تعداد نشریات | 23 |
تعداد شمارهها | 383 |
تعداد مقالات | 3,039 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,762,524 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,950,860 |
بررسی عدم قطعیت پارامترهای مدل گیاهی DSSAT در برآورد عملکرد گیاه پنبه با استفاده از روش GLUE | ||
فناوری های پیشرفته در بهره وری آب | ||
مقاله 2، دوره 4، شماره 4، دی 1403، صفحه 19-34 اصل مقاله (797.53 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/atwe.2024.10960.1135 | ||
نویسندگان | ||
علیرضا اکبری1؛ محسن پوررضا بیلندی* 2؛ عباس خاشعی سیوکی3؛ مهدی کلانکی4؛ آمنه میان آبادی5 | ||
1گروه علوم ومهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران. | ||
2گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران. | ||
3گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
4گروه آبیاری و زهکشی، برنامۀ همکاری مشترک دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره) و دانشگاه واخنینگن هلند، دانشگاه امام خمینی (ره) ، قزوین، ایران. | ||
5گروه اکولوژی، پژوهشکده علوم محیطی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران. | ||
چکیده | ||
امروزه مدلهای شبیهسازی در همه علوم به وفور توسط کاربران مورد استفاده قرار میگیرد. دستهای از این مدلها، مدلهای شبیهسازی رشد گیاهی میباشند که به متخصصین کشاورزی در بهینه کردن فاکتورهای مختلف تاثیرگذار بر رشد گیاه کمک فراوانی میکند. از آنجا که واسنجی پارامترهای مدل های شبیه سازی به تنهایی نمیتواند مقدار مناسب برای آنها را تحلیل کند فلذا در دهه اخیر به ضرورت مطالعات مرتبط با تحلیل عدم قطعیت پارامترهای مدل در کنار واسنجی آنها ضرورتی اجتناب ناپذیر می باشد. در این تحقیق عدم قطعیت پارامترهای اکوتایپی مدل گیاهی DSSAT برای گیاه پنبه توسط الگوریتم GLUE که مبتنی بر شبیهسازی مونت کارلو میباشد مورد بررسی قرار گرفت. سایر پارامترهای مورد استفاده این مدل ثابت و برابر با مقادیر معقول و از پیش تعیین شده (موجود در راهنمای فنی نرم افزار) در نظر گرفته شد. از دادههای مشاهده شده عملکرد در 4 تیمار آبیاری این محصول جهت بدست آوردن توزیع پسین احتمالاتی پارامترها و سایر مقادیر معیارهای ارزیابی عملکرد استفاده شد. مقایسه نتایج این معیارها با شبیهسازی مشابه قبلی انجام شده در همین منطقه مورد مطالعه توسط قربانی برواتی و همکاران (1402) که صرفا به واسنجی پارامترها پرداخته بود، نشان از برتری محسوس و قابل قبول الگوریتم GLUE لینک شده توسط رابط کدنویسی شده در محیط Matlab می دهد. | ||
کلیدواژهها | ||
عدم قطعیت؛ مونت کارلو؛ مدل گیاهی؛ بیرجند | ||
مراجع | ||
بنایان اول، محمد.، نظامی، احمد.، گنجعلی، علی.، و باقری عبدالرضا. (1391). استفاده از تکنیک مونتکارلو- زنجیره مارکف همراه با یک مدل ساده برای شبیه سازی تولید نخود در استان خراسان، پژوهشهای زراعی ایران، 10 (4)، 642-634. https://doi.org/10.22067/gsc.v10i4.20334
قاسمی، محبوبه.، ناصری، عبدعلی.، و معاضد، هادی. (1398). پارامتریابی و ارزیابی مدل DSSAT/CANEGRO برای نیشکر رقم CP57-614 در شرایط اقلیمی خوزستان، تحقیقات آب و خاک ایران، 50(6)، 1340-1331. https://doi.org/10.22059/ijswr.2018.259986.667944
قربانی برواتی، فاطمه.، نجفی مود، محمد حسین.، رمضانی، یوسف.، و خاشعی سیوکی، عباس. (1402). اثر تغییر اقلیم بر رشد و عملکرد پنبه (منطقه مورد مطالعه: دشت بیرجند)، مجله تحقیقات آب و خاک ایران، 54(8)، 1145-1131. https://doi.org/10.22059/ijswr.2023.321555.668931
Bannayan Aval, M., Nezami, A., Ganjeali, A., & Bagheri, A. (2012). Simulation of Chickpea Production in Khorasan Provinces Using a Simple Crop Model and Markov Chain Monte Carlo technique. Iranian Journal of Field Crops Research, 10(4), 634-642. https://doi.org/10.22067/gsc.v10i4.20334[In Persian] Beven, K. (2007). Towards integrated environmental models of everywhere: uncertainty, data and modelling as a learning process. Hydrology and Earth System Sciences, 11(1), 460–467. https://doi.org/10.5194/hess-11-460-2007 Blasone, R.-S., Vrugt, J. A., Madsen, H., Rosbjerg, D., Robinson, B. A., & Zyvoloski, G. A. (2008). Generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) using adaptive Markov Chain Monte Carlo sampling. Advances in Water Resources, 31(4), 630–648. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2007.12.003 Brisson, N., Gary, C., Justes, E., Roche, R., Mary, B., Ripoche, D., Zimmer, D., Sierra, J., Bertuzzi, P., Burger, P., Bussière, F., Cabidoche, Y., Cellier, P., Debaeke, P., Gaudillère, J., Hénault, C., Maraux, F., Seguin, B., & Sinoquet, H. (2003). An overview of the crop model stics. European Journal of Agronomy, 18(3–4), 309–332. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00110-7 Buddhaboon, C., Jintrawet, A., & Hoogenboom, G. (2018). Methodology to estimate rice genetic coefficients for the CSM-CERES-Rice model using GENCALC and GLUE genetic coefficient estimators. The Journal of Agricultural Science, 156(4), 482–492. https://doi.org/10.1017/S0021859618000527 Farshi, A. A., Feyen, J., Belmans, C., & De Wijngaert, K. (1987). Modelling of yield of winter wheat as a function of soil water availability. Agricultural Water Management, 12(4), 323–339. https://doi.org/10.1016/0378-3774(87)90007-2 Gardner, R. H., Dale, V. H., & O’Neill, R. V. (1990). Error Propagation and uncertainty in process modeling. In Dixon, R. K., Meldahl, R. S., Ruark, G. A., & Warren, W. G. editors. Forest Growth: Process Modeling of Response to Environmental Stress. Timber Press, Portland, 208-219. https://link.springer.com/chapter/10.1007/1-4020-4663-4_3 Garibay, V. M., Kothari, K., Ale, S., Gitz, D. C., Morgan, G. D., & Munster, C. L. (2019). Determining water-use-efficient irrigation strategies for cotton using the DSSAT CSM CROPGRO-cotton model evaluated with in-season data. Agricultural Water Management, 223, 105695. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2019.105695 Ghasemi, M., Naseri, A., & Moazed, H. (2019). Parameterization and Evaluation of the DSSAT-CANEGRO Model for Sugarcane CP57-614 in Khuzestan Climate Condition. Iranian Journal of Soil and Water Research, 50(6), 1331-1340. https://doi.org/10.22059/ijswr.2018.259986.667944 [In Persian] Ghorbani Baravati, F., Najafi Mood, M. H., Ramezani, Y., & Khashei, A. (2023). Impact of climate change on cotton growth and yield (case study: Birjand Plain). Iranian Journal of Soil and Water Research, 54(8), 1131-1145. https://doi.org/10.22059/ijswr.2023.321555.668931[In Persian] He, J., Dukes, M. D., Jones, J. W., Graham, W. D., & Judge, J. (2009). Applying glue for estimating ceres‐maize genetic and soil parameters for sweet corn production. American Society of Agricultural and Biological Engineers, 52(6), 1907–1921. https://elibrary.asabe.org/abstract.asp?aid=29218 Hopkins, J. C., & Leipold, R. J. (1996). On the dangers of adjusting the parameter values of mechanism-based mathematical models. Journal of Theoretical Biology, 183(4), 417–427. https://doi.org/10.1006/jtbi.1996.0232 Jones, J., Hoogenboom, G., Porter, C., Boote, K., Batchelor, W., Hunt, L., Wilkens, P., Singh, U., Gijsman, A., & Ritchie, J. (2003). The DSSAT cropping system model. European Journal of Agronomy, 18(3–4), 235–265. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00107-7 Jones, J. W., He, J., Boote, K. J., Wilkens, P., Porter, C. H., & Hu, Z. (2015). Estimating DSSAT cropping system cultivar-specific parameters using Bayesian techniques. In Methods of introducing system models into agricultural research, 365-393. https://doi.org/10.2134/advagricsystmodel2.c13 Khatua, R., Panneerselvam, S., Geethalakshmi, V., & Jeyakumar, P. (2023). Calibration and Validation of DSSAT (CROPGRO) Model for Winter Irrigated Cotton in Coimbatore, Tamil Nadu, India. International Journal of Plant & Soil Science, 35(22), 752-760. https://journalijpss.com/index.php/IJPSS/article/view/4187 Keating, B., Carberry, P., Hammer, G., Probert, M., Robertson, M., Holzworth, D., Huth, N., Hargreaves, J. N., Meinke, H., Hochman, Z., McLean, G., Verburg, K., Snow, V., Dimes, J., Silburn, M., Wang, E., Brown, S., Bristow, K., Asseng, S., … & Smith, C. (2003). An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. European Journal of Agronomy, 18(3–4), 267–288. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00108-9 Kumar, R., Mishra, S. K., Singh, K., Al-Ashkar, I., Iqbal, M. A., Muzamil, M. N., ... & El Sabagh, A. (2023). Impact analysis of moisture stress on growth and yield of cotton using DSSAT-CROPGRO-cotton model under semi-arid climate. PeerJ, 11. https://doi.org/10.7717/peerj.16329 Landivar, J. A., Baker, D. N., & Jenkins, J. N. (1983). Application of GOSSYM to genetic feasibility studies. I. Analyses of fruit abscission and yield in Okra‐Leaf Cottons 1. Crop Science, 23(3), 497–504. https://doi.org/10.2135/cropsci1983.0011183X002300030014x Li, Z., He, J., Xu, X., Jin, X., Huang, W., Clark, B., Yang, G., & Li, Z. (2018). Estimating genetic parameters of DSSAT-CERES model with the GLUE method for winter wheat (Triticum aestivum L.) production. Computers and Electronics in Agriculture, 154, 213–221. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.09.009 Makowski, D., Hillier, J., Wallach, D., Andrieu, B., & M.H. Jeuffroy. (2006). Parameter estimation for crop models. In D. Wallach, D. Makowski, & J. Jones (Eds.) , Working with Dynamic Crop Models: Evaluating, Analyzing, Parameterizing and Using Them. Elsevier, Amsterdam, 101–150. https://www.researchgate.net/publication/233858512_Parameter_estimation_for_crop_models Marin, F. R., Jones, J. W., Royce, F., Suguitani, C., Donzeli, J. L., Filho, W. J. P., & Nassif, D. S. P. (2011). Parameterization and evaluation of predictions of DSSAT/CANEGRO for Brazilian sugarcane. Agronomy Journal, 103(2), 304–315. https://doi.org/10.2134/agronj2010.0302 McKay, M. D., Beckman, R. J., & Conover, W. J. (1979). A comparison of three methods for selecting values of input variables in the analysis of output from a computer code. Technometrics, 21(2), 239–245. http://dx.doi.org/10.1080/00401706.1979.10489755 Pang, X., & Letey, J. (1998). Development and evaluation of ENIRO-GRO, an integrated water, salinity, and nitrogen model. Soil Science Society of America Journal, 62, 1418–1427. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=3122307 Pourreza-Bilondi, M., Samadi, S. Z., Akhoond-Ali, A. M., & Ghahraman, B. (2017). Reliability of semiarid flash flood modeling using Bayesian framework. Journal of Hydrologic Engineering, 22(4), 05016039. http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001482 Shafiei, M., Ghahraman, B., Saghafian, B., Davary, K., Pande, S., & Vazifedoust, M. (2014). Uncertainty assessment of the agro-hydrological SWAP model application at field scale: A case study in a dry region. Agricultural Water Management, 146, 324-334. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2014.09.008 Sievänen, R., & Burk, T. E. (1994). Fitting process-based models with stand growth data: problems and experiences. Forest Ecology and Management, 69(1–3), 145–156. https://doi.org/10.1016/0378-1127(94)90225-9 Soltani, A., Torabi, B., Zeinali, E., & Sarparast, R. (2004). Response of Chickpea to photoperiod as a qualitative long-day plant. Asian Journal of Plant Sciences, 3(6), 705–708. https://doi.org/10.3923/ajps.2004.705.708 Turley, M. C., & Ford, E. D. (2009). Definition and calculation of uncertainty in ecological process models. Ecological Modelling, 220(17), 1968–1983. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2009.04.046 Van Oijen, M. (2002). On the use of specific publication criteria for papers on process-based modelling in plant science. Field Crops Research, 74(2–3), 197–205. https://doi.org/10.1016/S0378-4290(01)00211-8 Vanuytrecht, E., Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T. C., Fereres, E., Heng, L. K., Garcia Vila, M., & Mejias Moreno, P. (2014). AquaCrop: FAO’s crop water productivity and yield response model. Environmental Modelling & Software, 62, 351–360. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.08.005 Vrugt, J. a., ter Braak, C. J. F., Clark, M. P., Hyman, J. M., & Robinson, B. a. (2008). Treatment of input uncertainty in hydrologic modeling: Doing hydrology backward with Markov chain Monte Carlo simulation. Water Resources Research, 44, 1–52. https://doi.org/10.1029/2007WR006720 Whisler, F., Acock, B., Baker, D., Fye, R., Hodges, H., Lambert, J., & Lemmon, H. (1986). Crop simulation models in agronomic systems. Advances in Agronomy, 40, 141–208. http://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=HVGOVkGDouUC&oi=fnd&pg=PA141&dq=Crop+simulation+model+in+agronomic+systems&ots=5F6iiJ8pZL&sig=Tyghz8iX5JRcFYfEeOnZs0TSGgk Zand-Parsa, S., Sepaskhah, A. R., & Ronaghi, A. (2006). Development and evaluation of integrated water and nitrogen model for maize. Agricultural Water Management, 81(3), 227–256. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2005.03.010 Zhiwei, J., Zhongxin, C., Qingbo, Z., & Jianqiang, R. (2011). Global sensitivity analysis of CERES-Wheat model parameters. Transactions of the CSAE, 27(1), 236–242. http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2011.01.038 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 187 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 189 |