RESUMO
Native pastures are of great importance for cattle and sheep nutrition in the Pampa biome. However, due to its low productivity, the Italian ryegrass introduction and the nitrogen (N) fertilization are alternatives proposed to intensify livestock production in a sustainable manner. The objective of this study was to evaluate the effects of long-term N application on soil health indicators in a native pasture with Italian ryegrass introduction in southern Brazil. The experiment consists of a secondary native pasture under continuous grazing and constant herbage allowance. In 1996 experimental area was broadcast limed and the experiment was initiated, testing three N topdressing rates (0, 100 and 200kg N ha-1 year-1). In 2010 soil of experimental and reference area of non grazed native grassland was sampled in the soil layers of 0-20 and 20-40cm. Total, particulate and mineral associated carbon (C) and N stocks were evaluated. Soil microbiological attributes were evaluated in 0-5 and 5-10cm soil layers. The long-term N fertilization in soils with native pasture and Italian ryegrass introduction did not affect total C and N stocks. However, increases in N particulate fraction were seen with 100kg ha-1 year-1 of N rate of fertilization. Furthermore, the increase in N rates increased N microbial biomass and respiration.(AU)
A pastagem nativa é uma importante fonte de forragem para produção de bovinos e ovinos no bioma Pampa. A introdução do azevém e a fertilização nitrogenada são alternativas que visam intensificar a exploração pecuária de forma mais sustentável, podendo causar alterações em vários atributos do solo. Este trabalho teve por objetivo avaliar os efeitos de longo prazo de fertilização nitrogenada sobre atributos indicadores da saúde do solo em pastagem nativa com introdução de azevém anual. O experimento consistiu de uma sucessão secundária da pastagem natural submetida ao pastejo contínuo por bovinos e ovinos, com oferta de forragem constante. Em 1996, anteriormente ao inicio do experimento, a área experimental foi calcareada para correção da acidez do solo. O experimento foi então iniciado, sendo constituído da aplicação de três doses de N em cobertura, correspondendo a 0, 100 e 200kg ha-1 ano-1 de N. Em 2010, amostras de solo foram coletadas nas camadas de 0-20 e 20-40cm para análise de C e N total, particulado e associado aos minerais, além de uma área de referência (campo nativo sem pastejo). Análises microbiológicas foram conduzidas nas camadas de 0-5 e 5-10cm. A adubação nitrogenada de longo prazo em solos de campo nativo com introdução de azevém não altera os estoques totais de C e N, mas aumenta a fração particulada de N na dose de 100kg ha-1 ano-1. Em relação à atividade microbiana, o aumento na dose do fertilizante aumenta a respiração dos microrganismos, assim como o N da sua biomassa.(AU)
Assuntos
/métodos , Lolium/fisiologia , Criação de Animais Domésticos/métodos , Agricultura Sustentável/métodos , Acidez do Solo/análise , Carbono/análise , Nitrogênio/análise , BiomassaRESUMO
Native pastures are of great importance for cattle and sheep nutrition in the Pampa biome. However, due to its low productivity, the Italian ryegrass introduction and the nitrogen (N) fertilization are alternatives proposed to intensify livestock production in a sustainable manner. The objective of this study was to evaluate the effects of long-term N application on soil health indicators in a native pasture with Italian ryegrass introduction in southern Brazil. The experiment consists of a secondary native pasture under continuous grazing and constant herbage allowance. In 1996 experimental area was broadcast limed and the experiment was initiated, testing three N topdressing rates (0, 100 and 200kg N ha-1 year-1). In 2010 soil of experimental and reference area of non grazed native grassland was sampled in the soil layers of 0-20 and 20-40cm. Total, particulate and mineral associated carbon (C) and N stocks were evaluated. Soil microbiological attributes were evaluated in 0-5 and 5-10cm soil layers. The long-term N fertilization in soils with native pasture and Italian ryegrass introduction did not affect total C and N stocks. However, increases in N particulate fraction were seen with 100kg ha-1 year-1 of N rate of fertilization. Furthermore, the increase in N rates increased N microbial biomass and respiration.
