
تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 796 |
تعداد مقالات | 7,615 |
تعداد مشاهده مقاله | 29,035,693 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,670,418 |
پارامتریابی و ارزیابی مدل SSM-iCrop برای پیشبینی رشد و نمو، عملکرد دانه، تجمع و غلظت نیتروژن در گندم | ||
تحقیقات غلات | ||
دوره 14، شماره 4 - شماره پیاپی 53، بهمن 1403، صفحه 379-395 اصل مقاله (563.76 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22124/cr.2025.28834.1842 | ||
نویسندگان | ||
آرزو عبیدی* 1؛ افشین سلطانی* 2؛ ابراهیم زینلی3 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
2استاد، گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرکان، ایران | ||
3دانشیار، استاد، گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرکان، ایران | ||
چکیده | ||
مقدمه: گندم یکی از مهمترین گیاهان زراعی در ایران است، بهطوری که امنیت غذایی در این کشور تا حد زیادی به فرآوردههای حاصل از آرد دانه گندم وابسته است. بهمنظور بررسی رشد و نمو و پویایی نیتروژن در گیاهان زراعی، انجام آزمایشهای مزرعهای زیادی در طیف وسیعی از زمانها و مناطق اقلیمی ضروری است. اجرای چنین آزمایشهایی، سخت، زمانبر و پرهزینه است، اما با کمک مدلهای شبیهسازی گیاهی میتوان در زمان و هزینههای ناشی از آزمایشهای مزرعهای صرفهجویی کرد. مطالعه حاضر با هدف پارامتریابی و ارزیابی مدل SSM-iCrop برای پیشبینی نمو، سطح برگ، عملکرد زیستی، عملکرد دانه و پویایی نیتروژن در گندم در ایران انجام شد. پارامتریابی و ارزیابی این مدل در شبیهسازی تجمع و غلظت نیتروژن برای گندم در ایران تا کنون انجام نشده است. مواد و روشها: پارامتریابی و ارزیابی مدل شبیهسازی SSM-iCrop برای پیشبینی مراحل مختلف فنولوژی، تعداد گره، سطح برگ، عملکرد زیستی و دانه، تجمع نیتروژن در بخش هوایی و دانه، و غلظت نیتروژن دانه در گیاه گندم در مناطق مختلف ایران با استفاده از دادههای جمعآوری شده از نتایج مطالعات انجام شده توسط سایر پژوهشگران در سالها و مناطق مختلف انجام شد. برای ارزیابی توانایی مدل در پیشبینی صفات یاد شده، آمارههای مختلف شامل مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE)، ضریب همبستگی (r) و ضریب تغییرات (CV) بین مقادیر مشاهده شده و شبیهسازی شده محاسبه شدند. همچنین، خطوط 1:1 با اختلاف 20± درصد برای نشان دادن میزان انحراف دادههای شبیهسازی شده در مقابل دادههای مشاهده شده رسم شدند. یافتههای تحقیق: نتایج بهدست آمده از این مطالعه نشان داد که مدل SSM-iCrop با دقت بسیار بالایی میتواند زمان وقوع مراحل مختلف نمو گندم، شامل تعداد روز تا سبز شدن، پنجهزنی، ساقهرفتن، سنبلهدهی و رسیدگی فیزیولوژیک را پیشبینی کند (r = 0.99 و CV = 7.8%). مدل بهخوبی توانست تعداد گره در ساقه اصلی (r = 0.88 و CV = 11.3%)، حداکثر شاخص سطح برگ در گردهافشانی (r = 0.88 و CV = 17.8%)، عملکرد زیستی (r = 0.79 و CV = 11.3%)، عملکرد دانه (r = 0.84 و CV = 12.6%)، تجمع نیتروژن بخش هوایی (r = 0.84 و CV = 12.7%)، تجمع نیتروژن دانه (r = 0.80 و CV = 16.4%) و غلظت نیتروژن دانه (r = 0.66 و CV = 11.3%) را پیشبینی کند. نتیجهگیری: با توجه به توانایی بالای مدل SSM-iCrop در پیشبینی نمو، تجمع ماده خشک، شاخص سطح برگ، عملکرد دانه، تجمع و غلظت نیتروژن، میتوان از این مدل برای اهداف مختلف مانند بهبود مدیریت زراعی، تجزیه و تحلیل رشد و عملکرد، تخمین عملکرد پتانسیل، خلأ عملکرد و اثرات تغییرات اقلیمی برای گندم استفاده کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
