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| Registros recuperados : 64 | |
| 1. |  | BARCELOS, E.; CHAILARD, H.; NUNES, C. D. M.; MACÊDO, J. L. V.; RODRIGUES, M. do R. L.; CUNHA, R. N. V. da; TAVARES, A. M.; DANTAS, J. C. R.; BORGES, R. de S.; SANTOS, W. C. dos. A cultura do dendê. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica, 1995. 68 p. il. (Embrapa-SPI. Coleção Plantar, 32)| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 2. | | BARCELOS, E.; CHAILLARD, H.; NUNES, C. D.; MACEDO, J. L. V.; RODRIGUES, M. do R. L.; CUNHA, R. N. V. da; TAVARES, A. M.; DANTAS, J. C. R.; BORGES, R. de S.; SANTOS, W. C. dos. A cultura do dende. Brasilia: EMBRAPA-SPI; Manaus: EMBRAPA-CPAF / Amazonia Oriental, 1995. 68p. (EMBRAPA-SPI. Colecao Plantar, 32).| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 3. | | BARCELOS, E.; CHAILLARD, H.; NUNES, C. D. M.; MACEDO, J. L. V.; RODRIGUES M. do R. L.; CUNHA, R. N. V. da; TAVARES, A. M.; DANTAS, J. C. R.; BORGES, R. de S.; SANTOS, W. C. dos. A cultura do dendê. Brasília, DF: Serviço de Produção de Informação, 1994. 68 p. (Coleção Plantar, 32).| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 4. | | BARCELOS, E.; CHAILLARD, H.; NUNES, C. D. M.; MACEDO, J. L. V.; RODRIGUES, M. do R. L.; CUNHA, R. N. V. da; TAVARES, A. M.; DANTAS, J. C. R.; BORGES, R. de S.; SANTOS, W. C. dos. A cultura do dendê. Brasília, DF: EMBRAPA-SPI; Manaus: EMBRAPA-CPAA, 1995. 68 p., il. color. (Coleção plantar, 32). Também em edição especial, que compõe o acervo do Projeto Minibibliotecas da Embrapa.| Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Agrobiologia; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Cerrados; Embrapa Pantanal; Embrapa Rondônia; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 5. | | BARCELOS, E.; CHAILLARD, H.; NUNES, C. D. M.; MACEDO, J. L. V.; RODRIGUES, M. do R. L.; CUNHA, R. N. V. da; TAVARES, A. M.; DANTAS, J. C. R.; BORGES, R. de S.; SANTOS, W. C. dos. A cultura do dendê. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Belém, PA: Embrapa Amazônia Ocidental, 2004. 64p. il. (Coleção plantar, 32). Edição especial para o Fome Zero.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Instrumentação; Embrapa Semiárido. |
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| 6. | | LESSA, L. S.; SILVA, S. de O. e; AMORIM, E. P.; LEDO, C. A. da S.; BORGES, R. de S.; DONATO, S. L. R. Análise de cultivares e híbridos de bananeira em diferentes ambientes In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 22., 2012, Bento Gonçalves. Anais... Bento Gonçalves: SBF, 2012. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 8. | | OLIVEIRA, R. P. de; UENO, B.; SCIVITTARO, W. B.; MADAIL, J. C. M.; BORGES, R de S.; CARDOSO, E. T.; SOUZA, P. V. D. de; ROCHA, P. S. G. da. Borbulhas de citros. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2009. p. 42 (Embrapa Clima Temperado. Sistemas de produção, 15).| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 9. | | OLIVEIRA, R. P. de; UENO, B.; SCIVITTARO, W. B.; MADAIL, J. C. M.; BORGES, R de S.; CARDOSO, E. T.; SOUZA, P. V. D. de; ROCHA, P. S. G. da (ed.). Borbulhas de citros. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2009. p. 42 (Embrapa Clima Temperado. Sistemas de produção, 15).| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 10. | | CARNEIRO, G. E. de S.; PIPOLO, A. E.; MELO, C. L. P. de; LIMA, D. de; MIRANDA, L. C.; PETEK, M. R.; BORGES, R. de S.; GOMIDE, F. B.; DALBOSCO, M.; DENGLER, R. U. BRS 378RR: versatilidade nos sistemas de produção. Londrina: Embrapa Soja, 2013. 1 folder.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 11. | | CARNEIRO, G. E. de S.; PIPOLO, A. E.; MELO, C. L. P. de; LIMA, D. de; FOLONI, J. S. S.; MIRANDA, L. C.; PETEK, M. R.; BORGES, R. de S.; GOMIDE, F. B.; DALBOSCO, M.; DENGLER, R. U. BRS 388RR: estabilidade com alta produtividade. Londrina: Embrapa Soja, 2014. 1 folder.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte; Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 12. | | PIPOLO, A. E.; MELO, C. L. P. de; CARNEIRO, G. E. de S.; LIMA, D. de; FOLONI, J. S. S.; MIRANDA, L. C.; PETEK, M. R.; BORGES, R. de S.; GOMIDE, F. B.; DALBOSCO, M; DENGLER, R. U. BRS 399RR: soja precoce e resistente a nematóides. Londrina: Embrapa Soja, 2015. 1 folder.