Simulation of Maize Growth under Different Water and Nitrogen levels using AquaCrop Model
محل انتشار: کنفرانس بین المللی توسعه پایدار، راهکارها و چالش ها با محوریت کشاورزی، منابع طبیعی، محیط زیست و گردشگری
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 717
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICSDA01_0133
تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1394
چکیده مقاله:
Crop growth simulation models of varying complexity have been developed for predicting the effects of soil, water and nutrient on crop and biomass yields. All such models must be calibrated and validated with experimental data before using for subsequent simulation and scenario generation. In this study, the model AquaCrop was calibrated for maize crop under four irrigation regimes namely, full irrigation (FI), 75 and 50 precent of full irrigation (FI) and rainfed and three nitrogen levels (viz. not fertilized, 75 and 150 kg N ha−1) as sub plots, with three replication. The experiment was conducted at the research farm of Water Technology Centre, IARI, New Delhi during kharif 2009. Comparisons between simulated and observed parameters above ground biomass and grain yield were made for model calibration. The model efficiency (E) and Root Mean Square Error (RMSE) were used to test the model accuracy. It was observed that the model performed well (0.97yield and biomass for all irrigation levels. AquaCrop model calibration results for grain yield, above ground biomass and water productivity (WP) under full irrigation treatment resulted in highest accuracy (0.84%), (1.82 %) and (2.35%) respectively. Thus, the AquaCrop model could be used to predict the Maize yield under variable irrigation scenarios.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Meysam Abedinpour
Assistant professor, Kashmar Higher Education Institute, Kashmar, I.R.Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :