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Mapeo de rasgos fenológicos en maíz del noreste de China (L.)

Autores: Wang, Xiaowei; Li, Xiaoyu; Gu, Jiatong; Shi, Wenqi; Zhao, Haigen; Sun, Chen; You, Songcai

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Mapeo de rasgos fenológicos en maíz del noreste de China (L.)


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Rasgos
Advertencia temprana
Predicción
Relacionado con los cultivos
Peligros meteorológicos
Fenología del maíz

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se requieren rasgos detallados para la advertencia temprana y la predicción de peligros meteorológicos relacionados con los cultivos. Actualmente, los conjuntos de datos que describen los rasgos fenológicos del maíz en el noreste de China son escasos e incompletos, lo que resulta en malos resultados de interpolación espacial que no reflejan con precisión las distribuciones espaciales y los patrones de desarrollo temporal de la fenología del maíz en la región. En este estudio, se produce un conjunto de datos de fenología del maíz que contiene nueve etapas fenológicas y mapas de etapas fenológicas basados en tres conjuntos de datos de fenología del maíz in situ de tres fuentes diferentes. Primero, se descubre la relación entre cada etapa fenológica y la fecha de la etapa anterior, la longitud, la latitud y la altitud, utilizando un método de regresión paso a paso múltiple. Luego, se explora la variación espacial de cada etapa fenológica utilizando ArcGIS. Finalmente, se establece un conjunto de datos de etapas fenológicas del maíz y un atlas de etapas fenológicas para el estado promedio de 2010-2020 en el noreste de China. El conjunto de datos fue validado utilizando datos fenológicos de estaciones meteorológicas agrícolas administradas por la Administración Meteorológica de China. El conjunto de datos validado puede ser utilizado para varios propósitos, incluyendo la advertencia y predicción en tiempo real de peligros meteorológicos relacionados con el maíz.

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