The ability of crop models to predict soil organic carbon changes in a maize cropping system under contrasting fertilization and residues management: Evidence from a long-term experiment
Articolo
Data di Pubblicazione:
2022
Citazione:
The ability of crop models to predict soil organic carbon changes in a maize cropping system under contrasting fertilization and residues management: Evidence from a long-term experiment / Pulina, Antonio; Ferrise, Roberto; Mula, Laura; Brilli, Lorenzo; Giglio, Luisa; Iocola, Ileana; Ventrella, Domenico; Zavattaro, Laura; Grignani, Carlo; Roggero, Pier Paolo. - In: ITALIAN JOURNAL OF AGRONOMY. - ISSN 2039-6805. - 17:4(2022). [10.4081/ija.2022.2179]
Tipologia CRIS:
1.1 Articolo in rivista
Elenco autori:
Pulina, Antonio; Ferrise, Roberto; Mula, Laura; Brilli, Lorenzo; Giglio, Luisa; Iocola, Ileana; Ventrella, Domenico; Zavattaro, Laura; Grignani, Carlo; Roggero, Pier Paolo
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