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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela; INIA Las Brujas; INIA Tacuarembó. |
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Fecha : |
21/02/2014 |
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Actualizado : |
17/10/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Serie Técnica |
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Autor : |
ASOCIACIÓN DE INGENIEROS AGRÓNOMOS REGIONALES; INIA (INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA); SIMPOSIO SUSTENTABILIDAD DE LAS ROTACIONES CULTIVO - PASTURA, 8-9 AGOSTO 1991, PAYSANDÚ, URUGUAY |
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Afiliación : |
INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Resumenes. |
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Fecha de publicación : |
1991 |
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Fuente / Imprenta : |
Montevideo (Uruguay): INIA, 1991. |
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Páginas : |
22 p. |
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Serie : |
(INIA Serie Técnica ; 11) |
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ISSN : |
1688-9266 |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
Los resúmenes contenidos en este documento corresponden a los trabajos presentados en el Simposio sobre \"Sustentabilidad de las Rotaciones Cultivo-Pasturas en el Cono-Sur\" que organizara INIA-La Estanzuela del 27 al 29 de mayo de 1991 en Montevideo. Los trabajos de los técnicos extranjeros son presentados resumidamente por especialistas nacionales como avance de los artículos que \"in extenso\" serían publicados a fines de 1991 en un número especial de \"Investigaciones Agronómicas\". Este evento tuvo una especial significación para el INIA ya que le permite divulgar un comprensivo estudio del ensayo de largo plazo de rotaciones iniciado en 1963, mediante 9 trabajos efectuados por diversos especialistas. En tiempos en que la producción del país enfrenta nuevos desafíos de la integración regional, no dudamos que los conocimientos básicos que este tipo de experimentación ha generado son el fundamento de la competitividad que exhiben nuestros sistemas de producción y sin duda será su sustentabilidad la clave de su éxito. |
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Thesagro : |
ABONOS NITROGENADOS; CONSERVACION DEL SUELO; DETERIORO DEL SUELO; FERTILIDAD DEL SUELO; NITROGENO; PRADERA TEMPORAL; ROTACION DE CULTIVOS; SISTEMAS DE PRODUCCIÓN; SOSTENIBILIDAD; USO DEL SUELO. |
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Asunto categoría : |
--
F01 Cultivo |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/2852/1/111219220807114352.pdf
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Marc : |
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Volumen
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Estado
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 | Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Las Brujas. Por información adicional contacte bibliolb@inia.org.uy. |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas; INIA Treinta y Tres. |
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Fecha actual : |
12/11/2015 |
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Actualizado : |
09/10/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
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Autor : |
MARCAIDA, M.; ASSENG, S.; EWERT, F.; BASSU, S.; DURAND, J.L.; LI, T.; MARTRE, P.; ADAM, M.; AGGARWAL, P.K.; ANGULO, C.; BARON, C.; BASSO, B.; BERTUZZI, P.; BIERNATH, C.; BOOGAARD, H.; BOOTE, K.J.; BOUMAN, B.; BREGAGLIO, S.; BRISSON, N.; BUIS, S.; CAMMARANO, D.; CHALLINOR, A.J.; CONFALONIERI, R.; CONIJN, J.G.; CORBEELS, M.; DERYNG, D.; DE SANCTIS, G.; DOLTRA, J.; FUMOTO, T.; GAYDON, D.; GAYLER, S.; GOLDBERG, R.; GRANT, R.F.; GRASSINI, P.; HATFIELD, J.L.; HASEGAWA, T.; HENG, L.; HOEK, S.; HOOKER, J.; HUNT, L.A.; INGWERSEN, J.; IZAURRALDE, R.C.; JONGSCHAAP, R.E.E.; JONES, J.W.; KEMANIAN, R.A.; KERSEBAUM, K.C.; KIM, S.-H.; LIZASO, J.; MÜLLER, C.; NAKAGAWA, H.; NARESH KUMAR, S.; NENDEL, C.; O'LEARY, G.J.; OLESEN, J.E.; ORIOL, P.; OSBORNE, T.M.; PALOSUO, T.; PRAVIA, V.; PRIESACK, E.; RIPOCHE, D.; ROSENZWEIG, C.; RUANE, A.C.; RUGET, F.; SAU, F.; SEMENOV, M.A.; SHCHERBAK, I.; SINGH, B.; SINGH, U.; SOO, H.K.; STEDUTO, P.; STÖCKLE, C.; STRATONOVITCH, P.; STRECK, T.; SUPIT, I.; TANG, L.; TAO, F.; TEIXEIRA, E.I.; THORBURN, P.; TIMLIN, D.; TRAVASSO, M.; RÖTTER, R.P.; WAHA, K.; WALLACH, D.; WHITE, J.W.; WILKENS, P.; WILLIAMS, J.R.; WOLF, J.; YIN, X.; YOSHIDA, H.; ZHANG, Z.; ZHU, Y. |
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Afiliación : |
MARIA VIRGINIA PRAVIA NIN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
A statistical analysis of three ensembles of crop model responses to temperature and CO2 concentration. |
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Fecha de publicación : |
2015 |
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Fuente / Imprenta : |
Agricultural and Forest Meteorology, 2015, v.214-215, p. 483-493. |
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ISSN : |
0168-1923 |
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DOI : |
10.1016/j.agrformet.2015.09.013 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Received 6 March 2015 / Received in revised form 29 July 2015 / Accepted 20 September 2015 / Available online 1 October 2015. |
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Contenido : |
ABSTRACT.
