
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 626 |
تعداد مقالات | 6,517 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,746,434 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,317,279 |
شبیهسازی عملکرد و بهرهوری مصرف آب در ارقام جدید گندم نان با استفاده از مدل DSSAT-Nwheat | ||
پژوهشهای تولید گیاهی | ||
دوره 30، شماره 1، فروردین 1402، صفحه 103-124 اصل مقاله (1.15 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jopp.2022.20198.2932 | ||
نویسندگان | ||
فراست سجادی1؛ حسین شریفان* 2؛ حبیب اله سوقی3؛ محمد عبدالحسینی4 | ||
1دانشجوی دکتری آبیاری و زهکشی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان | ||
2نویسنده مسئول، دانشیار گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
3دانشیار بخش تحقیقات زراعی و باغی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی گلستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، گرگان، ایران. | ||
4استادیار گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: مدلهای شبیهسازی گیاهان زراعی بـهطور گستردهای در تجزیه و تحلیل نظامهای کشت، تغییرات اقلیمی و روشهای مدیریت محصول مورد استفاده قرار میگیرند و ابزار مناسبی برای تکمیل و توسعه نتایج آزمایشهای مزرعهای بـرای ارزیابی ارقام جدید و نظامهای مدیریتی جدید است. هدف از این پژوهش شبیهسازی مراحل فنولوژی و عملکرد ارقام مختلف گندم نان در شرایط اقلیمی شهرستان گرگان با استفاده از مدل DSSAT-Nwheat بود. مواد و روشها: در این پژوهش به منظور ارزیابی کارکرد مدل DSSAT-Nwheat، از دادههای یک آزمایش دو ساله (سالهای زراعی 1399-1398 و 1400-1399) استفاده شد که چهار رقم جدید گندم نان در هفت تاریخ کاشت به صورت کرتهای خرد شده در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی بررسی شده بودند. در این آزمایش هفت تاریخ کاشت (از 10 آبان تا 10 دی ماه به فواصل 10روزه) در کرتهای اصلی و چهار ژنوتیپ گندم نان (آرمان، آراز، تکتاز و N-93-9) در کرتهای فرعی قرار گرفته بودند. از دادههای سال اول و سال دوم آزمایش به ترتیب جهت واسنجی و صحتسنجی مدل استفاده شد. علاوه بر دادههای مزرعه، دادههای هواشناسی روزانه، رویدادهای مدیریتی، خصوصیات خاک و مختصات جغرافیایی در اختیار نرمافزار DSSAT 4.7 قرار گرفت. پس از تعیین ضرایب ژنتیکی هـر رقـم، واسنجی مدل برای صفات مختلف انجام شد و از همان ضرایب برای صحتسنجی مدل استفاده شد. با استفاده از شاخصهای آماری مقادیر شبیهسازی شده مدل با مقادیر مشاهده شده مورد آزمون قرار گرفت. یافتهها: نتایج نشان داد که مراحل فنولوژی شامل صفات روز تا گلدهی و روز تا رسیدگی با مقادیر جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) چهار روز، جذر میانگین مربعات خطای نرمال شده (nRMSE) کمتر از سه درصد شبیهسازی شده است. مقادیر RMSE برای عملکرد دانه و عملکرد زیستی به ترتیب 416 و 1000 کیلوگرم در هکتار بود و مقادیر nRMSE نیز بین 8-7 درصد بود. در بهرهوری آب مبتنی بر عملکرد دانه و عملکرد زیستی مقادیر nRMSE به ترتیب 21/6 و 53/7 درصد و و مقادیر RMSE نیز در به ترتیب 93/0 و 91/2 کیلوگرم در هکتار بر میلیمتر بود. در تمامی صفات شبیهسازی شده آمارههای شاخص توافق ویلموت (d) و ضریب تبیین (R2) در محدوده قابل قبولی قرار داشتند که نشان از کارایی خوب مدل DSSAT-Nwheat، درشبیهسازی این صفات در ارقام مختلف گندم نان داشت. نتیجهگیری: نتایج این پژوهش نشان داد که مدل DSSAT-Nwheat با کارایی مناسبی قادر به شبیهسازی مراحل فنولوژی، عملکرد دانه، عملکرد زیستی و کارایی مصرف آب در چهار رقم آراز، آرمان، تکتاز و N-93-9 بود. به طوری که مقادیر nRMSE برای تمامی صفات مورد مطالعه بین 6-8 درصد بود. ارقام مورد مطالعه در این پژوهش، جدیدترین ارقام معرفی شده برای اقلیم گرم و مرطوب شمال کشور بودند و در چند سال آینده سطح قابل توجهی از کشت گندم را در استان گلستان به خود اختصاص خواهند داد.. بنابراین به نظر میرسد نتایج این پژوهش میتواند در تصمیمگیریها نظامهای کشت گنـدم، تأثیرات مختلف مدیریت زراعی و تغییر شرایط اقلیمی جاری و آینده استان گلستان مورد بهرهبرداری قرار گیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
استان گلستان؛ تاریح کاشت؛ تغییر اقلیم؛ مدلسازی | ||
مراجع | ||
1.Food and Agriculture Organization (FAO) 2019: Available http:// www.fao.org/faostat/en/#home. Last accessed 2 May 2022.
2.Ghaffari, A. and Jalal Kamali, M. 2013. Wheat Productivity in Islamic Republic of Iran: Constraints and opportunities. p 98-11. In R. Paroda., S. Dasgupta., B. Mal., S.S Singh., M. L. Jat. and G. Singh (eds.) Proceedings of the Regional Consultation on Improving Wheat Productivity in Asia, Bangkok, Thailand. 3.Ahmadi, K., Abadzadeh, H., Hatami, F., Mohammadnia Afrozi, S., Esfandyaripour, A. and Abas Taghani, R. 2022. Agricultural Statistics in Crop Season 2019-2020. Publications Ministry of Jihad-e-Agriculture. Tehran, Iran. 89p. (In Persian) 4.Asseng, S., Ewert, F., Martre, P., Rötter, R.P., Lobell, D.B., Cammarano, D., Kimball, B., Ottman, M.J., Wall, G. and White, J.W. 2015. Rising temperatures reduce global wheat production. Nat. Clim. Chang. 5: 143.
5.IPCC. 2018. Global Warming of 1.5 °C: An IPCC Special Report on the Impacts of Global Warming of 1.5 °C Above Pre-industrial Levels and Related Global Greenhouse Gas Emission Pathways, in the Context of Strengthening the Global Response to the Threat of Climate Change, Sustainable Development, and Efforts to Eradicate Poverty, Intergovernmental Panel on Climate Change. 616p. 6.Semenov, M.A. and Stratonovitch, P. 2013. Designing high‐yielding wheat ideotypes for a changing climate. Food Energy Secur. 2: 185-196.
7.Farooq, M., Bramley, H., Palta, J.A. and Siddique, K.H. 2011. Heat stress in wheat during reproductive and grain-filling phases. Crit. Rev. Plant. Sci. 30: 491-507.
8.Farooq, M., Hussain, M. and Siddique, K. H. 2014. Drought stress in wheat during flowering and grain-filling periods. Crit. Rev. Plant. Sci. 33: 331-349.
9.Andarzian, B., Hoogenboom, G., Bannayan, M., Shirali, M. and Andarzian, B. 2015. Determining optimum sowing date of wheat using CSM-CERES-Wheat model. J. Saudi. So. Agric. Sci. 14: 189-199.
10.Kalateh-Arabi, M., Sheikh, F., Soqi, H. and Hivehchie, J. 2011. Effects of sowing date on grain yield and its components of two bread wheat (Triticum aestivum L.) cultivars in Gorgan in Iran. Seed Plant Prod. J. 27: 285-296. (In Persian)
11.Soughi, H., Khodarahmi, M., Jafarby, J. and Nazari M. 2021. Yield Analysis of New Bread Wheat Cultivars Based on Agro-Climatic Indices under Different Sowing Dates in Gonbad. J. Plant Prod. 28: 1. 185-211. (In Persian)
12.Jones. 2019. Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) Version 4.7.5 (https://DSSAT.net). DSSAT Foundation, Gainesville, Florida, USA.
13. Basso, B., Liu, L. and Ritchie, J.T. 2016. A comprehensive review of the CERES-wheat,-maize and-rice models’ performances. Advan in agronomy. 136: 27-132.
14.Oteng-Darko, P., Yeboah, S., Addy, S., Amponsah, S. and Danquah, E.O. 2013. Crop modeling: A tool for agricultural research–A review. E3 J. Agric. Res. Dev. 2: 1. 1-6.
15.Reynolds, M., Kropff, M., Crossa, J., Koo, J., Kruseman, G., Molero Milan, A. and Tonnang, H. 2018. Role of modelling in international crop research: overview and some case studies. Agronomy. 8: 12. 291.
16.Kassie, B.T., Asseng, S., Porter, C.H. and Royce, F.S. 2016. Performance of DSSAT-Nwheat across a wide range of current and future growing conditions. Eur. J. Agron. 81: 27-36.
17.Hoogenboom, G., Porter, C., Shelia, V., Boote, K., Singh, U., White, J., Hunt, L., Ogoshi, R., Lizaso, J. and Koo, J. 2017. Decision support system for agrotechnology transfer (DSSAT) version 4.7 (https://DSSAT. net). DSSAT Foundation, Gainesville, Florida. USA.
18.Jones. 2019. Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) Version 4.7.5 (https://DSSAT.net). DSSAT Foundation, Gainesville, Florida, USA.
19.Rauff, K.O. and Bello, R. 2015. A review of crop growth simulation models as tools for agricultural meteorology. Agric. Sci. 6: 1098.
20.White, J.W., Hoogenboom, G., Kimball, B.A. and Wall, G.W. 2011. Methodologies for simulating impacts of climate change on crop production. Field Crop Res. 124: 357-368.
21.Hussain, J., Khaliq, T., Ahmad, A. and Akhtar, J. 2018. Performance of four crop model for simulations of wheat phenology, leaf growth, biomass and yield across planting dates. PloS one 13, e0197546.
22.Zheng, Z., Cai, H., Yu, L. and Hoogenboom, G. 2017. Application of the CSM–CERES–Wheat Model for yield prediction and planting date evaluation at Guanzhong Plain in Northwest China. Agron. J. 109: 1. 204-217.
23.Mehrabi, F. and Sepaskhah, A.R. 2020. Winter wheat yield and DSSAT model evaluation in a diverse semi-arid climate and agronomic practices. Inter. J. Plant Prod. 14: 2. 221-243.
24.Fallah, M.H., Nezami, A., Khazaie, H.R. and Mahallati, M.N. 2021. Evaluation of DSSAT-Nwheat Model across a Wide Range of Climate Conditions in Iran. J. Agroecol. 12: 4. 561-580. (In Persian)
25.Saadati, Z., Delbari, M., Amiri, E., Panahi, M., Rahimian, M.H. and Ghodsi, M. 2016. Assessment of CERES-Wheat model in simulation of varieties of wheat yield under different irrigation treatments. J. Water Soil Res. Conserv. (WSRCJ). 5: 3. 73-85. (In Persian)
26.Mahru, A.H., Soltani, A., Galeshi, S. and Kalate-Arabi, M. 2010. Estimates of genetic coefficients and evaluation of model DSSAT for Golestan province. Elec. J. Crop Prod. 3: 2. 229-253. (In Persian)
27.Soltani, A. 2008. Mathematical Modeling in Field Crops. Ferdowsi University Press. Mashhad, Iran. 175p. (In Persian)
28.Yang, J., Yang, J.Y., Liu, S. and Hoogenboom, G. 2014. An evaluation of the statistical methods for testing the performance of crop models with observed data. Agric. Syst. 127: 81-89.
29.Elsheikh, A.H., Sharshir, S.W., Abd Elaziz, M., Kabeel, A., Guilan, W. and Haiou, Z. 2019. Modeling of solar energy systems using artificial neural network: A comprehensive review. Solar Energy. 180: 622-639.
30.Röll, G., Memic, E. and Graeff‐Hönninger, S. 2020. Implementation of an automatic time‐series calibration method for the DSSAT wheat models to enhance multi‐model approaches. Agron. J. 112: 3891-3912.
31.Ritchie, J.T., Singh. U., Godwin, D.C. and Bowen, W.T. 1998. Cereal growth.development and yield. In: Tsuji, G.Y., Hoogenboom, G. Thornton. P.K. (Eds.). Understanding Options for Agricultural Production. Kluwer Academic Publishers, Dordretcht, pp. 79-98.
32.Jamieson, P., Porter, J. and Wilson, D. 1991. A test of the computer simulation model ARCWHEAT1 on wheat crops grown in New Zealand. Field Crop Res. 27: 337-340.
33.Soltani, A., Hammer, G.L., Torabi, B., Robertson, M.J. and Zeinali, E. 2006. Modeling chickpea growth and development: phonological development. Field Crop Res. 99: 1-13.
34.Khalil Aghdam, A. 2019. Prediction of Phenology, Phyllochron and Leaf Area in Wheat (cv. Sardari). J. Plant Prod. 26: 2. 85-99. (In Persian) 35.Kiani, A., Koocheki, A.R., Nassiri Mahallati, M. and Banayan, M. 2004. CERES-Wheat model evaluation at two different climatic in Khorasan province, П Phenology and growth parameter simulation. J. Desert. 9: 125-142. (In Persian)
36.Sar, K. and Mahdi, S.S. 2019. Evaluation and Performance of CERES-Wheat DSSAT v4. 6 Model for Growth, Development and Yield in Southern Bihar. Indian J. Ecol. 46: 217-219.
37.Bannayan, M., Crout, N.M.J. and Hoogenboom, G. 2003. Application of the CERES-Wheat model for within-season prediction of winter wheat yield in the United Kingdom. Agron J. 95: 114-125.
38.Delghandi, M., Andarzian, B., Broomandnasab, S., Massah Bovani, A. and Javaheri, E. 2014. Valuation of DSSAT 4.5-CSM-CERES-Wheat to Simulate Growth and Development, Yield and Phenology Stages of Wheat under Water Deficit Condition (Case Study: Ahvaz Region). J. Water Soil. 28: 1. 82-91. (In Persian)
39.Jing, Q., McConkey, B., Qian, B., Smith, W., Grant, B., Shang, J. and Luce, M.S. 2021. Assessing water management effects on spring wheat yield in the Canadian Prairies using DSSAT wheat models. Agric. Water Manage. 244: 106591. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 452 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 252 |