机译:作物模型预测对整个气象和土壤输入数据集的敏感性突出了干旱的脆弱性
School of Biological Sciences, University of Aberdeen, 23 St Machar Drive, Aberdeen AB24 3UU, UK;
School of Biological Sciences, University of Aberdeen, 23 St Machar Drive, Aberdeen AB24 3UU, UK;
School of Biological Sciences, University of Aberdeen, 23 St Machar Drive, Aberdeen AB24 3UU, UK;
crop growth model; input data; sensitivity analysis; soil water; drought; parameterisation;
机译:土壤作物系统对干旱和咸水的脆弱性的实验研究的重点
机译:土壤作物系统对干旱和咸水的脆弱性的实验研究的重点
机译:作物干旱脆弱性的类型:对影响中国三种主要粮食作物对干旱的敏感性和复原力的社会经济因素的经验分析(1961-2001)
机译:基于遥感降水数据集的中国气象干旱特征和趋势
机译:使用遥感和基于网格的气象数据集进行区域大豆产量预测和作物监测。
机译:共享的重要李斯特菌病暴发的基因组分析凸显了流行病学证据输入数据集和解释标准的至关重要性
机译:作物模型预测对整个气象和土壤输入数据集的敏感性突出了干旱的脆弱性
机译:评估美国宇航局的地形和气象数据集作为HspF和sWaT水文模型的输入