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dc.contributor.authorBARBIERI, V.pt_BR
dc.contributor.authorSILVA, F. C. dapt_BR
dc.contributor.authorDIAS-AMBRONA, C. G. H.pt_BR
dc.contributor.otherVALTER BARBIERI, ESALQ/USP; FABIO CESAR DA SILVA, CNPTIA; CARLOS GREGORIO HERNANDEZ DIAS-AMBRONA, Universidad Politécnica de Madrid y Escuela Agrícola Panamericana.pt_BR
dc.date.accessioned2011-04-09T17:47:09Z-
dc.date.available2011-04-09T17:47:09Z-
dc.date.created2010-10-04pt_BR
dc.date.issued2010pt_BR
dc.identifier.other15140pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/863519pt_BR
dc.descriptionUn modelo de previsión del rendimiento potencial de la productividad, sin restricciones de la nutrición y el agua, para la cultura de caña de azúcar ha sido construido para analizar la sostenibilidad de la nueva ampliación de zonas de cultivo, con el foco en la producción de etanol. Fueran ajustados los valores del rendimiento potencial en términos de masa seca (MS) de la caña de azúcar para estimar la absorción del dióxido de carbono (CO2), en relación con la temperatura del aire y la radiación solar. Son estimados mensualmente la producción de MS, durante el ciclo de cultivo. La MS debe considerar una tasa fotosintética con pierdas por la manutención de la respiración, la senescencia de hojas y sierpes que restarán en el campo durante el ciclo. El modelo BRCANE es compuesto por las ecuaciones que describen el comportamiento fisiológico debido a las condiciones del ambiente térmico promedio de las variables, constantes, que se obtuvo a través de la literatura y ajusta los resultados de acuerdo con los datos experimentales. El MS estimado por el modelo se contrasta con los datos obtenidos en el ciclo de experimentación sobre el terreno de regadío (variedades RB72 454, NA 56-79, CB 41-76, CB 47-355, CP 51-22, Q138 y Q141), en El Estado de São Paulo (Brasil) y en Bundaberg SES, de Queensland (Australia). Los resultados del total de MS se modificaron en el tallo de toneladas por hectárea a través de ecuación linear para cada variedad, con coeficientes de regresión superiores a 0,88. El modelo se presentó coherente con las simulaciones MS durante el ciclo, así como en la predicción del rendimiento.pt_BR
dc.description.uribitstream/item/19387/1/39jaiio-cai-12.pdfpt_BR
dc.languageespt_BR
dc.language.isospaspa
dc.publisherIn: CONGRESO DE AGROINFORMÁTICA, 2., 2010, Buenos Aires. Anales... Buenos Aires: Sociedad Argentina de Informática, 2010.pt_BR
dc.relation.ispartofEmbrapa Informática Agropecuária - Artigo em anais de congresso (ALICE)pt_BR
dc.subjectModelagem de canapt_BR
dc.subjectProdutividade potencial de canapt_BR
dc.subjectProdução de carboidratopt_BR
dc.subjectBioimasspt_BR
dc.subjectSugar cane.pt_BR
dc.subjectModelingpt_BR
dc.titleModelagem de cana de açúcar para previsão de produtividade de canaviais no Brasil e na Austrália.pt_BR
dc.typeArtigo em anais de congresso (ALICE)pt_BR
dc.date.updated2020-01-28T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroBiomassa.pt_BR
dc.description.notesJAIIO - CAI 2010.pt_BR
dc.format.extent2p. 745-762.pt_BR
dc.ainfo.id863519pt_BR
dc.ainfo.lastupdate2020-01-28 -02:00:00pt_BR
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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