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

Climate seasonality limits leaf carbon assimilation and wood productivity in tropical forests

The seasonal climate drivers of the carbon cycle in tropical forests remain poorly known, although these forests account for more carbon assimilation and storage than any other terrestrial ecosystem. Based on a unique combination of seasonal pan-tropical data sets from 89 experimental sites (68 include aboveground wood productivity measurements and 35 litter productivity measurements), their associated canopy photosynthetic capacity (enhanced vegetation index, EVI) and climate, we ask how carbon assimilation and aboveground allocation are related to climate seasonality in tropical forests and how they interact in the seasonal carbon cycle. We found that canopy photosynthetic capacity seasonality responds positively to precipitation when rainfall is  < 2000 mm yr⁻¹ (water-limited forests) and to radiation otherwise (light-limited forests). On the other hand, independent of climate limitations, wood productivity and litterfall are driven by seasonal variation in precipitation and evapotranspiration, respectively. Consequently, light-limited forests present an asynchronism between canopy photosynthetic capacity and wood productivity. First-order control by precipitation likely indicates a decrease in tropical forest productivity in a drier climate in water-limited forest, and in current light-limited forest with future rainfall  < 2000 mm yr⁻¹

Qualidade do leite produzido por vacas holandesas mantidas em pastagens de coast-cross suplementada com concentrado

O objetivo foi avaliar a qualidade do leite produzido por vacas Holandesas mantidas em pastagem de coast-cross (Cynodon dactylon (L.) Pears) fertilizada, irrigada estrategicamente e suplementada diariamente com 3 ou 6 kg de concentrado/vaca (19,5% de PB). Os dados foram coletados durante três anos consecutivos (outubro/2000 a outubro/2003), envolvendo 108 lactações. Adotou-se o delineamento experimental em blocos ao acaso com duas repetições de área por tratamento, sendo utilizados nove animais por área e dezoito por tratamento, com taxa de lotação fixa de cinco vacas ha-1. Utilizou-se o sistema de pastejo com lotação rotacionada, com um dia de ocupação dos piquetes e 25 e 35 dias de descanso, nas épocas de chuvas e seca, respectivamente. O pasto foi irrigado nos meses de menor precipitação e fertilizado com NPK (20-05-20), distribuído a lanço em seis aplicações anuais. As produções médias diárias de leite por vaca (corrigida para 3,5% de gordura) foram de 16,09 e 19,50 kg, para os níveis de concentrado de 3 e 6 kg/vaca/ dia, respectivamente. Os valores de proteína do leite também diferiram em função dos níveis de concentrado, registrando teores de 2,97 e 3,17%, respectivamente. Por outro lado, os níveis de gordura, lactose, uréia, sólidos totais e células somáticas do leite não foram influenciados pelos níveis de concentrado (3 e 6 kg de concentrado/vaca/dia), indicando que a qualidade do leite situa-se dentro dos padrões normais exigidos pela legislação para utilização na indústria ou para consumo na forma fluida

Qualidade do leite produzido por vacas holandesas mantidas em pastagens de coast-cross suplementada com concentrado

