journalArticle Guzmán Alejandra Corradini Fabio Martínez Juan Pablo Torres Andrea http://bibliotecadigital.ciren.cl/handle/123456789/29488 2017 2020-12-10 16:54:18 Google Scholar Manual de cultivo del tomate al aire libre attachment 11 Manual Tomate Aire Libre.pdf application/pdf journalArticle Confalone Adriana Elisabet 213 Zotero gl CRECIMIENTO Y DESARROLLO DEL CULTIVO DEL HABA (Vicia faba L.). PARAMETRIZACIÓN DEL SUBMODELO DE FENOLOGÍA DE CROPGRO-FABABEAN attachment https://minerva.usc.es/xmlui/bitstream/handle/10347/2512/9788498871739_content.pdf?sequence=1 2021-01-18 17:00:15 Confalone - CRECIMIENTO Y DESARROLLO DEL CULTIVO DEL HABA (Vic.pdf 1 application/pdf journalArticle Confalone Adriana Elisabet 213 Zotero gl CRECIMIENTO Y DESARROLLO DEL CULTIVO DEL HABA (Vicia faba L.). PARAMETRIZACIÓN DEL SUBMODELO DE FENOLOGÍA DE CROPGRO-FABABEAN attachment https://minerva.usc.es/xmlui/bitstream/handle/10347/2512/9788498871739_content.pdf?sequence=1 2021-01-18 17:03:16 Confalone - CRECIMIENTO Y DESARROLLO DEL CULTIVO DEL HABA (Vic.pdf 1 application/pdf journalArticle Confalone Adriana Elisabet 213 Zotero gl CRECIMIENTO Y DESARROLLO DEL CULTIVO DEL HABA (Vicia faba L.). PARAMETRIZACIÓN DEL SUBMODELO DE FENOLOGÍA DE CROPGRO-FABABEAN attachment https://minerva.usc.es/xmlui/bitstream/handle/10347/2512/9788498871739_content.pdf?sequence=1 2021-01-18 17:03:26 Confalone - CRECIMIENTO Y DESARROLLO DEL CULTIVO DEL HABA (Vic.pdf 1 application/pdf blogPost Repetto Juan Manuel http://sobrelatierra.agro.uba.ar/los-simuladores-del-agro/ 23 mayo, 2016 2021-01-18 19:35:15 es Los simuladores (del agro) | Sobre La Tierra attachment http://sobrelatierra.agro.uba.ar/los-simuladores-del-agro/ 2021-01-18 19:35:26 Snapshot 1 text/html webpage https://www.infoagro.com/hortalizas/tomate.htm 2021-01-18 19:56:14 Agroinformación - El cultivo del tomate. 1ª parte. attachment https://www.infoagro.com/hortalizas/tomate.htm 2021-01-18 19:56:18 Agroinformación - El cultivo del tomate. 1ª parte. 1 text/html attachment https://zaguan.unizar.es/record/10535/files/TAZ-PFC-2013-233.pdf 2021-01-18 20:21:06 TAZ-PFC-2013-233.pdf 1 application/pdf webpage Larín Marco Aurelio Alfonzo Díaz Luis Serrano Reina http://centa.gob.sv/docs/guias/hortalizas/Guia%20Centa_Tomate%202019.pdf 2018 2021-01-18 20:24:43 CULTIVO DE TOMATE (Lycopersicon esculentum) attachment http://centa.gob.sv/docs/guias/hortalizas/Guia%20Centa_Tomate%202019.pdf 2021-01-18 20:24:43 Guia Centa_Tomate 2019.pdf 1 application/pdf journalArticle Brito-Vallina María Lucía Alemán-Romero Isidro Fraga-Guerra Elena Para-García José Luís Arias-de Tapia Ruth Irene http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1815-59442011000200005&lng=es&nrm=iso&tlng=es 129-139 08/2011 Publisher: Facultad de Ingeniería Mecánica. Instituto Superior Politécnico "José Antonio Echeverría" 2021-01-18 20:53:24 SciELO Papel de la modelación matemática en la formación de los ingenieros 14 2 Ingeniería Mecánica ISSN 1815-5944 attachment http://scielo.sld.cu/pdf/im/v14n2/im05211.pdf 2021-01-18 20:53:24 Full Text PDF 1 application/pdf attachment http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-59442011000200005 2021-01-18 20:53:28 Snapshot 1 text/html webpage Torres Verena Cobo R https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2015 2021-01-18 20:58:38 La Matemática Aplicada en las investigaciones del Instituto de Ciencia Animal, cincuenta años de experiencia attachment https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2021-01-18 20:58:38 193039698001.pdf 1 application/pdf book N.Y Marcel Dekker Inc. Peart M R Bruce C R 1998 Agricultural System Modelling and Simulation. 692 journalArticle Simulation and systems management in crop protection Spitters C. J. T. Keulen H. van Kraalingen D. W. G. van https://research.wur.nl/en/publications/a-simple-and-universal-crop-growth-simulator-sucros87 147-181 1989 Publisher: Pudoc 2021-01-19 14:49:15 research.wur.nl English A simple and universal crop growth simulator: SUCROS87. A simple and universal crop growth simulator attachment https://research.wur.nl/en/publications/a-simple-and-universal-crop-growth-simulator-sucros87 2021-01-19 14:50:25 Snapshot 1 text/html journalArticle Jones J. W. Dayan E. Allen L. H. Keulen H. van Challa H. https://research.wur.nl/en/publications/a-dynamic-tomato-growth-and-yield-model-tomgro 663-672 1991 Publisher: American Society of Agricultural and Biological Engineers 2021-01-19 14:52:40 research.wur.nl English A dynamic tomato growth and yield model (TOMGRO). 