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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Treinta y Tres. |
Fecha : |
28/03/2016 |
Actualizado : |
24/09/2018 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
Autor : |
BASSU, S.; BRISSON, N.; DURAND, J.L.; BOOTE, K.; LIZASO, J.; JONES, J.W.; ROSENZWEIG, C.; RUANE, A.C.; ADAM, M.; BARON, C.; BASSO, B.; BIERNATH, C.; BOOGAARD, H.; CONIJN, S.; CORBEELS, M.L; DERYNG, D.; SANTIS, G. DE; GAYLER, S.; GRASSINI, P.; HATFIELD, J.; HOEK, S.; IZAURRALDE, C.; JONGSCHAAP, R.; KEMANIAN, A.R.; KERSEBAUM, C.KIM, S-H.; KUMAR, N.; MAKOWSKI, D.; MÜLLER, C.; NENDEL, C.; PRIESACK, E.; PRAVIA, V.; SAU, F.; SHCHERBAK, I.; TAO, F.; TEXEIRA, E.; TIMLIN, D.; WAHA, K. |
Afiliación : |
MARIA VIRGINIA PRAVIA NIN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; Department of Plant Science, The Pennsylvania State University, USA. |
Título : |
How do various maize crop models vary in their responses to climate change factors? |
Fecha de publicación : |
2014 |
Fuente / Imprenta : |
Global Change Biology, 2014, v.20(7), p. 2301-2320. |
DOI : |
10.1111/gcb.12520 |
Idioma : |
Inglés |
Notas : |
Article history: Received 7 June 2013 and accepted 2 December 2013, published 2014. |
Contenido : |
Abstract:
Potential consequences of climate change on crop production can be studied using mechanistic crop simulation models. While a broad variety of maize simulation models exist, it is not known whether different models diverge on grain yield responses to changes in climatic factors, or whether they agree in their general trends related to phenology, growth, and yield. With the goal of analyzing the sensitivity of simulated yields to changes in temperature and atmospheric carbon dioxide concentrations [CO2], we present the largest maize crop model intercomparison to date, including 23 different models. These models were evaluated for four locations representing a wide range of maize production conditions in the world: Lusignan (France), Ames (USA), Rio Verde (Brazil) and Morogoro (Tanzania).
While individual models differed considerably in absolute yield simulation at the four sites, an ensemble of a minimum number of models was able to simulate absolute yields accurately at the four sites even with low data forcalibration, thus suggesting that using an ensemble of models has merit. Temperature increase had strong negative influence on modeled yield response of roughly 0.5 Mg ha1 per °C. Doubling [CO2] from 360 to 720 lmol mol1 increased grain yield by 7.5% on average across models and the sites. That would therefore make temperature the main factor altering maize yields at the end of this century. Furthermore, there was a large uncertainty in the yield response to [CO2] among models. Model responses to temperature and [CO2] did not differ whether models were simulated with low calibration information or, simulated with high level of calibration information. MenosAbstract:
Potential consequences of climate change on crop production can be studied using mechanistic crop simulation models. While a broad variety of maize simulation models exist, it is not known whether different models diverge on grain yield responses to changes in climatic factors, or whether they agree in their general trends related to phenology, growth, and yield. With the goal of analyzing the sensitivity of simulated yields to changes in temperature and atmospheric carbon dioxide concentrations [CO2], we present the largest maize crop model intercomparison to date, including 23 different models. These models were evaluated for four locations representing a wide range of maize production conditions in the world: Lusignan (France), Ames (USA), Rio Verde (Brazil) and Morogoro (Tanzania).
