Phát triển mô hình mô phỏng sự phát triển của củ cải đường trong điều kiện thiếu nước và nitơ

Springer Science and Business Media LLC - Tập 40 - Trang 337-358 - 2022
Hamid Reza Kamali1,2, Shahrokh Zand-Parsa1, Masoumeh Zare1, Ali Reza Sapaskhah1,3, Ali Akbar Kamgar-Haghighi1
1Water Engineering Department, School of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, I.R. of Iran
2Water Engineering Department, Minab Higher Education Center, and Research Group of Agro-Ecology in Dryland Areas, University of Hormozgan, Bandar Abbas, I.R. of Iran
3Drought Research Center, School of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, I.R. of Iran

Tóm tắt

Việc sản xuất củ cải đường bền vững và có lợi nhuận yêu cầu thông tin về ảnh hưởng của nước và nitơ (N) được áp dụng, điều này thường được cung cấp bởi các mô hình mô phỏng. Do thông tin hạn chế, cần thiết phát triển các mô hình mô phỏng có khả năng giải quyết những thiếu hụt về nước tưới và N cho sản xuất củ cải đường. Mô hình mô phỏng củ cải đường (SSM) được phát triển để mô phỏng chất khô của rễ lưu trữ, chất khô của phần trên cây và năng suất đường trắng dưới các loại phân bón N và tưới nước khác nhau. SSM mô phỏng dòng lưu lượng nước, N và nhiệt độ đất trong điều kiện không ổn định bằng cách áp dụng phân tích số trong vùng rễ. Sản xuất chất khô và phân chia vào phần trên cây và chất khô của rễ cho các giai đoạn sinh trưởng của cây được mô phỏng dựa trên bức xạ mặt trời, nhiệt độ không khí và lượng N hấp thụ. Dữ liệu từ 2 năm thử nghiệm trên đồng ruộng (2013 và 2014) đã được sử dụng để thực hiện hiệu chỉnh và xác nhận mô hình. Trong năm 2013, các phương pháp tưới nước là 130, 100, 85, 75, 66 và 44 phần trăm tưới đầy đủ, và các phương pháp N là 0, 60, 120 và 180 kg N ha−1 dưới dạng urê trong hệ thống tưới phun nguồn dòng. Trong năm 2014, các phương pháp tưới nước là 120, 100, 80 và 60 phần trăm tưới đầy đủ và các phương pháp N là 0, 60, 120, 180 và 240 kg N ha−1 dưới dạng urê trong hệ thống tưới rãnh. Sản xuất chất khô được mô phỏng theo hiệu suất sử dụng bức xạ (RUE) và được hiệu chỉnh bằng cách sử dụng sản xuất chất khô của phần trên cây và rễ lưu trữ của phương pháp không thiếu nước và N, với giá trị là 0.97 (g MJ−1). Tiêu chuẩn sai số bình quân căn bậc hai (NRMSE) đã được sử dụng để so sánh khả năng mô phỏng của mô hình với dữ liệu thực địa đo được. Năng suất đường trắng, chỉ số diện tích lá cây, chất khô phần trên cây và chất khô rễ lưu trữ tại thời điểm thu hoạch và trong suốt mùa sinh trưởng cho thấy giá trị NRMSE chấp nhận được. Giá trị lượng đường trắng được sản xuất đã được mô phỏng với NRMSE là 7.8% và 14.2% trong dữ liệu hiệu chỉnh và xác nhận, tương ứng. Thông tin mới và có liên quan do SSM cung cấp rất quan trọng vì nó chứng minh khả năng quản lý củ cải đường trong điều kiện thiếu nước và N.

Từ khóa

#Mô hình mô phỏng #củ cải đường #nước #nitơ #hiệu suất sử dụng bức xạ #sản xuất chất khô #năng suất đường trắng

Tài liệu tham khảo

Abedi AM (2011) The effects of climate factors on maize yield and dry matter production in Darab (Fars province). Unpublished MSc. Thesis, Water Engineering Department, School of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, IR Iran Allen RG, Pereira LS, Raes D, Smith M (1998) Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements-FAO irrigation and drainage paper 56. Rome, Italy: FAO Amer KH, Hatfield JL (2004) Canopy resistance as affected by soil and meteorological factors in potato. Agron J 96:978–985 Anara MJ, Lin Z, Hoogenboom G, Shelia V, Batchelor WD, Teboh JM, Ostlie M, Schatze BG, Khan M (2019) Modeling growth, development and yield of sugarbeet using DSSAT. Agr Syst 169:58–70 Barzegari M, Sepaskhah AR, Ahmadi SH (2017) Irrigation and nitrogen managements affect nitrogen leaching and root yield of sugar beet. Nutr Cycl Agroecosyst 108:211–230 Bindi M, Donatelli M, Fibbi L, Stöckle C (1999) Estimating the effect of climate change on cropping systems at four European sites. In: First international symposium modelling cropping systems, pp 147–148 Lleida, Spain Brisson N, Launay M, Mary B, Beaudoin N (2009) Conceptual basis, formalisations and parameterization of the STICS crop model. Paris, France: QuaeBrisson, N., Mary, B., Ripoche, D., Jeuffroy MH, Ruget F, Nicoullaud B, Gate P, Devienne-Barret F, Antonioletti, R, & Durr C (1998). STICS: a generic model for the simulation of crops and their water and nitrogen balances. I. Theory and parameterization applied to wheat and corn. Agronomie 18:311–346 Brown KF, Biscoe P (1985) Fibrous root growth and water use of sugar beet. J Agric Sci 105:679–691 Brown K, Rosenberg NJ (1970) Influence of leaf age, illumination, and upper and lower surface differences on stomatal resistance of sugar beet (Beta vulgaris) leaves. Agron J 62:20–24 Brown KF, Messem AB, Dunham RJ, Biscoe PV (1987) Effect of drought on growth and water use of sugar beet. J Agric Sci 109:421–435 Carter J, Traveller D (1981) Effect of time and amount of nitrogen uptake on sugar beet growth and yield. Agron J 73:665–671 Charles-Edwards DA (1982) Physiological determinants of crop growth. Academic Press, Sydney Clark EA, Loomis R (1978) Dynamics of leaf growth and development in sugar beets. ASSBT 20:97–112 Donatelli M, Acutis M, Fila G, Bellocchi G (2002) A method to quantify time mismatch of model estimates. In Proc. 7th European Society for Agronomy Congress, 169–270 (Eds V. F.J. and T. L.). Spain Draycott AP (1972) Sugar-beet nutrition. CABI Publishing, London Draycott AP (2008) Sugar beet. Blackwell Publishing Ltd, UK Draycott AP, Christenson DR (2003) Nutrients for sugar beet production: Soil-plant relationships. CABI 2003:5 Feddes RA, Kowalik P, Kolinska-Malinka K, Zaradny H (1976) Simulation of field water uptake by plants using a soil water dependent root extraction function. J Hydro 31:13–26 Forcella F, Arnold RLB, Sanchez R, Ghersa CM (2000) Modeling seedling emergence. Field Crops Res 67:123–139 Ganguly S, Samanta A, Schull MA, Shabanov NV, Milesi C, Nemani RR, Myneni RB (2008) Generating vegetation leaf area index earth system data record from multiple sensors. Part 2: Implementation, analysis and validation. Remote Sens Environ 112:4318–4332 Grzebisz W, Pepliñski K, Szczepaniak W, Barlog P, Cyna K (2012) Impact of nitrogen concentration variability in sugar beet plant organs throughout the growing season on dry matter accumulation patterns. J Elementol 17:389–407 Hanks R, Keller J, Rasmussen V, Wilson G (1976) Line source sprinkler for continuous variable irrigation-crop production studies. SSSAJ 40:426–429 Hatfield JL, Allen RG (1996) Evapotranspiration estimates under deficient water supplies. J Irrig Drain Eng 122:301–308 Hillel D (1998) Environmental soil physics: fundamentals, applications, and environmental considerations. Academic press, USA Hoffmann CM, Kluge-Severin S (2010) Light absorption and radiation use efficiency of autumn and spring sown sugar beets. Field Crops Res 119:238–244 Horton R, Chung S-O (1991) Soil heat flow. In: Hanks RJ, Ritchie JT (eds) Modeling plant and soil systems, pp 397–438. Madison, WI, USA: SSSAJ Jacobs JM, Myers DA, Anderson MC, Diak GR (2002) GOES surface insolation to estimate wetlands evapotranspiration. J Hydrol 