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| Registros recuperados : 189 | |
| 3. |  | LADO, J.; VICENTE, E.; MOLTINI, A.; PINTOS, P.; LUQUE, E.; MANZZIONI, A.; GHELFI, B.; ARES, G. Análisis sensorial integrado al mejoramiento genético de hortalizas uruguayas. [Resumen]. Ciclo Destacadas INIA 2019. In: INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); Programa Nacional Producción Hortícola. Resúmenes. Jornada Mejoramiento Genético de Hortalizas: Ciencia y Tecnología para la producción y el consumidor, 2019, Salto, Uruguay. Trabajos de investigación relacionados al proyecto. Salto (UY): INIA, 2019. p. 8. Presentado en: INNOVA 2017, LATU, Montevideo, Uruguay.| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 4. | | MOLTINI, A.; VICENTE, E.; ALCAIRE, F.; LUQUE, E.; PINTOS, P.; GHELFI, B.; ARES, G.; LADO, J. Aplicación del Mapeo Proyectivo y CATA para mejorar la calidad sensorial de los cultivares de boniato uruguayos. [Resumen] Ciclo Destacadas INIA 2019. In: INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); Programa Nacional Producción Hortícola. Resúmenes. Jornada Mejoramiento Genético de Hortalizas: Ciencia y Tecnología para la producción y el consumidor, 2019, Salto, Uruguay. Trabajos de investigación relacionados al proyecto. Salto (UY): INIA, 2019. p. 9-10. Presentado en: Sensometrics 2018, Montevideo, Uruguay.| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 7. | | GONZÁLEZ-ARCOS, M.; MANZZIONI, A.; ARRUABARRENA, A.; LADO, J.; VICENTE, E.; GIMÉNEZ, G.; LENZI, A. Avances en el mejoramiento genético de tomate. Revista INIA Uruguay, 2018, no. 54, p. 42-44. (Revista INIA; 54)| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 8. | | RODRÍGUEZ, G.; VICENTE, E.; REGGIO, A.; VILARÓ, F. Avances en la selección de cebolla LB 04. Jornada de divulgación, INIA Las Brujas, 9 abril 2014. In: INIA Las Brujas, Programa Nacional Producción Hortícola; Universidad de la República (UdelaR)/Facultad de Agronomía-Centro Regional Sur (CRS). Presentación de resultados experimentales sobre el cultivo de cebolla. Canelones (UY): INIA, 2014. p. 92-97 (INIA Serie Actividades de Difusión; 733)| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 9. | | PEDROZO, P.; MOLTINI, A.; PINTOS, P.; LUQUE, E.; VICENTE, E.; LADO, B.; FARIÑA, L.; LADO, J. Avances y desafíos en la mejora del sabor de nuestras frutillas. Agroalimentos. Revista INIA Uruguay, Diciembre 2021, no.67, p.63-67. (Revista INIA; 67).| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 11. | | DE ARMAS, S.; PIANZZOLA, M.J.; VICENTE, E.; GALVÁN, G.; SIRI, M.I. Bacteriosis en cultivos de cebolla en Uruguay: Identificación y caracterización de especies de Pantoea patógenas. [Resumen]. Módulo enfermedades. In: Sociedad Uruguaya de Fitopatología Jornada Uruguaya de Fitopatología, 6., Jornada Uruguaya de Protección Vegetal, 4., 21-22 octubre, 2021, Montevideo, Uruguay. Libro de resúmenes. Montevideo (UY): Sociedad Uruguay de Fitopatología (SUFIT), 2021. p. 13. Financiamiento: beca de maestría de la Agencia Nacional de innovación e Investigación (ANII).| Biblioteca(s): INIA Treinta y Tres. |
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| 12. | | CARRASCO-LETELIER, L.; VÁZQUEZ, D.; D´OTTONE, F.; RESQUÍN, F.; SCOZ, R.; VILARO, F.; RODRIGUEZ, G.; VICENTE, E.; TERRA, J.A. Balance energético de cadenas agro-industriales de interés para la producción de bioenergías. Revista INIA Uruguay, 2013, no. 32, p. 46-50 (Revista INIA; 32)| Biblioteca(s): INIA La Estanzuela; INIA Tacuarembó; INIA Treinta y Tres. |
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| 15. | | PICOS, C.; VILARÓ, F.; VICENTE, E.; CARBALLO, S.; BRITO, G. (Coord.). Boniato: producción en el noreste. JORNADA, 10 DE JUNIO, INIA TACUAREMBÓ, TACUAREMBÓ, 1994. Tacuarembó, Uruguay: INIA, 1994. 18 p. (INIA Serie Actividades de Difusión ; 17)| Biblioteca(s): INIA Tacuarembó. |
