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  • Artigo de periodico

    Applying the CROPGRO perennial forage model for long-term estimates of Marandu palisadegrass production in livestock management scenarios in Brazil (2022)

    Santos, Mariely Lopes dos ; Santos, Patricia Menezes ; Boote, Kenneth Jay; Pequeno, Diego Noleto Luz; Barioni, Luis Gustavo; Cuadra, Santiago Vianna; Hoogenboom, Gerrit

    Fonte: Field Crops Research. Unidade: ESALQ

    Assuntos: BOVINOS DE CORTE, CAPIM MARANDU, CRESCIMENTO VEGETAL, FORRAGEM, PASTAGENS, SIMULAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SANTOS, Mariely Lopes dos et al. Applying the CROPGRO perennial forage model for long-term estimates of Marandu palisadegrass production in livestock management scenarios in Brazil. Field Crops Research, v. 286, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2022.108629. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Santos, M. L. dos, Santos, P. M., Boote, K. J., Pequeno, D. N. L., Barioni, L. G., Cuadra, S. V., & Hoogenboom, G. (2022). Applying the CROPGRO perennial forage model for long-term estimates of Marandu palisadegrass production in livestock management scenarios in Brazil. Field Crops Research, 286, 1-16. doi:10.1016/j.fcr.2022.108629

    • NLM

      Santos ML dos, Santos PM, Boote KJ, Pequeno DNL, Barioni LG, Cuadra SV, Hoogenboom G. Applying the CROPGRO perennial forage model for long-term estimates of Marandu palisadegrass production in livestock management scenarios in Brazil [Internet]. Field Crops Research. 2022 ; 286 1-16.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2022.108629

    • Vancouver

      Santos ML dos, Santos PM, Boote KJ, Pequeno DNL, Barioni LG, Cuadra SV, Hoogenboom G. Applying the CROPGRO perennial forage model for long-term estimates of Marandu palisadegrass production in livestock management scenarios in Brazil [Internet]. Field Crops Research. 2022 ; 286 1-16.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2022.108629

  • Tese (Doutorado)

    Parametrização do modelo APSIM-Tropical Pasture para a simulação de crescimento de Megathyrsus maximus cv. Mombaça (2021)

    Feitosa, Tiberio Sousa ; Santos, Patricia Menezes (Orientador)

    Unidade: ESALQ

    Assuntos: CAPIM MOMBAÇA, CRESCIMENTO VEGETAL, FERTILIZANTES NITROGENADOS, FORRAGEM, NITROGÊNIO, PASTAGENS, SIMULAÇÃO

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      FEITOSA, Tiberio Sousa. Parametrização do modelo APSIM-Tropical Pasture para a simulação de crescimento de Megathyrsus maximus cv. Mombaça. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14092021-163128/. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Feitosa, T. S. (2021). Parametrização do modelo APSIM-Tropical Pasture para a simulação de crescimento de Megathyrsus maximus cv. Mombaça (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14092021-163128/

    • NLM

      Feitosa TS. Parametrização do modelo APSIM-Tropical Pasture para a simulação de crescimento de Megathyrsus maximus cv. Mombaça [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14092021-163128/

    • Vancouver

      Feitosa TS. Parametrização do modelo APSIM-Tropical Pasture para a simulação de crescimento de Megathyrsus maximus cv. Mombaça [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14092021-163128/

  • Artigo de periodico

    Improving the CROPGRO Perennial Forage Model for simulating growth and biomass partitioning of guineagrass (2021)

    Brunetti, Henrique Bauab; Boote, K. J; Santos, Patricia Menezes; Pezzopane, José Ricardo Macedo ; Pedreira, Carlos Guilherme Silveira ; Lara, M. A. S; Moreno, L. S. B; Hoogenboom, G

    Fonte: Agronomy Journal. Unidade: ESALQ

    Assuntos: BIOMASSA, CAPIM MOMBAÇA, CAPIM-TANZÂNIA, CRESCIMENTO VEGETAL, FORRAGEM, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      BRUNETTI, Henrique Bauab et al. Improving the CROPGRO Perennial Forage Model for simulating growth and biomass partitioning of guineagrass. Agronomy Journal, p. 1-16, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/agj2.20766. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Brunetti, H. B., Boote, K. J., Santos, P. M., Pezzopane, J. R. M., Pedreira, C. G. S., Lara, M. A. S., et al. (2021). Improving the CROPGRO Perennial Forage Model for simulating growth and biomass partitioning of guineagrass. Agronomy Journal, 1-16. doi:10.1002/agj2.20766

    • NLM

      Brunetti HB, Boote KJ, Santos PM, Pezzopane JRM, Pedreira CGS, Lara MAS, Moreno LSB, Hoogenboom G. Improving the CROPGRO Perennial Forage Model for simulating growth and biomass partitioning of guineagrass [Internet]. Agronomy Journal. 2021 ; 1-16.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1002/agj2.20766

    • Vancouver

      Brunetti HB, Boote KJ, Santos PM, Pezzopane JRM, Pedreira CGS, Lara MAS, Moreno LSB, Hoogenboom G. Improving the CROPGRO Perennial Forage Model for simulating growth and biomass partitioning of guineagrass [Internet]. Agronomy Journal. 2021 ; 1-16.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1002/agj2.20766

  • Tese (Doutorado)

    Biomass partitioning in Guineagrass: underlying mechanisms and prediction using the CROPGRO Perennial Forage Model (2020)

    Brunetti, Henrique Bauab; Santos, Patricia Menezes (Orientador)

    Unidade: ESALQ

    Assuntos: BIOMASSA, CAPIM MOMBAÇA, COLMOS, FORRAGEM, GRAMÍNEAS FORRAGEIRAS, PASTAGENS, PERFILHAÇÃO, SIMULAÇÃO

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      BRUNETTI, Henrique Bauab. Biomass partitioning in Guineagrass: underlying mechanisms and prediction using the CROPGRO Perennial Forage Model. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14082020-114741/. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Brunetti, H. B. (2020). Biomass partitioning in Guineagrass: underlying mechanisms and prediction using the CROPGRO Perennial Forage Model (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14082020-114741/

    • NLM

      Brunetti HB. Biomass partitioning in Guineagrass: underlying mechanisms and prediction using the CROPGRO Perennial Forage Model [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14082020-114741/

    • Vancouver

      Brunetti HB. Biomass partitioning in Guineagrass: underlying mechanisms and prediction using the CROPGRO Perennial Forage Model [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-14082020-114741/

  • Artigo de periodico

    CROPGRO-Perennial forage model parameterization for simulating Piatã palisade grass growth in monoculture and in a silvopastoral system (2020)

    Bosi, Cristiam ; Sentelhas, Paulo Cesar ; Pezzopane, José Ricardo Macedo; Santos, Patricia Menezes

    Fonte: Agricultural Systems. Unidade: ESALQ

    Assuntos: BRACHIARIA, FORRAGEM, PASTAGENS, SIMULAÇÃO, SISTEMAS SILVIPASTORIS, SOMBREAMENTO

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    • ABNT

      BOSI, Cristiam et al. CROPGRO-Perennial forage model parameterization for simulating Piatã palisade grass growth in monoculture and in a silvopastoral system. Agricultural Systems, v. 177, p. 1-12, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102724. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Bosi, C., Sentelhas, P. C., Pezzopane, J. R. M., & Santos, P. M. (2020). CROPGRO-Perennial forage model parameterization for simulating Piatã palisade grass growth in monoculture and in a silvopastoral system. Agricultural Systems, 177, 1-12. doi:10.1016/j.agsy.2019.102724

    • NLM

      Bosi C, Sentelhas PC, Pezzopane JRM, Santos PM. CROPGRO-Perennial forage model parameterization for simulating Piatã palisade grass growth in monoculture and in a silvopastoral system [Internet]. Agricultural Systems. 2020 ; 177 1-12.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102724

    • Vancouver

      Bosi C, Sentelhas PC, Pezzopane JRM, Santos PM. CROPGRO-Perennial forage model parameterization for simulating Piatã palisade grass growth in monoculture and in a silvopastoral system [Internet]. Agricultural Systems. 2020 ; 177 1-12.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102724

  • Artigo de periodico

    APSIM-Tropical Pasture:: A model for simulating perennial tropical grass growth and its parameterisation for palisade grass (Brachiaria brizantha) (2020)

    Bosi, Cristiam ; Sentelhas, Paulo Cesar ; Huth, Neil Ian; Pezzopane, José Ricardo Macedo ; Andreucci, Mariana Pares; Santos, Patricia Menezes

