پارامتریابی و ارزیابی مدل SSM-iCrop2 برای شبیه‌سازی رشد و عملکرد گیاه برنج در ایران

نوع مقاله : مقاله کامل علمی پژوهشی

نویسندگان

1 گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی ومنابع طبیعی گرگان، گرگان

2 دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان. دانشکده تولید گیاهی. گروه زراعت

3 گروه زراعت، دانشکدهتولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان

چکیده

سابقه و هدف: برنج یکی از مهم‌ترین غلات و غذای اصلی بسیاری از مردم جهان است. برای شناسایی امکان تامین غذای جمعیت جهان، با توجه به لزوم تداوم تولید در کشاورزی پایدار، پیش‌بینی درست عملکرد گیاهان زراعی امری لازم و ضروری است. به‌ منظور، مدل‌سازی مراحل رشد و عملکرد برنج بر اساس آمار هواشناسی کشور ایران، مطالعه‌ای در دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان صورت گرفت. هدف از این مطالعه استفاده از مدل ساده SSM-iCrop2 برای شبیه‌سازی رشد و عملکرد برنج به‌ منظور بررسی اثرات عوامل آب و هوایی، خاک، مدیریت زراعی و تعیین ضرایب ژنتیکی برنج در شرایط کشور ایران بود. با توجه به توانایی مناسب مدل در شبیه‌سازی برنج، می‌توان از آن به عنوان ابزار مناسبی برای برنامه‌ریزی و مدیریت بهتر مزارع برنج در کشور استفاده نمود.
مواد و روش‌ها: در این مطالعه از مدل SSM-iCrop2 برای شبیه‌سازی پتانسیل عملکرد استفاده شد. در این مدل مقدار عملکرد پتانسیل بر مبنای داده‏های هواشناسی، شرایط خاک، نحوه مدیریت (مانند آبیاری) و پارامترهای گیاهی محاسبه می‏شود. مدل برای اجرا نیاز به یک سری پارامترهای ورودی شامل: روابط آب، اطلاعات هواشناسی، مکانی، خاک و مدیریت زراعی دارد که برای انجام شبیهسازی، ورودی‌های مورد نیاز مدل جمعآوری شدند. مهـم‌تـرین فرآیندهایی که در مدل باید شبیه‌سازی شوند عبارت است از، فنولوژی گیاه، تغییرات سـطح بـرگ، تولیـد و توزیع ماده خشک و موازنه آب خاک. برای پارامتریابی و ارزیابی مدل، مقادیر عملکرد و روز تا رسیدگی شبیه‌سازی شده با مشاهده شده مقایسه شدند. برای این منظور از مجموعه‌ای از دادههای آزمایشی (داده‌های مربوط به رشد و تولید برنج از مقالات و گزارش‌های چاپ شده و چاپ نشده) در مناطق مهم تحت کشت برنج کشور استفاده شد. براساس آمار وزارت کشاورزی 1380-1395، مناطق اصلی کشت و تولید برنج در ایران مشخص شد. در این مطالعه برای مقایسه انحراف مقادیر شبیه‌سازی شده از مشاهده شده از میانگین مربعات خطا (RMSE)، ضریب تغییرات (CV)، ضریب همبستگی (r) و میزان انحراف نتایج شبیه‌سازی شده از خط 1:1 با طیفی از اختلاف 20 درصد بین مقادیر شبیه‌سازی شده و مشاهده شده (به وسیله خطوط منقطع تعریف شده) برای آزمون نتایج مدل استفاده شد.
یافته‌ها: در پارامتریابی مدل SSM-iCrop2برای برنج، مقایسه بین روز تا رسیدگی مشاهده شده و شبیه‌سازی شده ، با RMSE، cv و r به ترتیب برابر با 12 روز، 11 درصد و 61/0 و برای عملکرد دانه به ترتیب 56 گرم در متر مربع، 21 درصد و 80/0 درستی پارامترهای مورد استفاده را نشان داد. همچنین، در ارزیابی مدل، مقادیر RMSE، cv و r برای روز تا رسیدگی به ترتیب برابر با 9 روز، 10 درصد و 95/0، برای عملکرد دانه به ترتیب 43 گرم در متر مربع، 14 درصد و 77/0 و در شبیه‌سازی تبخیر و تعرق به ترتیب 44 میلی‌متر، 9 درصد و 79/0، دقت شبیه‌سازی مدل را تایید نمود. استفاده از مدل SSM-iCrop2 آسان بوده و شبیه‌سازی‌ها با تعداد پارامتر کم و داده‌های ورودی قابل دسترس با دقت قابل قبول امکان پذیر است.
نتیجه‌گیری: نتایج پارامتریابی و ارزیابی مدل SSM-iCrop2 با استفاده از شاخص‌های جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، ضریب همبستگی (r) و ضریب تغییرات (CV)، نشان داد که این مدل مراحل فنولوژیکی (روز تا رسیدگی) و عملکرد دانه را در تاریخ کاشت‌های مختلف در شرایط اقلیمی ایران با دقت زیادی شبیه‌سازی می‌کند که نشان‌دهنده ساختار مناسب مدل در شبیه‌سازی است. بنابراین، با توجه به دقت مناسب مدل SSM-iCrop2در شبیه‌سازی فنولوژی و عملکرد برنج، می‌توان از آن به عنوان ابزار مناسبی برای بررسی سامانه‌های زراعی و تفسیر نتایج در شرایط محیطی و مدیریتی متفاوت در جهت برنامه‌ریزی و بهبود مدیریت مزارع برنج در کشور استفاده نمود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Parameterization and evaluation of SSM-iCrop2 model to simulate the growth and yield of rice in Iran

نویسندگان [English]

  • saleh keramat 1
  • Benjamin Torabi 2
  • afshin soltani 3
  • EBRAHIM zeinali 3
1 Gorgan uni. of Agricultural Sci & Not Res, Gorgan
2 Department of Agronomy. Faculty of Plant Production. GUASNR
3 Department of Agronomy. Faculty of plant production. GUASNR
چکیده [English]

Introduction: Rice is one of the most important cereals and staple food of many people in the world. In order to identify the possibility of supplying food to the world's population, given the need for continued production in sustainable agriculture, it is necessary to correctly predict the yield of crops. For this purpose, modeling of growth stages and yield of rice based on meteorological statistics of Iran, was studied in Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources. The purpose of this study was to use the simple model SSM-iCrop2 to simulate rice growth and yield to investigate the effects of climatic factors, soil, agronomic management and to determine the genetic coefficients of rice in Iran. Due to the appropriate ability of the model in rice simulation, it can be used as a suitable tool for better planning and management of rice fields in the country.
Materials and Methods: In this study, the SSM-iCrop2 model was used to simulate the potential yield. In this model, the amount of potential yield is calculated based on meteorological data, soil conditions, management and plant parameters. The model needs a series of inputs to run, which is made to perform the simulation of the collected model. The most important processes to be simulated in the model are plant phenology, leaf area changes, dry matter production and distribution, and soil water balance. For parameterization and evaluation of the model, the values of performance and day to maturity of the simulated were compared with those observed. For this purpose, a set of experimental data (data related to rice growth and production from published and unpublished articles and reports) was used in important areas under rice cultivation. According to the statistics of the Ministry of Agriculture, 2001-2016, the main areas of rice cultivation and production in Iran were identified. In this study, to compare the deviation of the simulated values from the observed squared error mean (RMSE), coefficient of variation (CV), correlation coefficient (r) and the deviation of the simulated results from line 1:1 with a range of 20% difference. Between the simulated and observed values was used to test the model results.
Results and discussion: In parameterization of SSM-iCrop2 model for rice, the comparison of observed and simulated days to maturity with RMSE, CV and r values of respectively 12 days, 11 percent and 0.61, respectively, and for grain yield of 56 g m-2, 21 percent and 0.80 indicated the accuracy of the used parameters. Furthermore, in evaluation the model, RMSE, CV and r values for days to maturity were 9 days, 10 percent and 0.95 and for grain yield were 43 g m-2, 14 percent and 0.77 and in simulation evapotranspiration were 44 mm, 9 percent and 0.79 respectively, which confirms the precision of the model simulation. Application of SSM-iCrop2 model is simple and acceptably precise simulation is possible with minimal parameters and inputs.
Conclusion: The results of parameterization and evaluation of SSM-iCrop2 model, which was (RMSE), (r) and (CV), showed that this model includes phenological stages and grain yield in the history of different plantings in the climatic conditions of Iran simulates with great accuracy, which indicates the appropriate structure of the model in the simulation. Therefore, considering the appropriate accuracy of SSM-iCrop2 model in simulating rice phenology and yield, it can be used as a suitable tool to study cropping systems and interpret the results in different environmental and management conditions to plan and improve the management of rice fields in the country.

کلیدواژه‌ها [English]

  • soil water
  • leaf area
  • simulation
  • phenology
  • grain yield