras foram avaliadas não-destrutivamente por meio da técnica de ondas de tensão para a determinação do módulo de elasticidade dinâmico e a velocidade de propagação das ondas tensão. De acordo com os resultados, os modelos de regressão foram altamente significativos para a predição das propriedades de flexão do conjunto de espécies. Dessa forma, pode-se concluir que o método é adequado para predizer as propriedades de flexão onde há variação, por exemplo, entre espécies. No entanto, quando a variabilidade é baixa, como dentro da espécie, os modelos apresentaram baixa previsibilidade.

Modelos matemáticos para a estimativa do potencial de mineralização anaeróbia do nitrogênio em solos de Várzea do Rio Grande do Sul

Diferentes modelos matemáticos são utilizados para estimar o potencial de mineralização de N no solo, e os parâmetros estimados com a decomposição anaeróbia podem ser empregados na predição da disponibilidade do N para a cultura do arroz irrigado. Os objetivos deste trabalho foram estimar, a partir de cinco modelos matemáticos, os parâmetros "N potencialmente mineralizável" (N0) e "taxa de mineralização" (k) de diferentes solos de várzea do Rio Grande do Sul (RS) e correlacionar os valores de N0 dos modelos com o N acumulado por plantas de arroz irrigado. O trabalho foi desenvolvido a partir de amostras de solos de várzea coletadas em 15 locais do RS, utilizadas em um experimento de incubação anaeróbia em laboratório, onde foram determinados valores de N mineral da solução do solo ao longo de 24 semanas. A partir dos resultados, foram estimados os parâmetros de acordo com cinco modelos matemáticos. Posteriormente, amostras dos solos foram utilizadas em dois cultivos sucessivos de arroz irrigado, em casa de vegetação, obtendo-se valores da quantidade de N acumulado pelas plantas. O modelo mais bem ajustado na estimativa do N0 e k para a média dos 15 solos de várzea do RS foi o de Jones. Entretanto, o N0 do modelo de Stanford & Smith foi o que melhor se correlacionou com a quantidade de N acumulado pelas plantas de arroz irrigado no primeiro cultivo, enquanto o N0 do modelo de Jones foi o que melhor se correlacionou com o N acumulado pelas plantas no segundo cultivo.

Regressões Logísticas Múltiplas: fatores que influenciam sua aplicação na predição de classes de solos

Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.

Comparação do uso de modelos digitais de elevação em mapeamento digital de solos em Dois Irmãos, RS, Brasil

Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos preditores foram treinados por árvore de decisão (Simple Cart) com dados amostrados em 4.280 pontos aleatórios contendo informações dos solos extraídos de um mapa convencional de solos na escala 1:20.000 e 12 atributos do terreno derivados de seis MDEs com tamanhos de pixel de 30 e 90 m. A validação dos modelos preditores de UM foi realizada com a totalidade dos dados da área. Os atributos do terreno que melhor explicaram a ocorrência das UM foram elevação, declividade, comprimento de fluxo e orientação das vertentes. Os MDEs com tamanho de pixel de 30 m geraram correlações solo-paisagem menos acuradas. Os modelos preditores mais acurados e com maior número de UM estimadas foram os gerados a partir dos MDEs com resolução espacial de 90 m (SRTM v4.1 e CN90), sendo esses os MDEs mais indicados para o MDS, quando predominarem relevos plano e suave ondulado.

SELEÇÃO DE DENSIDADE DE AMOSTRAGEM COM BASE EM DADOS DE ÁREAS JÁ MAPEADAS PARA TREINAMENTO DE MODELOS DE ÁRVORE DE DECISÃO NO MAPEAMENTO DIGITAL DE SOLOS

Para estudar técnicas de amostragem, úteis ao mapeamento digital de solos (MDS), objetivou-se avaliar o efeito da variação da densidade de pontos amostrais com base em dados de áreas já mapeadas por métodos tradicionais na acurácia dos modelos de árvores de decisão (AD) para a geração de mapas de solos por MDS. Em duas bacias hidrográficas no noroeste do Rio Grande do Sul, usou-se, como referência, antigos mapas convencionais de solos na escala 1:50.000. A partir do modelo digital de elevação do terreno e da rede hidrográfica, foram gerados mapas das variáveis preditoras: elevação, declividade, curvatura, comprimento de fluxo, acúmulo de fluxo, índice de umidade topográfica e distância euclideana de rios. A escolha dos locais dos pontos amostrais foi aleatória e testaram-se densidades amostrais que variaram de 0,1 a 4 pontos/ha. O treinamento dos modelos foi realizado no software Weka, gerando-se modelos preditores usando diferentes tamanhos do nó final da AD para obter AD com tamanhos distintos. Quando não se controlou o tamanho das AD, o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas básicos de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. Nas AD com tamanho controlado, o aumento da densidade de amostragem não influenciou a concordância com os mapas de referência e interferiu muito pouco no número de unidades de mapeamento preditas.