34 2 Transactions of the ASAE ISSN 0001-2351 attachment https://research.wur.nl/en/publications/a-dynamic-tomato-growth-and-yield-model-tomgro 2021-01-19 14:52:45 Snapshot 1 text/html journalArticle Heuvelink E. Bertin N. https://doi.org/10.1080/14620316.1994.11516525 885-903 January 1, 1994 Publisher: Taylor & Francis _eprint: https://doi.org/10.1080/14620316.1994.11516525 2021-01-19 14:57:23 Taylor and Francis+NEJM TOMSIM(l.O) and TOMGRO(I.O) are two dynamic models for tomato growth and development. Their sub-models for dry-matter distribution between leaves, stem and fruits were compared and discussed. In both models the simulated dry-matter distribution is regulated by the relative sink strengths of the plant organs. These sink strengths are quantified by the potential growth rates of individual organs, i.e. the growth rates under conditions of non-limiting assimilate supply. This approach is general and not limited to the tomato crop. In TOMGRO(J.O), fruits, leaves and internodes stay within age classes and move from class to class during development, whereas in TOMSIM (1.0), record is kept of every fruit truss separately but leaves and internodes are lumped together (i.e. no record of weight or leaf area per age class as in TOMGRO(l.O)). In TOMSIM(1.0), vegetative sink strength is a constant, whereas in TOMGRO(l.0) it is calculated from potential area expansion rate of leaves and specific leaf area. In both models, the ratio between leaf growth and stem growth is constant. In TOMGRO(l.O) there is a feed-back mechanism which controls the vegetative/generative balance: a higher demand/supply ratio for assimilates induces higher fruit abortion rates. In TOMSIM(l.O) the number of fruits set per truss is not simulated, but is an input to the model. TOM SIM (1.0) functions representing flowering rate, fruit growth period, vegetative sink strength and fruit sink strength were compared with similar TOMGRO(l.O) functions, in their dependence on temperature and physiological plant age. A sensitivity analysis was made for the effects of temperature, flowering rate, and fruit and vegetative sink strengths on dry-matter distribution for both models. A validation of both models was based upon periodic destructive harvests in: 1) a greenhouse experiment in Wageningen, using a round tomato cultivar, consisting of a control treatment and a treatment where every second truss was removed at anthesis, and 2) two greenhouse experiments conducted in Montfavet, using a beefsteak tomato cultivar. Daily shoot dry-weight increase, average 24 h greenhouse temperatures and numbers of fruits set per truss (in TOMGRO(l.O) numbers of flowers per truss) were inputs to the models. In general dry-matter distribution was simulated well by both models for the cultivar and conditions where they were developed. TOMGRO(1.0)'s poor performance in one of the validations resulted from the absence of an assimilate storage pool. To achieve reasonable agreement between measurements and simulations for situations other than where the models were developed, parameter adjustments had to be made, most likely reflecting cultivar differences. Strong and weak points of both models are discussed. Dry-matter partitioning in a tomato crop: Comparison of two simulation models Dry-matter partitioning in a tomato crop 69 5 Journal of Horticultural Science ISSN 0022-1589 DOI 10.1080/14620316.1994.11516525 attachment https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/14620316.1994.11516525 2021-01-19 14:57:29 Snapshot 1 text/html webpage http://www.fao.org/3/W7452S/W7452S00.htm 2021-01-19 15:05:24 Indice attachment http://www.fao.org/3/W7452S/W7452S00.htm 2021-01-19 15:05:27 Indice 1 text/html webpage http://www.fao.org/3/W7452S/W7452S00.htm#Contents 2021-01-19 15:07:02 Indice webpage http://www.fao.org/3/W7452S/w7452s01.htm#1.1%20definici%C3%B3n 2021-01-19 15:07:48 CAPITULO 1 - MODELOS Y SU USO attachment http://www.fao.org/3/W7452S/w7452s01.htm#1.1%20definici%C3%B3n 2021-01-19 15:07:52 CAPITULO 1 - MODELOS Y SU USO 1 text/html book book Marco Bindi - Dip. di Scienze A gronomiche e Gestione del Territorio Agroforestale - Università degli Studi di Firenze Instrumentos para el Monitoreo del Impacto Ambiental sobre