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Rondônia; Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 13. | | BASSOI, M. C.; FOLONI, J. S. S.; SILVA, S. R.; Campos, L. A. C.; Tavares, L. C. V.; Miranda, L. C.; BORGES, R. de S.; MIRANDA, M. Z. de; GUARIENTI, E. M. BRS Atobá - extensão de recomendação para as regiões 1 e 2 de Santa Catarina e região 2 de São Paulo. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 13., 2019, Passo Fundo. Ata e Resumos... Passo Fundo: Ed. do Autor, 2019. p. 422-426.| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| 14. | | BASSOI, M. C.; FOLONI, J. S. S.; SILVA, S. R.; CAMPOS, L. A. C.; TAVARES, L. C. V.; MIRANDA, L. C.; BORGES, R. de S.; MIRANDA, M. Z. de; GUARIENTI, E. BRS Atobá: nova cultivar de trigo da Embrapa. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 12., 2018, Passo Fundo. Ata e Resumos... Passo Fundo: Projeto Passo Fundo, 2019. p. 487-491.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 15. | | FALEIRO, F. G.; JUNQUEIRA, N. T. V.; JUNQUEIRA, K. P.; BRAGA, M. F.; BORGES, R. de S.; PEIXOTO, J. R.; ANDRADE, G. A.; SANTOS, E. C.; SILVA, D. G. P. BRS Estrela do Cerrado: híbrido de Passiflora para uso como planta ornamental. Revista Brasileira de Horticultura Ornamental, v. 13, p. 334-336, 2007. Suplemento. Edição dos Anais do 16º Congresso Brasileiro de Floricultura e Plantas Ornamentais; 3º Congresso Brasileiro de Cultura de Tecidos de Plantas; 1º Simpósio de Plantas Ornamentais Nativas, Goiânia, 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 16. | | FALEIRO, F. G.; JUNQUEIRA, N. T. V.; JUNQUEIRA, K. P.; BRAGA, M. F.; BORGES, R. de S.; PEIXOTO, J. R.; ANDRADE, G. A.; SANTOS, E. C.; SILVA, D. G. P. BRS Estrela do Cerrado: híbrido de Passiflora para uso como planta ornamental (2007). Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2007. 1 folder. 7.| Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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| 17. | | BASSOI, M. C.; FOLONI, J. S. S.; SILVA, S. R.; CAMPOS, L. A. C.; TAVARES, L. C. V.; MIRANDA, L. C.; BORGES, R. de S.; MIRANDA, M. Z. de; GUARIENTI, E. BRS Sanhaço - nova cultivar de trigo da Embrapa. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 10., 2016, Londrina. Anais... Londrina: Comissão Brasileira de Pesquisa de Trigo e Triticale, 2016. 5 p. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| 18. | | BASSOI, M. C.; FOLONI, J. S. S.; SILVA, S. R.; CAMPOS, L. A. C.; TAVARES, L. C. V.; MIRANDA, L. C.; BORGES, R. de S.; MIRANDA, M. Z. de; GUARIENTI, E. BRS Sanhaço - nova cultivar de trigo da Embrapa. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 10., 2016, Londrina. Anais... Londrina: Comissão Brasileira de Pesquisa de Trigo e Triticale, 2016. 5 p. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 19. | | NASCIMENTO JUNIOR, A. do; BASSOI, M. C.; FOLONI, J. S. S.; SILVA, S. R.; TAVARES, L. C.; Miranda, L. C.; BORGES, R. de S. BRS Surubim - extensão de recomendação para a região 1 de Santa Catarina. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 13., 2019, Passo Fundo. Ata e Resumos... Passo Fundo: Ed. do Autor, 2019. p. 427-430.| Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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| 20. | | NASCIMENTO JUNIOR, A. do; BASSOI, M. C.; FOLONI, J. S. S.; SILVA, S. R.; TAVARES, L. C. V.; MIRANDA, L. C.; BORGES, R. de S. BRS Surubim - nova cultivar de triticale da Embrapa. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 12., 2018, Passo Fundo. Ata e Resumos... Passo Fundo: Projeto Passo Fundo, 2019. Melhoramento, Aptidão Industrial e Sementes. p. 492-496.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| Registros recuperados : 64 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
25/02/2022 |
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Data da última atualização: |
25/02/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
KOTHARI, K.; BATTISTI, R.; BOOTE, K. J.; ARCHONTOULIS, S. V.; CONFALONE, A.; CONSTANTIN, J.; CUADRA, S. V.; DEBAEKE, P.; FAYE, B.; GRANT, B.; HOOGENBOOM, G.; JING, Q.; VAN DER LAAN, M.; SILVA, F. A. M. da; MARIN, F. R.; NEHBANDANI, A.; NENDEL, C.; PURCELL, L. C.; QIAN, B.; RUANE, A. C.; SCHOVING, C.; SILVA, E. H. F. M.; SMITH, W.; SOLTANI, A.; SRIVASTAVA, A.; VIEIRA JÚNIOR, N. A.; SLONE, S.; SALMERÓN, M. |
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Afiliação: |
