Forecaster del punto del alquitrán de maíz
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Nombre | Tarspotter |
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Versión | 0.54.1 |
Actualizar | 19 de 09 de 2023 |
Tamaño | 23 MB |
Categoría | Tiempo |
Descargas | 1mil+ |
Desarrollador | University of Wisconsin Integrated Pest Management |
Android OS | Android 8.0+ |
Google Play ID | ipcm.tarspotcalculator |
Tarspotter · Descripción
El propósito de Tarspotter es ayudar a los agricultores a tomar decisiones de manejo para las manchas de alquitrán en el maíz. El mejor momento para manejar la mancha de alquitrán es durante la etapa de crecimiento V10 a R3. Esporas fúngicas de manchas de alquitrán que infectan el maíz y conducen al desarrollo de manchas de alquitrán. La investigación universitaria ha indicado que la aparición del hongo de la mancha de alquitrán se puede predecir utilizando varias variables, incluido el clima. Con base en esta investigación, se han desarrollado modelos para pronosticar el riesgo de que el hongo mancha de alquitrán esté presente en un campo de maíz. Los agricultores pueden ingresar fácilmente información específica del sitio sobre su campo de maíz en esta aplicación, que combina esta información con los modelos basados en investigaciones para predecir el mejor momento para la exploración o el tratamiento de manchas de alquitrán.
Tarspotter usa coordenadas GPS para determinar si el clima ha sido favorable para el desarrollo del hongo de la mancha de alquitrán durante la floración del maíz en un campo específico. Los modelos de la aplicación utilizan el clima en tiempo real para predecir condiciones favorables para la mayoría de las regiones productoras de maíz. Con base en estas predicciones y la fenología del cultivo, se genera una predicción de riesgo específica del sitio.
Tarspotter usa coordenadas GPS para determinar si el clima ha sido favorable para el desarrollo del hongo de la mancha de alquitrán durante la floración del maíz en un campo específico. Los modelos de la aplicación utilizan el clima en tiempo real para predecir condiciones favorables para la mayoría de las regiones productoras de maíz. Con base en estas predicciones y la fenología del cultivo, se genera una predicción de riesgo específica del sitio.