Intercomparison and performance of maize crop models and their ensemble for yield simulations in Brazil (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: SENTELHAS, PAULO CESAR - ESALQ ; DUARTE, YURY CATALANI NEPOMUCENO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1007/s42106-019-00073-5
- Subjects: MILHO; SIMULAÇÃO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: International Journal of Plant Production
- ISSN: 1735-8043
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p. 1-13, October 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
DUARTE, Yury Catalani Nepomuceno e SENTELHAS, Paulo Cesar. Intercomparison and performance of maize crop models and their ensemble for yield simulations in Brazil. International Journal of Plant Production, p. 1-13, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42106-019-00073-5. Acesso em: 10 jun. 2024. -
APA
Duarte, Y. C. N., & Sentelhas, P. C. (2019). Intercomparison and performance of maize crop models and their ensemble for yield simulations in Brazil. International Journal of Plant Production, 1-13. doi:10.1007/s42106-019-00073-5 -
NLM
Duarte YCN, Sentelhas PC. Intercomparison and performance of maize crop models and their ensemble for yield simulations in Brazil [Internet]. International Journal of Plant Production. 2019 ; 1-13.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42106-019-00073-5 -
Vancouver
Duarte YCN, Sentelhas PC. Intercomparison and performance of maize crop models and their ensemble for yield simulations in Brazil [Internet]. International Journal of Plant Production. 2019 ; 1-13.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42106-019-00073-5 - NASA/POWER and DailyGridded weather datasets—how good they are for estimating maize yields in Brazil?
- Correction to: NASA/POWER and DailyGridded weather datasets—how good they are for estimating maize yields in Brazil?
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- Modelos de simulação da cultura do milho: uso na determinação das quebras de produtividade (Yield Gaps) e na previsão de safra da cultura no Brasil
- Meta-análise aplicada ao conceito de graus-dia: compilação, ordenação e formação de um banco de dados para as principais culturas agrícolas
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- Chuva melhora condição do solo
- Produtor deve aguardar mais chuva para semear
- Safra pode atrasar-se em algumas regiões
- Clima prejudica preparo do solo
Informações sobre o DOI: 10.1007/s42106-019-00073-5 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 | 2973313-Intercomparison a... |
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