Hopp til hovedinnholdet

Publikasjoner

NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.

2025

Sammendrag

This thesis aims to document, discuss, and get a deeper understanding of how heritage values and natural resources in the summer farming landscape interact and can be maintained for the future. The integrated relationship between food production, landscape, biodiversity, and traditional ecological knowledge has been the focus. Through a mixed method approach and by using qualitative and quantitative data in eight papers (Paper I-VIII), the study contributes to a collection of topics essential for a more integrated understanding of the traditional land use system and products and services provided to society. NO: Hovedformålet med denne avhandlingen har vært å dokumentere, diskutere, og øke forståelsen for samspillet mellom kulturarven og naturressursene i det norske seterlandskapet, og hvordan de kan ivaretas for framtida. Det har blitt satt et spesielt fokus på sammenhengene mellom matproduksjonen, landskapet, biodiversiteten, og den tradisjonelle økologiske kunnskapen. Ved hjelp av kvalitative og kvantitative data og metoder har åtte artikler (Paper I-VIII) gitt resultater som til sammen skaper en mer integrert forståelse av det norske seterlandskapet og de produkter og tjenester som seterbruket bidrar med til samfunnet.

Sammendrag

Urban agriculture has the potential to contribute to more sustainable cities, but its impacts are complex and varied. By implementing robust monitoring systems, cities can better understand the true effects of urban farming initiatives. This evidence can then inform smarter policies and more effective urban planning strategies.

Sammendrag

Urbant landbruk kan bidra til mer bærekraftige byer, men virkningene er mangfoldige og komplekse. Gjennom overvåking kan byer bedre forstå effektene av urbant landbruk. Informasjonen kan deretter bidra til mer målrettet politikk og effektiv planlegging.

Til dokument

Sammendrag

Forecasting the seasonal phenology of Agrotis ipsilon in Oregon grass seed and vegetable agroecosystems Emma Slone 1 , Jessica Green 2 , Navneet Kaur 3 , Darrin L. Walenta 3 , Nicole P. Anderson 4 , Casey Cruse 1 and Seth J. Dorman 1,3 * Agrotis ipsilon (Lepidoptera: Noctuidae) is a significant pest in Oregon grass seed and vegetable production systems. Effective management of this species relies on timely foliar insecticide applications targeting immature A. ipsilon larvae before crop damage is observed. Regionally specific phenological models serve as a critical component of effective areawide pest management plans to inform the timing of pest monitoring and management action. Seasonal modeling of A. ipsilon phenology is complicated by their migratory behavior and limited knowledge of temperature-dependent development on affected crop hosts. Growth chamber experiments at five constant temperatures (12 to 32°C) were conducted to determine the temperature-dependent development of A. ispsilon life stages on an artificial and perennial ryegrass diet. The completion of one A. ipsilon generation (egg-to-adult) required 658.71 ± 31.49, 601.98 ± 16.01, 648.47 ± 21.35 degree days with a base temperature threshold of 9.8°C for artificial diet, perennial ryegrass diet, and across both diet types, respectively. The timing of migrant adults was predicted with surface air temperature using non-linear regression with A. ipsilon abundance data collected from pheromone-baited traps in 77 total commercial grass seed (n = 57) and vegetable (n = 20) production fields across 19 sampling years (1996 to 2023). Developmental parameters and predictions of adult arrival were used to develop general and grass seed specific phenology model projections for A. ipsilon populations in Oregon. Regionally validated phenology models can be incorporated into decision support tools to forecast the spatiotemporal occurrence of crop-damaging life stages of priority insect pests.