    Fonte: Agricultural Systems. Unidade: ESALQ

    Assuntos: BRACHIARIA, CRESCIMENTO VEGETAL, FORRAGEM, GRAMÍNEAS FORRAGEIRAS, PASTAGENS, SIMULAÇÃO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      BOSI, Cristiam et al. APSIM-Tropical Pasture:: A model for simulating perennial tropical grass growth and its parameterisation for palisade grass (Brachiaria brizantha). Agricultural Systems, v. 184, p. 1-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.102917. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Bosi, C., Sentelhas, P. C., Huth, N. I., Pezzopane, J. R. M., Andreucci, M. P., & Santos, P. M. (2020). APSIM-Tropical Pasture:: A model for simulating perennial tropical grass growth and its parameterisation for palisade grass (Brachiaria brizantha). Agricultural Systems, 184, 1-14. doi:10.1016/j.agsy.2020.102917

    • NLM

      Bosi C, Sentelhas PC, Huth NI, Pezzopane JRM, Andreucci MP, Santos PM. APSIM-Tropical Pasture:: A model for simulating perennial tropical grass growth and its parameterisation for palisade grass (Brachiaria brizantha) [Internet]. Agricultural Systems. 2020 ; 184 1-14.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.102917

    • Vancouver

      Bosi C, Sentelhas PC, Huth NI, Pezzopane JRM, Andreucci MP, Santos PM. APSIM-Tropical Pasture:: A model for simulating perennial tropical grass growth and its parameterisation for palisade grass (Brachiaria brizantha) [Internet]. Agricultural Systems. 2020 ; 184 1-14.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.102917

  • Artigo de periodico

    Species-genotypic parameters of the CROPGRO Perennial Forage Model: implications for comparison of three tropical pasture grasses (2018)

    Pequeno, D. N. L; Pedreira, Carlos Guilherme Silveira; Boote, K. J; Alderman, P. D; Faria, A. F. G

    Fonte: Grass and Forage Science. Unidade: ESALQ

    Assuntos: CAPIM BRAQUIÁRIA, CAPIM TIFTON, CAPIM MARANDU, FORRAGEM, PASTAGENS, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      PEQUENO, D. N. L et al. Species-genotypic parameters of the CROPGRO Perennial Forage Model: implications for comparison of three tropical pasture grasses. Grass and Forage Science, v. 73, p. 440-455, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/gfs.12329. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Pequeno, D. N. L., Pedreira, C. G. S., Boote, K. J., Alderman, P. D., & Faria, A. F. G. (2018). Species-genotypic parameters of the CROPGRO Perennial Forage Model: implications for comparison of three tropical pasture grasses. Grass and Forage Science, 73, 440-455. doi:10.1111/gfs.12329

    • NLM

      Pequeno DNL, Pedreira CGS, Boote KJ, Alderman PD, Faria AFG. Species-genotypic parameters of the CROPGRO Perennial Forage Model: implications for comparison of three tropical pasture grasses [Internet]. Grass and Forage Science. 2018 ; 73 440-455.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1111/gfs.12329

    • Vancouver

      Pequeno DNL, Pedreira CGS, Boote KJ, Alderman PD, Faria AFG. Species-genotypic parameters of the CROPGRO Perennial Forage Model: implications for comparison of three tropical pasture grasses [Internet]. Grass and Forage Science. 2018 ; 73 440-455.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1111/gfs.12329

  • Artigo de periodico

    An integrated agrometeorological model to simulate Marandu palisade grass productivity (2018)

    José Ricardo Macedo Pezzopane; Patrícia Menezes Santosa; Pedro Gomes da Cruz; Cristiam Bosi; Sentelhas, Paulo Cesar

    Fonte: Field Crops Research. Unidade: ESALQ

    Assuntos: AGROMETEOROLOGIA, CAPIM MARANDU, FORRAGEM, BALANÇO HÍDRICO, MODELOS MATEMÁTICOS, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      JOSÉ RICARDO MACEDO PEZZOPANE, et al. An integrated agrometeorological model to simulate Marandu palisade grass productivity. Field Crops Research, v. 224, p. 13-21, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2018.04.015. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      José Ricardo Macedo Pezzopane,, Patrícia Menezes Santosa,, Pedro Gomes da Cruz,, Cristiam Bosi,, & Sentelhas, P. C. (2018). An integrated agrometeorological model to simulate Marandu palisade grass productivity. Field Crops Research, 224, 13-21. doi:10.1016/j.fcr.2018.04.015

