|
|
Registro completo
|
Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela; INIA Las Brujas; INIA Tacuarembó. |
Fecha : |
17/10/2014 |
Actualizado : |
16/05/2017 |
Tipo de producción científica : |
Serie FPTA |
Autor : |
BAO, L.; PÉREZ, O. (Ed.). |
Afiliación : |
LETICIA BAO, Universidad de la República (UdelaR)/ Facultad de Agronomía; OSVALDO PÉREZ, Universidad de la República (UdelaR)/ Facultad de Agronomía. |
Título : |
El gorgojo acuático del arroz |
Fecha de publicación : |
2012 |
Fuente / Imprenta : |
Montevideo (UY): INIA, 2012. |
Páginas : |
34 p. |
Serie : |
(Serie FPTA-INIA; 38) |
ISSN : |
1688-924X |
Idioma : |
Español |
Notas : |
Proyecto FPTA 228: Estudios biológicos de Oryzophagus oryzae como base para la implementación de buenas prácticas de manejo del cultivo de arroz en diferentes zonas de Uruguay. Período de Ejecución: Dic. 2006-Mar. 2010.
EQUIPO DE TRABAJO: UdelaR, Facultad de Agronomía, Unidad de Entomología (Carlos Bentancourt, Leticia Bao, Osvaldo Pérez, Lucía Goncalvez, Mariana Silveira); INIA (Andrés Lavecchia, Julio Méndez, Stella Ávila) |
Contenido : |
El proyecto surgió para responder a la inquietud de los sectores involucrados en la producción de arroz. Aunque este insecto se detectaba en todas las regiones productivas, hasta el momento no se contaba con estudios específicos de su biología, y de su población, distribución, e incidencia de daños en las diferentes zonas cultivadas (productivas) del país. Desde 2006 a 2010 se realizaron trabajos de campo en las zonas norte y este del país siguiendo las poblaciones de larvas y adultos de gorgojos acuáticos a lo largo del período de cultivo. También se realizaron trabajos durante el invierno relevando la presencia de adultos en los rastrojos, y en la primavera para detectar plantas
hospedero alternativas. |
Thesagro : |
ARROZ; CONTROL DE PLAGAS; INSECTA. |
Asunto categoría : |
-- H10 Plagas de las plantas |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/2836/1/18429180912092603.pdf
|
Marc : |
LEADER 01629nam a2200205 a 4500 001 1003505 005 2017-05-16 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1688-924X 100 1 $aBAO, L. 245 $aEl gorgojo acuático del arroz 260 $aMontevideo (UY): INIA$c2012 300 $a34 p. 490 $a(Serie FPTA-INIA; 38) 500 $aProyecto FPTA 228: Estudios biológicos de Oryzophagus oryzae como base para la implementación de buenas prácticas de manejo del cultivo de arroz en diferentes zonas de Uruguay. Período de Ejecución: Dic. 2006-Mar. 2010. EQUIPO DE TRABAJO: UdelaR, Facultad de Agronomía, Unidad de Entomología (Carlos Bentancourt, Leticia Bao, Osvaldo Pérez, Lucía Goncalvez, Mariana Silveira); INIA (Andrés Lavecchia, Julio Méndez, Stella Ávila) 520 $aEl proyecto surgió para responder a la inquietud de los sectores involucrados en la producción de arroz. Aunque este insecto se detectaba en todas las regiones productivas, hasta el momento no se contaba con estudios específicos de su biología, y de su población, distribución, e incidencia de daños en las diferentes zonas cultivadas (productivas) del país. Desde 2006 a 2010 se realizaron trabajos de campo en las zonas norte y este del país siguiendo las poblaciones de larvas y adultos de gorgojos acuáticos a lo largo del período de cultivo. También se realizaron trabajos durante el invierno relevando la presencia de adultos en los rastrojos, y en la primavera para detectar plantas hospedero alternativas. 650 $aARROZ 650 $aCONTROL DE PLAGAS 650 $aINSECTA 700 1 $aPÉREZ, O.
