Modelo de simulación del crecimiento del maíz
Diseño y aplicación de un modelo de simulación del crecimiento del maíz en la región noroccidental de China
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El suministro mundial de alimentos depende en gran medida de los cereales, y el maíz es uno de los más importantes por su adaptabilidad a diversas regiones agroecológicas y su alto valor económico. Su gran potencial de rendimiento ha aumentado la demanda de mejores prácticas de gestión regional. Por lo tanto, la estimación precisa del rendimiento a nivel regional es esencial, pero sigue siendo un reto. Los métodos tradicionales de seguimiento son limitados, lo que ha suscitado un creciente interés por los modelos de simulación del crecimiento del maíz. Sin embargo, las simulaciones ...
El suministro mundial de alimentos depende en gran medida de los cereales, y el maíz es uno de los más importantes por su adaptabilidad a diversas regiones agroecológicas y su alto valor económico. Su gran potencial de rendimiento ha aumentado la demanda de mejores prácticas de gestión regional. Por lo tanto, la estimación precisa del rendimiento a nivel regional es esencial, pero sigue siendo un reto. Los métodos tradicionales de seguimiento son limitados, lo que ha suscitado un creciente interés por los modelos de simulación del crecimiento del maíz. Sin embargo, las simulaciones del rendimiento regional siguen siendo deficientes, lo que pone de manifiesto la necesidad de modelos específicos para cada región. El clima desempeña un papel fundamental en el crecimiento de los cultivos, y el uso de promedios históricos no puede captar las interacciones diarias entre el clima, el suelo, el agua y los nutrientes. Unas previsiones meteorológicas estacionales fiables al inicio de la temporada de cultivo pueden mejorar las estimaciones de rendimiento, lo que hace necesario disponer de registros meteorológicos diarios que se ajusten a las características estadísticas reales. El objetivo de esta investigación era desarrollar un modelo de simulación del crecimiento del maíz con un submodelo meteorológico integrado. Se llevó a cabo en dos fases: desarrollo y evaluación de un generador meteorológico (CMWSim), seguido de la creación y prueba de un modelo integrado de maíz (MAIZESim).
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