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Calibrazione, validazione e analisi di sensibilità del modello CROPGRO

AUTHOR Virani, V. B.
PUBLISHER Edizioni Sapienza (01/13/2025)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
I modelli di simulazione delle colture sono strumenti essenziali in agricoltura che integrano dati climatici, pedologici, colturali e gestionali per prevedere la crescita, lo sviluppo e la resa delle colture in diverse condizioni. Questi modelli, come DSSAT, APSIM, AquaCrop ed EPIC, aiutano a ottimizzare le pratiche di gestione delle colture, a selezionare i genotipi adatti, a valutare l'impatto dei cambiamenti climatici e a gestire le risorse in modo efficiente. Simulando diversi scenari, consentono ad agricoltori e ricercatori di prendere decisioni informate, ridurre i rischi e migliorare la resilienza. Nonostante le sfide poste dalla qualità dei dati e dalla complessità dei modelli, i progressi tecnologici e l'integrazione dei dati continuano a migliorarne l'accuratezza e l'usabilità, rendendoli sempre più vitali per pratiche agricole sostenibili e resilienti.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786208548223
ISBN-10: 6208548225
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: Italian
More Product Details
Page Count: 116
Carton Quantity: 60
Product Dimensions: 6.00 x 0.28 x 9.00 inches
Weight: 0.40 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Science | Life Sciences - Horticulture
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
I modelli di simulazione delle colture sono strumenti essenziali in agricoltura che integrano dati climatici, pedologici, colturali e gestionali per prevedere la crescita, lo sviluppo e la resa delle colture in diverse condizioni. Questi modelli, come DSSAT, APSIM, AquaCrop ed EPIC, aiutano a ottimizzare le pratiche di gestione delle colture, a selezionare i genotipi adatti, a valutare l'impatto dei cambiamenti climatici e a gestire le risorse in modo efficiente. Simulando diversi scenari, consentono ad agricoltori e ricercatori di prendere decisioni informate, ridurre i rischi e migliorare la resilienza. Nonostante le sfide poste dalla qualità dei dati e dalla complessità dei modelli, i progressi tecnologici e l'integrazione dei dati continuano a migliorarne l'accuratezza e l'usabilità, rendendoli sempre più vitali per pratiche agricole sostenibili e resilienti.
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