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| LEADER |
04795nam a2200397 a 4500 |
| 001 |
ELB85634 |
| 003 |
FlNmELB |
| 006 |
m o d | |
| 007 |
cr cn||||||||| |
| 008 |
201208r2010 ag |||||s|||||||||||spa d |
| 035 |
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|a (MiAaPQ)EBC3200377
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| 035 |
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|a (Au-PeEL)EBL3200377
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| 035 |
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|a (CaPaEBR)ebr10576947
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| 035 |
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|a (OCoLC)929368152
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| 040 |
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|a FlNmELB
|b spa
|c FlNmELB
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| 050 |
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4 |
|a SB91
|b C933 2010
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| 080 |
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|a 63
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| 082 |
0 |
4 |
|a 630
|2 22
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| 100 |
1 |
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|a Cristiano, Piedad Mar�ia.
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| 245 |
1 |
0 |
|a Estimaci�on de la productividad primaria mediante el modelo de eficiencias y sensores remotos
|h [recurso electronico] =
|b Primary productivity estimation by efficiency model and remote sensing /
|c Piedad Mar�ia Cristiano ; director: Gabriela Posse Beaulieu.
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| 246 |
3 |
2 |
|a Primary productivity estimation by efficiency model and remote sensing
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| 260 |
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|a Buenos Aires, Argentina :
|b Universidad de Buenos Aires,
|c 2010.
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| 300 |
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|a 106 p.
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| 502 |
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|a Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.
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| 520 |
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|a Uno de los modelos m�as utilizados para estimar la Productividad Primaria Neta (PPN) a escala regional es el de eficiencias de Kumar and Monteith que permite la inclusi�on de informaci�on satelital. Uno de los par�ametros clave es la eficiencia en su utilizaci�on (EUR), afectado por los factores de estr�es. El objetivo fue mejorar las estimaciones a escala regional de la PPN en pastizales, bajo distintas condiciones de estr�es proponiendo una cartograf�ia tem�atica de EUR para la regi�on pampeana, teniendo en cuenta los factores de estr�es predominantes (h�idrico y nutricional). A trav�es de ensayos manipulativos, se determinaron los cambios en la EUR en 4 gram�ineas y en una pastura multiespec�ifica donde se incluy�o el efecto del pastoreo. Para regionalizar los resultados, se gener�o una cartograf�ia tem�atica de las condiciones h�idricas y nutricionales de la regi�on. Para validar este mapa se estim�o la PPNA mensual y anual utilizando im�agenes MODIS que se compararon con datos de PPNA estimados a campo y con los resultados de otros dos modelos com�unmente utilizados. En los ensayos monoespec�ificos la EUR vari�o entre 2.3-5.2 g/MJ bajo condiciones �optimas de crecimiento y entre 1.02-1.75 g/MJ en las plantas con estr�es. En el ensayo multiespec�ifico, la EUR vari�o entre 0.63-1.94 g/MJ. La PPNA estimada anual present�o los menores valores en el suroeste de la regi�on (menor a 5800 kg/ha.a�no) y fue aumentando hacia el noreste hasta alcanzar valores de 14500 kg/ha.a�no. La validaci�on con datos de PPNA observados y estimados por otros modelos indican que nuestro modelo de EUR variable presenta mayor nivel de ajuste que el de EUR fija.
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| 520 |
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|a One of the most commonly models used to estimate net primary productivity (NPP) at regional level is that of Kumar and Monteith efficiencies that allows the inclusion of satellite information. One of the key parameters is the radiation use efficiency (RUE), affected by different stresses. The aim was to improve regional estimates of NPP in grasslands under different stress conditions suggesting a thematic mapping of RUE for the Pampas region, taking into account the prevailing factors of stress (water and nutrition). Through manipulative experiments, changes in the EUR were identified in 4 grasses and a multispecies pasture where the effect of grazing was included. To regionalize these results, we generated a thematic mapping of water and nutritional conditions of the region. To validate this map, the monthly and annual aerial NPP (ANPP) was estimated using MODIS images. Data were compared with ANPP from field data and the results of two other commonly used models. In monospecific experiments, RUE ranged from 2.3-5.2 g/MJ under optimal growth conditions and between 1.02-1.75 g/MJ in plants under stress. In the multispecies experiment, the RUE varied between 0.63-1.94 g/MJ. The estimated annual PPNA presented the lowest values in the southwestern region (minor than 5800 kg/ha.year) and was increasing towards the northeast to reach values of 14,500 kg/ha.year. The validation results indicate that our variable RUE model presents adjustment higher than the fixed RUE model.
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| 533 |
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|a Recurso electr�onico. Santa Fe, Arg.: e-libro, 2015. Disponible v�ia World Wide Web. El acceso puede estar limitado para las bibliotecas afiliadas a e-libro.
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| 650 |
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4 |
|a Agronom�ia.
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| 650 |
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4 |
|a Sensores remotos.
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| 650 |
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4 |
|a Agronomy.
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| 650 |
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4 |
|a Remote sensing.
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| 655 |
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4 |
|a Libros electr�onicos.
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| 700 |
1 |
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|a Posse Beaulieu, Gabriela,
|e dir.
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| 710 |
2 |
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|a e-libro, Corp.
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://elibro.net/ereader/ufasta/85634
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| 999 |
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|c 51860
|d 51860
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