Model to estimate the sampling density for establishment of yield mapping

Yield mapping represents the spatial variability concerning the features of a productive area and allows intervening on the next year production, for example, on a site-specific input application. The trial aimed at verifying the influence of a sampling density and the type of interpolator on yield mapping precision to be produced by a manual sampling of grains. This solution is usually adopted when a combine with yield monitor can not be used. An yield map was developed using data obtained from a combine equipped with yield monitor during corn harvesting. From this map, 84 sample grids were established and through three interpolators: inverse of square distance, inverse of distance and ordinary kriging, 252 yield maps were created. Then they were compared with the original one using the coefficient of relative deviation (CRD) and the kappa index. The loss regarding yield mapping information increased as the sampling density decreased. Besides, it was also dependent on the interpolation method used. A multiple regression model was adjusted to the variable CRD, according to the following variables: spatial variability index and sampling density. This model aimed at aiding the farmer to define the sampling density, thus, allowing to obtain the manual yield mapping, during eventual problems in the yield monitor.O mapa de produtividade representa a variabilidade espacial das características de uma área cultivada e permite intervir na produção dos anos posteriores, na aplicação diferenciada de insumos. Este trabalho teve por objetivo verificar a influência da densidade amostral e do tipo de interpolação na exatidão dos mapas de produtividade, gerados a partir da amostragem manual de grãos, solução que pode ser adotada quando um monitor não pode ser utilizado. Um mapa de produtividade foi obtido com monitor de colheita comercial em lavoura de milho, a partir do qual foram estabelecidas 84 grades e, por meio de três interpoladores, o inverso da distância ao quadrado, inverso da distância e krigagem geraram-se, assim, 252 mapas de produtividade, que foram então comparados com o original, utilizando-se o coeficiente de desvio relativo (CDR) e o índice kappa. A perda de informação do mapa de produtividade aumentou à medida em que se diminuiu a densidade amostral e foi dependente do método de interpolação utilizado. Um modelo de regressão múltipla foi ajustado à variável CDR, em função das variáveis: índice de variabilidade espacial e densidade amostral. Este modelo teve a finalidade de auxiliar o agricultor na definição da densidade amostral e permitir obter-se, manualmente, o mapa de produtividade, caso ocorram problemas eventuais no monitor de colheita.Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel (CAPES)Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel (CAPES)Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico (CNPq)Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico (CNPq

Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Abstract Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries

Profit maps for precisión agriculture

During the last few years, yield maps have become economically feasible for farmers due to technological advances in precision agriculture. However, evidence of yield profitability is still uncertain, and variability in yield has seldom been correlated to variability in profits. Differently from yield maps, profit maps can supply additional information about the economic return for each particular area of a field. The objective of the present work was to study how management decisions can be facilitated by transforming yield-map datasets into profit maps and the importance of the selection of interpolator type. Yield and profit maps were generated for each data set (three soybean fields and one corn field) using the inverse of the distance (ID), the inverse of the square of the distance (IDS) and kriging (KRG) as interpolation methods. It can be concluded that profit maps are an important tool for the diagnosis of the spatial variability of economic return because they can assist farmers with management decision-making. The impact of the interpolator type was less than 200 kg ha-1 for the yield and US$30 ha-1 for the profit, indicating that the choice of interpolator type is of secondary importance. In addition, the profit maps showed large variability that would not be easily found if only yield maps were analyzed.Durante los últimos años, los mapas de rendimiento se han convertido económicamente viables para los agricultores, debido a los avances tecnológicos en la agricultura de precisión. Sin embargo, la evidencia de la rentabilidad del rendimiento, aún es desconocida, y la variabilidad del rendimiento rara vez ha sido correlacionada con la variabilidad de la rentabilidad. A diferencia de los mapas de rendimiento, los mapas de rentabilidad pueden suministrar información adicional relacionada con el retorno económico para cada área particular del campo. El objetivo del presente trabajo ha sido estudiar como las decisiones de gestión pueden ser facilitadas por la transformación de los conjuntos de datos de los mapas del rendimiento en mapas de beneficio, bien como la importancia de la selección de los mapas de interpolación. Para cada conjunto de datos (tres zonas de soya e un de maíz), mapas de rendimiento e de beneficio, fueron generados utilizando los métodos de interpolación de distancia inversa (DI), de distancia cuadrada inversa (DCI) y de Krigagem (KRG). Se puede concluir que los mapas de beneficio y rentabilidad son herramientas importantes para el diagnóstico de la variabilidad espacial del rendimiento económico, ya que ayudan a los agricultores en la gestión de la toma de decisiones. El impacto del tipo de interpolación fue de menos de 200 kg por hectárea en el rendimiento, US$ 30 en el beneficio, significando que la elección puede ser colocada en el segundo plano. En adicción, los mapas de beneficio mostraron una gran variabilidad que no haría fácil encontrar, solamente por el análisis de los mapas de productividad

Variabilidade espacial de atributos físicos de um Latossolo Vermelho após cultivo de soja

Os atributos químicos e físicos do solo apresentam, frequentemente, dependência espacial. Portanto, é imprescindível estudar sua variabilidade espacial visando ao manejo mais preciso da lavoura, a redução do impacto ambiental, a otimização do uso de máquinas e o aumento da eficiência das equipes de trabalho. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos de um Latossolo Vermelho distroférrico típico após o cultivo de soja. Os dados foram coletados em uma área de 2 ha cultivada sob sistema de plantio direto utilizando-se uma grade amostral de 30 x 33 m, em que foram avaliados os parâmetros: macroporosidade, microporosidade, porosidade total, densidade e umidade do solo, na camada de 0 - 0,1 m; após as análises exploratória e geoestatística, os modelos teóricos foram ajustados aos semivariogramas para cada atributo; já a interpolação dos dados foi realizada utilizando-se a krigagem ordinária, verificando-se que todas as variáveis estudadas apresentaram dependência espacial, que variou entre moderada (macroporosidade, porosidade total e umidade do solo) e forte (microporosidade e densidade do solo), em função do coeficiente de efeito pepita