Descargar
Esconder MarcPresentar Marc Completo |
Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
|
Biblioteca
|
Identificación
|
Origen
|
Tipo / Formato
|
Clasificación
|
Cutter
|
Registro
|
Volumen
|
Estado
|
Volver
|
|
| Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Las Brujas. Por información adicional contacte bibliolb@inia.org.uy. |
Registro completo
|
Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas; INIA Treinta y Tres. |
Fecha actual : |
12/11/2015 |
Actualizado : |
09/10/2019 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
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. |
Afiliación : |
MARIA VIRGINIA PRAVIA NIN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
Título : |
A statistical analysis of three ensembles of crop model responses to temperature and CO2 concentration. |
Fecha de publicación : |
2015 |
Fuente / Imprenta : |
Agricultural and Forest Meteorology, 2015, v.214-215, p. 483-493. |
ISSN : |
0168-1923 |
DOI : |
10.1016/j.agrformet.2015.09.013 |
Idioma : |
Inglés |
Notas : |
Article history: Received 6 March 2015 / Received in revised form 29 July 2015 / Accepted 20 September 2015 / Available online 1 October 2015. |
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 |
Palabras claves : |
Climate change; CROP MODEL; Emulator; MAIZE; Meta-model; MODELIZACIÓN DE LOS CULTIVOS; RICE; Statistical model; WHEAT; Yield. |
Thesagro : |
ARROZ; CAMBIO CLIMÁTICO; MAÍZ; MODELOS ESTADISTICOS; TRIGO. |
Asunto categoría : |
A50 Investigación agraria |
Marc : |
LEADER 05363naa a2201417 a 4500 001 1053856 005 2019-10-09 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a0168-1923 024 7 $a10.1016/j.agrformet.2015.09.013$2DOI 100 1 $aMARCAIDA, M. 245 $aA statistical analysis of three ensembles of crop model responses to temperature and CO2 concentration. 260 $c2015 500 $aArticle history: Received 6 March 2015 / Received in revised form 29 July 2015 / Accepted 20 September 2015 / Available online 1 October 2015. 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. 650 $aARROZ 650 $aCAMBIO CLIMÁTICO 650 $aMAÍZ 650 $aMODELOS ESTADISTICOS 650 $aTRIGO 653 $aClimate change 653 $aCROP MODEL 653 $aEmulator 653 $aMAIZE 653 $aMeta-model 653 $aMODELIZACIÓN DE LOS CULTIVOS 653 $aRICE 653 $aStatistical model 653 $aWHEAT 653 $aYield 700 1 $aASSENG, S. 700 1 $aEWERT, F. 700 1 $aBASSU, S. 700 1 $aDURAND, J.L. 700 1 $aLI, T. 700 1 $aMARTRE, P. 700 1 $aADAM, M. 700 1 $aAGGARWAL, P.K. 700 1 $aANGULO, C. 700 1 $aBARON, C. 700 1 $aBASSO, B. 700 1 $aBERTUZZI, P. 700 1 $aBIERNATH, C. 700 1 $aBOOGAARD, H. 700 1 $aBOOTE, K.J. 700 1 $aBOUMAN, B. 700 1 $aBREGAGLIO, S. 700 1 $aBRISSON, N. 700 1 $aBUIS, S. 700 1 $aCAMMARANO, D. 700 1 $aCHALLINOR, A.J. 700 1 $aCONFALONIERI, R. 700 1 $aCONIJN, J.G. 700 1 $aCORBEELS, M. 700 1 $aDERYNG, D. 700 1 $aDE SANCTIS, G. 700 1 $aDOLTRA, J. 700 1 $aFUMOTO, T. 700 1 $aGAYDON, D. 700 1 $aGAYLER, S. 700 1 $aGOLDBERG, R. 700 1 $aGRANT, R.F. 700 1 $aGRASSINI, P. 700 1 $aHATFIELD, J.L. 700 1 $aHASEGAWA, T. 700 1 $aHENG, L. 700 1 $aHOEK, S. 700 1 $aHOOKER, J. 700 1 $aHUNT, L.A. 700 1 $aINGWERSEN, J. 700 1 $aIZAURRALDE, R.C. 700 1 $aJONGSCHAAP, R.E.E. 700 1 $aJONES, J.W. 700 1 $aKEMANIAN, R.A. 700 1 $aKERSEBAUM, K.C. 700 1 $aKIM, S.-H. 700 1 $aLIZASO, J. 700 1 $aMÜLLER, C. 700 1 $aNAKAGAWA, H. 700 1 $aNARESH KUMAR, S. 700 1 $aNENDEL, C. 700 1 $aO'LEARY, G.J. 700 1 $aOLESEN, J.E. 700 1 $aORIOL, P. 700 1 $aOSBORNE, T.M. 700 1 $aPALOSUO, T. 700 1 $aPRAVIA, V. 700 1 $aPRIESACK, E. 700 1 $aRIPOCHE, D. 700 1 $aROSENZWEIG, C. 700 1 $aRUANE, A.C. 700 1 $aRUGET, F. 700 1 $aSAU, F. 700 1 $aSEMENOV, M.A. 700 1 $aSHCHERBAK, I. 700 1 $aSINGH, B. 700 1 $aSINGH, U. 700 1 $aSOO, H.K. 700 1 $aSTEDUTO, P. 700 1 $aSTÖCKLE, C. 700 1 $aSTRATONOVITCH, P. 700 1 $aSTRECK, T. 700 1 $aSUPIT, I. 700 1 $aTANG, L. 700 1 $aTAO, F. 700 1 $aTEIXEIRA, E.I. 700 1 $aTHORBURN, P. 700 1 $aTIMLIN, D. 700 1 $aTRAVASSO, M. 700 1 $aRÖTTER, R.P. 700 1 $aWAHA, K. 700 1 $aWALLACH, D. 700 1 $aWHITE, J.W. 700 1 $aWILKENS, P. 700 1 $aWILLIAMS, J.R. 700 1 $aWOLF, J. 700 1 $aYIN, X. 700 1 $aYOSHIDA, H. 700 1 $aZHANG, Z. 700 1 $aZHU, Y. 773 $tAgricultural and Forest Meteorology, 2015$gv.214-215, p. 483-493.
Descargar
Esconder MarcPresentar Marc Completo |
Registro original : |
INIA Las Brujas (LB) |
|
Biblioteca
|
Identificación
|
Origen
|
Tipo / Formato
|
Clasificación
|
Cutter
|
Registro
|
Volumen
|
Estado
|
Volver
|
Expresión de búsqueda válido. Check! |
|
|