la Producción Agrícola Modelos para Cultivos journalArticle bookSection attachment http://svsconsultora.com.ar/ciomta/downloads/modelocultivo.pdf 2021-01-19 15:19:44 modelocultivo.pdf 1 application/pdf webpage Bindi Marco Torres Verena Cobo R https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2013 2021-01-18 20:58:38 Instrumentos para el Monitoreo del Impacto Ambiental sobre la Producción Agrícola Modelos para Cultivos attachment http://svsconsultora.com.ar/ciomta/downloads/modelocultivo.pdf 2021-01-19 15:13:32 modelocultivo.pdf 1 application/pdf webpage J. Wadsworth https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2008 2021-01-18 20:58:38 Análisis de Sistemas de Producción Animal - Tomo 2: las Herramientas Básicas. (Estudio FAO Producción y Sanidad Animal 140/2) conferencePaper Holmann Federico J. https://cgspace.cgiar.org/handle/10568/1452 2000 Accepted: 2010-05-09T20:26:44Z 2021-01-19 15:41:20 cgspace.cgiar.org es El Uso de modelos de simulación como herramienta para la toma de decisiones en la promoción de nuevas alternativas forrajeras: el caso de Costa Rica y Perú El Uso de modelos de simulación como herramienta para la toma de decisiones en la promoción de nuevas alternativas forrajeras attachment https://cgspace.cgiar.org/handle/10568/1452 2021-01-19 15:41:26 Snapshot 1 text/html journalArticle Gálvez G Sigarroa A 7 2010 Zotero es A review of some concepts related to agricultural crop modelling and the main types of models that may be used from the viewpoint of its agricultural use is presented in this paper. Some examples are given of the application of these models in agriculture for estimating crop yield, particularly in Cuba. The great potential these informatics-linked technologies have as modern tools for estimating agricultural yields is highlighted in the conclusions. MODELACIÓN DE CULTIVOS AGRÍCOLAS. ALGUNOS EJEMPLOS attachment https://www.redalyc.org/pdf/1932/193217921012.pdf 2021-01-19 15:46:26 Gálvez y Sigarroa - MODELACIÓN DE CULTIVOS AGRÍCOLAS. ALGUNOS EJEMPLOS.pdf 1 application/pdf webpage Guevara, E. https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2007 2021-01-18 20:58:38 La simulación del desarrollo, crecimiento y rendimiento en maíz 37. journalArticle Vargas-Villamil Luis Ku-Vera Juan Vargas-Villamil Felipe Medina-Peralta Salvador http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0378-18442004000600004&lng=es&nrm=iso&tlng=es 296-302 06/2004 Publisher: Asociación Interciencia 2021-01-19 18:02:00 ve.scielo.org Modelo para la estimación de tres parámetros ruminales biológicos 29 6 Interciencia ISSN 0378-1844 attachment http://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S0378-18442004000600004&script=sci_arttext 2021-01-19 18:02:05 Snapshot 1 text/html webpage Soto O Galvéz G Sigarroa A https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2004 2021-01-18 20:58:38 Estudio y modelación de algunas variables que influyen en el rendimiento agrícola de la caña de azúcar. Evento ATAC. webpage Soto, O.; Galvéz, G. y Sigarroa, A. https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2004 2021-01-18 20:58:38 Estudio y modelación de algunas variables que influyen en el rendimiento agrícola de la caña de azúcar. Evento ATAC. book webpage Forjan O https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 2002 2021-01-18 20:58:38 Modelos de simulación de crecimiento y desarrollo de los cultivos. AgroBarrow Digital webpage Wolf R Rudich J Marani A Rekah Y https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 1986 2021-01-18 20:58:38 Predicting harvesting date of processing tomatoes by a simulation model. webpage Acock B Charles-Edwards D.A Fitter D.J Hand D.W Ludwig L.J Wilson J.W Withers A.C https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 1978 2021-01-18 20:58:38 The contribution of leaves from different levels within a tomato crop to canopy net photosynthesis: An experimental examination of two canopy models. webpage Hesketh JD Jones J.W https://www.redalyc.org/pdf/1930/193039698001.pdf 1976 2021-01-18 20:58:38 Status of computer simulators for plant growth journalArticle Kano Atsushi Gavel Cornelius H. M. VAN https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjshs1925/56/4/56_4_408/_article 408-416 1988 2021-01-19 21:25:21 DOI.org (Crossref) en A deterministic model of the growth of greenhouse tomatoes (Lycopersicon esculentum