Catálogo de piezas para tractores Bepco
Está casi suscrito a las actualizaciones de los filtros que ha seleccionado. Por favor, compruebe su correo electrónico y haga clic en el enlace que hay para activar la suscripción. Puede darse de baja en cualquier momento utilizando el enlace de cancelación de la suscripción en los correos electrónicos que recibirá a partir de su activación.
Nuestras disculpas, algo ha ido mal. Por favor, actualiza la página (en el móvil arrastra la página hacia abajo, en el escritorio utiliza el botón F5) e inténtalo de nuevo. Si el error persiste, ten por seguro que ya hemos sido notificados y deberíamos tenerlo solucionado lo antes posible.
Buscador de piezas para tractores
Los residuos ganaderos no gestionados son una importante fuente de emisiones difusas de metano (CH4), dióxido de carbono (CO2) y óxido nitroso (N2O). Según un informe anual de GEI, el sector agrícola es responsable del 21% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI) (Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, 2016). Las explotaciones ganaderas intensivas son las mayores emisoras de estos gases debido a la concentración de animales en espacios reducidos. La gestión del estiércol genera unas 230-106 tCO2eq/año, siendo los cerdos los responsables del 40% de estas emisiones. El metano y el óxido nitroso son los principales gases emitidos en la producción agrícola, especialmente por la gestión del ganado y su estiércol. La gestión de estos residuos mediante procesos de biodigestión anaeróbica evita la generación de estas emisiones, al tiempo que produce biogás que se somete a un tratamiento posterior de depuración (upgrading) para convertirse en biocombustible (biometano). El uso del biometano como combustible en los vehículos, en sustitución de los combustibles fósiles convencionales, conlleva la reducción de las emisiones de CO2e (2 kg de CO2 por m3 de biometano producido). Asimismo, los motores de combustión de gas natural comprimido (GNC) tienen una menor emisión de partículas volátiles y de NOx que los motores diésel utilizados en vehículos y maquinaria agrícola.
Repuestos para tractores Bepco
España ES: Maquinaria Agrícola: Los datos de tractores por cada 100 km2 de tierra cultivable fueron de 831,180 unidades en 2009. Esto registra un aumento respecto a la cifra anterior de 825.144 unidades para 2008. España ES: Maquinaria Agrícola: Los datos de tractores por 100 km2 de tierra cultivable se actualizan anualmente, con una media de 406,843 unidades desde diciembre de 1961 hasta 2009, con 49 observaciones. Los datos alcanzaron un máximo histórico de 831,180 unidades en 2009 y un mínimo histórico de 43,750 unidades en 1961. España ES: Maquinaria Agrícola: Los datos de Tractores por 100 Km. cuadrados de tierra cultivable permanecen activos en el CEIC y son reportados por el Banco Mundial. Los datos se clasifican en la base de datos global España – Tabla ES.Banco Mundial: Producción y Consumo Agrícola. La maquinaria agrícola se refiere al número de tractores de ruedas y orugas (excluyendo los tractores de jardín) en uso en la agricultura al final del año natural especificado o durante el primer trimestre del año siguiente. Las tierras cultivables incluyen las tierras definidas por la FAO como tierras con cultivos temporales (las superficies de doble cultivo se cuentan una vez), praderas temporales para segar o para pastar, tierras con huertas o jardines y tierras en barbecho temporal. Se excluyen las tierras abandonadas como consecuencia de la agricultura itinerante.; ; Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, archivos electrónicos y sitio web.; Media ponderada;
Piezas de tractores en línea
La información sobre la distribución de los cultivos es útil para las evaluaciones agroambientales, pero es principalmente importante para los gestores de la seguridad alimentaria y la política agrícola. La rapidez con la que se dispone de esta información, especialmente en grandes áreas, es importante para los responsables de la toma de decisiones. Se han propuesto metodologías para el estudio de los cultivos. La mayoría de ellas requieren un estudio de campo para obtener los datos de la verdad sobre el terreno y se genera un único mapa de cultivos para toda la temporada al final del ciclo de cultivo y para el siguiente ciclo de cultivo es necesario un nuevo estudio de campo. Aquí presentamos modelos para reconocer el maíz (Zea mays L.), las judías (Phaseolus vulgaris L.) y la alfalfa (Medicago sativa L.) antes de que finalice el ciclo de cultivo sin necesidad de realizar un estudio de campo del año en curso para obtener datos de verdad sobre el terreno. Los modelos se entrenaron con una encuesta de campo exhaustiva a nivel de parcela en un ciclo de cultivo anterior. Las encuestas de campo comienzan desde días antes de la emergencia de los cultivos hasta la madurez. Los algoritmos utilizados para la clasificación fueron la máquina de vectores de apoyo (SVM) y el árbol de bolsas (BT), y se utilizó la información espectral captada en las bandas de las regiones visible, de borde rojo, infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta de las imágenes de Sentinel 2. Los modelos se validaron dentro del siguiente ciclo de cultivo cada quince días antes de la mitad de la temporada. Las precisiones globales oscilan entre el 71,9% (38 días después del inicio del ciclo) y el 87,5% (81 días después del inicio del ciclo) y un coeficiente kappa que oscila entre 0,53 al inicio y 0,74 a mitad de temporada.