Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos
Descripción del Articulo
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Autor: | |
---|---|
Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2015 |
Institución: | Universidad Nacional Agraria La Molina |
Repositorio: | UNALM-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/926 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12996/926 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Respuesta de la producción Costa norte Aquapro-Fao Modelo climático Gcm-Mri 20-3.1S Caña de azúcar Producción vegetal Rendimiento de cultivos Estimación Cambio climático Modelos de simulación Programación informática Temperatura de la atmósfera Costa Perú |
id |
UNAL_e2f80cb33198f4d54edc2bcc0bdf26f5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/926 |
network_acronym_str |
UNAL |
network_name_str |
UNALM-Institucional |
repository_id_str |
3039 |
spelling |
Ramos Taipe, Cayo Leonidas8fea21df-79cd-4b36-9ce2-ff1cfe191be3-1Baldini García, Reynaldo Bruno2016-07-07T23:00:26Z2016-07-07T23:00:26Z2015P40.B34-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/926Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos HídricosEl objetivo del presente trabajo es estimar el comportamiento de la producción y rendimiento de la caña de azúcar en el futuro cercano (2020-2039) y lejano (2080-2099) bajo un escenario de Cambio Climático, en la costa norte del Perú. Se utilizaron dos modelos: el modelo modelo climático GCM-MRI 20 – 3.1s para estimar el comportamiento de la temperatura, máxima y mínima, en el futuro cercano (2020-2039) y lejano (2080-2099), y el modelo dinámico de crecimiento de cultivos AquaCrop – FAO para estimar la respuesta de la producción y rendimiento de la caña de azúcar en la costa norte del Perú a las variaciones de temperatura. Entre las conclusiones se puede mencionar que para un futuro cercano (2020-2039) Bajo un escenario de emisiones A1B (IPCC SRES), la producción de caña fresca (t/ha) aumentará 9% con respecto a la producción actual. Esto debido a un aumento de la temperatura máxima y mínima de 1.5 y 1.14°C respectivamente y para un Futuro lejano (2080-2099) Bajo un escenario A1B (IPCC SRES), se puede esperar un aumento de la biomasa (t. de caña fresca/ha) al menos 15% mayor que la producción actual, para un aument.o de la temperatura máxima y mínima de 4.87°C y 3.65°C respectivamenteTesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMRespuesta de la producciónCosta norteAquapro-FaoModelo climático Gcm-Mri 20-3.1SCaña de azúcarProducción vegetalRendimiento de cultivosEstimaciónCambio climáticoModelos de simulaciónProgramación informáticaTemperatura de la atmósferaCostaPerúEstimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero AgrícolaTítulo ProfesionalTHUMBNAILT007229.pdf.jpgT007229.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2424https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6a6cdb85-fdaf-4912-b330-329e7cd6e399/download2dd34f028f66892d84608c6c17b755eaMD53ORIGINALT007229.pdfapplication/pdf4945528https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/26314f4d-d432-4058-b451-d734f4f76881/download48ea2925799a108d2307f071927e79a5MD51TEXTT007229.pdf.txtT007229.pdf.txtExtracted texttext/plain239563https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/875b1142-c9c5-423b-8944-7b3742dc5033/download1d643e4bae3644f4c21bb6e27476aaebMD5220.500.12996/926oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/9262023-01-05 03:14:55.301https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.pe |
dc.title.es_PE.fl_str_mv |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos |
title |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos |
spellingShingle |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos Baldini García, Reynaldo Bruno Respuesta de la producción Costa norte Aquapro-Fao Modelo climático Gcm-Mri 20-3.1S Caña de azúcar Producción vegetal Rendimiento de cultivos Estimación Cambio climático Modelos de simulación Programación informática Temperatura de la atmósfera Costa Perú |
title_short |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos |
title_full |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos |
title_fullStr |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos |
title_full_unstemmed |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos |
title_sort |
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos |
author |
Baldini García, Reynaldo Bruno |
author_facet |
Baldini García, Reynaldo Bruno |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Ramos Taipe, Cayo Leonidas |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Baldini García, Reynaldo Bruno |
dc.subject.es_PE.fl_str_mv |
Respuesta de la producción Costa norte Aquapro-Fao Modelo climático Gcm-Mri 20-3.1S Caña de azúcar Producción vegetal Rendimiento de cultivos Estimación Cambio climático Modelos de simulación Programación informática Temperatura de la atmósfera Costa Perú |
topic |
Respuesta de la producción Costa norte Aquapro-Fao Modelo climático Gcm-Mri 20-3.1S Caña de azúcar Producción vegetal Rendimiento de cultivos Estimación Cambio climático Modelos de simulación Programación informática Temperatura de la atmósfera Costa Perú |
description |
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos |
publishDate |
2015 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2016-07-07T23:00:26Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2016-07-07T23:00:26Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2015 |
dc.type.en_US.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
dc.identifier.other.none.fl_str_mv |
P40.B34-T BAN UNALM |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12996/926 |
identifier_str_mv |
P40.B34-T BAN UNALM |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12996/926 |
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
dc.rights.en_US.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.format.en_US.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Nacional Agraria La Molina |
dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Universidad Nacional Agraria La Molina Repositorio institucional - UNALM |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UNALM-Institucional instname:Universidad Nacional Agraria La Molina instacron:UNALM |
instname_str |
Universidad Nacional Agraria La Molina |
instacron_str |
UNALM |
institution |
UNALM |
reponame_str |
UNALM-Institucional |
collection |
UNALM-Institucional |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6a6cdb85-fdaf-4912-b330-329e7cd6e399/download https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/26314f4d-d432-4058-b451-d734f4f76881/download https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/875b1142-c9c5-423b-8944-7b3742dc5033/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
2dd34f028f66892d84608c6c17b755ea 48ea2925799a108d2307f071927e79a5 1d643e4bae3644f4c21bb6e27476aaeb |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Universidad Nacional Agraria La Molina |
repository.mail.fl_str_mv |
dspace@lamolina.edu.pe |
_version_ |
1843170342286131200 |
score |
12.650974 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).