Mill), written in Pascal computer language, was developed based on a leaf assimilation model, a respiration theory, and a theory that the photosynthesis rate is controlled by both environmental conditions and leaf carbohydrate level. The model was applied to estimate the effect of carbon dioxide enrichment on tomato fruit yield, and tested with data obtained from two experiments conducted in College Station, Texas, U. S. A. in 1983 through 1984. Tomatoes were grown at 340, 700, and 1000 ppm (on a volume basis) of carbon dioxide (C02) in three 2 x 2 x 10 m translucent chambers inside a double-layered, polyethylene greenhouse. The measured values of the C02 assimilation rate and the dry mass accumulation rate of tomatoes were consistently higher than the calculated ones, but the prediction of the fruit growth and yield were rather accurate. The potential use of the model is in predicting the effects of environmental factors, or in estimating the effect of a new climate control method under a variety of environmental conditions. Design and Test of a Simulation Model of Tomato Growth and Yield in a Greenhouse 56 4 Journal of the Japanese Society for Horticultural Science ISSN 0013-7626, 1880-358X Engei Gakkai zasshi DOI 10.2503/jjshs.56.408 attachment https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjshs1925/56/4/56_4_408/_pdf/-char/en 2021-01-19 21:25:03 Kano y Gavel - 1988 - Design and Test of a Simulation Model of Tomato Gr.pdf 1 application/pdf journalArticle 30 Cultivos Tropicales Cultivos Tropicales Hernández Córdova Naivy Soto Francisco Caballero A March 1, 2009 ResearchGate Los modelos de simulación constituyen una herramienta fundamental para entender la complejidad que caracteriza los sistemas ecológicos y ambientales. Esto se debe a que son la única herramienta disponible para traducir una colección de hipótesis acerca de procesos ecológicos en una representación de cómo el ecosistema funciona en su totalidad. Estos permiten realizar análisis de impactos tecnológicos, económicos y ambientales, la evaluación de estrategias productivas y los pronósticos del rendimiento de los cultivos. Su empleo se enfoca generalmente a comprender mejor los problemas y anticipar la realidad que se investiga. Un buen modelo es capaz de revelar interacciones entre los diferentes componentes que no eran evidentes al estudiar cada uno de los procesos separadamente y permitirá ensayar experimentos que no se podrían realizar en el sistema real. En este trabajo se abordan las características y utilización de los modelos de simulación, algunas de las principales clasificaciones y ejemplos de trabajos realizados en Cuba con estos modelos, así como las peculiaridades del modelo DSSAT (sistema de apoyo para las decisiones de transferencia agrotecnológica). Por tanto, esta revisión pretende dar a conocer las características e importancia de los modelos de simulación de cultivos, como herramienta principal en los procesos de toma de decisiones, para poder lograr posteriores aplicaciones como primera aproximación de la capacidad productiva en distintas condiciones edafoclimáticas de Cuba, así como también lograr la investigación de ciertos procesos en plantas, que necesitarán una me- jor interpretación en su interacción frente a otros factores productivos, de insumos y ambientales. Modelos de simulación de cultivos: Características y usos Modelos de simulación de cultivos attachment https://www.researchgate.net/publication/262784653_Modelos_de_simulacion_de_cultivos_Caracteristicas_y_usos 2021-01-19 22:39:01 ResearchGate Link 3 journalArticle Sau F. Cedrón F. X. López Confalones A. E. Lizaso J. I. http://polired.upm.es/index.php/pastos/article/view/1819 Copyright (c) 117-138 2012/05/04 Number: 2 2021-01-19 22:43:37 polired.upm.es es Un modelo de simulación del crecimiento de un cultivo es cualquier colección de algoritmos que describe matemáticamente la respuesta de un sistema de cultivo a su entorno. La idea inicial de los modelos de crecimiento de los cultivos parte de la necesidad de integrar los conocimientos de suelo, clima, cultivos y prácticas agrícolas en una herramienta que facilite la toma decisiones. Existe un gran número de modelos matemáticos de simulación del maíz, pero el más empleado es CERES-Maize. Se trata de un modelo desarrollado en 1986 que ha sido mejorado en versiones sucesivas para hacer su empleo