A pastagem nativa é uma importante fonte de forragem para produção de bovinos e ovinos no bioma Pampa. A introdução do azevém e a fertilização nitrogenada são alternativas que visam intensificar a exploração pecuária de forma mais sustentável, podendo causar alterações em vários atributos do solo. Este trabalho teve por objetivo avaliar os efeitos de longo prazo de fertilização nitrogenada sobre atributos indicadores da saúde do solo em pastagem nativa com introdução de azevém anual. O experimento consistiu de uma sucessão secundária da pastagem natural submetida ao pastejo contínuo por bovinos e ovinos, com oferta de forragem constante. Em 1996, anteriormente ao inicio do experimento, a área experimental foi calcareada para correção da acidez do solo. O experimento foi então iniciado, sendo constituído da aplicação de três doses de N em cobertura, correspondendo a 0, 100 e 200kg ha-1 ano-1 de N. Em 2010, amostras de solo foram coletadas nas camadas de 0-20 e 20-40cm para análise de C e N total, particulado e associado aos minerais, além de uma área de referência (campo nativo sem pastejo). Análises microbiológicas foram conduzidas nas camadas de 0-5 e 5-10cm. A adubação nitrogenada de longo prazo em solos de campo nativo com introdução de azevém não altera os estoques totais de C e N, mas aumenta a fração particulada de N na dose de 100kg ha-1 ano-1. Em relação à atividade microbiana, o aumento na dose do fertilizante aumenta a respiração dos microrganismos, assim como o N da sua biomassa.
Assuntos
Agricultura Sustentável/métodos , Criação de Animais Domésticos/métodos , Lolium/fisiologia , Acidez do Solo/análise , Biomassa , Carbono/análise , Nitrogênio/análiseRESUMO
ABSTRACT: Native pastures are of great importance for cattle and sheep nutrition in the Pampa biome. However, due to its low productivity, the Italian ryegrass introduction and the nitrogen (N) fertilization are alternatives proposed to intensify livestock production in a sustainable manner. The objective of this study was to evaluate the effects of long-term N application on soil health indicators in a native pasture with Italian ryegrass introduction in southern Brazil. The experiment consists of a secondary native pasture under continuous grazing and constant herbage allowance. In 1996 experimental area was broadcast limed and the experiment was initiated, testing three N topdressing rates (0, 100 and 200kg N ha-1 year-1). In 2010 soil of experimental and reference area of non grazed native grassland was sampled in the soil layers of 0-20 and 20-40cm. Total, particulate and mineral associated carbon (C) and N stocks were evaluated. Soil microbiological attributes were evaluated in 0-5 and 5-10cm soil layers. The long-term N fertilization in soils with native pasture and Italian ryegrass introduction did not affect total C and N stocks. However, increases in N particulate fraction were seen with 100kg ha-1 year-1 of N rate of fertilization. Furthermore, the increase in N rates increased N microbial biomass and respiration.
RESUMO: A pastagem nativa é uma importante fonte de forragem para produção de bovinos e ovinos no bioma Pampa. A introdução do azevém e a fertilização nitrogenada são alternativas que visam intensificar a exploração pecuária de forma mais sustentável, podendo causar alterações em vários atributos do solo. Este trabalho teve por objetivo avaliar os efeitos de longo prazo de fertilização nitrogenada sobre atributos indicadores da saúde do solo em pastagem nativa com introdução de azevém anual. O experimento consistiu de uma sucessão secundária da pastagem natural submetida ao pastejo contínuo por bovinos e ovinos, com oferta de forragem constante. Em 1996, anteriormente ao inicio do experimento, a área experimental foi calcareada para correção da acidez do solo. O experimento foi então iniciado, sendo constituído da aplicação de três doses de N em cobertura, correspondendo a 0, 100 e 200kg ha-1 ano-1 de N. Em 2010, amostras de solo foram coletadas nas camadas de 0-20 e 20-40cm para análise de C e N total, particulado e associado aos minerais, além de uma área de referência (campo nativo sem pastejo). Análises microbiológicas foram conduzidas nas camadas de 0-5 e 5-10cm. A adubação nitrogenada de longo prazo em solos de campo nativo com introdução de azevém não altera os estoques totais de C e N, mas aumenta a fração particulada de N na dose de 100kg ha-1 ano-1. Em relação à atividade microbiana, o aumento na dose do fertilizante aumenta a respiração dos microrganismos, assim como o N da sua biomassa.
