Towards a more complete quantification of the global carbon cycle

The main components of global carbon budget calculations are the emissions from burning fossil fuels, cement production, and net land-use change, partly balanced by ocean CO2 uptake and CO2 increase in the atmosphere. The difference between these terms is referred to as the residual sink, assumed to correspond to increasing carbon storage in the terrestrial biosphere through physiological plant responses to changing conditions (ΔBphys). It is often used to constrain carbon exchange in global earth-system models. More broadly, it guides expectations of autonomous changes in global carbon stocks in response to climatic changes, including increasing CO2, that may add to, or subtract from, anthropogenic CO2 emissions. However, a budget with only these terms omits some important additional fluxes that are needed to correctly infer ΔBphys. They are cement carbonation and fluxes into increasing pools of plastic, bitumen, harvested-wood products, and landfill deposition after disposal of these products, and carbon fluxes to the oceans via wind erosion and non-CO2 fluxes of the intermediate breakdown products of methane and other volatile organic compounds. While the global budget includes river transport of dissolved inorganic carbon, it omits river transport of dissolved and particulate organic carbon, and the deposition of carbon in inland water bodies. Each one of these terms is relatively small, but together they can constitute important additional fluxes that would significantly reduce the size of the inferred ΔBphys. We estimate here that inclusion of these fluxes would reduce ΔBphys from the currently reported 3.6&thinsp;GtC&thinsp;yr−1 down to about 2.1&thinsp;GtC&thinsp;yr−1 (excluding losses from land-use change). The implicit reduction in the size of ΔBphys has important implications for the inferred magnitude of current-day biospheric net carbon uptake and the consequent potential of future biospheric feedbacks to amplify or negate net anthropogenic CO2 emissions.</p

Uso de gramíneas no controle de nematoides gastrintestinais de pequenos ruminantes.

As cultivares BRS Piatã (Uroclhoa brizantha) e Mombaça (Megathyrsus maximus) apresentam menor contaminação por larvas infectantes de nematoides gastrintestinais de pequenos ruminantes. As características estruturais não foram determinantes para a contaminação por larvas infectantes de nematoides gastrintestinais de pequenos ruminantes. O excelente desempenho agronômico da cultivar BRS Piatã, em razão do baixo porte, baixa contaminação por larvas infectantes de nematoides, boa quantidade de proteína bruta e energia, e baixo teor de saponina, permite que essa cultivar seja recomendada para testes a campo no controle integrado da verminose de pequenos ruminantes.bitstream/item/198637/1/CNPC-2018-Cot189.pd

Identificação de áreas prioritárias para recuperação florestal com o uso de rede neural de mapas auto-organizáveis.

O objetivo deste trabalho foi identificar áreas prioritárias para a recuperação florestal e analisar variáveis a elas relacionadas através da rede neural artificial (RNA) de Mapas Auto-Organizáveis (SOM), em duas escalas. Primeiramente, procurou-se identificar uma sub-bacia hidrográfica prioritária para a recuperação florestal na Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos Paulista (UGRHI) do rio Paraíba do Sul por SOM. Para isto, foram utilizadas variáveis de conectividade ambiental e cobertura florestal. Definiu-se uma sub-bacia hidrográfica situada na represa do Jaguari, município de Igaratá, para estudo em uma escala de maior detalhe. Nas Áreas de Proteção Permanentes (APPs) englobadas nesta sub-bacia hidrográfica, foi realizada uma nova análise por SOM. Neste caso, foram consideradas variáveis de distância a fragmentos florestais, a áreas urbanas, a estradas pavimentadas e a construções rurais, assim como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada e o Potencial Natural de Erodibilidade Laminar. Em ambas as escalas, as áreas prioritárias para a recuperação florestal foram determinadas através de histogramas do somatório dos valores dos Mapas Auto-Organizáveis de cada variável por agrupamentos delimitados. Por fim, foi gerado um mapa de contribuição de amostras para neurônios vencedores, o que permitiu uma nova abordagem para a análise dos agrupamentos gerados