Un modelo desarrollado por la Universidad de Córdoba simula la interacción entre colectores solares y cultivos en una planta agrivoltaica, probando que la sinergia entre las dos actividades resulta más eficiente que por separado

Publicado en Física y Química

Un estudio realizado por el IFAPA y la Universidad de Córdoba en el Norte de la provincia utilizando datos meteorológicos y de sensores remotos pretende ofrecer información al sector para apoyar un pastoreo más eficiente.

Un estudio liderado por investigadores del grupo de Edafología en colaboración con investigadores de la Universidad de Bangor (Reino Unido) evalúa el impacto que tiene el uso de fertilizantes fosfatados sobre la salud del suelo a corto plazo

Investigadores del grupo Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia María de Maeztu – Departamento de Agronomía (DAUCO) presentan Nitrinet, una herramienta innovadora que permite predecir la variación de la concentración de nutrientes nitrogenados a lo largo de las redes de distribución, permitiendo así un cálculo más ajustado de las necesidades de fertilización

Un equipo del Departamento de Agronomía propone un método para calcular, comparar y comunicar cómo afectan los distintos cultivos a la pérdida de suelo agrícola, con el objetivo de concienciar sobre este problema y promover soluciones para preservar este recurso vital

La Sociedad Estadounidense de Ingenieros Civiles reconoce un artículocientífico del investigador Andrés Peñuela, del Departamento de Agronomía, como el mejor del año

Investigadores de la Unidad de Excelencia ‘María de Maeztu’ del Departamento de Agronomía de la UCO, en colaboración con la Universitat Jaume I y Tragsa, prueban la eficacia de este sistema mixto como estrategia para el control de plagas

Investigadores del grupo de Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia ‘María de Maeztu’ del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO) han desarrollado modelos de predicción que permitirían a las comunidades de regantes tener una estimación rigurosa de la cantidad de agua que necesitarán los agricultores para satisfacer las necesidades de sus cultivos. Para ello, han aplicado al ámbito del riego de precisión la revolucionaria arquitectura de ‘deep learning’ Transformer.

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