Herbário das pastagens naturais: 41 anos de história.

Resumo

Morfogênese de capim annoni submetido a duas densidades populacionais da vegetação.

Resumo

Avaliação do ciclo produtivo e produtividade de cultivares de azevém consorciadas com mistura de leguminosas hibernais na região dos campos de altitude.

Este trabalho teve como objetivo avaliar a produção total de diferentes cultivares de azevém em consórcio com mistura das três leguminosas.Ana Cristina Mazzocato, editora técnica. ODS

Suporte a decisão de manejo de pastagens: aprendizado de máquina para predição da disponibilidade de forragem.

Algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária

Aprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras.

Introdução: algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas interessantes para classificação de grupos e predição. Objetivo: avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da qualidade nutricional de forrageiras produzidas em sistemas integrados de produção agropecuária

Impact of weather conditions on the energetic quality of aciculated dry branches of Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze produced throughout a year.

The aciculated dry branches of Araucaria angustifolia, which fall throughout the year by the natural pruning of the species, can be a renewable and sustainable alternative for energy generation and income for rural producers inserted in the Mixed Ombrophilous Forest. This research aimed to energetically characterize these dry branches produced by free-growing trees throughout the year in the Santa Catarina's Plateau Region. Also, it aimed to determine the influence of weather conditions on the energetic quality of the aciculated dry branches. To that end, we demarcated 37 trees by choosing a quadrant according to the radius of the crowns in which the dry branches were collected. Collections happened monthly between June 2018 and May 2019. Subsequently, the biomass's physical, chemical, and energetic properties were determined. A simple correlation between climatic variables and properties was obtained. The main advantage of aciculated dry branches as an energy resource was their low moisture content (18%) and the disadvantages were the high ash content and the low basic density (220 kg.m-3). Except for the moisture content, all the properties of the aciculated dry branches varied throughout the year, and they were influenced by the weather variables. The correlations between the climatic variables and the properties analyzed indicated that the energetic quality of the dry branches was better in the months with the highest values of average temperatures and solar radiation. Keywords: dry biomass, free-growing trees, solid fuel, renewable energy