    • NLM

      José Ricardo Macedo Pezzopane, Patrícia Menezes Santosa, Pedro Gomes da Cruz, Cristiam Bosi, Sentelhas PC. An integrated agrometeorological model to simulate Marandu palisade grass productivity [Internet]. Field Crops Research. 2018 ; 224 13-21.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2018.04.015

    • Vancouver

      José Ricardo Macedo Pezzopane, Patrícia Menezes Santosa, Pedro Gomes da Cruz, Cristiam Bosi, Sentelhas PC. An integrated agrometeorological model to simulate Marandu palisade grass productivity [Internet]. Field Crops Research. 2018 ; 224 13-21.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2018.04.015

  • Dissertação (Mestrado)

    Eficiência da produção da pastagem e potencial de intensificação da pecuária bovina no estado de São Paulo: instrumentos para avaliação e proposição de políticas públicas (2018)

    Araújo, Marcela Almeida de; Sparovek, Gerd (Orientador)

    Unidade: ESALQ

    Assuntos: BOVINOCULTURA, FORRAGEM, PASTAGENS, POLÍTICAS PÚBLICAS, SIMULAÇÃO

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ARAÚJO, Marcela Almeida de. Eficiência da produção da pastagem e potencial de intensificação da pecuária bovina no estado de São Paulo: instrumentos para avaliação e proposição de políticas públicas. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-11102018-103029/. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Araújo, M. A. de. (2018). Eficiência da produção da pastagem e potencial de intensificação da pecuária bovina no estado de São Paulo: instrumentos para avaliação e proposição de políticas públicas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-11102018-103029/

    • NLM

      Araújo MA de. Eficiência da produção da pastagem e potencial de intensificação da pecuária bovina no estado de São Paulo: instrumentos para avaliação e proposição de políticas públicas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-11102018-103029/

    • Vancouver

      Araújo MA de. Eficiência da produção da pastagem e potencial de intensificação da pecuária bovina no estado de São Paulo: instrumentos para avaliação e proposição de políticas públicas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-11102018-103029/

  • Tese (Doutorado)

    Agronomic performance and adaptation of the CROPGRO: Perennial Forage Model to predict growth of three tropical forage grasses under irrigated and rainfed conditions (2014)

    Pequeno, Diego Noleto Luz; Pedreira, Carlos Guilherme Silveira (Orientador)

    Unidade: ESALQ

    Assuntos: FORRAGEM, CAPIM BRAQUIÁRIA, CAPIM TIFTON, DIGESTIBILIDADE, CAPIM MARANDU, SIMULAÇÃO, VALOR NUTRITIVO

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEQUENO, Diego Noleto Luz. Agronomic performance and adaptation of the CROPGRO: Perennial Forage Model to predict growth of three tropical forage grasses under irrigated and rainfed conditions. 2014. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-21032014-151530/. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Pequeno, D. N. L. (2014). Agronomic performance and adaptation of the CROPGRO: Perennial Forage Model to predict growth of three tropical forage grasses under irrigated and rainfed conditions (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-21032014-151530/

    • NLM

      Pequeno DNL. Agronomic performance and adaptation of the CROPGRO: Perennial Forage Model to predict growth of three tropical forage grasses under irrigated and rainfed conditions [Internet]. 2014 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-21032014-151530/

    • Vancouver

      Pequeno DNL. Agronomic performance and adaptation of the CROPGRO: Perennial Forage Model to predict growth of three tropical forage grasses under irrigated and rainfed conditions [Internet]. 2014 ;[citado 2024 set. 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11139/tde-21032014-151530/

  • Artigo de periodico

    Simulating forage production of Marandu palisade grass (Brachiaria brizantha) with the CROPGRO-Perennial Forage model (2014)

    Pequeno, Diego Noleto Luz; Pedreira, Carlos Guilherme Silveira; Boote, Kenneth J

    Fonte: Crop & Pasture Science. Unidade: ESALQ

    Assuntos: CAPIM MARANDU, FORRAGEM, SIMULAÇÃO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEQUENO, Diego Noleto Luz e PEDREIRA, Carlos Guilherme Silveira e BOOTE, Kenneth J. Simulating forage production of Marandu palisade grass (Brachiaria brizantha) with the CROPGRO-Perennial Forage model. Crop & Pasture Science, v. 65, p. 1335-1348, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1071/CP14058. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Pequeno, D. N. L., Pedreira, C. G. S., & Boote, K. J. (2014). Simulating forage production of Marandu palisade grass (Brachiaria brizantha) with the CROPGRO-Perennial Forage model. Crop & Pasture Science, 65, 1335-1348. doi:10.1071/CP14058