más fiable en entornos y condiciones de manejo más diversos. Durante el ciclo, CERES-Maize calcula cada día, el avance de la fenología, la tasa de crecimiento y el reparto de la biomasa entre los órganos en fase de crecimiento. Cuando el agua y el nitrógeno no limitan el crecimiento (crecimiento potencial), los procesos simulados se ven afectados por los valores que toman las principales variables ambientales (radiación solar, temperatura máxima y mínima diaria, y concentración de CO2 atmosférico), de factores específicos del cultivar, y de las prácticas de cultivo. Cuando el agua y el nitrógeno pueden limitar el crecimiento potencial del cultivo, CERES-Maize efectúa balances de agua y de nitrógeno diarios para estimar el impacto del déficit en el crecimiento del cultivo. Finalmente, se presentan algunos problemas que tiene CERES-Maize y, por tanto, aspectos susceptibles de mejora. También se mencionan algunos trabajos realizados en España apoyándose en diferentes modelos de simulación del cultivo del maíz MODELOS DE SIMULACIÓN DEL CULTIVO DE MAÍZ: FUNDAMENTOS Y APLICACIONES EN ESPAÑA MODELOS DE SIMULACIÓN DEL CULTIVO DE MAÍZ 40 2 Pastos ISSN 0210-1270 attachment http://polired.upm.es/index.php/pastos/article/download/1819/1820 2021-01-19 22:43:43 Full Text PDF 1 application/pdf attachment http://polired.upm.es/index.php/pastos/article/view/1819 2021-01-19 22:43:42 Snapshot 1 text/html journalArticle Cárdenas Verena Torres Rojas José Ortiz Crespo Gustavo Rodríguez Idalmis Medero Raúl modelo. http://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/view/162 Derechos de autor 2014 Revista Ingeniería Industrial 2002/07/31 Number: 1 2021-01-19 22:45:50 revistas.ubiobio.cl es Simulación del balance anual en sistemas de pastoreo bovino 1 1 Revista Ingeniería Industrial ISSN 0718-8307 RII attachment http://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/download/162/3386 2021-01-19 22:46:05 Full Text PDF 1 application/pdf attachment http://revistas.ubiobio.cl/index.php/RI/article/view/162 2021-01-19 22:45:57 Snapshot 1 text/html journalArticle de la Casa Antonio Ovando Gustavo https://tspace.library.utoronto.ca/handle/1807/36687 Copyright 2007 - Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA (Chile). 2013-10-08 Accepted: 2013-10-08T15:33:30Z Publisher: Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA 2021-01-19 22:47:47 tspace.library.utoronto.ca es Integration of satellite data with agroclimatic information can result in better procedures to evaluate the state and evolution of grain crops. In this work, phenologic calendar of corn ( Zea mays L.) crop based on growing-degree days procedures was integrated with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) estimations from global coverage of National Oceanic and Atmospheric Administration-Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA-AVHRR) system. The main objectives were: i) to evaluate the relationship between NDVI and corn yield in different stages of crop cycle; ii) to analyze the influence of sowing date, and iii) to develop a predictive model of county (departmental) corn yield using satellite and ground data. The NDVI values accumulated in different corn phenologic stages showed a positive association with yield, and this relationship was modified in function of sowing date. The NDVI value during the reproductive stage, for any sowing date, always expressed a high association with corn yield, reaching significant correlation values (P < 0.05) in all cases, and even higher (P < 0.01) for some evaluated dates. The higher sensitivity showed by the reproductive stage confirms that it is a critical period. Starting from this information, a prediction model was obtained that explains around 80% of corn yield variability of Marcos Juárez Department in Córdoba Province, Argentina. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and phenological data integration to estimate county yield of corn in Córdoba, Argentina attachment https://tspace.library.utoronto.ca/bitstream/1807/36687/1/at07044.pdf 2021-01-19 22:48:00 Full Text PDF 1 application/pdf attachment https://tspace.library.utoronto.ca/handle/1807/36687 2021-01-19 22:47:52 Snapshot 1 text/html webpage Dorado, C <http://www.monografias.com/trabajos20/simulacion-sistemas/simulacion-sistemas.shtml> 2007 2021-01-18 20:58:38 Simulación de sistemas. articulo de maetria tesis