O objetivo foi avaliar a qualidade do leite produzido por vacas Holandesas mantidas em pastagem de coast-cross (Cynodon dactylon (L.) Pears) fertilizada, irrigada estrategicamente e suplementada diariamente com 3 ou 6 kg de concentrado/vaca (19,5% de PB). Os dados foram coletados durante três anos consecutivos (outubro/2000 a outubro/2003), envolvendo 108 lactações. Adotou-se o delineamento experimental em blocos ao acaso com duas repetições de área por tratamento, sendo utilizados nove animais por área e dezoito por tratamento, com taxa de lotação fixa de cinco vacas ha-1. Utilizou-se o sistema de pastejo com lotação rotacionada, com um dia de ocupação dos piquetes e 25 e 35 dias de descanso, nas épocas de chuvas e seca, respectivamente. O pasto foi irrigado nos meses de menor precipitação e fertilizado com NPK (20-05-20), distribuído a lanço em seis aplicações anuais. As produções médias diárias de leite por vaca (corrigida para 3,5% de gordura) foram de 16,09 e 19,50 kg, para os níveis de concentrado de 3 e 6 kg/vaca/ dia, respectivamente. Os valores de proteína do leite também diferiram em função dos níveis de concentrado, registrando teores de 2,97 e 3,17%, respectivamente. Por outro lado, os níveis de gordura, lactose, uréia, sólidos totais e células somáticas do leite não foram influenciados pelos níveis de concentrado (3 e 6 kg de concentrado/vaca/dia), indicando que a qualidade do leite situa-se dentro dos padrões normais exigidos pela legislação para utilização na indústria ou para consumo na forma fluida

Análise do novo Código Florestal em relação a Áreas de Preservação Permanentes para a mesorregião Sul/Sudoeste de Minas Gerais

The present study aimed at mapping some categories of Areas of Permanent Preservation (APP) for the regions of Sul/Sudoeste in Minas Gerais State, based on current Forest Code and new laws to be elaborated in the Brazilian Congress, in the context of dairy chain. From the altimetric information from MDE, it was possible to extract morphological and morphometrical data to estimate the areas of APP of hill tops and along the margins of rivers or drainage in this case. The microregions with the largest area of APP along hydrography were Varginha in both current and new environment laws, with 378 and 181 km², respectively, and in relation to APP of hill top were Pouso Alegre and Passos considering current and new Forest Code, with 1,038 and 235 km², respectively.Pages: 4792-479

Crescimento vegetativo de pastagens baseado em dados hipertemporais de NDVI do sensor Modis

The objective of this work was to analyze the development of grasslands in Zona da Mata, in the state of Minas Gerais, Brazil, between 2000 and 2013, using a parameter based on the growth index of the normalized difference vegetation index (NDVI) from the moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) data series. Based on temporal NDVI profiles, which were used as indicators of edaphoclimatic conditions, the growth index (GI) was estimated for 16‑day periods throughout the spring season of 2012 to early 2013, being compared with the average GI from 2000 to 2011, used as the reference period. Currently, the grassland areas in Zona da Mata occupy approximately 1.2 million hectares. According to the used methods, 177,322 ha (14.61%) of these grassland areas have very low vegetative growth; 577,698 ha (45.96%) have low growth; 433,475 ha (35.72%) have balanced growth; 39,980 ha (3.29%) have high growth; and 5,032 ha (0.41%) have very high vegetative growth. The grasslands had predominantly low vegetative growth during the studied period, and the NDVI/Modis series is a useful source of data for regional assessments.O objetivo deste trabalho foi analisar o desenvolvimento das pastagens na Zona da Mata, em Minas Gerais, entre 2000 e 2013, com uso de um parâmetro baseado no índice de crescimento do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) a partir de séries de dados do “moderate resolution imaging spectrodiometer” (Modis). A partir dos perfis temporais do NDVI, usados como indicadores das condições edafoclimáticas, estimou-se o índice de crescimento (IC) para períodos de 16 dias da estação primaveril de 2012 até o início de 2013, o qual foi comparado ao IC médio de 2000 a 2011, período usado como referência. A área atual de pastagens na Zona da Mata é de aproximadamente 1,2 milhão de hectares. De acordo com os métodos usados, 177.322 ha (14,61%) destas áreas de pastagens apresentam crescimento vegetativo muito baixo; 577.698 ha (45,96%), crescimento baixo; 433.475 ha (35,72%), crescimento equilibrado; 39.980 ha (3,29%), crescimento alto; e 5.032 ha (0,41%), crescimento vegetativo muito alto. As pastagens apresentaram baixo crescimento vegetativo durante o período estudado, e a série NDVI/Modis é fonte útil de dados para a avaliação regional