Modelos empíricos para estimar o acúmulo de matéria seca de capim-marandu com variáveis agrometeorológicas

O objetivo deste estudo foi testar modelos empíricos de regressão linear, para a predição do acúmulo de matéria seca (TAMS) de Urochloa brizantha cv. Marandu, em função de variáveis agrometeorológicas. Para gerar os modelos, foi utilizada a taxa média de acúmulo de matéria seca, em condições de sequeiro, entre 1998 e 2002. As variáveis avaliadas foram: temperaturas mínima, máxima e média, radiação global (Rg), graus-dia, evapotranspiração real (ETR) e potencial (ETP) obtidas a partir do balanço hídrico, unidades fototérmicas (UF) e índice climático de crescimento (ICC). As regressões univariada e multivariada mostraram boa capacidade de predição, com exceção para as que utilizam a UF. Os melhores resultados foram para a regressão multivariada, com Tmín, Rg e ETR: R², 0,84; raiz do quadrado médio do resíduo (RQMR), 14,72; e critério de informação de Akaike (CIA), 222,5. Na regressão linear univariada, destacaram-se as variáveis: graus-dia corrigido (R², 0,75; RQMR,17,84; e CIA, 242,6), temperatura mínima corrigida (R², 0,75; RQMR, 17,82; CIA, 244,1), e ICC (R², 0,74; RQMR, 17,85; CIA, 236,9). A correção das variáveis agrometeorológicas pela relação entre evapotranspiração real e potencial (ETR/ETP), em geral, melhora a predição da TAMS pelos modelos.

Parentesco na seleção para produtividade e teores de óleo e proteína em soja via modelos mistos

O objetivo deste trabalho foi avaliar influência da informação de parentesco na seleção de progênies de soja quanto à produtividade e aos teores de óleo e proteína, com base no uso de modelos mistos de predição dos valores genéticos. Novecentas progênies F4:6 e 200 progênies F4:7 de soja foram avaliadas nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. As progênies foram obtidas de cruzamentos múltiplos a partir de 57 progenitores. Os dados foram analisados por meio de modelos aleatórios (quadrados mínimos) e mistos BLUP/REML ("best linear unbiased prediction/restricted maximum likelihood"). Os maiores valores de ganhos preditos foram obtidos com o BLUP/REML. Os valores genéticos preditos com o método BLUP/REML, sem informação de parentesco, apresentaram alta correlação com aqueles obtidos com o modelo aleatório, além de detectada alta coincidência das progênies selecionadas. A inclusão da matriz de parentesco resultou na seleção de progênies diferentes e em maior acurácia na predição dos valores genéticos.

Variabilidade genética de procedências e progênies de umbuzeiro via metodologia de modelos lineares mistos (REML/BLUP)

O umbuzeiro (Spondias tuberosa Arruda), espécie nativa do semi-árido brasileiro, é um dos recursos genéticos mais importantes para a produção de frutos destinados ao consumo in natura e à industrialização. No melhoramento de espécies perenes, o uso de técnicas de avaliação genética com base em modelos mistos do tipo REML/BLUP (máxima verossimilhança restrita /melhor predição linear não viciada) é fundamental para a predição de valores genéticos aditivos e genotípicos de indivíduos com potencial para seleção, tanto em nível intrapopulacional como interpopulacional. Este procedimento vem sendo aplicado com sucesso no Brasil, no melhoramento de várias espécies frutíferas e florestais. O presente trabalho teve como objetivos estudar a variabilidade genética, estimar parâmetros genéticos e realizar a predição de valores genéticos dos indivíduos, utilizando a metodologia REML/BLUP a partir da avaliação de procedências e progênies de umbuzeiro. O ensaio foi instalado em delineamento de blocos ao acaso, com arranjo hierárquico desbalanceado, constituído de três procedências e 42 progênies. Foram avaliados os caracteres altura de plantas (ALP), maior diâmetro de copa (MAC), menor diâmetro de copa (MEC), diâmetro do colo (DIC) e número de ramos primários (NRP), os quais são correlacionados à produção de frutos. Os resultados obtidos permitem afirmar que, no umbuzeiro, aos nove anos de idade, a maior parte da variabilidade genética encontrada concentra-se dentro de populações. Os caracteres MEC e MAC apresentaram, respectivamente, valores de herdabilidade individual no sentido restrito de 0,08 e 0,14 e ganhos de 6% e 9%, respectivamente, com a seleção dos dez melhores genitores.

