PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2014 | 46 | 3 |

Tytuł artykułu

Prediction of yellow lupin yield (Lupinus luteus L.) for northern Poland using weather-crop model

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

PL
Prognozowanie plonu łubinu żółtego (Lupinus luteus L.) w północnej Polsce przy użyciu modelu pogoda-plon

Języki publikacji

EN

Abstrakty

EN
The paper presents an analysis of the impact of meteorological factors (solar radiation, maximum, minimum and mean temperature, precipitation) on the development and yield of yellow lupin Parys cultivar in the northern Poland in the years 1987–2008. Using multiple regression methods (linear and quadratic function) created regression equations that were estimated using the coeffi cients of determination (R2, R2 adj and R2 pred – using the Cross Validation procedure). Selected regression equation used to estimate the yield of yellow lupin, using generated – by means of model WGENK – daily values of global radiation, maximum and minimum temperature, precipitation, and climate change scenario GISS Model E for Central Europe. Examined dependencies weather-yield of lupine seeds (cultivar Parys) allowed the application of the chosen model to forecast yields from the time when the values are independent variables in the model by the end of the growing season. The comparison of distributions of actual and simulated yields shows that real yields are slightly (by 0.06 t·ha–1) higher than those generated for 2 × CO2 conditions.
PL
W pracy przedstawiono analizę wpływu czynników meteorologicznych (promieniowania słonecznego, temperatury maksymalnej, średniej i minimalnej oraz opadów atmosferycznych) na rozwój i plonowanie łubinu żółtego odmiany Parys w północnej Polsce w latach 1987–2008. Przy użyciu metody regresji wielokrotnej (funkcje liniowa i kwadratowa) utworzono równania regresji, które oszacowano za pomocą współczynników determinacji (R2, R2 adj i R2 pred – wyznaczonego przy użyciu procedury Cross Validation). Wybrane równanie regresji zastosowano do określenia plonowania łubinu żółtego, wykorzystując wygenerowane – za pomocą modelu WGENK – dobowe wartości promieniowania całkowitego, temperatury maksymalnej, temperatury minimalnej i opadów oraz scenariusz zmian klimatu GISS Model E dla Europy Centralnej. Zbadane zależności pogoda plon nasion łubinu (odmiana Parys) umożliwiły zastosowanie wybranego modelu do prognozy plonów od momentu uzyskania wartości zmiennych niezależnych będących w modelu do końca wegetacji. Z porównania rozkładów plonów rzeczywistych i symulowanych wynika, że plony rzeczywiste są nieznacznie (o 0,06 t·ha–1) wyższe niż wygenerowane na warunki 2 × CO2.

Wydawca

-

Rocznik

Tom

46

Numer

3

Opis fizyczny

p.233-245,fig.,ref.

Twórcy

autor
  • Department of Meteorology and Climatology, University of Warmia and Mazury, ul.Plac Lodzki 1, 10-724 Olsztyn, Poland
autor
  • Department of Applied Mathematics, Wroclaw University of Environmental and Life Sciences, ul.Grunwaldzka 53, 50-357 Wroclaw, Poland
autor
  • Department of Meteorology and Climatology, University of Warmia and Mazury, ul.Plac Lodzki 1, 10-724 Olsztyn, Poland

Bibliografia

  • ANDREJKO D., GROCHOWICZ J., 2003. Changes of lupine seed moisture content caused by infrared radiation (in Polish). Acta Agrophysica, 2(4), 683-690.
  • BARCZYK R., DUBICKA M., KUCHAR L., 1999. Winter wheat yield in Wroclaw area during the period 2010-2050, simulations using CERES-Wheat model and GISS scenario (in Polish). Zesz. Nauk. AR we Wrocławiu, Roln. LXXIV, 367, 303-315.
  • CEGLAREK F., BURACZYŃSKA D., BRODOWSKI H., 2000. Yielding and chemical composition of the chosen legume-cereal mixtures (in Polish). Roczniki AR w Poznaniu CCCXXV. Roln. 58, 7-21.
  • FABER A., 1996. Deterministic models. Practice analysis of yield forecasting methods for Poland (in Polish). IUNG Puławy, R(339), 43-94.
  • GAWŁOWSKA M., ŚWIĘCICKI W., 2007. Cultivation, market and usage of grain legumes in the EU (in Polish). Zesz. Probl. Post. Nauk Roln, 522, 505-513.
  • GRABOWSKA K., 2004. Mathematical modeling of pea (Pisum sativum) yield on the basis of meteorological factors. Monograph (in Polish), 99, 1-86.
  • GRABOWSKA K., BANASZKIEWICZ B., DYMERSKA A., 2010. Weather conditions vs. agrophenology and yielding of Lupinus angustifolius in north-eastern Poland. Acta Agrophysica, Meteorology and Climatology Research, Monograph, 185 (6), 111-122.
  • HAYHOE H.N., 1998. Relationship between weather variables in observed and WX-GEN generated time series. Agric. For. Meteorol., 90, 203-214.
  • HUNT L.A., KUCHAR L., SWANTON C.J., 1998. Estimation of solar radiation for use in crop modeling. Agric. For. Meteo-rol, 91, 293-300.
  • IPCC, 2001. Climate Change: Working Group II: Impacts, Adaptation and Vulnerability, 13.1.5. Climate Scenarios for the Future.
  • IPCC, 2007. Summary for Policymakers. In: Climate Change: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the 4th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Eds. S. Solomon, D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
  • JANSEN G., 2008. Effects of temperature on yield and protein content of Lupinus angustifolius culitvars. In: Lupins for Health and Wealth. Eds. J.A. Palta, J.B. Berger. Proceedings of the 12th International Lupin Conference,14-18 Sept. 2008, Fremantle, Western Australia. International Lupin Association, Canterbury, New Zealand, 342-345.
  • KITTEL T.G.F., ROSENBLOOM N.A., PAINTER T.H., SCHIMEL D.S., FISHER H.H., GRIMSDELL A., VEMAP Participants, DALY C., Hunt E.R. Jr., 1998. The VEMAP Phase I Database: An Integrated Input Dataset for Ecosystem and Vegetation Modeling for the Conterminous United States. Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee, U.S.A. (VEMAP 1: U.S. Climate Change Scenarios Based on Models with Increased CO2).
  • KUCHAR L., 1993. Forecasting of total precipitation and mean temperature for yield prediction of vegetable plants (in Polish). Monograph. Zesz. Nauk AR Wrocław, 118.
  • KUCHAR L., 1994. Validation test for weather forecasting method using plant phenology and data sets from Poland (in Polish). Zesz. Probl. Post. Nauk Roln, 405, 115-119.
  • KUCHAR L., 1999. Generation of daily meteorological data for a given climate change scenario (in Polish). Fol. Univ. Agric. Stetin. 202 Agricultura 79, 133-138.
  • KUCHAR L., 2001. Evaluation of Mathematical Models Using Cross Validation Test (in Polish). Przegl. Nauk. Wydz. Inż. Kszt. Środ. SGGW, 21, 165-170.
  • KUCHAR L., 2004. Using WGENK to generate synthetic daily weather data for model ling of agricultural processes. Math. Comp. Simul., 65, 69-75.
  • KUCHAR L., 2005. The WGENK modified generator of daily weather for the needs of agrometeorological modelling. Woda - Środowisko - Obszary Wiejskie, t. 5, 14, 185-195.
  • KUCHAR L., 2009. Validation test of WGENK weather generator for Polish Lowland. In: Environmental aspects of climate changes. Ed. Z. Szwejkowski. UWM Olsztyn, 9-20.
  • MacDONALD G., SERTORIO L. (Eds.), 1991. The global climate and ecosystem change. New York, Plenum Press, 268.
  • MICHAELSON J., 1987. Cross-Validation in Statistical Climate Forecast Models. J. of Climate and Appl. Meteorol., 26, 1589-1600.
  • NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS), at Columbia University in New York City http://www.giss.nasa.gov.
  • PRUSIŃSKI J., 2010. The legumes i European Union (in Polish). Zesz. Probl. Post. NaukRoln., 550, 11-19.
  • RICHARDSON C.W., 1985. Weather simulation for crop management models. Trans. ASAE, 28, 1602-1606.
  • SMITH J.B., PITTS G.J., 1997. Regional climate change scenarios for vulnerability and adaptation assessments. Climatic Change, 36, 1-2, 3-21.
  • SOLTANI A., LATIFI N., NASIRI M., 2000. Evaluation of WGEN for generating long term weather data for crop simulations. Agric. For. Meteorol, 102, 1-12.
  • STROBEL W., PSZCZÓŁKOWSKI P., 2007. Effect of pod moisture content and weather conditions on pod dehiscing and seed shedding in narrow-leafed lupin (in Polish). Zesz. Probl. Post. Nauk Roln., 522, 317-323.
  • ŚWIĘCICKI W., CHUDY M., ŻUK-GOŁASZEWSKA., 2007a. Grain legumes in the EU framework programmes (in Polish). Zesz. Probl. Post. Nauk Roln., 522, 55-65.
  • ŚWIĘCICKI W., SZUKAŁA J., MIKULSKI W., JERZAK M., 2007b. Possibilities to replace the soybean cake with domestic raw materials (in Polish). Zesz. Probl. Post. Nauk Roln., 522, 515-521.
  • SZWEJKOWSKI Z., BIENIASZEWSKI T., WIATR K., FORDOŃSKI G., 2001. Determination of yielding and developing of yellow lupine by meteorological condition. Natural Science 3, 115-132.
  • SZWEJKOWSKI Z., BIENIASZEWSKI T., FORDOŃSKI G., 2002. The correlations between surface temperature and monthly sums of precipitation on the growth and yield of yellow lupine. Agro & Forest Meteorology XXV. American Meteorological Society, 33-45.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.agro-bc3ea92d-d4f4-49ce-b55a-cc57b1bc71a8
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.