L'approvisionnement alimentaire mondial d pend fortement des c r ales, et le ma s est l'une des plus importantes en raison de son adaptabilit dans diverses r gions agro- cologiques et de sa valeur conomique lev e. Son fort potentiel de rendement a accru la demande d'am lioration des pratiques de gestion r gionales. Une estimation pr cise des rendements au niveau r gional est donc essentielle, mais reste difficile. Les m thodes traditionnelles de suivi sont limit es, ce qui a conduit un int r t croissant pour les mod les de simulation de la croissance du ma s. Toutefois, les simulations de rendement r gional restent faibles, ce qui souligne la n cessit de disposer de mod les sp cifiques chaque r gion. Les conditions m t orologiques jouent un r le majeur dans la croissance des cultures et l'utilisation de moyennes historiques ne permet pas de saisir les interactions quotidiennes entre les conditions m t orologiques, le sol, l'eau et les nutriments. Des pr visions m t orologiques saisonni res fiables au d but de la saison de culture peuvent am liorer les estimations de rendement, d'o la n cessit de disposer de relev s m t orologiques quotidiens qui correspondent troitement aux caract ristiques statistiques r elles. Cette recherche visait d velopper un mod le de simulation de la croissance du ma s avec un sous-mod le m t orologique int gr .
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