Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.

Autores
Jozami, Emiliano; Dickie, Maria Jose; Coronel, Alejandra Silvia
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Trabajo presentado en el Congreso Argentino de Meteorología (CONGREMET) organizado por el Centro Argentino de Meteorólogos (CAM). CONGREMET XIV, “Ciencias ambientales para la transformación social”. Buenos Aires, noviembre 2022.
El objetivo de este trabajo es armar un modelo predictivo que permita evaluar el efecto de distintas variables ambientales (Tmax, Tmin, Coeficiente fototermal, Deficiencias hídricas, Almacenaje, etc.) sobre el rendimiento de trigo en el departamento de Rosario.
EEA Oliveros
Fil: Jozami, Emiliano. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Jozami, Emiliano. Universidad Nacional de Rosario. Consejo de Investigaciones; Argentina
Fil: Dickie, Maria Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Agencia de Extensión Rural Cañada de Gómez; Argentina
Fil: Dickie, Maria Jose. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Coronel, Alejandra Silvia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Coronel, Alejandra Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
Fil: Coronel, Alejandra Silvia. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
Fuente
PMP: Para mejorar la producción 62 (2023), p. 97-100
Materia
Trigo
Rendimiento
Técnicas de Predicción
Santa Fé (Argentina)
Wheat
Yields
Forecasting
Rosario, Santa Fe
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
oai:localhost:20.500.12123/16559
Acceder
id INTADig_dc02cc2a5a08dfc7f086a069f773173a
oai_identifier_str oai:localhost:20.500.12123/16559
network_acronym_str INTADig
repository_id_str l
network_name_str INTA Digital (INTA)
spelling Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.Jozami, EmilianoDickie, Maria JoseCoronel, Alejandra SilviaTrigoRendimientoTécnicas de PredicciónSanta Fé (Argentina)WheatYieldsForecastingRosario, Santa FeTrabajo presentado en el Congreso Argentino de Meteorología (CONGREMET) organizado por el Centro Argentino de Meteorólogos (CAM). CONGREMET XIV, “Ciencias ambientales para la transformación social”. Buenos Aires, noviembre 2022.El objetivo de este trabajo es armar un modelo predictivo que permita evaluar el efecto de distintas variables ambientales (Tmax, Tmin, Coeficiente fototermal, Deficiencias hídricas, Almacenaje, etc.) sobre el rendimiento de trigo en el departamento de Rosario.EEA OliverosFil: Jozami, Emiliano. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Jozami, Emiliano. Universidad Nacional de Rosario. Consejo de Investigaciones; ArgentinaFil: Dickie, Maria Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Agencia de Extensión Rural Cañada de Gómez; ArgentinaFil: Dickie, Maria Jose. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Coronel, Alejandra Silvia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Coronel, Alejandra Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Coronel, Alejandra Silvia. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaEstación Experimental Agropecuaria Oliveros, INTA2024-01-12T17:28:33Z2024-01-12T17:28:33Z2023info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/165592591-5088PMP: Para mejorar la producción 62 (2023), p. 97-100reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología AgropecuariaspaRosario .......... (inhabited place) (World, South America, Argentina, Santa Fe)1019951info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-10-23T11:18:40Zoai:localhost:20.500.12123/16559instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-10-23 11:18:40.531INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
title Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
spellingShingle Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
Jozami, Emiliano
Trigo
Rendimiento
Técnicas de Predicción
Santa Fé (Argentina)
Wheat
Yields
Forecasting
Rosario, Santa Fe
title_short Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
title_full Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
title_fullStr Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
title_full_unstemmed Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
title_sort Modelo predictivo del rendimiento del trigo en el departamento Rosario.
dc.creator.none.fl_str_mv Jozami, Emiliano
Dickie, Maria Jose
Coronel, Alejandra Silvia
author Jozami, Emiliano
author_facet Jozami, Emiliano
Dickie, Maria Jose
Coronel, Alejandra Silvia
author_role author
author2 Dickie, Maria Jose
Coronel, Alejandra Silvia
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Trigo
Rendimiento
Técnicas de Predicción
Santa Fé (Argentina)
Wheat
Yields
Forecasting
Rosario, Santa Fe
topic Trigo
Rendimiento
Técnicas de Predicción
Santa Fé (Argentina)
Wheat
Yields
Forecasting
Rosario, Santa Fe
dc.description.none.fl_txt_mv Trabajo presentado en el Congreso Argentino de Meteorología (CONGREMET) organizado por el Centro Argentino de Meteorólogos (CAM). CONGREMET XIV, “Ciencias ambientales para la transformación social”. Buenos Aires, noviembre 2022.
El objetivo de este trabajo es armar un modelo predictivo que permita evaluar el efecto de distintas variables ambientales (Tmax, Tmin, Coeficiente fototermal, Deficiencias hídricas, Almacenaje, etc.) sobre el rendimiento de trigo en el departamento de Rosario.
EEA Oliveros
Fil: Jozami, Emiliano. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Jozami, Emiliano. Universidad Nacional de Rosario. Consejo de Investigaciones; Argentina
Fil: Dickie, Maria Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Agencia de Extensión Rural Cañada de Gómez; Argentina
Fil: Dickie, Maria Jose. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Coronel, Alejandra Silvia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Coronel, Alejandra Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
Fil: Coronel, Alejandra Silvia. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
description Trabajo presentado en el Congreso Argentino de Meteorología (CONGREMET) organizado por el Centro Argentino de Meteorólogos (CAM). CONGREMET XIV, “Ciencias ambientales para la transformación social”. Buenos Aires, noviembre 2022.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023
2024-01-12T17:28:33Z
2024-01-12T17:28:33Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12123/16559
2591-5088
url http://hdl.handle.net/20.500.12123/16559
identifier_str_mv 2591-5088
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Rosario .......... (inhabited place) (World, South America, Argentina, Santa Fe)
1019951
dc.publisher.none.fl_str_mv Estación Experimental Agropecuaria Oliveros, INTA
publisher.none.fl_str_mv Estación Experimental Agropecuaria Oliveros, INTA
dc.source.none.fl_str_mv PMP: Para mejorar la producción 62 (2023), p. 97-100
reponame:INTA Digital (INTA)
instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
reponame_str INTA Digital (INTA)
collection INTA Digital (INTA)
instname_str Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.name.fl_str_mv INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
repository.mail.fl_str_mv tripaldi.nicolas@inta.gob.ar
_version_ 1846787579740946432
score 12.982451

Publicaciones similares