Ensembles of process-based crop models are increasingly used to simulate crop growth for scenariosof temperature and/or precipitation changes corresponding to different projections of atmospheric CO2concentrations. This approach generates large datasets with thousands of simulated crop yield data. Suchdatasets potentially provide new information but it is difficult to summarize them in a useful way due totheir structural complexities. An associated issue is that it is not straightforward to compare crops and tointerpolate the results to alternative climate scenarios not initially included in the simulation protocols.Here we demonstrate that statistical models based on random-coefficient regressions are able to emulateensembles of process-based crop models. An important advantage of the proposed statistical models isthat they can interpolate between temperature levels and between CO2concentration levels, and canthus be used to calculate temperature and [CO2] thresholds leading to yield loss or yield gain, without re-running the original complex crop models. Our approach is illustrated with three yield datasets simulatedby 19 maize models, 26 wheat models, and 13 rice models. Several statistical models are fitted to thesedatasets, and are then used to analyze the variability of the yield response to [CO2] and temperature.Based on our results, we show that, for wheat, a [CO2] increase is likely to outweigh the negative effectof a temperature increase of +2◦C in the considered sites. Compared to wheat, required levels of [CO2]increase are much higher for maize, and intermediate for rice. For all crops, uncertainties in simulatingclimate change impacts increase more with temperature than with elevated [CO2].
© 2015 Elsevier B.V. All rights reserved. MenosABSTRACT.
Ensembles of process-based crop models are increasingly used to simulate crop growth for scenariosof temperature and/or precipitation changes corresponding to different projections of atmospheric CO2concentrations. This approach generates large datasets with thousands of simulated crop yield data. Suchdatasets potentially provide new information but it is difficult to summarize them in a useful way due totheir structural complexities. An associated issue is that it is not straightforward to compare crops and tointerpolate the results to alternative climate scenarios not initially included in the simulation protocols.Here we demonstrate that statistical models based on random-coefficient regressions are able to emulateensembles of process-based crop models. An important advantage of the proposed statistical models isthat they can interpolate between temperature levels and between CO2concentration levels, and canthus be used to calculate temperature and [CO2] thresholds leading to yield loss or yield gain, without re-running the original complex crop models. Our approach is illustrated with three yield datasets simulatedby 19 maize models, 26 wheat models, and 13 rice models. Several statistical models are fitted to thesedatasets, and are then used to analyze the variability of the yield response to [CO2] and temperature.Based on our results, we show that, for wheat, a [CO2] increase is likely to outweigh the negative effectof a temperature increase of +2◦C in... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
Climate change; CROP MODEL; Emulator; MAIZE; Meta-model; MODELIZACIÓN DE LOS CULTIVOS; RICE; Statistical model; WHEAT; Yield. |
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Thesagro : |
ARROZ; CAMBIO CLIMÁTICO; MAÍZ; MODELOS ESTADISTICOS; TRIGO. |
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Asunto categoría : |
A50 Investigación agraria |
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Marc : |
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245 $aA statistical analysis of three ensembles of crop model responses to temperature and CO2 concentration.
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520 $aABSTRACT. Ensembles of process-based crop models are increasingly used to simulate crop growth for scenariosof temperature and/or precipitation changes corresponding to different projections of atmospheric CO2concentrations. This approach generates large datasets with thousands of simulated crop yield data. Suchdatasets potentially provide new information but it is difficult to summarize them in a useful way due totheir structural complexities. An associated issue is that it is not straightforward to compare crops and tointerpolate the results to alternative climate scenarios not initially included in the simulation protocols.Here we demonstrate that statistical models based on random-coefficient regressions are able to emulateensembles of process-based crop models. An important advantage of the proposed statistical models isthat they can interpolate between temperature levels and between CO2concentration levels, and canthus be used to calculate temperature and [CO2] thresholds leading to yield loss or yield gain, without re-running the original complex crop models. Our approach is illustrated with three yield datasets simulatedby 19 maize models, 26 wheat models, and 13 rice models. Several statistical models are fitted to thesedatasets, and are then used to analyze the variability of the yield response to [CO2] and temperature.Based on our results, we show that, for wheat, a [CO2] increase is likely to outweigh the negative effectof a temperature increase of +2◦C in the considered sites. Compared to wheat, required levels of [CO2]increase are much higher for maize, and intermediate for rice. For all crops, uncertainties in simulatingclimate change impacts increase more with temperature than with elevated [CO2]. © 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
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