266:53–65 Jame Y, Cutforth H (2004) Simulating the effects of temperature and seeding depth on germination and emergence of spring wheat. Agric Meteorol 124:207–218 Jamshidi S, Zand-parsa Sh, Pakparvar M, Niyogi D (2019) Evaluation of evapotranspiration over a semiarid region using multiresolution data sources. J Hydrometeorol 20:947–964 Jensen ME, Allen RG (2016) Evaporation, evapotranspiration, and irrigation water requirements. American Society of Civil Engineers, USA Jia L, Su Z, Menenti M, Nerry F, Najjar G, Stoll M-P (2001) Evaluation of the surface energy balance index with the field and airborne data collected at Hartheim and Colmar. In: The Digital Airborne Spectrometer Experiment (DAISEX), vol 499, pp 235–240 Kamali H, Zand-Parsa Sh (2016) Optimization of a new inverse method for estimation of individual soil hydraulic parameters under field conditions. Trans ASABE 59:1–10 Kamali H, Zand-Parsa Sh, Zare M (2017) Estimating canopy cover, leaf area index and nitrogen status of sugar beet using color digital camera. J Sugar Beet 32:123–133 Kemanian AR, Stöckle CO, Huggins DR (2004) Variability of barley radiation-use efficiency. Crop Sci 44:1662–1672 Kroes JG, Wesseling JG, van Dam JC (2000) Integrated modelling of the soil-water atmosphere-plant system using the model SWAP 2.0 an overview of theory and an application. Hydrol Process 14:1993–2002 Mahbod M, Zand-Parsa Sh, Sepaskhah AR (2015) Modification of maize simulation model for predicting growth and yield of winter wheat under different applied water and nitrogen. Agric Water Manag 150:18–34 Majnooni-Heris A, Zand-Parsa Sh, Sepaskhah AR, Kamgar-Haghighi AA, Yasrebi J (2011) Modification and validation of maize simulation model (MSM) at different applied water and nitrogen levels under furrow irrigation. Arch Agron Soil Sci 57:401–420 Malek E (1979) Determination of the constants for the global radiation equation in Bajgah, Iran. Agric Meteorol 20:233–235 Malnou CS, Jaggard KW, Sparkes DL (2008) Nitrogen fertilizer and the efficiency of the sugar beet crop in late summer. Eur J Agron 27:47–56 Mathur S, Rao S (1999) Modeling water uptake by plant roots. J Irrig Drain Eng 125:159–165 Mehrez MB, Taconet O, Vidal-Madjar D, Valencogne C (1992) Estimation of stomatal resistance and canopy evaporation during the HAPEX-MOBILHY experiment. Agric for Meteorol 58:285–313 Monsi M, Saeki T (1953) The light factor in plant communities and its significance for dry matter production. Jpn J Bot 14:22–52 Monteith JL, Moss C (1977) Climate and the efficiency of crop production in Britain [and discussion]. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 281:277–294 Morillo-Velarde R (2010) Water use and irrigation. Sugar Tech 12:299–304 Noshad H, Abdollahian Noghabi M, Babaee B (2012) Effect of nitrogen and phosphorous application on the efficiency of nitrogen uptake and consumption in sugar beet (Beta vulgaris L.). Iran J Field Crop Sci 43:529–539 Oteng-Darko P, Yeboah S, Addy SNT, Amponsah S, Danqua EO (2013) Crop modeling: A tool for agricultural research–A. J Agric Res Dev 2:001–006 Prasad R (1988) A linear root water uptake model. J Hydrol 99:297–306 Qi A, Kenter C, Hoffmann C, Jaggard K (2005) The Broom’s Barn sugar beet growth model and its adaptation to soils with varied available water content. Eur J Agron 23:108–122 Raziei T, Pereira LS (2013) Spatial variability analysis of reference evapotranspiration in Iran utilizing fine resolution gridded datasets. Agric Water Manag 126:104–118 Razzaghi F, Sepaskhah AR (2012) Calibration and validation of four common ET0 estimation equations by lysimeter data in a semi-arid environment. Arch Agron Soil Sci 58:303–319 De Reffye P, Hu B (2003) Relevant qualitative and quantitative choices for building an efficient dynamic plant growth model: GreenLab case. In: International symposium on plant growth modeling, simulation, visualization and their applications-PMA'03, 87-107. Springer and Tsinghua University Press, China Richards LA (1931) Capillary conduction of liquids through porous mediums. Physics 1:318–333 Rimaz H, Zand-Parsa Sh, Taghvaei T, Kamgar-Haghighi AA (2020) Predicting the seedling emergence time of sugar beet (Beta vulgaris) using beta models. Physiol Mol Biol Plants 26:2329–2338 Rinaldi M, Vonella AV (2006) The response