Soil Organic Carbon Stocks in a Brazilian Oxisol under Different Pasture Systems

Pastures are the main land use systems in the world and in Brazil they occupy 115 M ha. A major part of Brazil´s greenhouse gas emissions are due to land use change and agriculture. Livestock production comprises \u3e 90% of methane and about 55% of CO2-equivalent emissions due to agriculture (Cerri et al. 2009). However, productive, well-managed pastures can improve degraded soils and increase soil organic carbon (SOC) stocks through humification of grass and root residues. In order to enhance pasture yields and SOC sequestration, nutrient availability in soils must also be improved, especially for N and P. This work aimed to assess how SOC stocks were affected by the combination of grasses and legumes, in comparison to only-grass pastures and other land uses in a clay Oxisol in southeast Brazil

Resposta fisiológica de ovinos da raça Santa Inês alimentados com diferentes níveis de farelo de manga em substituição ao milho.

O experimento foi delineado para avaliar o efeito da substituição do milho por farelo de manga e medir os efeitos das condições climáticas ao longo do dia sobre os parâmetros fisiológicos: temperatura retal (TR), temperatura Superficial (TS) e freqüência respiratória (FR), em ovinos da raça Santa Inês, criados em confinamento em clima semi-árido. Ovinos machos castrados (n = 16) foram submetidos a quatro dietas com diferentes níveis de substituição do milho por farelo de manga. A TR, TS e FR foram medidas a cada hora durante dois períodos de 24 horas. Adotou-se o delineamento de blocos casualizados, com quatro repetições, em esquema fatorial 4 x 12 (níveis de inclusão de farelo de manga x horários de avaliação dos parâmetros fisiológicos). Não foi observado influência da dieta na TR, TS e FR dos ovinos, entretanto observou-se a influência das condições climáticas

Validação de equações do consumo de matéria seca por ovinos da raça Santa Inês confinados.

ZOOTEC 2011

Prediction of aboveground biomass and dry-matter content in brachiaria pastures by combining meteorological data and satellite imagery.

Aboveground biomass (AGB) data are important for profitable and sustainable pasture management. In this study, we hypothesized that vegetation indexes (VIs) obtained through analysis of moderate spatial resolution satellite data (Landsat-8 and Sentinel-2) and meteorological data can accurately predict the AGB of Brachiaria (syn. Urochloa) pastures in Brazil. We used AGB field data obtained from pastures between 2015 and 2019 in four distinct regions of Brazil to evaluate (i) the relationship between three different VIs?normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index 2 (EVI2) and optimized soil adjusted vegetation index (OSAVI)?and meteorological data with pasture aboveground fresh biomass (AFB), aboveground dry biomass (ADB) and dry-matter content (DMC); and (ii) the performance of simple linear regression (SLR), multiple linear regression (MLR) and random forest (RF) algorithms for the prediction of pasture AGB based on VIs obtained through satellite imagery combined with meteorological data. The results highlight a strong correlation (r) between VIs and AGB, particularly NDVI (r = 0.52 to 0.84). The MLR and RF algorithms demonstrated high potential to predict AFB (R2 = 0.76 to 0.85) and DMC (R2 = 0.78 to 0.85). We conclude that both MLR and RF algorithms improved the biomass prediction accuracy using satellite imagery combined with meteorological data to determine AFB and DMC, and can be used for Brachiaria (syn. Urochloa) AGB prediction. Additional research on tropical grasses is needed to evaluate different VIs to improve the accuracy of ADB prediction, thereby supporting pasture management in Brazil

Equações de predição do consumo de matéria seca por ovinos da raça Santa Inês confinados.

Objetivou-se desenvolver equações de predição de consumo de matéria seca (CMS) por ovinos da raça Santa Inês criados em sistema de confinamento no Brasil. O banco de dados utilizado contou com 100 unidades experimentais, de 13 estudos, sendo 68 oriundos de dados individuais e 32 de dados médios compilados de dissertações e artigos. Verificou-se a existência do efeito de estudo no banco de dados, em seguida, procedeu-se com a meta-análise. As variáveis: peso vivo médio (PVM), PVM metabólico (PVM0,75), ganho médio diário (GMD) e GMD²; apresentaram correlação positiva (P<0,05) com o CMS; já o nível de concentrado na dieta (CON) apresentou correlação negativa (P<0,05). Apenas a equação 2 (Eq. 2) apresentou valor P<0,05 para todas às variáveis consideradas no modelo; foi uma das que apresentou menor valor para o critério de informação Akaike?s (AIC) e o Bayesian (BIC); e maior coeficiente de determinação (R²). A Eq. 2 [CMS (g/dia) = 238,74 ± 114,56 (0,0398) + 31,3574 ± 4,2737 (<0,0001) * PVM + 1,2623 ± 0,2128 (<0,0001) * GMD ? 5,1837 ± 0,7448 (<0,0001) * CON] pode ser utilizada para predizer o CMS de ovinos da raça Santa Inês, em confinamento, sob condições brasileiras.Zootec 2011