    • NLM

      Pequeno DNL, Pedreira CGS, Boote KJ. Simulating forage production of Marandu palisade grass (Brachiaria brizantha) with the CROPGRO-Perennial Forage model [Internet]. Crop & Pasture Science. 2014 ; 65 1335-1348.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1071/CP14058

    • Vancouver

      Pequeno DNL, Pedreira CGS, Boote KJ. Simulating forage production of Marandu palisade grass (Brachiaria brizantha) with the CROPGRO-Perennial Forage model [Internet]. Crop & Pasture Science. 2014 ; 65 1335-1348.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1071/CP14058

  • Artigo de periodico

    Simulating Guinea grass production: empirical and mechanistic approaches (2013)

    Araujo, Leandro Coelho de ; Santos, Patricia Menezes ; Rodriguez, Daniel; Pezzopane, José Ricardo M; Oliveira, Patrícia Perondi Anchão ; Cruz, Pedro G

    Fonte: Agronomy Journal. Unidade: ESALQ

    Assuntos: AGROCLIMATOLOGIA, CAPIM MOMBAÇA, FORRAGEM, SIMULAÇÃO

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ARAUJO, Leandro Coelho de et al. Simulating Guinea grass production: empirical and mechanistic approaches. Agronomy Journal, v. 105, n. 1, p. 61-69, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2134/agronj2012.0245. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Araujo, L. C. de, Santos, P. M., Rodriguez, D., Pezzopane, J. R. M., Oliveira, P. P. A., & Cruz, P. G. (2013). Simulating Guinea grass production: empirical and mechanistic approaches. Agronomy Journal, 105( 1), 61-69. doi:10.2134/agronj2012.0245

    • NLM

      Araujo LC de, Santos PM, Rodriguez D, Pezzopane JRM, Oliveira PPA, Cruz PG. Simulating Guinea grass production: empirical and mechanistic approaches [Internet]. Agronomy Journal. 2013 ; 105( 1): 61-69.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.2134/agronj2012.0245

    • Vancouver

      Araujo LC de, Santos PM, Rodriguez D, Pezzopane JRM, Oliveira PPA, Cruz PG. Simulating Guinea grass production: empirical and mechanistic approaches [Internet]. Agronomy Journal. 2013 ; 105( 1): 61-69.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.2134/agronj2012.0245

  • Artigo de periodico

    Adapting the CROPGRO perennial forage model to predict growth of Brachiaria brizantha (2011)

    Pedreira, Bruno C; Pedreira, Carlos G. S; Boote, Kenneth J; Lara, Marcio A. S; Alderman, Phillip D

    Fonte: Field Crops Research. Unidade: ESALQ

    Assuntos: BRACHIARIA, FORRAGEM, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      PEDREIRA, Bruno C et al. Adapting the CROPGRO perennial forage model to predict growth of Brachiaria brizantha. Field Crops Research, v. 120, n. 3, p. 370-379, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2010.11.010. Acesso em: 17 set. 2024.

    • APA

      Pedreira, B. C., Pedreira, C. G. S., Boote, K. J., Lara, M. A. S., & Alderman, P. D. (2011). Adapting the CROPGRO perennial forage model to predict growth of Brachiaria brizantha. Field Crops Research, 120( 3), 370-379. doi:10.1016/j.fcr.2010.11.010

    • NLM

      Pedreira BC, Pedreira CGS, Boote KJ, Lara MAS, Alderman PD. Adapting the CROPGRO perennial forage model to predict growth of Brachiaria brizantha [Internet]. Field Crops Research. 2011 ; 120( 3): 370-379.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2010.11.010

    • Vancouver

      Pedreira BC, Pedreira CGS, Boote KJ, Lara MAS, Alderman PD. Adapting the CROPGRO perennial forage model to predict growth of Brachiaria brizantha [Internet]. Field Crops Research. 2011 ; 120( 3): 370-379.[citado 2024 set. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2010.11.010
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