Respuesta de los cultivos de arroz de tierras bajas a la aplicación de nitrógeno
Un enfoque de modelización (CERES - Modelo RICE)
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La predicción de la productividad de cualquier cultivo en una temporada tiene una importancia económica muy grande para un país. Para mejorar el rendimiento del arroz, la información sobre las prácticas de gestión adecuadas aumenta rápidamente. La generación de nuevos datos a través de métodos de investigación agronómica es insuficiente y requiere mucho tiempo para satisfacer estas necesidades. Es importante para un país como la India, en el que la productividad de los cultivos en cualquier estación puede variar enormemente en función de las condiciones meteorológicas imperante...
La predicción de la productividad de cualquier cultivo en una temporada tiene una importancia económica muy grande para un país. Para mejorar el rendimiento del arroz, la información sobre las prácticas de gestión adecuadas aumenta rápidamente. La generación de nuevos datos a través de métodos de investigación agronómica es insuficiente y requiere mucho tiempo para satisfacer estas necesidades. Es importante para un país como la India, en el que la productividad de los cultivos en cualquier estación puede variar enormemente en función de las condiciones meteorológicas imperantes en esa estación. En los últimos años, se han desarrollado varios modelos dinámicos de simulación del crecimiento de los cultivos para ayudar en este proceso de predicción. La precisión de los modelos en la predicción y su sensibilidad también ayudan a la corrección a medio camino, de modo que el agricultor pueda adoptar una medida para evitar cualquier caída en la producción potencial de cualquier cultivo. El objetivo principal de un modelo de simulación de cultivos es estimar la producción de los mismos, el uso de los recursos y el impacto medioambiental en función de las condiciones meteorológicas y edáficas locales y de la gestión de los cultivos. Los modelos de sistemas agrícolas tienen un potencial sin explotar para ayudar a la investigación agrícola y a la transferencia de tecnología en el siglo XXI.
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