He Dongjian / Wathsala Rajawatta
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Globalne zaopatrzenie w żywność w dużej mierze opiera się na zbożach, a kukurydza jest jednym z najważniejszych ze względu na jej zdolność adaptacji w różnych regionach agroekologicznych i wysoką wartość ekonomiczną. Jej duży potencjał plonowania zwiększył zapotrzebowanie na ulepszone regionalne praktyki zarządzania. Dokładne oszacowanie plonów na poziomie regionalnym jest zatem niezbędne, ale pozostaje wyzwaniem. Tradycyjne metody monitorowania są ograniczone, co prowadzi do rosnącego zainteresowania modelami symulacji wzrostu kukurydzy. Jednak regionalne symulacje plonów są nadal słabe, co podkreśla potrzebę stosowania modeli specyficznych dla danego regionu. Pogoda odgrywa główną rolę we wzroście upraw, a wykorzystanie średnich historycznych nie jest w stanie uchwycić codziennych interakcji między pogodą, glebą, wodą i składnikami odżywczymi. Wiarygodne sezonowe prognozy pogody na początku sezonu upraw mogą poprawić szacunki plonów, stwarzając potrzebę codziennych zapisów pogody, które ściśle odpowiadają rzeczywistej charakterystyce statystycznej. Badania te miały na celu opracowanie modelu symulacji wzrostu kukurydzy ze zintegrowanym podmodelem pogodowym. Przeprowadzono je w dwóch fazach: opracowanie i ocena generatora pogody (CMWSim), a następnie stworzenie i przetestowanie zintegrowanego modelu kukurydzy (MAIZESim).
