Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Crop yield forecasting is an important aspect for a developing economy of a country so that adequate planning exercise is undertaken for sustainable growth and overall development of the country. Weather fluctuations affect crop yield significantly during different stages of crop growing season. The present book is the outcome of the research work carried out by the authoress during P.G. studies under the guidance of the co-author. The objective was to develop linear or/and non-linear models for forecasting the yield of rice on the basis of 19 years rice productivity data and six weather characteristics viz. temperature, rainfall, humidity, sunshine, wind velocity and evaporation. Bayesian analysis of the models is also performed. The findings of the study reveal that both the methods yield satisfactory results with a very high value of coefficient of prediction (almost 99%). The abovesaid models are applicable for estimating rice yield in the region of study and are not universally true, as the weather conditions may change from one region to another and may affect the yield of rice differently in different regions.