Uma proposta para a geração de amostras aleatórias nos problemas de simulação em modelos de planejamento

Um modelo de predição do preço da celulose foi ajustado usando-se o tempo e o preço defasado como co-variáveis. A partir das estimativas dos parâmetros obtidas, foram propostas 48 possíveis tendências futuras para o preço da celulose. Posteriormente, três métodos de simulação foram usados para predizer os valores futuros definidos pelas várias tendências: M1Þ Pcel.f = µ; M2 Þ Pcel.f = µ + épsilonf, e M3 µf + épsilonf, em que m é a parte sistemática do modelo, e e f corresponde ao componente estocástico. Para as simulações foram usados o método de Monte Carlo e a distribuição triangular. Para comparar os valores simulados pelos três métodos com os conhecidos valores futuros nas várias tendências, foi usada a diferença relativa média entre os valores. No caso da ausência de tendência, os métodos M1 e M2 foram satisfatórios, apesar de o método M2 incluir distúrbios ao redor da média. No caso de haver tendência real, o método M3 teve a melhor "performance", mesmo sendo influenciado pela acurácia na predição da tendência.

Predição de qualidade da madeira e da polpa celulósica por técnica de espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS)

O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos de calibração multivariada, com espectros infravermelhos próximos (NIR), para predição de qualidade da madeira e da polpa celulósica kraft de Eucalyptus. Foram utilizadas 30 amostras de madeira, em forma de cavacos, e 116 amostras de polpa kraft de Eucalyptus. Os cavacos foram utilizados com dois teores de umidade (33% e 10%). Nos cavacos mais úmidos, foram obtidas as seguintes correlações: 97% na densidade básica, 84% no teor de extrativos e 93% no teor de lignina. Nos cavacos mais secos, as correlações foram: 97% na densidade básica, 92% no teor de extrativos e 90% na lignina. Para a predição de qualidade das polpas, foram obtidos espectros NIR de folhas de celulose e das polpas na forma original (desagregada). Os modelos com espectros obtidos na folha de celulose apresentaram correlações de 94% no número kappa, 93% na viscosidade da polpa, 90% no rendimento depurado e 86% no teor de ácido hexenurônico. Os modelos com espectros obtidos na polpa desagregada apresentaram as seguintes correlações: 90% no número kappa, 91% na viscosidade da polpa, 88% no rendimento depurado e 85% no teor de ácidos hexenurônicos. Os resultados demonstraram a viabilidade da aplicação da técnica de modelagem das características da madeira e da polpa celulósica, utilizando-se espectros NIR.

Correlações entre os elementos meteorológicos e as ocorrências de incêndios florestais na área urbana de Juiz de Fora, MG

Os incêndios florestais no Brasil tornam-se a cada ano mais críticos, com o aumento da extensão da área queimada e os consequentes danos ao ambiente e à sociedade. A ocorrência e propagação dos incêndios florestais estão fortemente associadas às condições climáticas ou fatores climáticos. Entre as influências que o clima pode exercer sobre as ocorrências, destaca-se a distribuição do conteúdo de umidade da vegetação morta, que constitui o principal combustível dos incêndios. O objetivo deste estudo foi comparar o índice de correlação entre os fatores meteorológicos e as ocorrências de incêndios florestais dentro da área urbana do Município de Juiz de Fora. Para a sua realização foi utilizada uma série temporal abrangendo o período de 1995 a 2004. De acordo com os resultados, a umidade relativa do ar foi o elemento que mais se correlacionou com as ocorrências. A precipitação e a diferença entre precipitação e evaporação mostraram-se mais correlacionadas com os incêndios quando analisadas a sua acumulação dentro de um período de 10 dias antes de cada ocorrência. A utilização de elementos isolados apresentou baixa correlação com os incêndios, evidenciando a utilização de modelos que agrupem os elementos climáticos para a predição das ocorrências.

