Zoneamento bioclimático para a raça ovina Dorper no Estado de Pernambuco

The objective of this work was to perform the bioclimatic zoning for Dorper sheep, in the state of Pernambuco, Brazil. Average daily meteorological data from 246 meteorological stations in the state were used. The variables air temperature and air relative humidity were used to calculate the temperature and humidity index. With the values of these variables, isolines were traced using the Surfer software. The Agreste region of Pernambuco shows the best weather conditions for Dorper breed throughout the year than the region comprising the coast, “Zona da Mata”, and “Semiárido”. In the warmer months and in critical regions, as the “Sertão”, the implementation of management is required, to provide shade to mitigate heat stress and not compromise the productive performance of the breed .O objetivo deste trabalho foi realizar o zoneamento bioclimático para ovinos da raça Dorper, no Estado de Pernambuco. Foram utilizados dados meteorológicos médios diários de 246 postos meteorológicos no estado. As variáveis temperatura do ar e umidade relativa do ar foram utilizadas para o cálculo do índice de temperatura e umidade. Com os valores destas variáveis, traçaram-se as isolinhas por meio do programa Surfer. A região do Agreste pernanbucano apresenta melhores condições climáticas para a raça Dorper, durante todo o ano, do que a região que compreende o litoral, a Zona da Mata e o Semiárido. Nos meses mais quentes e nas regiões mais críticas, como o Sertão, é necessária a implementação de manejo, como o provimento de sombra, para amenizar o estresse pelo calor e não comprometer o desempenho produtivo da raça

Comparison Between Three Methods to Monitor Reservoir Extension in the Brazilian Semi-Arid Region

The State of Pernambuco covers an extensive semi-arid area where the Caatinga biome dominates. This region is characterized by long periods of drought, highlighting the need for water resource optimization. This paper aimed to compare three methods to assess reservoir changes: MapBiomas' products, the Normalized Difference Water Index (NDWI), and a support vector machine (SVM) algorithm. Initially, we obtained the monthly precipitation from 1987 to 2019 and calculated the yearly accumulation. Mapbiomas, Landsat 7 ETM, and Landsat 8 OLI data from 2012-2018 were accessed and processed using the Google Earth Engine platform. We obtained the annual image with the median pixel criterion to determine the NDWI and quantify the annual reservoir area. For the supervised classification with SVM, samples from different land-use types of the study area were used to train the algorithm. From 2012 to 2018, a reservoir reduction of 63.42% was observed with MapBiomas images, 69.49% with NDWI images, and 67.69% using the SVM algorithm. The results obtained using NDWI were the most similar to those from the artificial intelligence classification, indicating that NDWI can be used to monitor the reservoir conditions

PREDIÇÃO DA PRODUTIVIDADE DE CANA-DE-AÇÚCAR COM BASE EM MODELO AGROMETEOROLÓGICO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO

