CIFOR-ICRAF aborda retos y oportunidades locales y, al mismo tiempo, ofrece soluciones a los problemas globales relacionados con los bosques, los paisajes, las personas y el planeta.

Aportamos evidencia empírica y soluciones prácticas para transformar el uso de la tierra y la producción de alimentos: conservando y restaurando ecosistemas, respondiendo a las crisis globales del clima, la malnutrición, la pérdida de biodiversidad y la desertificación. En resumen, mejorando la vida de las personas.

CIFOR-ICRAF produce cada año más de 750 publicaciones sobre agroforestería, bosques y cambio climático, restauración de paisajes, derechos, políticas forestales y mucho más, y en varios idiomas. .

CIFOR-ICRAF aborda retos y oportunidades locales y, al mismo tiempo, ofrece soluciones a los problemas globales relacionados con los bosques, los paisajes, las personas y el planeta.

Aportamos evidencia empírica y soluciones prácticas para transformar el uso de la tierra y la producción de alimentos: conservando y restaurando ecosistemas, respondiendo a las crisis globales del clima, la malnutrición, la pérdida de biodiversidad y la desertificación. En resumen, mejorando la vida de las personas.

CIFOR–ICRAF publishes over 750 publications every year on agroforestry, forests and climate change, landscape restoration, rights, forest policy and much more – in multiple languages.

CIFOR–ICRAF addresses local challenges and opportunities while providing solutions to global problems for forests, landscapes, people and the planet.

We deliver actionable evidence and solutions to transform how land is used and how food is produced: conserving and restoring ecosystems, responding to the global climate, malnutrition, biodiversity and desertification crises. In short, improving people’s lives.

The SpatRain model

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Variations in river flow tend to decrease with increasing area of consideration, partly due to a decrease in temporal correlation of rainfall events across space. Patchiness of rainfall can contribute to an increase of yield stability over space. Existing rainfall simulators tend to focus on station-level time series, not on space/time autocorrelation.
    Año de publicación

    2015

    Autores

    World Agroforestry

    Idioma

    English

    Palabras clave

    models, rain, time series

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