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
Detalles Bibliográficos
Autor: Baldini García, Reynaldo Bruno
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_ 1846975381153775616
score 12.814605
Estimación del rendimiento futuro de caña de azúcar usando el modelo GCM-MRI y un modelo de rendimiento de cultivos
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).

Ejemplares Similares