This study aimed to build a multiple linear regression model to estimate productivity of sugarcane in the northeastern semi-arid region. Anual data of agricultural income were used (harvest 2005/2006 to 2011/2012) and monthly agro-meteorological data (2005-2012). For the model calibration period, the choice of the independent variable of the regression was analyzed by correlation of crop weather data and output data then were defined variables and constructed linear regression to estimate the yield of sugar cane -sugar. The independent variables selected for the model were irrigation more rainfall, average air temperature, the vapor saturation deficit of the air and the photoperiod. At the calibration period, the multiple linear regressions showed satisfactory results with average relative difference of less than 3%, and a standard error of estimate of 2.7264 tons of sugarcane in all crop years analyzed. Validation of the agro-meteorological model, the best performance was obtained in crop year 2004/2005 compared to the crop years of 2013/2014 and 2014/2015, respectively, a period that was renewed planting. By using a correction factor, the agro-meteorological model obtained an adjustment in crop years of 2013/2014 and 2014/2015 improving its performance. Features such as low cost, easy to implement and precision make the multiple linear regressions as an excellent tool.El objetivo fue construir un modelo de regresión lineal múltiple para estimar la productividad de la caña de azúcar en la región semiárida nororiental. Se utilizaron datos de rendimiento agrícola anual (cosechas 2005/2006 a 2011/2012) y datos agrometeorológicos mensuales (2005 a 2012). Para calibrar el modelo, se analizó la elección de variables independientes a través de la correlación existente de datos agrometeorológicos y rendimiento, luego se construyó una regresión lineal múltiple para estimar la productividad de la caña de azúcar. Las variables independientes seleccionadas para el modelo fueron riego más lluvia, temperatura media del aire, déficit de saturación de vapor de aire y fotoperiodo. Durante el período de calibración, las regresiones lineales múltiples mostraron resultados satisfactorios con una diferencia relativa promedio inferior al 3% y un error estándar de estimación de 2,7264 toneladas de caña de azúcar en todos los años de cosecha analizados. En la validación del modelo agrometeorológico, el mejor desempeño se obtuvo en la campaña 2004/2005 en comparación con las campañas 2013/2014 y 2014/2015, respectivamente, período en el que se renueva la siembra. Mediante el uso de un factor de corrección, el modelo agrometeorológico obtuvo un ajuste en las campañas 2013/2014 y 2014/2015, mejorando su desempeño. Características como el bajo costo, la facilidad de ejecución y la precisión hacen de las regresiones lineales múltiples una excelente herramienta.A predição da produtividade de cultivos de cana-de-açúcar é fundamental para o planejamento logístico dos produtores. No entanto, muitas propriedades recorrem a estimativa visual de produtividades em áreas canavieiras, o que, muitas vezes, geram dados tendencioso que não refletem a real produtividade dos cultivos. Objetivou-se construir um modelo de regressão linear múltipla para a estimativa de produtividade da cana-de-açúcar na região do semiárido nordestino. Foram utilizados dados anuais de rendimento agrícola (safras 2005/2006 a 2011/2012) e agrometeorológicos mensais (2005 a 2012). Para a calibração do modelo, a escolha das variáveis independentes foi analisada mediante a correlação existente dos dados agrometeorológicos e de rendimento, logo em seguida foi construída a regressão linear múltipla para estimar a produtividade da cana-de-açúcar. As variáveis independentes selecionadas para o modelo foram a irrigação mais precipitação pluvial, a temperatura média do ar, o déficit de saturação de vapor do ar e o fotoperíodo. No período da calibração, as regressões lineares múltiplas apresentaram resultados satisfatórios com diferença relativa média inferior a 3% e um erro padrão de estimativa de 2,7264 toneladas de cana em todos os anos-safras analisados. Na validação do modelo agrometeorológico, o melhor desempenho foi obtido no ano-safra de 2004/2005 quando comparado com os anos-safras de 2013/2014 e 2014/2015, respectivamente, período que houve a renovação de plantio. Mediante o uso de um fator de correção, o modelo agrometeorológico obteve um ajuste nos anos-safras de 2013/2014 e 2014/2015 melhorando seu desempenho. Características como baixo custo, facilidade de executar e precisão tornam as regressões lineares múltiplas como excelentes ferramentas. Palavras-chave: precipitação; Saccharum officinarum; modelagem; agrometeorologia.   Sugarcane yield prediction based on agrometeorological model in the Brazilian semi-arid   ABSTRACT: The prediction of the productivity of sugarcane crops is essential for the logistical planning of producers. However, many properties resort to visual estimates of yields in sugarcane areas, which often generate biased data that do not reflect the real productivity of crops. This study aimed to build a multiple linear regression model to estimate productivity of sugarcane in the northeastern semi-arid region. Anual data of agricultural income were used (harvest 2005/2006 to 2011/2012) and monthly agro-meteorological data (2005-2012). For the model calibration period, the choice of the independent variable of the regression was analyzed by correlation of crop weather data and output data then were defined variables and constructed linear regression to estimate the yield of sugar cane -sugar. The independent variables selected for the model were irrigation more rainfall, average air temperature, the vapor saturation deficit of the air and the photoperiod. At the calibration period, the multiple linear regressions showed satisfactory results with average relative difference of less than 3%, and a standard error of estimate of 2.7264 tons of sugarcane in all crop years analyzed. Validation of the agro-meteorological model, the best performance was obtained in crop year 2004/2005 compared to the crop years of 2013/2014 and 2014/2015, respectively, a period that was renewed planting. By using a correction factor, the agro-meteorological model obtained an adjustment in crop years of 2013/2014 and 2014/2015 improving its performance. Features such as low cost, easy to implement and precision make the multiple linear regressions as an excellent tool. Keywords: precipitation; Saccharum officinarum; modeling; agrometeorology

