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Originaltitel:
Wheat and maize yield development in Bavaria until 2045
Originaluntertitel:
Usage of statistical models for predictions
Übersetzter Titel:
Ertragsentwicklungen für Weizen und Mais in Bayern bis 2045
Übersetzter Untertitel:
Nutzung statistischer Modelle für Vorhersagen
Autor:
Yildirim, Sibel
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
Betreuer:
Schmidhalter, Urs (Prof. Dr.)
Gutachter:
Schmidhalter, Urs (Prof. Dr.); Priesack, Eckart (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
LAN Landbauwissenschaft
Stichworte:
Statistical yield modelling, climate impact, climate change, winter wheat, silage maize, phenology, time variable factors
Übersetzte Stichworte:
Statistische Ertragsmodelle, Klimaänderungen, Klimafolgen, Winterweizen, Silomais, Phänologie, zeitvariable Faktoren
TU-Systematik:
LAN 120d
Kurzfassung:
The yields for wheat and maize in Bavaria from 1991-2015 were analysed and statistical yield models were developed to predict yields until 2045 due to altered climatic conditions. Therefore, it was tested whether the inclusion of phenology and a time variable aggregation of factors improved the modelled results. The models for wheat achieved a higher model quality. The inclusion of phenology did not improve the models. Good model results were obtained with monthly aggregated factors. The results...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Die Erträge für Weizen und Mais in Bayern von 1991-2015 wurden analysiert und darauf aufbauend statistische Ertragsmodelle aufgesetzt, die Erträge aufgrund geänderter klimatischer Bedingungen bis ins Jahr 2045 vorhersagen sollten. Dazu wurde getestet, ob der Einbezug der Phänologie und das zeitvariable Zusammenfassen der Faktoren die modellierten Ergebnisse verbessert. Die Modelle für Weizen erzielten eine höhere Modellgüte. Der Einbezug der Phänologie verbesserte die Modelle nicht. Gute Modelle...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1552208
Eingereicht am:
08.07.2020
Mündliche Prüfung:
04.12.2020
Dateigröße:
5333879 bytes
Seiten:
217
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20201204-1552208-1-5
Letzte Änderung:
18.02.2021
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