Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "crop modeling" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
CropSyst model for wheat under deficit irrigation using sprinkler and drip irrigation in sandy soil
Model CropSyst do nawodnień pszenicy metodą deszczowania i metodą kroplową na glebach piaszczystych
Autorzy:
Noreldin, T.
Ouda, S.
Mounzer, O.
Abdelhamid, M. T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293068.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
crop modeling
CropSyst model
deficit irrigation
drip irrigation
sprinkler irrigation
Triticum aestivum
water saving
model CropSyst
modelowanie plonów
nawodnienia deszczowniane
nawodnienia kroplowe
oszczędność wody
potrzeby nawodnień
Opis:
CropSyst (Cropping Systems Simulation) is used as an analytic tool for studying irrigation water management to increase wheat productivity. Therefore, two field experiments were conducted to 1) calibrate CropSyst model for wheat grown under sprinkler and drip irrigation systems, 2) to use the simulation results to analyse the relationship between applied irrigation amount and the resulted yield and 3) to simulate the effect of saving irrigation water on wheat yield. Drip irrigation system in three treatments (100%, 75% and 50% of crop evapotranspiration – ETc) and under sprinkler irrigation system in five treatments (100%, 80%, 60%, 40%, and 20% of ETc) were imposed on these experiments. Results using CropSyst calibration revealed that results of using CropSyst calibration revealed that the model was able to predict wheat grain and biological yield, with high degree of accuracy. Using 100% ETc under drip system resulted in very low water stress index (WSI = 0.008), whereas using 100% ETc sprinkler system resulted in WSI = 0.1, which proved that application of 100% ETc enough to ensure high yield. The rest of deficit irrigation treatments resulted in high yield losses. Simulation of application of 90% ETc not only reduced yield losses to either irrigation system, but also increased land and water productivity. Thus, it can be recommended to apply irrigation water to wheat equal to 90% ETc to save on the applied water and increase water productivity.
CrosSyst (ang. Cropping Systems Simulation) wykorzystano jako narzędzie analityczne do zarządzania wodą do nawodnień w celu zwiększenia produktywności pszenicy. Przeprowadzono dwa eksperymenty terenowe w celu: 1) kalibracji modelu CropSyst w odniesieniu do pszenicy uprawianej w warunkach nawodnień deszczownianych i kroplowych, 2) zastosowania wyników symulacji do analizy zależności między wielkością nawodnień a plonem i 3) symulacji wpływu oszczędności wody użytej do nawodnień na plon pszenicy. W eksperymentach zastosowano trzy warianty nawodnień kroplowych (100%, 75% i 50% ewapotranspiracji – ETc) i pięć wariantów nawadniania deszczownianego (100%, 80%, 60%, 40% i 20% ETc). Wyniki kalibracji wykazały, że wartość RMSE wynosiła 0,03 i 0,14 t·ha–1 odpowiednio dla ziarna i biomasy. Model umożliwiał symulację dobowego stresu wodnego w ciągu całego sezonu wegetacyjnego. W wariancie 90% ETc nie tylko stwierdzono zmniejszenie strat plonu w każdym z systemów nawodnień, ale także zwiększenie produktywności wody. Dlatego można zalecić stosowanie dawki 90% ETc w celu oszczędności wody i zwiększenia jej produktywności.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2015, 26; 57-64
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Econometric Analysis of the Impact of Climate Change on the Sustainability of Agricultural Production in Ukraine
Autorzy:
Skrypnyk, Andriy
Zhemoyda, Oleksandr
Klymenko, Nataliia
Galaieva, Liudmyla
Koval, Tatiana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839135.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
global climate change
acreage dynamics
climate change
modeling
crop pattern
crop acreage
panel regression
time series
Opis:
The aim of this paper was to determine the mechanisms of climate change impact on the yield of the main exportoriented crops in the agro-climatic zones of Ukraine. The study of the problem of changing the acreage of the main export-oriented crops was conducted according to the data of the State Statistics Service of Ukraine on the time horizon 2000-2018 in the following order: first, the dynamics of the change of the acreage under corn, sunflower and wheat by the agro-climatic zones of Ukraine was analyzed; secondly, the trends of yield changes of these crops were investigated based on the increase in the difference in yields between the northern and southern zones; and, finally, the temporal and spatial expansion in the area of crop propagation were investigated by applying the panel regression method. The findings obtained indicate that the applied models confirm the assumption of the effects of climate change on crop yield changes and the zones expansion in the northern direction. If the country’s wheat area can be considered stable (variation is insignificant), then the corn and sunflower areas have grown steadily under the influence of increasing demand from national and world markets. At the same time, the growing acreage under corn and sunflower occurred in all climatic zones. Stable expansion of corn crops in the north direction in all three agroclimatic zones of Ukraine has been statistically confirmed. The article presents the findings of empirical analysis, which confirm that if the boundaries of soil and climatic zones change, the conditions of growing crops and their yield will consequently change as well. Thus, based on current global forecasts, the impact of weather on Ukraine’s agriculture will increase, and the most negative effects can be expected in the Steppe zone, where the likelihood of weather and climate risks increases, requiring the development of adaptation and mitigation measures as well as exploitation of new potential opportunities that are being opened. Studies have shown that there is an expansion in crops to the north and a change in their pattern, including a significant increase in the area under corn.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2021, 22, 3; 275-288
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MODELING OF GRAIN PRODUCTION PROFITABILITY BY FUZZY LOGIC
MODELOWANIE RENTOWNOŚCI PRODUKCJI ZBОŻA Z WYKORZYSTANIEM LOGIKI ROZMYTEJ
МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ЗЕРНОПРОИЗВОДСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Autorzy:
Hrytsiuk, Petro
Babych, Tetyana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/576788.pdf
Data publikacji:
2016-12-30
Wydawca:
Międzynarodowy Instytut Innowacji Nauka – Edukacja – Rozwój w Warszawie
Tematy:
mathematical modeling, grain production, statistic model, regression analysis, profitability, yield, crop production, fuzzy logic, membership function
modelowanie matematyczne, produkcja zboża, modelu statystycznego, analiza regresji, rentowność, produktywność, logika rozmyta, funkcja
математическое моделирование, зернопроизводство, статистическая модель, регрессионный анализ, рентабельность, урожайность, нечеткая логика, функция принадлежности
Opis:
Podstawą bezpieczeństwa żywnościowego Ukrainy są wysokie plony zbóż. W związku z tym szczególnie istotną kwestią jest opracowanie niezawodnego modelu matematycznego prognozowania produkcji zboża. Opracowano model szacowania rentowności produkcji zboża z wykorzystaniem analizy regresji i zasady logiki rozmytej. Przeprowadzona została prognoza rentowności produkcji zboża dla roku 2015 w oparciu o trzy różne formuły matematyczne, natomiast uzyskane wyniki predykcji były bardzo zbieżne.
Ukraine is an agrarian state. One of the most important brunches of agriculture sector is grain production. High yield of grain is a basis of Ukrainian food security. Therefore the task of developing a reliable mathematical model forecasting the grain production profitability is actually. Regression analysis and fuzzy simulation principles have been used for building of the grain production profitability depending model. The values profitability forecasting for 2015 obtained by three different methods are convergent to each other.
Основой продовольственной безопасности Украины являются высокие урожаи зерновых культур. Поэтому задача разработки надежной математической модели прогнозирования зернопроизводства является актуальной. С использованием корреляционно-регрессионного анализа и принципов нечеткого моделирования нами построена модель рентабельности производства зерна. Выполнено прогнозирование значения рентабельности производства зерна на 2015 год тремя различными методами, результаты прогнозирования близки между собой.
Źródło:
International Journal of New Economics and Social Sciences; 2016, 4(2); 42-52
2450-2146
2451-1064
Pojawia się w:
International Journal of New Economics and Social Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies