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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Tacuarembó. |
Fecha : |
27/06/2016 |
Actualizado : |
23/03/2021 |
Tipo de producción científica : |
Documentos |
Autor : |
CARRACELAS, G.; MARCHESI, C. |
Afiliación : |
JULIO GONZALO CARRACELAS GARRIDO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; CLAUDIA ELIZABETH MARCHESI GYERMAN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
Título : |
Comparación de sistemas de riego y nuevas sistematizaciones. Múltiples taipas. Zona centro. |
Fecha de publicación : |
2014 |
Fuente / Imprenta : |
In: INIA TACUAREMBÓ. PROGRAMA NACIONAL DE ARROZ. Presentación resultados experimentales de arroz, 20 agosto, Artigas; 21 agosto, Tacuarembó, 2014. Tacuarembó (Uruguay): INIA, 2014. |
Páginas : |
p. 40-42. |
Serie : |
(Serie Actividades de Difusión; 738) |
ISSN : |
1688-9258 |
Idioma : |
Español |
Contenido : |
Las diferentes sistematizaciones de chacra estudiadas en trabajos anteriores, no determinaron diferencias significativas en consumo y productividad del agua, así como tampoco en el rendimiento y calidad del cultivo. (Carracelas et al. 2012 y 2013). Sin embargo los diferentes manejos del riego intermitente permitieron un ahorro en el consumo del agua de 25%, un incremento en la productividad del agua de riego del 40% y no se registraron diferencias en el rendimiento en grano en relación al riego continuo (Lavecchia et al., 2011; Carracelas et al. 2012 y 2013). El sistema de Múltiples Taipas (taipas muy próximas entre sí) con taipas de forma triangular, menor altura y sin desgote es un tipo de sistematización que viene siendo implementado por productores de la zona Norte. Las ventajas de este sistema es que permite inundar antes la chacra, facilita el riego por una mayor velocidad y uniformidad del mismo, así como mejores condiciones para la siembra sobre taipas, determinando una mejor uniformidad del cultivo en chacras comerciales.
Es así que en este trabajo se incorporó esta una nueva sistematización con el fin de comparar diferentes manejos de riego y determinar si existen
diferencias en relación a los sistemas convencionales en relación al consumo y productividad del agua de riego y lluvia (kg arroz/m3 de agua)
así como también en rendimiento y calidad de arroz.
En esta oportunidad se presentan los resultados de los experimentos realizados en la Unidad Experimental y Demostrativa de Paso Farías -Artigas, correspondientes a la zafra agrícola 2013 -14. MenosLas diferentes sistematizaciones de chacra estudiadas en trabajos anteriores, no determinaron diferencias significativas en consumo y productividad del agua, así como tampoco en el rendimiento y calidad del cultivo. (Carracelas et al. 2012 y 2013). Sin embargo los diferentes manejos del riego intermitente permitieron un ahorro en el consumo del agua de 25%, un incremento en la productividad del agua de riego del 40% y no se registraron diferencias en el rendimiento en grano en relación al riego continuo (Lavecchia et al., 2011; Carracelas et al. 2012 y 2013). El sistema de Múltiples Taipas (taipas muy próximas entre sí) con taipas de forma triangular, menor altura y sin desgote es un tipo de sistematización que viene siendo implementado por productores de la zona Norte. Las ventajas de este sistema es que permite inundar antes la chacra, facilita el riego por una mayor velocidad y uniformidad del mismo, así como mejores condiciones para la siembra sobre taipas, determinando una mejor uniformidad del cultivo en chacras comerciales.
Es así que en este trabajo se incorporó esta una nueva sistematización con el fin de comparar diferentes manejos de riego y determinar si existen
diferencias en relación a los sistemas convencionales en relación al consumo y productividad del agua de riego y lluvia (kg arroz/m3 de agua)
así como también en rendimiento y calidad de ... Presentar Todo |
Palabras claves : |
IRRIGATION; MULTIPLES TAIPAS; RICE (ORYZA SATIVA L.); RIEGO INTERMITENTE. |
Thesagro : |
ARROZ; PROGRAMAS DE INVESTIGACIÓN; RIEGO; SISTEMAS DE PRODUCCIÓN. |
Asunto categoría : |
F01 Cultivo |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/10210/1/SAD-738p40-42.pdf
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Marc : |
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| Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Treinta y Tres. Por información adicional contacte bibliott@inia.org.uy. |
Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Treinta y Tres. |
Fecha actual : |
28/03/2016 |
Actualizado : |
24/09/2018 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
Circulación / Nivel : |
A - 1 |
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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