Automatização da classificação do horizonte A dos solos.

Com o objetivo de automatizar a classificação do horizonte A dos solos, foi elaborado um programa de computador, mais precisamente, um arquivo executável para ambiente DOS. Essa classificação esta baseada na "Classificação Brasileira de Solos" (EMBRAPA,1988), desenvolvida pela Embrapa Solos. Os parâmetros ora utilizados, foram retirados da "Série Documentos 11" (EMBRAPA, 1988)

Correlation between soil erodibility and satellite data on areas of current desertification: a case study in Senegal.

The purpose of the study is to verify whether some correlation exists between soil erodibility (i.e. K factor mentioned in RUSLE model) and data obtained from satellite images. This piece of work represents a first attempt towards a model that would predict the risk for soil erosion, from information contained in satellite images. Ouarchoch is a rural community in Ferlo Region, Senegal. It lies in a Sahelian typical arid zone and is affected by desertification processes. Ouarchoch site was the pilot area on which the test was performed. K factor was calculated by using soil textural data (sand, silt and clay) in the top (0 ? 5 cm) soil layer (data obtained from the web). Landsat7 satellite images represented different seasonal snapshots (?cool? dry season, warm dry season, rainy season, end of rainy season or beginning of dry season) of the same year, 2014. Calculation used Bands 1 to 7 and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The choice of data, calculation and analysis are detailed. Some positive moderate correlation exists between soil erodibility on the one hand, and NDVI index displayed during the dry season (images in January and May), as well as Band 5 radiations displayed at the beginning of the dry season (post-harvest, image in October) on the other hand

Uso de geotecnologias no Mapeamento de Solos do Município de Figueirão- Mato Grosso do Sul.

O presente estudo refere-se ao levantamento de solos do Município de Figueirão, Estado do Mato Grosso do Sul, que abrange uma área aproximada de 4.915 km2, realizado em nível de reconhecimento de baixa intensidade de acordo com as normas preconizadas pela Embrapa Solos, com a utilização de geotecnologias e técnicas de mapeamento digital. Consiste na caracterização dos solos visando contribuir para o planejamento do uso e ocupação das terras de forma racional e sustentável. Os resultados obtidos, além de permitir uma visão geral sobre as principais características ambientais da área, contém todos os critérios utilizados para distinção e classificação dos solos e uma descrição das principais classes de solos da área estudada, cuja distribuição espacial é representada em um mapa na escala 1:100.000 (figura 1). Este mapa é constituído por 18 unidades de mapeamento, que compõem uma legenda de identificação dos solos, individualizados até o 5º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS), seguido de textura, tipo de horizonte A, fases de vegetação, relevo e, para solos pouco evoluídos, substrato geológico. As principais classes de solos identificadas foram: Argissolos Vermelho-Amarelos; Latossolos Amarelos, Latossolos Vermelhos, Neossolos Litólicos e Neossolos Quartzarênicos, estes últimos apresentando grande predomínio sobre as demais classes da área

Avaliação de testes estatísticos em dados de Q-PCR.

A Q-PCR (Quantitative Polymerase Chain Reaction) é uma técnica que permite quantificar de forma precisa, especifica e indireta a quantidade de RNA mensageiro presente em uma determinada amostra. A Q-PCR apresenta vantagens metodológicas para a quantificação do RNA mensageiro quando comparada às técnicas de Northern Blot e Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction, facilitando estudos de expressão gênica diferenciada. No entanto, experimentos de Q-PCR freqüentemente apresentam limitações amostrais (6= N =12) e são analisados por testes estatísticos tradicionais (paramétricos) sem a devida verificação da condição de normalidade da variável resposta e de homogeneidade das variâncias dos grupos experimentais, exigidas nesses testes. O presente trabalho avaliou quatro testes estatísticos de comparação de médias e/ou medianas, entre os grupos controle(C) e tratado (T), com objetivo de propor o teste mais adequado para estudar expressão gênica com dados de Q-PCR. O experimento foi realizado na Embrapa Pecuária Sudeste ? São Carlos, Brasil, utilizando 10 bezerros Nelore (Bos indicus), divididos aleatoriamente em dois grupos de cinco animais: grupo tratado (T) infestado artificialmente com carrapatos Rhipicephalus (Boophilus) microplus e grupo controle (C) livre de infestação. Os dados foram submetidos a quatro diferentes testes estatísticos, sendo o primeiro paramétrico (ANOVA com teste t) e os demais não-paramétricos (teste de mediana, boot strap, e Rest.). Quando o gene referência (gene de expressão constitutiva) apresentou pequena variação entre os tratamentos (0,6 = P = 1) os testes estatísticos, com exceção do teste de mediana, apresentaram valores de probabilidade confiáveis e semelhantes. Porém, quando o gene referência apresentou variação entre os tratamentos (P = 0,6) todos os testes apresentaram resultados distintos, e o teste Rest©, não-paramétrico, de comparações das médias e com ajustes para eficiência de amplificação do primer e valores de probabilidade do gene referência, foi o mais adequado para analisar dados de Q-PCR

Solos do Município de Camapuã - MS.

O presente estudo refere-se ao levantamento de solos do Município de Camapuã, Estado do Mato Grosso do Sul, que abrange uma área aproximada de 10.760 km2, realizado em nível de reconhecimento de baixa intensidade de acordo com as normas preconizadas pela Embrapa Solos, com a utilização de geotecnologias e técnicas de mapeamento digital. Consiste na caracterização dos solos visando contribuir para o planejamento do uso e ocupação das terras de forma racional e sustentável. Como material básico utilizou-se cartas topográfica do IBGE e DSG, na escala de 1:100.000, que foram empregadas para geração de um modelo digital de elevação (MDE), tendo ainda o apoio de imagens do sensor TM do satélite Landsat 5 de 2010. Os resultados obtidos, além de permitir uma visão geral sobre as principais características ambientais da área, contém todos os critérios utilizados para distinção e classificação dos solos e uma descrição das principais classes de solos da área estudada, cuja distribuição espacial é representada em um mapa na escala 1:100.000. Este mapa é constituído por 18 unidades de mapeamento, que compõem uma legenda de identificação dos solos, individualizados até o 5º nível categórico do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). As principais classes de solos identificadas foram: Neossolos Litólicos Eutróficos, Argissolos Vermelho-Amarelos distróficos; Latossolos Vermelhos Distróficos e Neossolos Quartzarênicos, estes últimos apresentando grande predomínio sobre as demais classes da área

Avaliação pós-colheita de cultivares de bananeira em Belém, PA.

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Funções de pedotransferência para estimativa da densidade dos solos de áreas tropicais montanhosas

O desenvolvimento de funções de pedotransferência (FPT) para a estimativa de valores de densidade dos solos deve ser feita de levando em consideração os aspectos regionais onde se encontram os solos. A utilização de FPT de outras áreas, em geral mostra resultados inferiores aqueles estimados por funções desenvolvidas com dados da área de estudo. Forma usados 73 horizontes de solos com os dados de densidade para gerar 3 FPTs. A FPT1 utilizou como preditores 32 variáveis, e as FPT2 e FPT3 usaram 12 variáveis cada. Os valores de r2 mostraram melhor performance da FPT1 e FPT2, e significativamente diferentes da FPT3, que teve o pior desempenho. A FPT2 foi escolhida para estimar a densidade do solo dos 416 horizontes sem esta análise, e apresentou valor médio de 1,272 com desvio padrão de 0,208. A FPT2 teve r2 de 0,72. Esta FPT2 também apresentou o menor valor de erro padrão residual, corroborando com a escolha desta FPT2 para estimativa da densidade