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| 16. | | VICENTE, E.; RODRIGUEZ, G.; GHELFI, B.; REGGIO, A.; VARELA, P.; GONZÁLEZ-ARCOS, M.; ARRUABARRENA, A.; ARES, G. CAMBARÁ (R0871.5) y CHAPICUY (Q0714.8): nuevos cultivares de boniato (Ipomoea batatas (L). Lam) obtenidos por el programa de mejoramiento genético de boniato de INIA Uruguay. [119. Genética, mejoramiento y biotecnología]. In: ASAHO (ASOCIACIÓN ARGENTINA DE HORTICULTURA); CONGRESO ARGENTINO DE HORTICULTURA, 38. BAHÍA BLANCA, BS.AS. (ARGENTINA), 5 AL 8 DE OCTUBRE 2015. Resúmenes de trabajo Horticultura. Buenos Aires: ASAHO, 2015. p.121 [Abstract-Resúmen]| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 17. | | VICENTE, E.; FRANCO, G.; RODRIGUEZ, G.; VILARO, F.; BRUZZONE, J.; GONZÁLEZ-ARCOS, M.; RODRÍGUEZ, D.; COUTO, J.M.; COZZOLINO, D. Caracterización de clones de boniato para la producción de etanol adaptados a la zona norte dentro del germoplasma del programa de mejoramiento genético de INIA. (Abs.6, Sección: Mejoramiento genético, cultivares y Producción de semillas de hortalizas) IN: CONGRESO NACIONAL DE HORTI-FRUTICULTURA, 13. AÑO DE LA AGRICULTURA FAMILIAR DE LA FAO. "SOSTENIBILIDAD DE LA PRODUCCIÓN HORTIFRUTÍCOLA FAMILAR". 3-6 SETIEMBRE 2014, MONTEVIDEO (UY). Trabajos presentados. Montevideo (UY): INIA; SUHF, 2014. p.22| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 19. | | GRASSO, R.; GONZÁLEZ-ARCOS, M.; DOCAMPO, R.; GHELFI, J.; MALAQUINA, F.; VICENTE, E. Caracterización físico química de sustratos y utilización de distintas fuentes de fertilización de plantas madres para viveros de frutilla del cultivar YURÍ. [70. Tecnología del Cultivo] In: ASAHO (ASOCIACIÓN ARGENTINA DE HORTICULTURA); CONGRESO ARGENTINO DE HORTICULTURA, 38. BAHÍA BLANCA, BS.AS. (ARGENTINA), 5 AL 8 DE OCTUBRE 2015. Resúmenes de trabajo Horticultura. Buenos Aires: ASAHO, 2015. p.71 [Abstract-Resúmen]| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| 20. | | MOLTINI, A.; LUQUE, E.; PINTOS, P.; GHELFI, B.; VICENTE, E.; ARES, G.; LADO, J. Caracterización fisicoquímica y sensorial de variedades de boniato uruguayas preparados mediante dos métodos de cocción. [Resumen]. Ciclo Destacadas INIA 2019. In: INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); Programa Nacional Producción Hortícola. Resúmenes. Jornada Mejoramiento Genético de Hortalizas: Ciencia y Tecnología para la producción y el consumidor, 2019, Salto, Uruguay. Trabajos de investigación relacionados al proyecto. Salto (UY): INIA, 2019. p. 6-7. Presentado en: 2do Congreso Iberoamericano de Ingeniería de los Alimentos-CIIAL 2016, Punta del Este, Uruguay.| Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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| Registros recuperados : 189 | |
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 | Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Treinta y Tres. Por información adicional contacte bibliott@inia.org.uy. |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Treinta y Tres. |
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Fecha actual : |
28/03/2016 |
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Actualizado : |
24/09/2018 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
A - 1 |
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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. |
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Afiliación : |
MARIA VIRGINIA PRAVIA NIN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; Department of Plant Science, The Pennsylvania State University, USA. |
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Título : |
How do various maize crop models vary in their responses to climate change factors? |
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Fecha de publicación : |
2014 |
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Fuente / Imprenta : |
Global Change Biology, 2014, v.20(7), p. 2301-2320. |
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DOI : |
10.1111/gcb.12520 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Received 7 June 2013 and accepted 2 December 2013, published 2014. |
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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 |
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Palabras claves : |
AGMIP; CARBON DIOXIDE; CLIMATE; CO2; GRAIN YIELD; MAIZE; MODEL INTERCOMPARISON; MODELIZACIÓN DE CULTIVOS; SIMULATION MODELS; TEMPERATURE. |
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Thesagro : |
CLIMA; DIOXIDO DE CARBONO; INCERTIDUMBRE; MAÍZ; MODELOS DE SIMULACIÓN; TEMPERATURA. |
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Asunto categoría : |
U10 Métodos matemáticos y estadísticos |
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Marc : |
LEADER 03684naa a2200769 a 4500
001 1054517
005 2018-09-24
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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.
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773 $tGlobal Change Biology, 2014$gv.20(7), p. 2301-2320.
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