KRITIKA KOTHARI, UNIVERSITY OF KENTUCKY; RAFAEL BATTISTI, UFG; KENNETH J. BOOTE, UNIVERSITY OF FLORIDA; SOTIRIOS V. ARCHONTOULIS, IOWA STATE UNIVERSITY; ADRIANA CONFALONE, UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DE LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES; JULIE CONSTANTIN, UNIVERSITÉ DE TOULOUSE; SANTIAGO VIANNA CUADRA, CNPTIA; PHILIPPE DEBAEKE, UNIVERSITÉ DE TOULOUSE; BABACAR FAYE, INSTITUT DE RECHERCHE POUR LE D ́EVELOPPEMENT (IRD) ESPACE-DEV; BRIAN GRANT, AGRICULTURE AND AGRI-FOOD CANADA; GERRIT HOOGENBOOM, UNIVERSITY OF FLORIDA; QI JING, AGRICULTURE AND AGRI-FOOD CANADA; MICHAEL VAN DER LAAN, UNIVERSITY OF PRETORIA; FERNANDO ANTONIO MACENA DA SILVA, CPAC; FÁBIO RICARDO MARIN, ESALQ/USP; ALIREZA NEHBANDANI, GORGAN UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES AND NATURAL RESOURCE; CLAAS NENDEL, University of PotsdaM, Leibniz Centre for Agricultural Landscape ResearcH; LARRY C. PURCELL, UNIVERSITY OF ARKANSAS; BUDONG QIAN, AGRICULTURE AND AGRI-FOOD CANADA; ALEX C. RUANE, NASA GODDARD INSTITUTE FOR SPACE STUDIES; CÉLINE SCHOVING, UNIVERSITÉ DE TOULOUSE, TERRES INOVIA; EVANDRO H. F. M. SILVA, ESALQ/USP; WARD SMITH, AGRICULTURE AND AGRI-FOOD CANADA; AFSHIN SOLTANI, GORGAN UNIVERSITY OF AGRICULTURAL SCIENCES AND NATURAL RE-SOURCES; AMIT SRIVASTAVA, UNIVERSITY OF BONN; NILSON A. VIEIRA JÚNIOR, ESALQ/USP; STACEY SLONE, UNIVERSITY OF KENTUCKY; MONTSERRAT SALMERÓN, UNIVERSITY OF KENTUCKY. |
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Título: |
Are soybean models ready for climate change food impact assessments? |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
European Journal of Agronomy, v. 135, 126482, Apr. 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.eja.2022.126482 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract. An accurate estimation of crop yield under climate change scenarios is essential to quantify our ability to feed a growing population and develop agronomic adaptations to meet future food demand. A coordinated evaluation of yield simulations from process-based eco-physiological models for climate change impact assessment is still missing for soybean, the most widely grown grain legume and the main source of protein in our food chain. In this first soybean multi-model study, we used ten prominent models capable of simulating soybean yield under varying temperature and atmospheric CO2 concentration [CO2] to quantify the uncertainty in soybean yield simulations in response to these factors. Models were first parametrized with high quality measured data from five contrasting environments. We found considerable variability among models in simulated yield responses to increasing temperature and [CO2]. For example, under a + 3 °C temperature rise in our coolest location in Argentina, some models simulated that yield would reduce as much as 24%, while others simulated yield increases up to 29%. In our warmest location in Brazil, the models simulated a yield reduction ranging from a 38% decrease under + 3 °C temperature rise to no effect on yield. Similarly, when increasing [CO2] from 360 to 540 ppm, the models simulated a yield increase that ranged from 6% to 31%. Model calibration did not reduce variability across models but had an unexpected effect on modifying yield responses to temperature for some of the models. The high uncertainty in model responses indicates the limited applicability of individual models for climate change food projections. However, the ensemble mean of simulations across models was an effective tool to reduce the high uncertainty in soybean yield simulations associated with individual models and their parametrization. Ensemble, ensemble mean yield responses to temperature and [CO2] were similar to those reported from the literature. Our study is the first demonstration of the benefits achieved from using an ensemble of grain legume models for climate change food projections, and highlights that further soybean model development with experiments under elevated [CO2] and temperature is needed to reduce the uncertainty from the individual models. MenosAbstract. An accurate estimation of crop yield under climate change scenarios is essential to quantify our ability to feed a growing population and develop agronomic adaptations to meet future food demand. A coordinated evaluation of yield simulations from process-based eco-physiological models for climate change impact assessment is still missing for soybean, the most widely grown grain legume and the main source of protein in our food chain. In this first soybean multi-model study, we used ten prominent models capable of simulating soybean yield under varying temperature and atmospheric CO2 concentration [CO2] to quantify the uncertainty in soybean yield simulations in response to these factors. Models were first parametrized with high quality measured data from five contrasting environments. We found considerable variability among models in simulated yield responses to increasing temperature and [CO2]. For example, under a + 3 °C temperature rise in our coolest location in Argentina, some models simulated that yield would reduce as much as 24%, while others simulated yield increases up to 29%. In our warmest location in Brazil, the models simulated a yield reduction ranging from a 38% decrease under + 3 °C temperature rise to no effect on yield. Similarly, when increasing [CO2] from 360 to 540 ppm, the models simulated a yield increase that ranged from 6% to 31%. Model calibration did not reduce variability across models but had an unexpected effect on modifying yield res... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
AgMIP; Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project; Impacto das mudanças climáticas; Legume model; Model calibration; Model ensemble; Modelos de soja; Temperature Atmospheric CO2 concentration. |
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Thesagro: |
Glycine Max; Soja; Temperatura. |
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Thesaurus NAL: |
Models; Soybeans; Temperature. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/232002/1/AP-Soybean-models-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 04032naa a2200625 a 4500
001 2140426
005 2022-02-25
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.eja.2022.126482$2DOI
100 1 $aKOTHARI, K.
245 $aAre soybean models ready for climate change food impact assessments?$h[electronic resource]
260 $c2022
520 $aAbstract. An accurate estimation of crop yield under climate change scenarios is essential to quantify our ability to feed a growing population and develop agronomic adaptations to meet future food demand. A coordinated evaluation of yield simulations from process-based eco-physiological models for climate change impact assessment is still missing for soybean, the most widely grown grain legume and the main source of protein in our food chain. In this first soybean multi-model study, we used ten prominent models capable of simulating soybean yield under varying temperature and atmospheric CO2 concentration [CO2] to quantify the uncertainty in soybean yield simulations in response to these factors. Models were first parametrized with high quality measured data from five contrasting environments. We found considerable variability among models in simulated yield responses to increasing temperature and [CO2]. For example, under a + 3 °C temperature rise in our coolest location in Argentina, some models simulated that yield would reduce as much as 24%, while others simulated yield increases up to 29%. In our warmest location in Brazil, the models simulated a yield reduction ranging from a 38% decrease under + 3 °C temperature rise to no effect on yield. Similarly, when increasing [CO2] from 360 to 540 ppm, the models simulated a yield increase that ranged from 6% to 31%. Model calibration did not reduce variability across models but had an unexpected effect on modifying yield responses to temperature for some of the models. The high uncertainty in model responses indicates the limited applicability of individual models for climate change food projections. However, the ensemble mean of simulations across models was an effective tool to reduce the high uncertainty in soybean yield simulations associated with individual models and their parametrization. Ensemble, ensemble mean yield responses to temperature and [CO2] were similar to those reported from the literature. Our study is the first demonstration of the benefits achieved from using an ensemble of grain legume models for climate change food projections, and highlights that further soybean model development with experiments under elevated [CO2] and temperature is needed to reduce the uncertainty from the individual models.
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773 $tEuropean Journal of Agronomy$gv. 135, 126482, Apr. 2022.
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