[article]
| Titre : |
Adaptation aux aléas : identifier les leviers d'action en intégrant la modélisation et le Big Data (dossier : gestion des risques : vers des exploitations plus résilientes) |
| Type de document : |
Article |
| Auteurs : |
Jérémie Lecoeur ; Benoît Moureaux |
| Année de publication : |
2020 |
| Article en page(s) : |
p. 42-43 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
[Motbis 2025] conduite de culture
[Motbis 2025] culture céréalière
[Motbis 2025] grande culture
[Motbis 2025] modélisation informatique
[Motbis 2025] rendement d'une culture
[Motbis 2025] sol : étude agronomique
[Motbis 2025] zone climatique
|
| Résumé : |
Présentation de "CropFact", un nouvel outil de modélisation qui se base notamment sur le rendement des cultures, les variables météorologiques, le sol, les pratiques culturales et les caractéristiques géographiques d'une zone pour élaborer des scénarios capables de prédire les performances des grandes cultures dans les différentes régions du monde et les systèmes les plus adaptés pour réussir, dans un contexte de changement climatique. |
| Note de contenu : |
photogr. / |
in Perspectives Agricoles > 475 [01/03/2020] . - p. 42-43
[article] Adaptation aux aléas : identifier les leviers d'action en intégrant la modélisation et le Big Data (dossier : gestion des risques : vers des exploitations plus résilientes) [Article] / Jérémie Lecoeur ; Benoît Moureaux . - 2020 . - p. 42-43. Langues : Français ( fre) in Perspectives Agricoles > 475 [01/03/2020] . - p. 42-43
| Catégories : |
[Motbis 2025] conduite de culture
[Motbis 2025] culture céréalière
[Motbis 2025] grande culture
[Motbis 2025] modélisation informatique
[Motbis 2025] rendement d'une culture
[Motbis 2025] sol : étude agronomique
[Motbis 2025] zone climatique
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| Résumé : |
Présentation de "CropFact", un nouvel outil de modélisation qui se base notamment sur le rendement des cultures, les variables météorologiques, le sol, les pratiques culturales et les caractéristiques géographiques d'une zone pour élaborer des scénarios capables de prédire les performances des grandes cultures dans les différentes régions du monde et les systèmes les plus adaptés pour réussir, dans un contexte de changement climatique. |
| Note de contenu : |
photogr. / |
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Adaptation aux aléas : identifier les leviers d'action en intégrant la modélisation et le Big Data (dossier : gestion des risques : vers des exploitations plus résilientes) in Perspectives Agricoles, 475 ([01/03/2020])