A atuação do fisioterapeuta na unidade de terapia intensiva neonatal por meio da aplicação do método canguru: uma revisão de literatura: The performance of the physiotherapist in the neonatal intensive care unit through the application of the kangaroo method: a literature review

Apresentação: O Método Canguru é um modelo de assistência ao recém-nascido prematuro e sua família, internado na Unidade de Tratamento Intensivo Neonatal, voltado para o cuidado humanizado, que reúne estratégias de intervenção biopsicossocial. Objetivo: Analisar os benefícios do Método Canguru através da atuação fisioterapêutica na Unidade de Terapia Intensiva. Metodologia: Refere-se a uma revisão de literatura utilizando métodos hipotéticos. Resultados Esperados: Elucidar a atuação do fisioterapeuta através do Método Canguru, e o quanto é benéfico para o recém-nascido e sua família

Técnicas manuais da fisioterapia respiratória na remoção de secreção em crianças com Fibrose Cística: uma revisão de literatura: Manual techniques of respiratory physiotherapy in the removal of secretion in children with Cystic Fibrosis: a literature review

Introdução: A Fibrose Cística trata-se de uma doença genética crônica e progressiva associada ao comprometimento dos pulmões provocando infecções pulmonares frequentes, chiado no peito e tosse crônica, porém pode afetar outros órgãos como intestinos, pâncreas e rins. Caracterizado por produzir secreção espessa e perda de sal pelo suor. A fisioterapia atua como terapia respiratória para facilitar a higiene dos pulmões e evitar infecções. Objetivo: Analisar a eficácia das técnicas manuais de remoção de secreção em crianças portadoras da fibrose cística.  Metodologia: Refere-se a uma revisão de literatura utilizando métodos hipotéticos. Resultados: Elucidar as técnicas manuais de remoção de secreção, e o quanto é importante o tratamento terapêutico precoce em crianças com fibrose cística e consequentemente concedendo uma boa qualidade de vida.   Considerações Finais: Os beneficios obtidos na pesquisa demostra a imporftancia da remoção de secreção em crianças portadoras da fibrose cisticas. Outros pesquisadores devem continuar buscando conhecimentos sobre atuação do fisioterapeuta na reabilitação da fibrose cistica

Índices biofísicos e o saldo de radiação à superfície via sensoriamento remoto no semiárido pernambucano

O semiárido pernambucano vem sofrendo com diversos processos de degradação ambiental, devido ao avanço das atividades agrícolas, além da atenuante seca que assola o semiárido brasileiro e o bioma Caatinga. O uso do geoprocessamento diante das técnicas de sensoriamento remoto se destaca pela alta aplicabilidade no monitoramento ambiental, na estimativa de parâmetros biofísicos do balanço de radiação da superfície terrestre. Assim, objetivou-se monitorar e investigar as mudanças ambientais através da modelagem espaço-temporal via sensoriamento remoto com o uso de imagens de satélite, referentes à área de estudo, o município de Arcoverde, localizado no sertão de Pernambuco, semiárido brasileiro. O estudo foi desenvolvido por meio de seis imagens do satélite Landsat, entre o período de 2008 e 2017. Através das imagens foram processados mapas temáticos da superfície, mediante o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land), que determinou parâmetros biofísicos como albedo e temperatura da superfície, e saldo de radiação. Os resultados destacaram que os maiores valores do albedo foram verificados em anos climaticamente secos (14/11/2015 e 29/09/2016), com valores médios de 0,22 e 0,20, respectivamente. O dia 14/11/2015 também apresentou o maior valor médio da temperatura, de 47°C, épocas que o saldo de radiação foi menor. O dia 13/11/2009 (ano chuvoso) apresentou o maior valor médio do saldo, de 800 W m-2, tendo maior energia disponível a ser repartida pelos processos do balanço de energia. O aumento do albedo e temperatura da superfície e diminuição do saldo de radiação destacaram mudanças nos usos do solo da região semiárida

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost