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葡萄藤代表着全球关键的经济活动，欧洲代表了世界上最大的葡萄园地区（38％）。对于意大利及其皮埃蒙特地区而言，这也是如此，在该地区生产了著名和著名的葡萄酒（例如Barolo和Barbaresco）。葡萄生产率取决于几个因素，包括土壤肥力，管理实践，气候和气象。尤其是关于后者的，需要对气候变化对其产量和质量的影响进行可靠的评估。但是，在这方面，必须了解气候和气象学如何以及多少影响葡萄的生产力和质量，因为只有与世界上几个地区相关的研究。在这种情况下，农作物模型是通过整合与不断变化的环境条件有关的作物生理学知识来研究气候变化对农作物发育和生长的影响的重要工具。然而，开发并主要用于研究对年度农作物气候变化的反应（例如谷物）;尽管合适的作物模型和这些应用程序的应用仍限制在诸如葡萄藤之类的树种作物中。MacSUR2 JPI FACCE项目中包含的该研究的基本原理是使用第三代陆地模型乌托邦（Torino University of Torino University of Storine与大气与大气的土地过程相互作用模型）[1]，以评估土壤和盖层参数的所有组成部分，以及在特定的土地上，vine of vine of vine vine vine vine vine vine。在演讲中，将说明这项工作的初步方面。这项工作的初步步骤是比较乌托邦的计算以及我们团队在过去的实验中获得的一些实验数据集所产生的数据集。这种控制的原因是要确保乌托邦产量可以被视为葡萄园气候的能力代表。因此，选择了一些山蒙特斯葡萄园，每种葡萄园的特征是相同的气候但微气候条件，其中在营养季节（例如在Masgrape中）进行了大量变量的测量。随后，在本研究中，将使用自由使用的全局数据库GLDA（全球土地数据同化系统）进行的其他模拟的结果与观察结果驱动的模拟的结果进行了比较，以检查该模型是否仍然能够重现葡萄园的微气候特征。这项研究的初步部分给出了令人满意的结果；因此，我们可以转到项目的第二阶段。在此阶段，使用GLDAS数据库，将与乌托邦进行长期仿真，以便在气候兴趣时期（30年或更长时间）获得输出数据。该数据库可用于执行气候统计数据并评估某些参数的可能趋势，最终与葡萄生产相关。
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