He Dongjian / Wathsala Rajawatta
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L’approvvigionamento alimentare mondiale si basa in larga misura sui cereali e il mais è uno dei più importanti per la sua adattabilità in diverse regioni agro-ecologiche e per il suo elevato valore economico. Il suo forte potenziale di resa ha aumentato la domanda di migliori pratiche di gestione regionale. Una stima accurata delle rese a livello regionale è quindi essenziale, ma rimane impegnativa. I metodi di monitoraggio tradizionali sono limitati e hanno portato a un crescente interesse per i modelli di simulazione della crescita del mais. Tuttavia, le simulazioni delle rese regionali sono ancora scarse, il che evidenzia la necessità di modelli specifici per ogni regione. Le condizioni meteorologiche giocano un ruolo fondamentale nella crescita delle colture e l’utilizzo di medie storiche non è in grado di cogliere le interazioni giornaliere tra tempo, suolo, acqua e sostanze nutritive. Previsioni meteorologiche stagionali affidabili all’inizio della stagione di coltivazione possono migliorare le stime di resa, creando la necessità di registrazioni meteorologiche giornaliere che corrispondano strettamente alle caratteristiche statistiche reali. Questa ricerca mira a sviluppare un modello di simulazione della crescita del mais con un sottomodello meteorologico integrato. È stata condotta in due fasi: lo sviluppo e la valutazione di un generatore meteorologico (CMWSim), seguito dalla creazione e dal test di un modello di mais integrato (MAIZESim).