Comparação entre predição e projeção da distribuição de diâmetros de povoamentos de eucalipto submetidos a desbastes

Dados de povoamentos de eucalipto submetidos a desbastes seletivos foram utilizados para modelagem da distribuição diamétrica. Foram ajustados dois modelos: um de predição e outro de projeção. Nos dois casos, o modelo de distribuição de diâmetros foi constituído por sistemas de equações não lineares. No primeiro caso, os parâmetros da função Weibull foram estimados em função de características dos povoamentos. No segundo, os parâmetros dessa função, observados em uma idade atual, foram empregados como variáveis independentes para serem estimados em idades futuras. Os resultados comprovaram maior eficiência na modelagem por meio de projeção.

PARÂMETROS GENÉTICOS PARA A CAPACIDADE DE PROPAGAÇÃO DE Pinus taeda POR EMBRIOGÊNESE SOMÁTICA1

Objetivou-se com este trabalho avaliar a capacidade de propagação de famílias dePinus taeda por embriogênese somática utilizando estimativas de parâmetros genéticos. Para a embriogênese somática, foram selecionados cones imaturos de 65 famílias-elite de Pinus taeda. O germoplasma utilizado para a implantação dos testes de campo foi composto por 238 clones de 31 famílias. O estudo foi realizado por meio de análise genetíoco-estatística pelo procedimento de estimação de componentes de variância via máxima verossimilhança residual (Reml) e de predição de valores genéticos via melhor predição linear não viesada (Blup), usando-se o software Selegen-Reml/Blup. De acordo com os resultados, a variabilidade genética possibilita ganhos genéticos altos pela seleção entre famílias, para os caracteres presença de embriões somáticos e número de clones por famílias dePinus taeda. Há baixa ou nenhuma correlação genética entre o número de clones propagados viaembriogênese somática e as características altura, diâmetro, sobrevivência e volume avaliados aos 4 anos de idade em testes clonais. Conclui-se que há maior ganho genético para a capacidade de propagação por embriogênese somática com a seleção de famílias de Pinus taeda.

Modelos para estimativa do subfator cobertura-manejo (CiII) relativo à erosão entressulcos

A análise de um modelo de erosão é um crítico passo no desenvolvimento de uma ferramenta de predição da erosão aplicável e válida; isso é crucial para avaliar o desempenho dos modelos existentes para assegurar que as estimativas de um modelo condizem com a realidade. O objetivo do presente trabalho foi avaliar modelos para a predição do subfator cobertura e manejo (CiII) relativo à erosão entressulcos. Um experimento fatorial completo foi conduzido com cinco doses de resíduo de milho (0; 0,05; 0,15; 0,40 e 0,80 kg m-2), quatro declives e duas repetições, sob condições de prévio umedecimento para determinar as taxas de erosão entressulcos (Di) e enxurrada (R). Num primeiro experimento, foi avaliada a erodibilidade entressulcos (Ki) e o subfator cobertura e manejo (CiII), em parcelas experimentais de 0,5 x 0,75 m, em solo recentemente preparado. Num segundo experimento, foram avaliados Di, R, Ki e CiII, também em parcelas de 0,5 x 0,75 m, em solo recém- preparado. Os valores de Di, R, Ki e CiII, obtidos no segundo experimento, foram utilizados na avaliação dos modelos testados. Os modelos CiII = e-2,50 CS/100 e CiII = e -2,238 CS/100 apresentaram boas estimativas para o subfator CiII.

Modelos estatísticos indicadores de comportamentos associados a bem-estar térmico para matrizes pesadas

O estudo de reprodutoras de frangos de corte é de grande importância para o País, uma vez que o frango de corte é um dos maiores itens agropecuários em exportação, sendo o Brasil o segundo maior exportador mundial dessa carne. O comportamento animal é conceituado como reflexo do efeito da interação de diversos fatores, entre os quais o ambiental. Dessa forma, o ambiente interno do galpão de produção constitui um dos elementos que fornecem indicações sobre o conforto térmico das aves. O comportamento de matrizes expressa, sob a forma de padrões específicos, a saúde e o bem-estar dessas aves. Este trabalho teve como objetivo a aplicação dos modelos estatísticos preditivos, por meio da construção de cenários, apresentando resultados do conforto animal perante diversas condições ambientais. O trabalho foi desenvolvido com dados coletados em ambiente controlado, utilizando a linhagem Hybro-PG®, submetida a diferentes níveis de temperatura ambiente, tipos padronizados de ração e idade. Foram procedidas as análises descritiva e exploratória e, posteriormente, a modelagem, utilizando as Equações de Estimação Generalizadas (EEG). A pesquisa permitiu o desenvolvimento de indicadores de bem-estar térmico por meio das equações dos modelos estatísticos de predição, sob os distintos cenários estudados.