Zoneamento agroclimático para pereira no Rio Grande do Sul.

bitstream/CPACT/10925/1/documento_182.pdf; bitstream/item/33625/1/documento-182.pd

A cultura da mamona na região de clima temperado: informações preliminares.

bitstream/item/33561/1/documento-149.pd

Zoneamento agroclimático para mamona no Rio Grande do Sul.

bitstream/item/33670/1/documento-192.pd

Projeções futuras e modelagem ecológica para a distribuição de planta alimentícia não convencional.

O objetivo deste trabalho foi estudar a distribuição natural da espécie de PANC: Pereskia bleo (Kunth) DC. (Ora-pró-nobis), no período presente (2009-2019) e a sua projeção para o cenário climático futuro RCP 4.5 ("menos pessimista"), em dois intervalos de tempo (2020-2050 e 2051-2070), nos domínios fitogeográficos brasileiros

Modelagem de nicho ecológico e projeções futuras para a distribuição de Xanthosoma taioba E. G. Gonç.

O objetivo desta pesquisa foi estudar a distribuição natural de Xanthosoma taioba no período presente (2009-2019) e a sua projeção para o cenário climático futuro RCP 8.5 (mais “pessimista”), em dois intervalos de tempo (2020-2050 e 2051-2070), nos domínios fitogeográficos brasileiros

Characterising soundscapes across diverse ecosystems using a universal acoustic feature set

Natural habitats are being impacted by human pressures at an alarming rate. Monitoring these ecosystem-level changes often requires labor-intensive surveys that are unable to detect rapid or unanticipated environmental changes. Here we have developed a generalizable, data-driven solution to this challenge using eco-acoustic data. We exploited a convolutional neural network to embed soundscapes from a variety of ecosystems into a common acoustic space. In both supervised and unsupervised modes, this allowed us to accurately quantify variation in habitat quality across space and in biodiversity through time. On the scale of seconds, we learned a typical soundscape model that allowed automatic identification of anomalous sounds in playback experiments, providing a potential route for real-time automated detection of irregular environmental behavior including illegal logging and hunting. Our highly generalizable approach, and the common set of features, will enable scientists to unlock previously hidden insights from acoustic data and offers promise as a backbone technology for global collaborative autonomous ecosystem monitoring efforts