Good agricultural practices for more resilient agriculture: guidelines for producers and governments.

Good agricultural practices (GAPs) are an indispensable tool for risk management due to the close relationship between agriculture and climate, as well as the climate variability currently being experienced. The implementation of these tools, however, involves fostering innovation, increasing knowledge and giving stakeholders, small producers in particular, a holistic view, so that they may improve their production systems, increase their resilience, and ensure their sustainability.Inter-American Institute for Cooperation on Agriculture, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuári

Ao pulverizar meu pomar, para onde vai a calda?

O sucesso no controle de pragas e doenças em macieiras é muito dependente d correta pulverização com defensivos agrícolas. A tecnologia de aplicação se refere à aplicação de um produto químico feita com um equipamento adequado, de maneira que o controle do alvo biológico (praga, fitopatógeno ou planta daninha) seja efetuado com eficiência, economia e segurança

Correlação entre parâmetros produtivos e enológicos com a condutividade elétrica aparente do solo e índices de vegetação.

O objetivo deste trabalho foi correlacionar variáveis biológicas, sensoriamento remoto proximal e atributos agronômicos de solo em plantio de Vitis vinifera, estádio reprodutivo R1, em 3 hectares de uva de uma propriedade em Muitos Capões ? RS, Latitude: -28.387376°, Longitude: -51.253558º. Foi estabelecida uma malha amostral com 74 pontos, utilizando-se GPS/GNSS (RTK GR-3 FH915) e software ArcGIS 10.3

Correlation between vegetation indexes generated at Vitis Vinifera L. and soil, plant and production parameters for emergency application in decision making.

Correlation between proximal sensing techniques and laboratory results of qualitative variables plus agronomic attributes was evaluated of a 3,0 ha vineyard in the county of Muitos Capões, Northeast of Rio Grande do Sul State, Brazil, in Vitis vinifera L. at 2017/2018 harvest, aiming to evaluate the replacement of conventional laboratory analysis in viticulture by Vegetation Indexes, at situations were laboratory access are unavailable. Based on bibliographic research, looking for vegetative indexes developed or used for canopy reflectance analysis on grapevines and whose working bands were within the spectral range provided by the equipment used, a total of 17 viable candidates were obtained. These chosen vegetation indices were correlated, through Pearson (5%), with agronomic soil attributes (apparent electrical conductivity, clay, pH in H2O, phosphorus, potassium, organic matter, aluminum, calcium, magnesium, effective CTC, CTC at pH 7.0, zinc, copper, sulfur and boron) for depths 0 -20 cm and 20-40 cm, and plant tissue (Nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, sulfur, copper, zinc, iron, manganese and boron) , in addition to some key oenological and phytotechnical parameters for the quantification of wine production and quality. One hundred and thirty ninesignificant correlations were obtained from this cross, with 36 moderate coefficients between 19 parameter variables versus 12 of the indexes. We concluded that in cases where access or availability of laboratory analyzes is difficult or impracticable, the use of vegetation indices is possible if the correlation coefficients reach, at least, the moderate magnitude, serving as a support to decision making until the lack analytical structure to be remedied. Key words: vegetation indexes, precision agriculture, remote sensin

Tecnologia de aplicação e segurança na utilização de agrotóxicos.

359) Qual é o tipo de pulverizador mais utilizado em pomares de macieira? 360) Que outros tipos de pulverizador podem ser utilizados? 361) Quais são as condições climáticas limitantes para uma boa pulverização? 362) Qual o horário mais apropriado para uma pulverização? 363) Como posso regular a vazão dos bicos? 364) Como posso regular/ajustar a altura de aplicação? 365) Qual é o volume de calda recomendado? 366) Como posso verificar o tamanho de gotas em uma aplicação? 367) Qual a rotação na tomada de potência (TDP) do trator recomendada para a correta pulverização? 368) Qual é o papel da turbina de um turboatomizador? 369) Qual a velocidade do vento da turbina para uma boa aplicação? 370) O que acontece se a turbina produzir vento em excesso? 371) Quais são os tipos de bicos que se poderia utilizar? 372) Quais são os mais recomendados? 373) Quais são os equipamentos de proteção individual (EPIs) que devo usar na manipulação de agrotóxicos? 374) Quais são os cuidados que devo ter ao vestir um EPI? 375) Quais são os cuidados que devo ter na retirada de um EPI? 376) Quais as recomendações relativas ao uso de EPIs? 377) Como devo armazenar os agrotóxicos? 378) O que fazer com as embalagens vazias de agrotóxicos? 379) Todas as embalagens são laváveis? 380) Quais os tipos de embalagens não laváveis? 381) Onde devo descartar septos de feromônios usados? 382) O que fazer se houver sobra de calda no tanque? 383) Como faço a limpeza do pulverizador? 384) Preciso ter um ponto de abastecimento de pulverizadores na propriedade? 385) Como deve ser construído o ponto de abastecimento de pulverizadores

