O sucesso na produção de alface (Lactuca sativa L.) começa pela obtenção de mudas com boa qualidade sendo necessário a utilização de substratos que fornecem condições químicas e físicas favoráveis ao desenvolvimento da planta. O reaproveitamento de resíduos na produção de substratos pode ser uma proposta interessante para a produção de mudas. O trabalho objetivou avaliar a influência de biochar produzido a partir da serragem de eucalipto, no desenvolvimento de mudas de alface. O experimento foi conduzido em casa de vegetação com delineamento experimental inteiramente casualizado, com sete tratamentos e três repetições. Utilizou-se a cultivar Grandes Lagos e sete substratos sendo um comercial, Bioplant® (BPL) e seis formados a partir do substrato comercial, Bioplant® + biochar (BC 5, BC 10, BC 15, BC 25, BC 50 e BC 75% m/m). Foram avaliadas as variáveis percentagem de emergência (E), índice de velocidade de emergência (IVE), comprimento da parte aérea (CPA) e sistema radicular (CSR), massa fresca da parte aérea (MFPA) e do sistema radicular (MFSR) e massa seca da parte aérea (MSPA) e do sistema radicular (MSSR), 25 dias após a semeadura. A adição de biochar, ao substrato comercial, Bioplant®, na concentração de 5% em massa, apresentou viabilidade para ser utilizado como condicionador de substrato no desenvolvimento de mudas de alface da cultivar Grandes Lagos.
In the rigion Nordeste, the peanutis cultivated almost exclusively by family agriculture producers with low technological levels, in addition to the low use of inputs, essential to ensure better productivity. Objective to evaluate the performance and productivity of peanut subjected to doses of fertilization and spacing between plants, in the rainfed system and irrigation system. The experiment was conducted at the Federal University of cariri. Two experiments were conducted in randomized blocks in parcel scheme subdivided, with four replicates.The plots were four doses of fertilization on sowing (0, 50, 100 and 150%) and the subplots two spaces between plants (10 and 20 cm). The peanut cultivar used was the BRS151L7. Sowing was carried out manually, depositing-if 5 and 10 as the spacing between plants. The harvest was carried out manually to 90 days after sowing.The variables population initial and final population showed significant (p < 0.01) to the spacing between plants in system rainfed and irrigation system. The mass of plants and grains per plant showed significant difference to 1% in the spacing for the irrigation system. In the fertilizing factor, the height of plants was the only variable thatshowed significance (p < 0.05). The application of 80% of the recommended dose of phosphorus and potassium is enough to meet the need of culture. The 10 cm spacing between plants was the best for culture.The use of supplemental irrigation has increased by more than 300% the productivity of grain and peanut pods.
A utilização de biocarvão na produção de substratos pode ser uma estratégia agronômica interessante para produção de mudas. Com o objetivo de avaliar a influência do biocarvão produzido a partir do resíduo do fruto do cafeeiro, no desenvolvimento de mudas de alface quando adicionado a substrato comercial, foi conduzido experimento em casa de vegetação, com delineamento experimental inteiramente casualizado, com cinco tratamentos e oito repetições. Utilizou-se a cultivar Grandes Lagos (Lactuca sativa L.) e cinco substratos, sendo um comercial, Bioplant® (PLT) e quatro formados a partir do substrato comercial, Bioplant® + biocarvão (BC 5, BC 10, BC 15 e BC 25). Foram avaliadas as variáveis percentagem de emergência (E), índice de velocidade de emergência (IVE), comprimento parte aérea (CPA) e sistema radicular (CSR), massa fresca da parte aérea (MFPA) e do sistema radicular (MFSR) e massa seca da parte aérea (MSPA) e do sistema radicular (MSSR), 25 dias após a semeadura. Os tratamentos, BC 5, BC 10, BC 15, apresentaram 100% de plântulas emergidas e IVE de 37,1 Plântulas dia-1; 37,5 Plântulas dia-1 e 37,7 Plântulas dia-1, respectivamente, resultados comparáveis ao tratamento PLT. O tratamento BC 10, apresentou maiores valores para as variáveis CPA, CSR, MFPA, MFSR, MSPA e MSSR (2,38 cm; 5,16 cm; 89,1 mg; 88,8 mg; 12,7 mg; 10,3 mg, respectivamente), diferenciando-se significativamente do tratamento PLT. A adição de biocarvão (10 % em massa), foi uma alternativa viável para ser utilizado como condicionador do substrato comercial, Bioplant®, para produção de mudas de alface da cultivar Grandes Lagos.
This study aimed to evaluate the performance of six machine-learning models in forecasting corn (Zea mays L.) grain yield before harvest using, as input, variables in the models, some of the most-used vegetation indices (VIs) and spectral bands in the literature, as well as using data at 770 and 980 sum of degree days (SDD).The field study was carried out in a commercial area in the 2017-2018 and 2018-2019 harvests. Spectral data were obtained from Sentinel-2 satellite images and were used as input variables in the proposed models: artificial neural networks (ANN), k-nearest neighbors (KNN), random forest (RF), and support vector machine (SVM). The maximum R 2 and minimum values of mean absolute error (MAE) and RMSE were 0.89, 0.33, and 0.42 t ha −1 , respectively, for the RF algorithm using all input variables. The results obtained in the present study show that it is possible to predict corn grain yield 80 d before harvest using only VIs for the crop. Testing the various combinations of spectral bands and VIs resulted in obtaining the GREEN band and the VI global environment monitoring index (GEMI) as the best predictor variables in the present study. The use of more than one SDD did not improve the performance of the models tested. The models developed using data at 980 SDD obtained the best precision and accuracy performance both in the scenario with all model input variables and with the two best predictors. The KNN algorithm obtained the best performance in the precision and accuracy metrics for most of the scenarios studied in the present work.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.