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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
25/03/2015 |
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Data da última atualização: |
01/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
TAQUES, R. C. |
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Afiliação: |
Renato Corrêa Taques, Incaper. |
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Título: |
Áreas potenciais do Estado do Espírito Santo para aplicação do lodo de esgoto na agricultura. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: COSTA, A. N. da; COSTA, A. de F. S. da (Org.). Manual de uso agrícola e disposição do lodo de esgoto para o estado do Espírito Santo Vitória: Incaper, 2011 126 p. |
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Páginas: |
24-30 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A Resolução Conama nº 375, de 29 de agosto de 2006, estabelece os aspectos legais que devem ser considerados na aplicação do lodo de esgoto no solo, incluindo os critérios de restrição locacional e de aptidão do solo das áreas de aplicação.
No que diz respeito às restrições, de acordo com a resolução Conama nº 375, não é permitida a aplicação do lodo de esgoto em áreas de conservação ambiental, de preservação permanente, de preservação de mananciais, zonas de transporte de água para fontes de água mineral, balneários e estâncias de águas minerais e potáveis de mesa, em solos rasos com menos de 50 cm de espessura até o horizonte C, e em áreas com profundidade do lençol freático menor que 1,5 m. Além destas, a resolução
estabelece ainda critérios quanto à proximidade de poços rasos, residências e vias públicas, bem como a forma de aplicação de acordo com a declividade da parcela. Diante de tantas variáveis a serem analisadas, o uso de ferramentas computacionais, mais especificamente de Sistemas de Informações Geográficas (SIG), são imprescindíveis e auxilia os estudos e a avaliação da potencialidade e aptidão de determinada região para a aplicação do lodo de esgoto com finalidade agrícola. Neste capítulo, são apresentadas as diretrizes referenciadoras para a definição das áreas potenciais para a disposição de lodo de esgoto, com fins agrícola e florestal, em 77 municípios do Estado do Espírito Santo. |
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Palavras-Chave: |
Agricultura; Espírito Santo (Estado); Lodo de Esgoto; Resíduo sólido. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
http://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/722/1/cap3lodoesgoto.pdf
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Marc: |
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653 $aAgricultura
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Biblioteca Rui Tendinha. Para informações adicionais entre em contato com biblioteca@incaper.es.gov.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
19/06/2019 |
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Data da última atualização: |
25/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; GARCIA, A. A. F. |
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Afiliação: |
Luís Felipe Ventorim Ferrão., Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ).; Romário Gava Ferrão, Incaper; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Antonio Augusto Franco Garcia., Universidade de São Paulo (USP). |
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Título: |
A mixed model to multiple harvest-location trials applied to genomic prediction in Coffea canephora. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Tree Genetics & Genomes, Germany, v. 13, n. 95, p. 13, 2017. |
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Páginas: |
13 p. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract Genomic selection (GS) has been studied in several crops to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycles. Despite its relevance, there are only a modest number of reports applied to the genus Coffea. Effective implementation depends on the ability to consider genomic models, which correctly represent breeding scenario in which the species are inserted. Coffee experimentation, in general, is represented by evaluations in multiple locations and harvests to understand the interaction and predict the performance of untested genotypes. Therefore, the main objective of this study was to investigate GS models suitable for use in Coffea canephora. An expansion of traditional GBLUP was considered and genomic analysis was performed using a genotyping-bysequencing (GBS) approach, showed good potential to be used in coffee breeding programs. Interactions were modeled using the multiplicative mixed model theory, which is commonly used in multi-environment trials (MET) analysis in perennial crops. The effectiveness of the method used was compared with other genetic models in terms of goodnessof-fit statistics and prediction accuracy. Different scenarios that mimic coffee breeding were used in the cross-validation process. The method used had the lowest AIC and BIC values and, consequently, the best fit. In terms of predictive ability, the incorporation of the MET modeling showed higher accuracy (on average 10?17% higher) and lower prediction errors than traditional GBLUP. The results may be used as basis for additional studies into the genus Coffea and can be expanded for similar perennial crops. MenosAbstract Genomic selection (GS) has been studied in several crops to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycles. Despite its relevance, there are only a modest number of reports applied to the genus Coffea. Effective implementation depends on the ability to consider genomic models, which correctly represent breeding scenario in which the species are inserted. Coffee experimentation, in general, is represented by evaluations in multiple locations and harvests to understand the interaction and predict the performance of untested genotypes. Therefore, the main objective of this study was to investigate GS models suitable for use in Coffea canephora. An expansion of traditional GBLUP was considered and genomic analysis was performed using a genotyping-bysequencing (GBS) approach, showed good potential to be used in coffee breeding programs. Interactions were modeled using the multiplicative mixed model theory, which is commonly used in multi-environment trials (MET) analysis in perennial crops. The effectiveness of the method used was compared with other genetic models in terms of goodnessof-fit statistics and prediction accuracy. Different scenarios that mimic coffee breeding were used in the cross-validation process. The method used had the lowest AIC and BIC values and, consequently, the best fit. In terms of predictive ability, the incorporation of the MET modeling showed higher accuracy (on average 10?17% higher) and lower prediction errors ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Genomic selection. |
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Thesaurus NAL: |
GBLUP; Gbs; Genomic selection; Genotyping by sequencing; MET; Multi environment trials; Perennial crops. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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300 $a13 p.
520 $aAbstract Genomic selection (GS) has been studied in several crops to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycles. Despite its relevance, there are only a modest number of reports applied to the genus Coffea. Effective implementation depends on the ability to consider genomic models, which correctly represent breeding scenario in which the species are inserted. Coffee experimentation, in general, is represented by evaluations in multiple locations and harvests to understand the interaction and predict the performance of untested genotypes. Therefore, the main objective of this study was to investigate GS models suitable for use in Coffea canephora. An expansion of traditional GBLUP was considered and genomic analysis was performed using a genotyping-bysequencing (GBS) approach, showed good potential to be used in coffee breeding programs. Interactions were modeled using the multiplicative mixed model theory, which is commonly used in multi-environment trials (MET) analysis in perennial crops. The effectiveness of the method used was compared with other genetic models in terms of goodnessof-fit statistics and prediction accuracy. Different scenarios that mimic coffee breeding were used in the cross-validation process. The method used had the lowest AIC and BIC values and, consequently, the best fit. In terms of predictive ability, the incorporation of the MET modeling showed higher accuracy (on average 10?17% higher) and lower prediction errors than traditional GBLUP. The results may be used as basis for additional studies into the genus Coffea and can be expanded for similar perennial crops.
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Volume |
Status |
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| 1. |  | 0000248, REVISTA INOVES, Secretaria de Estado de Gestão e Recursos Humanos, vitória, ES
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| Registros recuperados : 1 | |
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