Encoding the Factorisation Calculus

Jay and Given-Wilson have recently introduced the Factorisation (or SF-) calculus as a minimal fundamental model of intensional computation. It is a combinatory calculus containing a special combinator, F, which is able to examine the internal structure of its first argument. The calculus is significant in that as well as being combinatorially complete it also exhibits the property of structural completeness, i.e. it is able to represent any function on terms definable using pattern matching on arbitrary normal forms. In particular, it admits a term that can decide the structural equality of any two arbitrary normal forms. Since SF-calculus is combinatorially complete, it is clearly at least as powerful as the more familiar and paradigmatic Turing-powerful computational models of Lambda Calculus and Combinatory Logic. Its relationship to these models in the converse direction is less obvious, however. Jay and Given-Wilson have suggested that SF-calculus is strictly more powerful than the aforementioned models, but a detailed study of the connections between these models is yet to be undertaken. This paper begins to bridge that gap by presenting a faithful encoding of the Factorisation Calculus into the Lambda Calculus preserving both reduction and strong normalisation. The existence of such an encoding is a new result. It also suggests that there is, in some sense, an equivalence between the former model and the latter. We discuss to what extent our result constitutes an equivalence by considering it in the context of some previously defined frameworks for comparing computational power and expressiveness

Erosão hídrica em campo nativo sob diversos manejos: perdas de água e solo e de fósforo, potássio e amônio na água de enxurrada.

Os campos nativos do sul do Brasil são utilizados para o pastejo de bovinos e ovinos. Após o verão, no início da estação fria, a fitomassa excedente do pastejo seca, sendo comum sua queima para facilitar o rebrote da pastagem na primavera. No entanto, a queima da fitomassa mineraliza nutrientes e deixa o solo descoberto, potencializando a erosão hídrica. Este trabalho teve o objetivo de quantificar as perdas totais de água e solo e os teores de P, K e NH4 + na água da enxurrada, em campo nativo sobre um Latossolo Bruno aluminoférrico típico. Foram estudados os tratamentos: campo nativo sem queima e sem adubo; campo nativo sem queima e com superfosfato triplo; campo nativo com queima e sem adubo; e campo nativo com queima e com superfosfato triplo. Sobre as parcelas, com 11 m de comprimento, na direção do declive, e 3,5 m de largura, aplicou-se uma chuva simulada com intensidade de 75 mm h-1 e duração de 3 h. A queima influenciou a erosão hídrica e as perdas de nutrientes. A queima da fitomassa do campo nativo diminuiu os tempos de início e pico da enxurrada e a infiltração de água no solo, bem como aumentou a taxa máxima de enxurrada, as perdas de água e solo por erosão hídrica e os teores e as perdas totais de P, K e NH4 + na água de enxurrada, em relação à ausência da queima. A concentração de sedimentos na enxurrada foi maior no tratamento com queima da fitomassa do que no sem queima. O maior e o menor valor da concentração de sedimentos ocorreram em menor tempo de duração do escoamento superficial no tratamento com queima do que no tratamento sem queima, contribuindo para que a perda total de solo fosse 8,9 vezes maior com a queima do que sem a queima do campo. O teor e a perda total de P na água da enxurrada foram maiores no tratamento com adubo fosfatado do que no tratamento sem adubo, tanto no tratamento com queima da fitomassa quanto no sem queima. Para o K e o NH4 +, os teores e as perdas totais foram maiores no tratamento com queima do que no sem queima. O modelo exponencial do tipo y = ae-bx ajustou-se aos teores de P, K e NH4 + na água da enxurrada, em relação ao tempo de ocorrência do escoamento superficial (p < 0,01)

Computational models in precision fruit growing: reviewing the impact of temporal variability on perennial crop yield assessment.

Early yield information of perennial crops is crucial for growers and the industry as it enables cost reduction and facilitates rop planning. However, assessing the yield of perennial crops using computational models poses challenges due to the diverse aspects of interannual variability that afect these crops. This review aimed to investigate and analyze the literature on yield estimation and forecasting modeling in perennial cropping systems. We reviewed 49 articles and categorized them according to their yield assessment strategy, modeling class, and input variable characteristics. The strategies of yield assessment were discussed in the context of their principal improvement challenges. Our investigation revealed that image processing and deep learning models are emerging techniques for yield estimation. On the other hand, machine learning algorithms, such as Artifcial Neural Networks and Decision Trees, were applied to yield forecasting with reasonable time in advance of harvest. Emphasis is placed on the lack of representative long-term datasets for developing computational models, which can lead to accurate early yield forecasting of perennial crops