scholarly journals Sistemas de captação de água "in situ" sobre crescimento de pinhão manso

Author(s):  
Eduardo Maciel Oliveira Laime ◽  
Carlos Alberto Vieira de Azevedo ◽  
Pedro Dantas Fernandes ◽  
José Alberto Calado Wanderley ◽  
Anderson Bruno Anacleto de Andrade

O pinhão-manso (Jatropha curcas L.) é uma planta oleaginosa, da família das euforbiáceas, nativa das Américas e, atualmente, considerada uma alternativa para produção de biodiesel, exigente a insolação e resistente à seca. Nesta pesquisa, os estudos foram voltados para a avaliação do desenvolvimento da cultura do pinhão-manso, testando técnicas de plantio que contribuem para maior eficiência de captação de água de chuvas in situ. O experimento foi desenvolvido nas instalações da Estação Experimental do Instituto Nacional do Semiárido - INSA, localizada no município de Campina Grande-PB. O delineamento estatístico utilizado foi em blocos casualizados, com três repetições, sendo estudados cinco técnicas de captação de água in situ. Ao longo do ciclo as variáveis de crescimento são beneficiadas pelas formas de preparação do solo, para favorecer a captação de água in situ, em comparação ao tratamento com ausência de técnica de captação.

Fuel ◽  
2019 ◽  
Vol 235 ◽  
pp. 277-287 ◽  
Author(s):  
Araceli Martínez ◽  
Gabriela E. Mijangos ◽  
Issis C. Romero-Ibarra ◽  
Raúl Hernández-Altamirano ◽  
Violeta Y. Mena-Cervantes

Processes ◽  
2020 ◽  
Vol 8 (7) ◽  
pp. 823
Author(s):  
Juan Francisco García-Martín ◽  
Amanda Teixeira Badaró ◽  
Douglas Fernandes Barbin ◽  
Paloma Álvarez-Mateos

The in situ determination of metals in plants used for phytoremediation is still a challenge that must be overcome to control the plant stress over time due to metals uptake as well as to quantify the concentration of these metals in the biomass for further potential applications. In this exploratory study, we acquired hyperspectral images in the visible/near infrared regions of dried and ground stems and roots of Jatropha curcas L. to which different amounts of copper (Cu) were added. The spectral information was extracted from the images to build classification models based on the concentration of Cu. Optimum wavelengths were selected from the peaks and valleys showed in the loadings plots resulting from principal component analysis, thus reducing the number of spectral variables. Linear discriminant analysis was subsequently performed using these optimum wavelengths. It was possible to differentiate samples without addition of copper from samples with low (0.5–1% wt.) and high (5% wt.) amounts of copper (83.93% accuracy, >0.70 sensitivity and specificity). This technique could be used after enhancing prediction models with a higher amount of samples and after determining the potential interference of other compounds present in plants.


Fuel ◽  
2010 ◽  
Vol 89 (2) ◽  
pp. 527-530 ◽  
Author(s):  
Siew Hoong Shuit ◽  
Keat Teong Lee ◽  
Azlina Harun Kamaruddin ◽  
Suzana Yusup

2017 ◽  
Vol 97 ◽  
pp. 01082 ◽  
Author(s):  
M.A.M. Ishak ◽  
K. Ismail ◽  
W.I. Nawawi ◽  
Ali H. Jawad ◽  
A.Y. Ani ◽  
...  

2015 ◽  
Vol 81 ◽  
pp. 505-513 ◽  
Author(s):  
Aklilu Negussie ◽  
Jeroen Degerickx ◽  
Lindsey Norgrove ◽  
Wouter M.J. Achten ◽  
Kiros Meles Hadgu ◽  
...  

2008 ◽  
Vol 32 (3) ◽  
pp. 198-202 ◽  
Author(s):  
N. Sunil ◽  
K.S. Varaprasad ◽  
N. Sivaraj ◽  
T. Suresh Kumar ◽  
Babu Abraham ◽  
...  

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