of autumn and spring sown sugar beet (Beta vulgaris L.) to irrigation in southern Italy: water and radiation use efficiency. Field Crops Res 95:103–114 Ritchie JT (1972) Model for predicting evaporation from a row crop with incomplete cover. Water Resour Res 8:1204–1213 Sadeghzade-Hemayati S, Kashani A, Fathollah Taleghani D, Normohammadi G, Siadat AA (2008) Effect of sowing date, planting density and cultivar on solar radiation interception indices in sugar beet I. Radiation interception and extinction coefficient. J Sugar Beet 24:23–42 Sadeghzade-Hemayati S, Fathollah Taleghani D, Kashani A, Siadat AA, Normohammadi G (2009) Effect of planting density and cultivar on solar radiation interception indices in sugar beet. II. Radiation Use Efficiency. J Sugar Beet 25:53–69 Sansoulet J, Pattey E, Kröbel R, Grant B, Smith W, Jego G, Desjardins R, Tremblay N, Tremblay G (2014) Comparing the performance of the STICS, DNDC, and DayCent models for predicting N uptake and biomass of spring wheat in Eastern Canada. Field Crops Res 156:135–150 Scott RK, Jaggard KW (1993) Crop physiology and agronomy. In: Cooke DA, Scott RK (eds) The sugar beet crop: science into practice, pp 179–237. Chapman & Hall, London Sepaskhah A, Bazrafshan-Jahromi A, Shirmohammadi-Aliakbarkhani Z (2006) Development and evaluation of a model for yield production of wheat, maize and sugar beet under water and salt stresses. Biosyst Eng 93:139–152 Shahabifar M, Rahimian MH (2008) Measurement of sugar beet water requirement by lysimeter method in Mashhad. J Sugar Beet 23:177–184 Shahrokhnia MH, Sepaskhah AR (2012) Evaluation of wheat and maize evapotranspiration determination by direct use of the Penman-Monteith equation in a semi-arid region. ARC Agron Soil Sci 58:1283–1302 Shahrokhnia MH, Sepaskhah AR (2013) Single and dual crop coefficients and crop evapotranspiration for wheat and maize in a semi-arid region. Theor Appl Climatol 114:495–510 Siad SM, Iacobellis V, Zdruli P, Gioia A, Stavi I, Hoogenboom G (2019) A review of coupled hydrologic and crop growth models. Agric Water Manag 224:105746 Soltani A, Sinclair TR (2012) Modeling physiology of crop development, growth and yield. CABI, UK Stagnari F, Galieni A, Speca S, Pisante M (2014) Water stress effects on growth, yield and quality traits of red beet. Sci Hortic 165:13–22 Stöckle CO, Donatelli M, Nelson R (2003) CropSyst, a cropping systems simulation model. Eur J Agron 18:289–307 Stöckle C, Campbell G (1985) A simulation model for predicting effect of water stress on yield: an example using corn. In: Hillel D (ed) Advances in irrigation, vol 3. Academic Press, USA Stricevic R, Cosic M, Djurovic N, Pejic B, Maksimovic L (2011) Assessment of the FAO AquaCrop model in the simulation of rainfed and supplementally irrigated maize, sugar beet and sunflower. Agric Water Manag 98:1615–1621 Szeicz G (1974) Solar radiation in crop canopies. J Appl Ecol 11:1117–1156 Tucker CJ, Pinzon JE, Brown ME, Slayback DA, Pak EW, Mahoney R, El Saleous N et al (2005) An extended AVHRR 8-km NDVI dataset compatible with MODIS and SPOT vegetation NDVI data. Int J Remote Sens 26:4485–4498 Vamerali T, Guarise M, Ganis A, Mosca G (2009) Effects of water and nitrogen management on fibrous root distribution and turnover in sugar beet. Eur J Agron 31:69–76 van Dam JC (2000) Field-scale water flow and solute transport: SWAP model concepts, parameter estimation and case studies. In: Nederlandse: Wageningen Agricultural University van Genuchten MT (1980) A Closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated Soils. SSSAJ 44:892–898 Vandendriessche HJ (2000) A model of growth and sugar accumulation of sugar beet for potential production conditions: SUBEMOpo I. Theory and Model Structure. Agric Syst 64:1–19 Werker AR, Jaggard KW, Allison MF (1999) Modelling partitioning between structure and storage in sugar beet: effects of drought and soil nitrogen. Plant Soil 207:97–106 Yarami N, Kamgar-Haghighi AA, Sepaskhah AR, Zand-Parsa Sh (2011) Determination of the potential evapotranspiration and crop coefficient for saffron using a water-balance lysimeter. Arch Agron Soil Sci 57:727 Zand-Parsa Sh, Sepaskhah AR, Ronaghi A (2006) Development and evaluation of integrated water and nitrogen model for maize. Agric Water Manag 81:227–256