Wstepne wyniki prob zastosowania modelu wzrostu i plonowania roslin

• Autorzy: Faber A , Bloch Z , Czajkowski M
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

The paper presents the ability of the WOFOST model to estimate and forecast yields of winter wheat on field scales. This model is chosen because it is the most widely tested in Europe. The WOFOST is run using daily weather data for potential and water-limited productions. Yields predicted by the model were compared with experimental yields. Results indicated that the relative root mean square errors of yield forecasts and predictions ranged from 9% to 24%. The predicted mean water-limited yields and above-ground dry matter accounted for 46 to 54 % variability of mean regional yields in Poland. The predicted mean potential yields and water-limited yields for two soils with different available water content (140 mm and 210 mm) were presented.

Słowa kluczowe

PL

badania modelowe; wzrost roslin; badania symulacyjne; prognozowanie; plonowanie; doswiadczalnictwo rolnicze; eksperymenty polowe; szacowanie plonow

• Wydawca: -
• Czasopismo: Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
• Rocznik: 1996
• Tom: 447
• Opis fizyczny: s.42-66,rys.,tal.,bibligr.

Twórcy

autor

Faber A

• Instytut Uprawy,Nawozenia i Gleboznawstwa, Pulawy

autor

Bloch Z

• Instytut Uprawy,Nawozenia i Gleboznawstwa, Pulawy

autor

Czajkowski M

• Instytut Uprawy,Nawozenia i Gleboznawstwa, Pulawy

Bibliografia

• [1] Bauman B.A.M. 1995. Crop modelling and remote sensing for yield pre­diction. Neth. J. Agric. Sci., 43: 143-161.
• [2] Brandyk Т., Kowalik P., Trzeciecki E. 1980. Próba modelowania maksymalnej urodzajności gleb na przykładzie Zóław Wiślanych. Rocz. Nauk Rol., Ser. F, 80(1): 145-154.
• [3] Dallemand J.F., Vossen P.(eds) 1995. Agrometeorological models: theory and applications in the MARS Project. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities. Environment and quality of life series, ss. 246.
• [4] Diekkruger В., Sondgerath D., Kersebaum K.C. McVoy C.V. 1995. Validity of agroecosystem models. A comparision of result of different models applied to the same data set. Ecological Modelling 81: 3-29.
• [5] Dzieżyc J. 1993. Czynniki plonotwórcze - plonowanie roślin. PWN, Warszawa - Wrocław, ss. 476.
• [6] Dzieżycowa D., Kowalik P., Moszowa J. 1986. Potencjalne przyrosty biomasy buraka pastewnego w różnych wamnkach wodno-nawozowych. Zesz. Probl. Post. Nauk Rol., 268: 481-500.
• [7] Faber A., Czajkowski M., Błoch Z., Podogrocki J. 1996. Metoda interpolacji promieniowania całkowitego dla potrzeb modelowania wzrostu i rozwoju roślin uprawnych w Polsce. Frag. Agron.,2(50): 57- 73.
• [8] Faber A. 1996. Analiza stosowalności zagranicznych metod prognozo­wania plonów w warunkach Polski. Modele deterministyczne. Wyd. IUNG (w druku).
• [9] Faber A., Błoch Z., Nieróbca A., Demidowicz G., Kaczyński L. 1996. Symulacja wzrostu i plonowania pszenicy ozimej uprawianej w Polsce przy użyciu modelu WOFOST. Frag. Agron. (w druku).
• [10] Geijn S.C., Goudriaan J., Berendse F. (eds) 1993. Climate change; crops and terrestrial ecosystems. Agrobiologische Thema'9: ss. 144.
• [11] Górski Т., Demidowicz С., Deputat Т., Jakacka М., Spóz-pać W. 1979. Bonitacja agroklimatyczna Polski. Zesz.Probl.Post.Nauk Rol., 224: 71-80.
