Cultivo orgânico da cenoura adubado com flor-de-seda (Calotropis procera) sob quantidades e formas de aplicação

A prática da adubação verde promove benefícios para os sistemas de produção de hortaliças. Este trabalho foi conduzido na fazenda experimental Rafael Fernandes do Departamento de Ciências Vegetais da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), Mossoró-RN, no período de outubro de 2011 a janeiro de 2012, com o objetivo de avaliar o cultivo orgânico da cenoura adubado com flor-de-seda (Calotropis procera) sob quantidades e formas de aplicação. O delineamento experimental usado foi de blocos completos casualizados com os tratamentos arranjados em esquema fatorial 4 x 3, com três repetições, com 72 plantas por parcela, sendo o primeiro fator constituído pelas quantidades de flor-de-seda (5,0; 10,0; 15,0 e 20,0 t ha-1 em base seca), o segundo pelas formas de aplicação da flor-de-seda (cobertura, 50% incorporado + 50% em cobertura e incorporado). A cultivar de cenoura plantada foi a ‘Brasília’. As características avaliadas foram: altura de planta, número de hastes por planta, produtividade total e comercial. As variáveis estudadas foram submetidas à análise de variância e os níveis do fator quantitativo (quantidades de flor-de-seda) procederam-se o ajuste de modelos de regressão, enquanto para o fator qualitativo (formas de aplicação da flor-de-seda) foram comparados pelo teste de Tukey. Não foi observada interação significativa entre os fatores estudados nas características avaliadas. A maior performance agronômica da cenoura foi obtida na quantidade de 20,0 t ha-1 de flor-de-seda. Sendo a aplicação em cobertura a que promoveu a maior produtividade comercial.

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

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

Cultivo orgânico da cenoura adubado com flor-de-seda (Calotropis procera) sob quantidades e formas de aplicação

800x600 A prática da adubação verde promove benefícios para os sistemas de produção de hortaliças. Este trabalho foi conduzido na fazenda experimental Rafael Fernandes do Departamento de Ciências Vegetais da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), Mossoró-RN, no período de outubro de 2011 a janeiro de 2012, com o objetivo de avaliar o cultivo orgânico da cenoura adubado com flor-de-seda (Calotropis procera) sob quantidades e formas de aplicação. O delineamento experimental usado foi de blocos completos casualizados com os tratamentos arranjados em esquema fatorial 4 x 3, com três repetições, com 72 plantas por parcela, sendo o primeiro fator constituído pelas quantidades de flor-de-seda (5,0; 10,0; 15,0 e 20,0 t ha-1 em base seca), o segundo pelas formas de aplicação da flor-de-seda (cobertura, 50% incorporado + 50% em cobertura e incorporado). A cultivar de cenoura plantada foi a ‘Brasília’. As características avaliadas foram: altura de planta, número de hastes por planta, produtividade total e comercial. As variáveis estudadas foram submetidas à análise de variância e os níveis do fator quantitativo (quantidades de flor-de-seda) procederam-se o ajuste de modelos de regressão, enquanto para o fator qualitativo (formas de aplicação da flor-de-seda) foram comparados pelo teste de Tukey. Não foi observada interação significativa entre os fatores estudados nas características avaliadas. A maior performance agronômica da cenoura foi obtida na quantidade de 20,0 t ha-1 de flor-de-seda. Sendo a aplicação em cobertura a que promoveu a maior produtividade comercial.  Normal 0 21 false false false PT-BR X-NONE X-NONE <!--[endif] --

Cultivo orgânico da cenoura adubado com flor-de-seda (Calotropis procera) sob quantidades e formas de aplicação

A prática da adubação verde promove benefícios para os sistemas de produção de hortaliças. Este trabalho foi conduzido na fazenda experimental Rafael Fernandes do Departamento de Ciências Vegetais da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), Mossoró-RN, no período de outubro de 2011 a janeiro de 2012, com o objetivo de avaliar o cultivo orgânico da cenoura adubado com flor-de-seda (Calotropis procera) sob quantidades e formas de aplicação. O delineamento experimental usado foi de blocos completos casualizados com os tratamentos arranjados em esquema fatorial 4 x 3, com três repetições, com 72 plantas por parcela, sendo o primeiro fator constituído pelas quantidades de flor-de-seda (5,0; 10,0; 15,0 e 20,0 t ha-1 em base seca), o segundo pelas formas de aplicação da flor-de-seda (cobertura, 50% incorporado + 50% em cobertura e incorporado). A cultivar de cenoura plantada foi a ‘Brasília’. As características avaliadas foram: altura de planta, número de hastes por planta, produtividade total e comercial. As variáveis estudadas foram submetidas à análise de variância e os níveis do fator quantitativo (quantidades de flor-de-seda) procederam-se o ajuste de modelos de regressão, enquanto para o fator qualitativo (formas de aplicação da flor-de-seda) foram comparados pelo teste de Tukey. Não foi observada interação significativa entre os fatores estudados nas características avaliadas. A maior performance agronômica da cenoura foi obtida na quantidade de 20,0 t ha-1 de flor-de-seda. Sendo a aplicação em cobertura a que promoveu a maior produtividade comercial.

Giants of the Amazon: how does environmental variation drive the diversity patterns of large trees?

For more than three decades, major efforts in sampling and analyzing tree diversity in South America have focused almost exclusively on trees with stems of at least 10 and 2.5 cm diameter, showing highest species diversity in the wetter western and northern Amazon forests. By contrast, little attention has been paid to patterns and drivers of diversity in the largest canopy and emergent trees, which is surprising given these have dominant ecological functions. Here, we use a machine learning approach to quantify the importance of environmental factors and apply it to generate spatial predictions of the species diversity of all trees (dbh ≥ 10 cm) and for very large trees (dbh ≥ 70 cm) using data from 243 forest plots (108,450 trees and 2832 species) distributed across different forest types and biogeographic regions of the Brazilian Amazon. The diversity of large trees and of all trees was significantly associated with three environmental factors, but in contrasting ways across regions and forest types. Environmental variables associated with disturbances, for example, the lightning flash rate and wind speed, as well as the fraction of photosynthetically active radiation, tend to govern the diversity of large trees. Upland rainforests in the Guiana Shield and Roraima regions had a high diversity of large trees. By contrast, variables associated with resources tend to govern tree diversity in general. Places such as the province of Imeri and the northern portion of the province of Madeira stand out for their high diversity of species in general. Climatic and topographic stability and functional adaptation mechanisms promote ideal conditions for species diversity. Finally, we mapped general patterns of tree species diversity in the Brazilian Amazon, which differ substantially depending on size class