While individual models differed considerably in absolute yield simulation at the four sites, an ensemble of a minimum number of models was able to simulate absolute yields accurately at the four sites even with low data forcalibration, thus suggesting that using an ensemble of models has merit. Temperature increase had strong negative influence on modeled yield response of roughly 0.5 Mg ha1 per °C. Doubling [CO2] from 360 to 720 lmol mol1 increased grain yield by 7.5% on average across models and the sites. That would therefore make temperature the main factor altering maize yields at the end of this century. Furthermore, there was a large uncertainty in the yield response to [CO2]... Presentar Todo |
Palabras claves : |
AGMIP; CARBON DIOXIDE; CLIMATE; CO2; GRAIN YIELD; MAIZE; MODEL INTERCOMPARISON; MODELIZACIÓN DE CULTIVOS; SIMULATION MODELS; TEMPERATURE. |
Thesagro : |
CLIMA; DIOXIDO DE CARBONO; INCERTIDUMBRE; MAÍZ; MODELOS DE SIMULACIÓN; TEMPERATURA. |
Asunto categoría : |
U10 Métodos matemáticos y estadísticos |
Marc : |
LEADER 03684naa a2200769 a 4500 001 1054517 005 2018-09-24 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1111/gcb.12520$2DOI 100 1 $aBASSU, S. 245 $aHow do various maize crop models vary in their responses to climate change factors?$h[electronic resource] 260 $c2014 500 $aArticle history: Received 7 June 2013 and accepted 2 December 2013, published 2014. 520 $aAbstract: Potential consequences of climate change on crop production can be studied using mechanistic crop simulation models. While a broad variety of maize simulation models exist, it is not known whether different models diverge on grain yield responses to changes in climatic factors, or whether they agree in their general trends related to phenology, growth, and yield. With the goal of analyzing the sensitivity of simulated yields to changes in temperature and atmospheric carbon dioxide concentrations [CO2], we present the largest maize crop model intercomparison to date, including 23 different models. These models were evaluated for four locations representing a wide range of maize production conditions in the world: Lusignan (France), Ames (USA), Rio Verde (Brazil) and Morogoro (Tanzania). While individual models differed considerably in absolute yield simulation at the four sites, an ensemble of a minimum number of models was able to simulate absolute yields accurately at the four sites even with low data forcalibration, thus suggesting that using an ensemble of models has merit. Temperature increase had strong negative influence on modeled yield response of roughly 0.5 Mg ha1 per °C. Doubling [CO2] from 360 to 720 lmol mol1 increased grain yield by 7.5% on average across models and the sites. That would therefore make temperature the main factor altering maize yields at the end of this century. Furthermore, there was a large uncertainty in the yield response to [CO2] among models. Model responses to temperature and [CO2] did not differ whether models were simulated with low calibration information or, simulated with high level of calibration information. 650 $aCLIMA 650 $aDIOXIDO DE CARBONO 650 $aINCERTIDUMBRE 650 $aMAÍZ 650 $aMODELOS DE SIMULACIÓN 650 $aTEMPERATURA 653 $aAGMIP 653 $aCARBON DIOXIDE 653 $aCLIMATE 653 $aCO2 653 $aGRAIN YIELD 653 $aMAIZE 653 $aMODEL INTERCOMPARISON 653 $aMODELIZACIÓN DE CULTIVOS 653 $aSIMULATION MODELS 653 $aTEMPERATURE 700 1 $aBRISSON, N. 700 1 $aDURAND, J.L. 700 1 $aBOOTE, K. 700 1 $aLIZASO, J. 700 1 $aJONES, J.W. 700 1 $aROSENZWEIG, C. 700 1 $aRUANE, A.C. 700 1 $aADAM, M. 700 1 $aBARON, C. 700 1 $aBASSO, B. 700 1 $aBIERNATH, C. 700 1 $aBOOGAARD, H. 700 1 $aCONIJN, S. 700 1 $aCORBEELS, M.L 700 1 $aDERYNG, D. 700 1 $aSANTIS, G. DE 700 1 $aGAYLER, S. 700 1 $aGRASSINI, P. 700 1 $aHATFIELD, J. 700 1 $aHOEK, S. 700 1 $aIZAURRALDE, C. 700 1 $aJONGSCHAAP, R. 700 1 $aKEMANIAN, A.R. 700 1 $aKERSEBAUM, C.KIM, S-H. 700 1 $aKUMAR, N. 700 1 $aMAKOWSKI, D. 700 1 $aMÜLLER, C. 700 1 $aNENDEL, C. 700 1 $aPRIESACK, E. 700 1 $aPRAVIA, V. 700 1 $aSAU, F. 700 1 $aSHCHERBAK, I. 700 1 $aTAO, F. 700 1 $aTEXEIRA, E. 700 1 $aTIMLIN, D. 700 1 $aWAHA, K. 773 $tGlobal Change Biology, 2014$gv.20(7), p. 2301-2320.
