研究和评论:农业和盟军雷竞技苹果下载科学杂志》上。
菜单ISSN: E 2347 - 226 x, P 2319 - 9857
ISSN: E 2347 - 226 x, P 2319 - 9857
P Thimme高达*苏尼尔Satyareddi和某人的希
Ph.D.Scholars,农学、农业大学农业科学大学Dharwad 005年- 580年,卡纳塔克邦,印度。
收到日期:2013年1月04;修订日期:2013年2月02;接受日期:2013年2月11日
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作物和土壤仿真模型主要应用于三个部分(1)为研究工具,(2)决策的工具,教育、培训和(3)工具和技术转让。作物和土壤的最大使用模型到目前为止的研究社区,作为模型实验获得组织知识的主要工具。然而,目前迫切需要使用模型的研究更加贴近现实世界中的问题,并找到有效的传播手段的结果从使用模型对潜在的受益者。然而,作物模型可以用于广泛的应用程序。作为研究工具,模型开发和应用有助于确定我们在知识方面,从而使计划更有效的和有针对性的研究。模型年代基于声音的生理数据能够支持外推法替代种植周期和位置,从而允许时间和空间变化的量化。在一个相对较短的时间跨度和以相对低的成本,modeler可以调查大量的管理战略,不可能使用传统方法。尽管一些限制,造型方法仍然是最好的手段,评估未来全球气候变化的影响,从而帮助制定国家政策的减排的目的。其他政策问题,如产量预测、行业规划、运营管理、管理决策的后果在环境问题上,也很支持,她做了模特。模型s不是简单的机制来归档和生产预测的综合信息。模型凌是一个更好的方法合成不同的组件的系统知识,总结数据,并将研究成果转移到用户。
作物生长,造型
农作物被定义为一个“聚合的个体植物物种生长在一个单位面积经济目的”。增长是定义为一个“不可逆转的大小和体积增加,分化和分布的结果发生在工厂”。模拟被定义为“繁殖系统没有繁殖系统本身的本质”。在模拟系统的基本特征是复制一个模型,然后研究了一个简短的时间尺度。
的模型是一个示意图表示的概念系统或模仿的行为或一组方程,它表示一个系统的行为。同时,模型”的表示一个对象,系统以某种形式或想法其他比实体本身”。其目的通常是为了帮助解释、理解或改善系统的性能。模型,根据定义,“一个简化版的现实的一部分,而不是一个一个复制”。这种简化模型有用,因为它提供了一个全面的描述问题的情况。然而,简化,同时,最大的缺点的过程。产生一个可理解的,是一项艰巨的任务操作的现实的一部分,而掌握真实世界系统的基本要素和机制,甚至要求更高,当环境管理中遇到的复杂系统。
农业模型是数学方程表示的反应发生在植物和植物之间的相互作用及其环境(1]。模型模拟或模仿的行为实际预测作物的增长的组件,如叶,根,茎和谷物。因此,作物生长模型不仅预测最后的总生物量或收获的产量,但也包含定量信息主要流程参与植物的生长和发育。
基本上,可以区分为作物生长模型,
它模拟系统的行为在一个简单的方法。它描述了变量之间的关系没有指任何潜在的生物或物理结构之间可能存在的变量。一个系统被定义为任何分隔的真实世界的一部分,农学家,这可能是一个作物的元素,植物器官(如叶、茎和根)和过程(如生长、蒸腾等)。在这种类型的模型实验数据是用于查找一个或多个数学方程可以描述系统的行为。
这种方法的一个例子所示图1,回归方程来源于先后测量重量的玉米作物(2]。然而,由于作物的行为时不会是相同的土壤、作物实践和天气是不同的,大的偏差会导致天气模式差异年(图2)。理论上可以获得必需的常量和方程从许多实验具有良好的准确性;但在实践中,许多变量影响作物生长模式,因此无法量化所有变量在一个正确的方法通过广泛的实地实验。因此纠正模型感兴趣的只有当需要快速工具来描述作物田间条件下的行为和条件仍然相对稳定。
图1
图2
另一方面说明模型由一个定量描述的机制和过程,指导系统的行为。为了创建解释性模型,系统分析及其流程和机制分别量化。然后由集成这些模型对整个系统。一个解释性的作物生长模型计算速度变量(光合作用速率、叶面积扩展速率等)和状态变量(作物生物量、产量等)。流程是量化环境因素的函数,如辐射、温度、等,在与作物的状态,包括叶面积、发展阶段和营养的可用性。这样的增长速度可以计算每个植物阶段生长季节期间,根据作物的状态,土壤和天气。一般数量的过程模拟作物生长最重要的是有限的和详细的计算效率等每个生化合成化合物在生物或细胞生理学的动态方面是没有必要的。然而,过程的数量必须包含在一个依赖于作物生长模型
➢所需的细节模型的结果,
➢生存限制因素考虑在模型中(例如水或营养不足)
的关系图图3表示流程和环境因素被认为是作物的增长模式没有水和营养不足。光和温度系统的驱动变量和同化,开发、呼吸、转换和分配之间的同化器官原理过程被认为是在模型中。
图3
每个modeler中必须考虑的详细级别应该开发一个给定的模型。细节的水平也与模型的目标,正如前面所讨论的。的视图显示的不同层次的层次结构模型可以建立。与这些水平显示通常的时间框架(即时间步骤用于运行模型)和通常的数据基地建设模式。一般来说,低层次结构模型使用一个小时间框架,需要密切的详细实验进行数据定义的条件。模型低层次结构也往往是个体过程的模型。上级可以聚合形成模型的层次结构,但有限制的程度是可行的。
作物模拟模型
➢计算机模型,真实世界系统的数学表示。
➢主要目标——估计农业生产函数的天气、土壤条件和作物管理。
➢使用一个或多个组微分方程,并计算速度和状态变量随着时间的推移,通常从种植到收获成熟或最后的收获。
除了已经描述的模型类型,一些需要进一步定义,
动态作物模拟模型:这些模型预测作物状态随时间的变化作为外生的函数参数。例如,模型预测不断变化的数量在棉花吐絮期植物整个生长季节,土壤含水量的变化或整个季节,温度在某一深度是动态仿真模型。
物候模型:的广泛的类模型预测作物发展从一个增长阶段到另一个地方。这些预测通常基于累积热量单位,与开发被各种压力推迟了。这些模型可能是也可能不是基于机械的概念。
随机模型:是那些基于某些事件的发生概率或外生变量。他们可能有机械的子模型或子例程。天气变量往往以随机的方式对待或发生概率,因此可能与机械的作物模型相结合。同样的也可以用昆虫、疾病和杂草。
身体和生理上建立仿真模型:那些植物或土壤的机械模型过程可以生理、物理或化学。例如,氮可以通过根系从土壤中吸收基于土壤含氮量和流到根的解决方案。因此,肥料的物理位置对植物根系是重要的土壤和植物氮转换。
这些变量所计算的模型,并用于估算值的另一个模型并不直接calculate.Ex数量。的一些建模计算干物质产量估计蒸腾速率,援引坦纳(1974)的观察一个令人印象深刻的蒸腾和收益之间的线性(3]。
表1:一些出版的作物模型的列表
表2:昆虫和疾病的预测仿真模型
作物生长模型的原则
根据天特金(1984)好的模型建立需要(4),
➢良好的欣赏和理解生物问题,虽然不一定包括最错综复杂的细节
➢现实现象的数学表示
➢找到一个解决方案,量化如果可能的话,产生的数学问题
➢生物的解释结果,最好给生物的洞察力和预测
重要的植物过程被理解,而开发一个模型
主要过程
光拦截
光或者更准确地说,光合成有效辐射植物对二氧化碳的固定能源供应。很明显,光截获量取决于作物的叶面积,这是通常表示为叶面积指数。然而,很显然,叶子在作物甚至一个单一的植物相互遮荫,光拦截不能直接与叶面积指数成正比。
有限公司2固定
它经常被观察到作物干体重大约是成正比的总林冠光拦截。这种关系中使用一些模型来模拟预测干体重但患有参数值的问题需要不同形式到下一年,因为这一问题,大多数作物模型的机械化处理二氧化碳固定的过程。
分区
一些建模者使用经验分区因素他们不同阶段植物的发展阶段(5]。其他建模者分区碳根据植物的不同器官的潜在增长(6]。
组织扩张
很少有作物模型显式地处理组织扩张。在许多模型做,只有叶组织扩张是很重要的。通常,叶的干物质增加分区是乘以特定叶面积的增加叶面积的增加。
形态
作物形态是两个独立的合成过程:机关启动和器官堕胎。显然这是截然不同的过程响应不同的植物和环境因素,因此,他们必须单独建模7]。对于大多数植物,出现新节点在任何轴是一个函数的水,氮,等等,但在其他物种是很少受这些因素影响,除非他们是供不应求,叶子的扩张,叶柄和茎节间都将抑制但新的叶将继续出现速度只依赖温度。
物候学
因为早期的成功与热量单位在预测阶段玉米的时间增长,建模者倾向于假定热单元的概念是普遍适用的。技术的理论基础是,作物发展的过程,对温度很敏感,一个将被限制。的温度响应限制过程将整体的温度响应的作物。
限制和压力
作物模型找到所有过于频繁,他们所编写的方程来描述一些过程,在特定组合的情况下,允许无限制的过程的速率增加。同样,方程可以预测利率太低,甚至消极的过程。
土壤过程
水的运动
许多模型使用每日总降雨量,但最近打算改变这一小时或更频繁的测量在农场版本的模型。雨水进入表层土壤充满概要文件,一层一层地,直到地平线的“田间持水量水内容”。过多的降雨是算作深层渗漏或径流。
土壤水分蒸发蒸腾损失总量
一个简单的方程用于估算蒸发的建模是笔者方程(笔者,1963)。它需要的知识太阳辐射、风速、温度、空气湿度、土壤和作物的反照率。
在土壤表面热通量:在土壤表面,获得的太阳辐射热量,失去了通过蒸发,再辐射和对流传导降低层的大气和土壤。土壤热通量在:一个优秀的,也许唯一,的想法来源土壤的传热机制管理不同,1966年。他发明了方程来计算土壤热扩散率从土壤质地、有机质含量、水含量和总孔隙空间。
土壤机械阻抗
土壤机械阻抗的影响计算根阻抗和根系生长子例程。土壤贯入阻力和根系生长之间的关系,
RG公关-3.53 = 104.6
在那里,
RG =根增长nonimpeded相比增长比例
公关=贯入阻力达因每平方厘米
土壤氧气含量
土壤剖面的计算氧浓度使用表观扩散系数和-土耗氧率的函数计算土壤水分、温度和密度。
氮转换
它占变化从有机铵硝酸盐氮的形式。硝酸离子被认为是固定的。
害虫
模拟昆虫、杂草和线虫种群和植物病原体的流行病学是基于详细了解生物、生态和行为反应和破坏能力的每一物种在生物和非生物和非生物因素的环境。
数据采集
数据运行所需作物模拟模型
取决于物种正在考虑和模型构造的类型。基本上所有的仿真模型都需要初始化的信息,增长和堕胎的器官在植物受到相关环境和生理变量的影响。
田间试验:进行实验与最佳生长条件。然后,测量和量化光拦截,呼吸,整个植物的蒸腾作用和光合作用系统。资源有限的条件下重复实验,测量并量化植物过程影响。
b。控制环境实验:
阳光或气密钱伯斯——石膏(Soil-Plant-Atmosphere研究)
Phytotran研究
开顶室
在所有受控的实验,干重采样是一个问题,因为它会导致损失的树冠,额外的成排的植物可以在苗期生长而不影响永久性植物和干重可以测量在最后的收获。
数据运行所需作物模拟模型
所有作物模拟模型作为输入,需要数据的管理作物,以及与天气相关的宏观和微观环境因素和土壤。管理数据包括站点的纬度,行间距,植株密度、肥料应用程序的数量和时间,和类似的信息。然而,当建模者问实验收集关于天气和土壤的详细数据,请求并不总是理解的重要性。
一个气象数据。
➢最高温度和Tmin
➢总太阳辐射
➢降水
➢湿度(0900小时)
➢风速
b。土壤数据
➢深度的主要土壤的视野
➢对于每个地平线,粒度分析、BD、水释放曲线和饱和HC
➢残留肥料内容在赛季的开始
➢有机质含量在种植
➢土壤温度
c。作物管理数据。
d。作物系数。
构建模型后必须问三个问题,
➢到什么程度的数学模型代表现实
➢模型完全由计算机程序
➢实验数据是正确的
在许多情况下,模拟值不完全符合观测数据和次要的需要做一些调整,对一些参数。模型正确工作,一些参数的方程,甚至一些需要调整的关系。这个过程称为校准。
模型校准工具
➢使用SI系统在整个程序和检查所有单元的方程,
➢发展中状态变量的质量平衡,
➢解析解和数值解的比较,通常对于部分的模型,
➢执行使用极端的健壮性测试,但现实的,参数值调查程序失败或是否显示奇怪的行为,和
➢执行敏感性分析(多少强烈模型输出输入)变化而变化,同时对模型的参数和结构。
有时有必要调整模型,不同的土壤类型、品种,等等,是模拟的。例如,在大豆品种之间的差异可以解释为成熟组号码。参数必须被改变的存在提醒我们一个事实:我们的模型是不像我们可能普遍适用的。有问题某种机制或我们需要额外的输入数据。即使仿真模型必须调整为不同的情况下,他们仍然可以是有用的,只要调整过程很简单。
测试模型性能通常在开发一个模型的标定结果,那就是,根据潘宁de Vries(德弗里斯和冯·拉尔1982)“非常受限的评价形式,”和“调整一些参数,模型的行为匹配一组真实世界数据”。It can "degrade simulation into curve fitting."
模型可以使用之前的信心,足够的验证或评估错误的大小可能会从他们的使用应该执行。在其最简单的形式,模型验证是模拟和观测值之间的比较。比较之外,有几个统计措施可用来评估预测和观察值之间的关系,其中包括相关系数(r)和它的广场,确定系数(r2)。
测试标准已经被分为两组,称为总结措施和差异的措施。总结措施包括观测值的均值(0)值和预测值(P),观察结果的标准差()和预测(Sp), (a)的斜率和截距的最小二乘回归(b):
π= a + b * 0
此外,索引的协议(d)(威尔默特,1982)是计算如下:
d = 1 - [S (P - O) / S (| P O ' | + | |)], 0 < d < 1
P ' = P - O, O ' = O - O
尽管(d)是主要用来确定替代模型的相对优势,它可以作为一个描述性的参数估值模型的性能。(d)方法1越多,更精确的模型。
同时总结措施描述模拟的质量,不同的措施试图定位和量化误差。后者包括平均绝对误差(MAE)、均值偏移误差(MBE)和均方根误差(RMSE)。他们都计算根据威尔默特(1982)和基于术语(P我- 0我):
一)平均绝对误差(MAE):美= |π- 0我| / n
MBE B)意味着偏移误差(MBE): = S / n(π- 0)
C)均方根误差(RMSE): RMSE = S(π- 0我)2/ n
美和RMSE表明平均误差的大小,但没有提供的信息的相对大小之间的平均差异(P)和(0)。描述了MBE的方向错误的偏见。然而,其值的大小有关的价值观进行调查。MBE消极预测时比观测值小。
的测试数据集没有N的例程,注意力都集中在系统中的非系统误差(RMSEu): MSE = MSE年代+ MSEu
对于一个好的模型,非系统性误差RME RMSE应该方法,与rms接近0 /,可以观察到。
的参数进行统计评估
1。开花日期
2。到期日
3所示。在最大叶面积指数(LAI)
4所示。地面总干物质在成熟
5。粮食产量
6。个人到期粒重
7所示。成熟的谷物数量每平方米
8。干物质在开花
9。在开花作物吸氮
10。N吸收地面的植物部分成熟
11。N含量的粮食
12。谷物蛋白质百分比
作物和土壤仿真模型主要应用于三个部分(1)为研究工具,(2)决策的工具,教育、培训和(3)工具和技术转让。作物和土壤的最大使用模型到目前为止的研究社区,作为模型实验获得组织知识的主要工具。然而,目前迫切需要使用模型的研究更加贴近现实世界中的问题,并找到有效的传播手段的结果从使用模型对潜在的受益者。然而,作物模型可以用于广泛的应用程序。作为研究工具,模型开发和应用有助于确定我们在知识方面,从而使计划更有效的和有针对性的研究。模型能够支持基于声音的生理数据外推的替代种植周期和位置,从而允许时间和空间变化的量化。在一个相对较短的时间跨度和以相对低的成本,modeler可以调查大量的管理战略,不可能使用传统方法。尽管一些限制,造型方法仍然是最好的手段,评估未来全球气候变化的影响,从而帮助制定国家政策的减排的目的。其他政策问题,如产量预测、行业规划、运营管理、管理决策的后果在环境问题上,也很支持,她做了模特。模型不是简单的机制来归档和生产预测的综合信息。造型是一个更好的方法合成不同的组件的系统知识,总结数据,并将研究成果转移到用户。