• [12] Gutenbaum J. 1992. Modelowanie matematyczne systemów. Omnitech Press. Warszawa, ss. 404.
• [13] Наbekotte B. 1996. Winter oilseed rape, analysis of yield formation and crop type design for yield potential. Thesis Landbouwuniversiteit Wageningen, ss. 156.
• [14] Jame Y.W., Cutforth H.W. 1996. Crop growth models for decision support systems. Can. J. Plant Sci., 76: 9-19.
• [15] Jensen M.J.W. 1995. Validation of CGMS. 159-170. Dallemand J.F., Vossen P. (eds) 1995. Agrometeorological models: theory and applications in the MARS Project. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities. Environment and quality of life series, ss. 246.
• [16] Kowalik P., Maciejewski S. 1976. Przykład obliczania potencjalnej produktywności użytków zielonych, Wiad. Mel. Łąk., 2: 45-48.
• [17] Koźmiński CZ. 1993. Prognozowanie plonów pszenicy ozimej w Polsce na podstawie opadów i ekstremalnego uwilgotnienia gleby. Zesz. Nauk. AR w Szczecinie, Rol., LV, Ser. Agrotech., 157: 3-32.
• [18] Krog D.R. 1989. A plant-process model for forecasting Iowa corn yields. CARD 89-M2 Monograph, Ames, Iowa, ss. 204.
• [19] Kuchar L. 1993. Przewidywanie sum opadów i średnich temperatur powietrza w aspekcie prognozowania plonów roœlin uprawnych. Zesz. Nauk. AR we Wrocławiu 118 (Rozp. hab.) ss. 91.
• [20] Maas S.J. 1988. Use of remotely sensed information in agricultural crop models. Ecological Modelling, 41: 247-268.
• [21] Moen T.N., Kaiser H.M., Riha S.J. 1994. Regional yield estimation using crop simulation model; concepts, methods and validation. Agric. Systems, 46: 79-92.
• [22] Moszowa J. 1986. Wpływ deszczowania i zróżnicowanego nawożenia na dynamikę rozwoju oraz plon nowych odmian ziemniaków (Matematy­czny model i jego weryfikacja empiryczna). Zesz.Probl.Post. Nauk Rol., 268: 456-478.
• [23] Nieróbca A., Faber A. 1996. Indeks powierzchni liści jako wskaźnik stanu wegetacji oraz wielkości spodziewanego plonu pszenicy ozimej. Frag. Agron., 3(50): 54-66.
• [24] Olszta W. 1985. Prognoza dynamiki wilgotności gleby oraz plonów siana metodą modelowania matematycznego.Zesz.Probl.Post. Nauk Rol., 294: 77-88.
• [25] Semenov M.A., Porter J.R. 1995. Climatic variability and the mo­delling of crop yields. Agric. Forest Meteor., 73: 265-283.
• [26] Supit I., Hooijer A.A., Van dlepen C.A. 1994. System description of the WOFOST 6.0 crop simulation model implemented in CGMS. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities. Agriculture Series, ss. 146.
• [27] Toure A., Major D.J., Lindwall C.W. 1995. Comparison of five wheat simulation models in southern Alberta. Can.J.PlantSci.,75: 61-68.
• [29] Vossen P., Meyer-Roux J. 1995. Crop monitoring and yield fore­casting activities of the MARS Project. 11-29. King D., Jones R.J.A., Thoma-SSON A.J. (eds). European Land Information Systems for Agro- Environmental Monitoring. Luxembourg: Office for Official Publica­tions of the European Communities. Agricult. Ser. ss. 286.
• [30] Whisler F.D., Acock В., Baker D.N., Fye R.E., Hodges H.F., Lambert J.R., Lemmon H.E., Mckinion J.M., Reddy V.R. 1986. Crop simulation models in agronomic systems. Adv.Agron.,40: 141-208.
• [31] Główny Urząd Statystyczny. 1984. Zeszyt Metodyczny, 50.
• [32] Ground for choices: four perspectives for rural areas in the Euro-pean Community. Netherlands Sci. Council for Government Policy. Raports to the Government, 1992, 42: ss. 144.