RESUMO
ABSTRACT: Native pastures are of great importance for cattle and sheep nutrition in the Pampa biome. However, due to its low productivity, the Italian ryegrass introduction and the nitrogen (N) fertilization are alternatives proposed to intensify livestock production in a sustainable manner. The objective of this study was to evaluate the effects of long-term N application on soil health indicators in a native pasture with Italian ryegrass introduction in southern Brazil. The experiment consists of a secondary native pasture under continuous grazing and constant herbage allowance. In 1996 experimental area was broadcast limed and the experiment was initiated, testing three N topdressing rates (0, 100 and 200kg N ha-1 year-1). In 2010 soil of experimental and reference area of non grazed native grassland was sampled in the soil layers of 0-20 and 20-40cm. Total, particulate and mineral associated carbon (C) and N stocks were evaluated. Soil microbiological attributes were evaluated in 0-5 and 5-10cm soil layers. The long-term N fertilization in soils with native pasture and Italian ryegrass introduction did not affect total C and N stocks. However, increases in N particulate fraction were seen with 100kg ha-1 year-1 of N rate of fertilization. Furthermore, the increase in N rates increased N microbial biomass and respiration.
RESUMO: A pastagem nativa é uma importante fonte de forragem para produção de bovinos e ovinos no bioma Pampa. A introdução do azevém e a fertilização nitrogenada são alternativas que visam intensificar a exploração pecuária de forma mais sustentável, podendo causar alterações em vários atributos do solo. Este trabalho teve por objetivo avaliar os efeitos de longo prazo de fertilização nitrogenada sobre atributos indicadores da saúde do solo em pastagem nativa com introdução de azevém anual. O experimento consistiu de uma sucessão secundária da pastagem natural submetida ao pastejo contínuo por bovinos e ovinos, com oferta de forragem constante. Em 1996, anteriormente ao inicio do experimento, a área experimental foi calcareada para correção da acidez do solo. O experimento foi então iniciado, sendo constituído da aplicação de três doses de N em cobertura, correspondendo a 0, 100 e 200kg ha-1 ano-1 de N. Em 2010, amostras de solo foram coletadas nas camadas de 0-20 e 20-40cm para análise de C e N total, particulado e associado aos minerais, além de uma área de referência (campo nativo sem pastejo). Análises microbiológicas foram conduzidas nas camadas de 0-5 e 5-10cm. A adubação nitrogenada de longo prazo em solos de campo nativo com introdução de azevém não altera os estoques totais de C e N, mas aumenta a fração particulada de N na dose de 100kg ha-1 ano-1. Em relação à atividade microbiana, o aumento na dose do fertilizante aumenta a respiração dos microrganismos, assim como o N da sua biomassa.
RESUMO
A critical issue in digital soil mapping (DSM) is the selection of data sampling method for model training. One emerging approach applies instance selection to reduce the size of the dataset by drawing only relevant samples in order to obtain a representative subset that is still large enough to preserve relevant information, but small enough to be easily handled by learning algorithms. Although there are suggestions to distribute data sampling as a function of the soil map unit (MU) boundaries location, there are still contradictions among research recommendations for locating samples either closer or more distant from soil MU boundaries. A study was conducted to evaluate instance selection methods based on spatially-explicit data collection using location in relation to soil MU boundaries as the main criterion. Decision tree analysis was performed for modeling digital soil class mapping using two different sampling schemes: a) selecting sampling points located outside buffers near soil MU boundaries, and b) selecting sampling points located within buffers near soil MU boundaries. Data was prepared for generating classification trees to include only data points located within or outside buffers with widths of 60, 120, 240, 360, 480, and 600m near MU boundaries. Instance selection methods using both spatial selection of methods was effective for reduced size of the dataset used for calibrating classification tree models, but failed to provide advantages to digital soil mapping because of potential reduction in the accuracy of classification tree models.(AU)
Uma questão crítica no mapeamento digital de solos é a seleção do método de amostragem dos dados para treinamento do modelo preditivo. Uma abordagem emergente aplica a seleção de instâncias (observações) para reduzir o tamanho do conjunto de dados, selecionando amostras relevantes para obter um subconjunto representativo, o qual seja grande o suficiente para preservar as informações pertinentes, mas pequeno o suficiente para ser facilmente manipulado pelos algoritmos de aprendizagem. Embora existam sugestões para distribuir a amostragem de dados em função da proximidade de limites de unidades de mapeamento de solos (UM), ainda existem contradições entre as recomendações de pesquisa para localizar amostras mais perto ou mais distantes desses limites. Foi realizado um estudo para avaliar os métodos de seleção de instâncias com base na coleta de dados espacialmente explícita usando a localização em relação aos limites de mapa de solo como o principal critério. Realizou-se análise de árvore de decisão para a modelagem de mapeamento digital de classes de solo usando dois esquemas de amostragem diferentes: a) selecionando pontos de amostragem localizados fora das áreas marginais aos limites das UM e b) selecionando pontos de amostragem situados dentro das áreas marginais aos limites das UM. Os dados foram preparados para a geração de árvores de classificação para incluir somente dados pontuais localizados dentro ou fora de faixas com larguras de 60, 120, 240, 360, 480 e 600m ao redor dos limites de UM. Ambos os métodos de seleção de instâncias foram eficazes para reduzir o tamanho do conjunto de dados usado para calibração de árvores de classificação, mas não trouxeram vantagens para o mapeamento digital de classes de solos.(AU)
Assuntos
Análise do Solo , Características do Solo , Análise de DadosRESUMO
A critical issue in digital soil mapping (DSM) is the selection of data sampling method for model training. One emerging approach applies instance selection to reduce the size of the dataset by drawing only relevant samples in order to obtain a representative subset that is still large enough to preserve relevant information, but small enough to be easily handled by learning algorithms. Although there are suggestions to distribute data sampling as a function of the soil map unit (MU) boundaries location, there are still contradictions among research recommendations for locating samples either closer or more distant from soil MU boundaries. A study was conducted to evaluate instance selection methods based on spatially-explicit data collection using location in relation to soil MU boundaries as the main criterion. Decision tree analysis was performed for modeling digital soil class mapping using two different sampling schemes: a) selecting sampling points located outside buffers near soil MU boundaries, and b) selecting sampling points located within buffers near soil MU boundaries. Data was prepared for generating classification trees to include only data points located within or outside buffers with widths of 60, 120, 240, 360, 480, and 600m near MU boundaries. Instance selection methods using both spatial selection of methods was effective for reduced size of the dataset used for calibrating classification tree models, but failed to provide advantages to digital soil mapping because of potential reduction in the accuracy of classification tree models.
.Uma questão crítica no mapeamento digital de solos é a seleção do método de amostragem dos dados para treinamento do modelo preditivo. Uma abordagem emergente aplica a seleção de instâncias (observações) para reduzir o tamanho do conjunto de dados, selecionando amostras relevantes para obter um subconjunto representativo, o qual seja grande o suficiente para preservar as informações pertinentes, mas pequeno o suficiente para ser facilmente manipulado pelos algoritmos de aprendizagem. Embora existam sugestões para distribuir a amostragem de dados em função da proximidade de limites de unidades de mapeamento de solos (UM), ainda existem contradições entre as recomendações de pesquisa para localizar amostras mais perto ou mais distantes desses limites. Foi realizado um estudo para avaliar os métodos de seleção de instâncias com base na coleta de dados espacialmente explícita usando a localização em relação aos limites de mapa de solo como o principal critério. Realizou-se análise de árvore de decisão para a modelagem de mapeamento digital de classes de solo usando dois esquemas de amostragem diferentes: a) selecionando pontos de amostragem localizados fora das áreas marginais aos limites das UM e b) selecionando pontos de amostragem situados dentro das áreas marginais aos limites das UM. Os dados foram preparados para a geração de árvores de classificação para incluir somente dados pontuais localizados dentro ou fora de faixas com larguras de 60, 120, 240, 360, 480 e 600m ao redor dos limites de UM. Ambos os métodos de seleção de instâncias foram eficazes para reduzir o tamanho do conjunto de dados usado para calibração de árvores de classificação, mas não trouxeram vantagens para o mapeamento digital de classes de solos.
.RESUMO
O mapeamento digital de solos (MDS) tem como base a geração de sistemas de informações que permitem estabelecer relações matemáticas entre variáveis ambientais e solos e, dessa forma, predizer a distribuição espacial das classes ou propriedades dos solos. Dentre as abordagens mais utilizadas, as árvores de decisão têm se destacado por apresentar bons resultados no MDS. Por outro lado, dada a disponibilidade de novas fontes de informação sobre a elevação, torna-se necessário o teste e avaliação de modelos digitais de elevação (MDE) quanto ao seu uso para o MDS. Este estudo testa cinco algoritmos de árvores de decisão (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree e J48) e três MDE (Aster GDEM, SRTM e SRTM V3) para o MDS a nível semidetalhado, em situações em que o principal fator diferenciador entre os tipos de solo é o relevo. O uso do MDE Aster GDEM e árvore de decisão com algoritmo J48, Simple Tree e BF Tree foram os que produziram modelos de árvore de decisão capazes de produzir mapas de solo com maior similaridade ao mapa de referência.
Digital soil mapping (DSM) has been shown to be feasible to use in soil survey. Although several methods have been exploited, there is a lack in defining methodologies for doing DSM. This study tests five decision trees algorithms that have been identified as suitable (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree, and J48) and three digital elevation models (AsterGDEM, SRTM and SRTM V3) for DSM at semidetailed level in situations where the main differentiating factor between soil types is the relief. The use of MDE Aster GDEM and decision three algorithms J48, Simple Tree e BF Tree produced decision tree models capable of produce soil maps with larger accuracy related to reference soil maps.
RESUMO
Digital soil mapping (DSM) has been shown to be feasible to use in soil survey. Although several methods have been exploited, there is a lack in defining methodologies for doing DSM. This study tests five decision trees algorithms that have been identified as suitable (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree, and J48) and three digital elevation models (AsterGDEM, SRTM and SRTM V3) for DSM at semidetailed level in situations where the main differentiating factor between soil types is the relief. The use of MDE Aster GDEM and decision three algorithms J48, Simple Tree e BF Tree produced decision tree models capable of produce soil maps with larger accuracy related to reference soil maps.
O mapeamento digital de solos (MDS) tem como base a geração de sistemas de informações que permitem estabelecer relações matemáticas entre variáveis ambientais e solos e, dessa forma, predizer a distribuição espacial das classes ou propriedades dos solos. Dentre as abordagens mais utilizadas, as árvores de decisão têm se destacado por apresentar bons resultados no MDS. Por outro lado, dada a disponibilidade de novas fontes de informação sobre a elevação, torna-se necessário o teste e avaliação de modelos digitais de elevação (MDE) quanto ao seu uso para o MDS. Este estudo testa cinco algoritmos de árvores de decisão (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree e J48) e três MDE (Aster GDEM, SRTM e SRTM V3) para o MDS a nível semidetalhado, em situações em que o principal fator diferenciador entre os tipos de solo é o relevo. O uso do MDE Aster GDEM e árvore de decisão com algoritmo J48, Simple Tree e BF Tree foram os que produziram modelos de árvore de decisão capazes de produzir mapas de solo com maior similaridade ao mapa de referência.
RESUMO
Digital soil mapping (DSM) has been shown to be feasible to use in soil survey. Although several methods have been exploited, there is a lack in defining methodologies for doing DSM. This study tests five decision trees algorithms that have been identified as suitable (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree, and J48) and three digital elevation models (AsterGDEM, SRTM and SRTM V3) for DSM at semidetailed level in situations where the main differentiating factor between soil types is the relief. The use of MDE Aster GDEM and decision three algorithms J48, Simple Tree e BF Tree produced decision tree models capable of produce soil maps with larger accuracy related to reference soil maps.
O mapeamento digital de solos (MDS) tem como base a geração de sistemas de informações que permitem estabelecer relações matemáticas entre variáveis ambientais e solos e, dessa forma, predizer a distribuição espacial das classes ou propriedades dos solos. Dentre as abordagens mais utilizadas, as árvores de decisão têm se destacado por apresentar bons resultados no MDS. Por outro lado, dada a disponibilidade de novas fontes de informação sobre a elevação, torna-se necessário o teste e avaliação de modelos digitais de elevação (MDE) quanto ao seu uso para o MDS. Este estudo testa cinco algoritmos de árvores de decisão (Simple Chart, Random Tree, REP Tree, BF Tree e J48) e três MDE (Aster GDEM, SRTM e SRTM V3) para o MDS a nível semidetalhado, em situações em que o principal fator diferenciador entre os tipos de solo é o relevo. O uso do MDE Aster GDEM e árvore de decisão com algoritmo J48, Simple Tree e BF Tree foram os que produziram modelos de árvore de decisão capazes de produzir mapas de solo com maior similaridade ao mapa de referência.
RESUMO
The aim was to describe healthcare utilization by adults in a Brazilian city. The outcomes were medical appointments in the previous month and use of public (Unified National Health System - SUS) versus private healthcare services. A population-based cross-sectional study with 1,098 adults aged 20 years or over was carried out. No medical appointment in the previous month was reported by 623 persons (56.7%, 95%CI: 53.8-59.7). Of the 487 individuals who had consulted a physician, 51.2% used the public healthcare system, 26.9% private care, and 22% other services. Consultation was associated with female gender and older age. Individuals in the intermediate categories for income, schooling, and socioeconomic status consulted less than the corresponding high and low categories. The results suggest that the middle class in this city lacks the purchasing power to seek care in the private sector while also using public services less, thus generally seeking healthcare less frequently.