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INIA Treinta y Tres (TT) |
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
Fecha actual : |
11/04/2019 |
Actualizado : |
12/04/2019 |
Tipo de producción científica : |
Trabajos en Congresos/Conferencias |
Autor : |
BRITO, G.; SAN JULIÁN, R.; SOARES DE LIMA, J.M.; LUZARDO, S.; DEL CAMPO, M.; LAGOMARSINO, X.; MONTOSSI, F. |
Afiliación : |
GUSTAVO WALTER BRITO DIAZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ROBERTO SAN JULIAN SANCHEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JUAN MANUEL SOARES DE LIMA LAPETINA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SANTIAGO FELIPE LUZARDO VILLAR, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARCIA DEL CAMPO GIGENA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; XIMENA MARIA LAGOMARSINO LARRIERA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FABIO MARCELO MONTOSSI PORCHILE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
Título : |
Modelos para predecir el rendimiento carnicero de una canal utilizando mediciones in vivo y postmortem. |
Fecha de publicación : |
2010 |
Fuente / Imprenta : |
ln: INIA TACUAREMBÓ. INSTITUTO NACIONAL DE CARNES. Calidad de carnes. SEMINARIO DE ACTUALIZACIÓN TÉCNICA, 20-21 de setiembre, Tacuarembó, 2010. Montevideo (Uruguay): INIA, 2010. |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
El sistema de clasificación de canales consiste en un mecanismo de comunicación entre productores, industriales y consumidores, determinando el tipo de animal requerido por el mercado. Tiene como objetivo definir la calidad de las canales y de la carne utilizando criterios homogéneos, agrupándolos en distintas categorías según sus características y describiendo el valor de las mismas en términos útiles para la industria de la carne. La clasificación es definida por ciertos autores como un procedimiento por la cual la canal, los cortes de carne fresca o de los productos cárnicos son segregados en base a rasgos de importancia económica. Estos Sistemas de Clasificación deben ser dinámicos considerando entre otros la evolución de las exigencias de la demanda, tanto externa como interna; la composición del rodeo nacional y las estadísticas de las faenas en cuanto a las categorías de animales, su peso y terminación y la edad de los mismos. Las experiencias a nivel internacional confirman este proceso donde las modificaciones que se introducen en estos sistemas resultan de cambios en la alimentación y en los sistemas de producción, de la introducción de nuevas tecnologías, de incrementos de la demanda de carne de mejor calidad o bien de variaciones en los hábitos de consumo. |
Palabras claves : |
CALIDAD DE CARNE; COMPONENTES DE LA CANAL; MEAT; PESO DE CANAL CALIENTE. |
Asunto categoría : |
A50 Investigación agraria |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12625/1/CALIDAD-DE-CARNE-2010p160-184.pdf
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Marc : |
LEADER 02124nam a2200229 a 4500 001 1059722 005 2019-04-12 008 2010 bl uuuu u01u1 u #d 100 1 $aBRITO, G. 245 $aModelos para predecir el rendimiento carnicero de una canal utilizando mediciones in vivo y postmortem. 260 $aln: INIA TACUAREMBÓ. INSTITUTO NACIONAL DE CARNES. Calidad de carnes. SEMINARIO DE ACTUALIZACIÓN TÉCNICA, 20-21 de setiembre, Tacuarembó, 2010. Montevideo (Uruguay): INIA$c2010 520 $aEl sistema de clasificación de canales consiste en un mecanismo de comunicación entre productores, industriales y consumidores, determinando el tipo de animal requerido por el mercado. Tiene como objetivo definir la calidad de las canales y de la carne utilizando criterios homogéneos, agrupándolos en distintas categorías según sus características y describiendo el valor de las mismas en términos útiles para la industria de la carne. La clasificación es definida por ciertos autores como un procedimiento por la cual la canal, los cortes de carne fresca o de los productos cárnicos son segregados en base a rasgos de importancia económica. Estos Sistemas de Clasificación deben ser dinámicos considerando entre otros la evolución de las exigencias de la demanda, tanto externa como interna; la composición del rodeo nacional y las estadísticas de las faenas en cuanto a las categorías de animales, su peso y terminación y la edad de los mismos. Las experiencias a nivel internacional confirman este proceso donde las modificaciones que se introducen en estos sistemas resultan de cambios en la alimentación y en los sistemas de producción, de la introducción de nuevas tecnologías, de incrementos de la demanda de carne de mejor calidad o bien de variaciones en los hábitos de consumo. 653 $aCALIDAD DE CARNE 653 $aCOMPONENTES DE LA CANAL 653 $aMEAT 653 $aPESO DE CANAL CALIENTE 700 1 $aSAN JULIÁN, R. 700 1 $aSOARES DE LIMA, J.M. 700 1 $aLUZARDO, S. 700 1 $aDEL CAMPO, M. 700 1 $aLAGOMARSINO, X. 700 1 $aMONTOSSI, F.
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