A vitivinicultura de altitude em Santa Catarina consolidou-se como referência na produção de vinhos finos. Contudo, a atual demanda por produtos de qualidade superior exige o constante aprimoramento dos processos enológicos. Neste sentido, estratégias como controle térmico e uso de tecnologias específicas são essenciais para elevar a qualidade dos vinhos. O estudo avaliou metodologias de manipulação do mosto em vinhos tintos das cultivares Cabernet Sauvignon, Montepulciano e Sagrantino, nas safras de 2022/2023 a 2024/2025, buscando otimizar a qualidade final. Foram aplicadas estratégias pré-fermentativas e fermentativas, incluindo modulação da temperatura de fermentação (26°C constante ou decrescente 26→22°C), maceração pré-fermentativa a frio (0–2°C por 48h), alteração da relação casca/polpa (remoção de 25% do mosto) e diferentes frequências de pigeage (uma e três vezes ao dia). Essas intervenções influenciaram os parâmetros físico-químicos, microbiológicos e cromáticos. A modificação da relação casca/polpa aumentou o teor alcoólico, acidez e extração fenólica. A maceração a frio favoreceu a estabilidade microbiológica e a longevidade. A modulação térmica contribuiu para maior extração de antocianinas e a frequência tripla de pigeage impactou a fermentação e o controle microbiológico.
Public research institutions play a central role in advancing sustainability transitions, yet they face persistent challenges in selecting and institutionalizing sustainability indicators that are scientifically robust, operationally meaningful, and socially legitimate. Within the framework of the Sustainable Development Goals (SDGs), indicator selection in public agricultural research organizations is often shaped by heterogeneous interpretations, competing priorities, and evaluative uncertainty. This study examines the consistency, divergence, and robustness of SDG-related sustainability indicators in a public agricultural research institution. An internal assessment was conducted through a Delphi process involving research program coordinators, complemented by an external participatory validation with experts from outside the institution. Agreement and divergence across evaluations were examined using complementary consistency and similarity analyses, enabling the identification of convergent and divergent patterns in indicator assessments. The results identify a cross-cutting core of indicators associated with SDGs 2, 6, 12, and 13, reflecting strong alignment with research agendas related to agricultural productivity, resource efficiency, and climate action. External assessments placed greater emphasis on indicators related to innovation, infrastructure, and ecosystem dimensions, highlighting structural divergences between internal research priorities and broader societal expectations. The aggregation of assessments enabled the distinction between indicators exhibiting high convergence and those characterized by greater context sensitivity and interpretive variability. Overall, the study demonstrates how participatory assessment and structured aggregation can support sustainability-oriented indicator governance in public agricultural research institutions, contributing to the alignment of SDG-based monitoring practices with institutional priorities while acknowledging epistemic plurality under the 2030 Agenda.
A macieira é alógama e exige polinizadoras com pelo menos um alelo S diferente dos dois alelos S da cultivar produtora para ocorrer a fertilização e deve existir alta percentagem de sincronização da floração entre elas. O objetivo deste trabalho foi indicar duas cultivares polinizadoras em regiões entre 900m e 1.200m de altitude que apresentem elevada percentagem de sincronia com a cultivar produtora durante a floração, produzam grande quantidade de grãos de pólen compatível, produzam frutos com alta qualidade comercial e apresentem resistência genética à mancha foliar de glomerella (MFG). Os percentuais de coincidência de floração com os polinizadores indicados por este trabalho em relação à indicação da Epagri, foram maiores para ‘Daiane’, ‘Elenise’, grupo ‘Gala’, ‘Lorenzo’ e ‘Luiza’; foram iguais para ‘Castel Gala’, grupo ‘Fuji’, ‘Isadora’ e ‘Venice’; e pouco menores para ‘Monalisa’. Maior percentual de sincronização da floração ocorreu nos anos com maior quantidade de frio hibernal (>419HF ou >568UF). Nas altitudes a que se destinam as indicações deste trabalho ocorrem microclimas, que aliados às alterações climáticas anuais podem alterar as épocas de floração das cultivares.
Este artigo teve como objetivo identificar as plantas nativas com potenciais ornamentais na região de Rio das Antas, Santa Catarina. A metodologia adotada para a identificação das plantas foi o método de caminhamento, realizado entre os anos de 2019 e 2020, tendo como local a Floresta Ombrófila Mista. Desse modo, foram identificados dez principais gêneros de plantas nativas com potencial: Lantana, Tradescantia, Oxalis, Coccocypselum, Youngia, Clidemia, Adiantum, Callianthe, Solanum e Tillandsia. As plantas apresentaram atributos ornamentais relevantes, como porte, padrão de ramificação, florescência, coloração foliar e floral, além de rusticidade e ausência de sintomas aparentes de pragas ao longo do monitoramento. Esses resultados indicam que as espécies avaliadas apresentam potencial para aplicação no paisagismo sustentável e de baixa manutenção.
O monitoramento das culturas de soja e milho é essencial para o agronegócio catarinense. Este estudo, um trabalho em andamento que apresenta resultados promissores, treinou um algoritmo de inteligência artificial (IA) para classificar soja, milho-grão e milho-silagem e estimar a área plantada líquida na safra 2023/2024. Utilizaram-se séries temporais de imagens orbitais, índices espectrais e dados do terreno. O classificador atingiu acurácia global de 92% e Kappa de 0,88, mostrando-se eficaz, auditável e promissor para o monitoramento agrícola do Estado, servindo como base para aprimoramentos futuros.
