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    Estacionalidade e magnitude de produção na orçamentação forrageira.

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    A maior parte da variação estacional na produção de forragem é devida ao padrão climático sazonal. O efeito da sazonalidade climática sobre o crescimento da pastagem pode ser razoavelmente previsto por meio da variação das temperaturas médias e da umidade do solo (relacionada à quantidade e à distribuição das chuvas). Adicionalmente, as respostas ao padrão climático dependem do genótipo da planta forrageira.O efeito da temperatura sobre a estacionalidade da produção pode ser previsto com razoável precisão por meio da soma térmica para o período de crescimento. Para isso é necessário conhecer a temperatura base da planta forrageira. Porém, ainda são escassos os dados científicos sobre a temperatura base, que indica a temperatura abaixo da qual a taxa de acúmulo de forragem da planta tende a zero, principalmente para plantas tropicais. Recomenda-se utilizar valores entre 14 e 17º C.bitstream/item/26952/1/estacionalidade.pd

    Quantificação da necessidade de volumosos.

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    Conhecer a necessidade futura de forragem do rebanho contribui para organizar a propriedade e aumentar a lucratividade do sistema de produção em pastagens.bitstream/item/72347/1/Leite-DPA-Outubro-2012.pdf-felipe-tonato.pd

    Desenvolvimento de modelos preditores de acúmulo de forragem em pastagens tropicais com base em variáveis meteorológicas.

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    Objetivou-se modelar uma estrutura de banco de dados, identificar e quantificar atributos condicionantes do acúmulo de forragens no Brasil central e desenvolver modelos estimadores do acúmulo de forragem potencial com base em parâmetros climáticos. Dados de experimentos com cultivares do gênero Cynodon, Panicum e Brachiaria e registros climáticos diários para o local e período experimentais foram cadastrados em um banco de dados relacional. O banco de dados permitiu gerar listagens ordenadas das taxas médias de acúmulo de forragem (TMA), temperatura média (Tmed), máxima (Tmax), mínima (Tmin), radiação global incidente (Rad) e dias do ano (DA) para cada período de crescimento. Realizaram-se regressões lineares simples e múltiplas com variáveis climáticas como regressoras e TMA como variável resposta. O modelo com Tmin como variável independente se destacou com os melhores valores para o coeficiente de determinação (R2), critério de Akaike (AIC) e critério Bayesiano (BIC), sendo adotado como padrão. Os modelos foram agrupados com o teste de coincidência em B1 (Marandu, Basilisk e Arapoty, TMA=-94.92+8.19Tmin); B2 (Capiporã e Xaraés, TMA=-128.07+10.66Tmin); C1 (Tifton 85 e Estrela, TMA=-84.69+9.06Tmin); C2 (Coastcross, Florico e Florona, TMA=-67.01+7.97Tmin); P1 (Atlas e Mombaça, TMA=-55.22+6.36Tmin) e P2 (Tanzânia e Tobiatã, TMA=-29.15+5.93Tmin)

    Verminose em bezerros nas regiões úmida e semi-árida de Sergipe.

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    bitstream/item/90503/1/CPATC-PESQ.-AND.-35-86.pd
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