سطح برگ؛ عملکرد؛ فنولوژی؛ ماده خشک؛ مدلسازی | ||
مراجع | ||
Abidi, A., Soltani, A., & Zeinali, E. (2024). Identifying plant traits to increase wheat yield under irrigated conditions. Heliyon, 10: e31734. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e31734.##Ahmadi, K., Ebadzadeh, H. R., Hatami, F., Mohammadnia Afrouzi, Sh., Esfandiari Pour, A., & Abbas Taghani, R. (2021). Agricultural Statistics Yearbook, 2019-2020. Vol. I: Crop Products. Information and Communications Technology Center, Deputy of Planning and Economics, Ministry of Agriculture Jihad, Tehran, Iran. [In Persian].##Alimagham, S. M., Soltani, A., Vadez, V., Zeinali, E., & Zand, E. (2020). Irrigated wheat (Triticum aestivum L.) traits effects on potential yield under current and future climates in Iran. Journal of Agroecology, 12(3), 413-431. [In Persian]. doi: 10.22067/jag.v12i3.75590.##Arab Ameri, R., Soltani, A., Zeinali, E., Kamkar B., & Khavari, F. (2012). Estimation of some parameters associated with nitrogen accumulation and remobilization in spring bread wheat cultivars. Iranian Journal of Crop Sciences, 14(1), 1-15. [In Persian]. dor: 20.1001.1.15625540.1391.14.1.1.2.##Bakhshandeh, E., Soltani, A., Zeinali, E., Kalateh-Arabi, M., & Ghadiryan, R. (2012). Evaluation of allometric relationships between leaf area and vegetative characteristics in bread and durum wheat cultivars. Iranian Journal of Crop Sciences, 13(4), 642-657. [In Persian]. dor: 20.1001.1.15625540.1390.13.4.4.4.##Bregaglio, S., Willocquet, L., Kersebaum, K. C., Ferrise, R., Stella, T., Ferreira, T. B., Pavan, W., Asseng, S., & Savary, S. (2021). Comparing process-based wheat growth models in their simulation of yield losses caused by plant diseases. Field Crops Research, 265, 108108. doi: 10.1016/j.fcr.2021.108108.##Dadrasi, A., Torabi, B., Rahimi, A., Soltani, A., & Zeinali, E. (2020). Parameterization and evaluation of a simple simulation model (SSM-iCrop2) for potato (Solanum tuberosum L.) growth and yield in Iran. Potato Research, 63, 545-563. doi: 10.1007/s11540-020-09456-y.##Fuchs, W. (2021). Parameterisation and evaluation of the crop growth model SSM-iCrop for winter wheat grown in Eastern Austria. Ph. D. Dissertation, University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna, Austria.##Ghanbari, A., Fakheri, B., Amiri, E., & Tavassoli, A. (2014). Evaluation nitrogen and radiation use efficiency of wheat (triticum aestivum) under irrigation nitrogen fertilizer levels. Journal of Crop Ecophysiology, 8(1), 41-56. [In Persian].##Hammer, G. L., van Oosterom, E., McLean, G., Chapman, S. C., Broad, I., Harland, P., & Muchow, R. C. (2010). Adapting APSIM to model the physiology and genetics of complex adaptive traits in field crops. Journal of Experimental Botany, 61(8), 2185-2202. doi: 10.1093/jxb/erq095.##Jamieson, P. D. & Semenov, M. A., (2000). Modelling nitrogen uptake and redistribution in wheat. Field Crops Research, 68, 21-29. doi: 10.1016/S0378-4290(00)00103-9.##Khalilzadeh, Gh., Arshad, Y., Rezaei, M., & Eivazi, A. (2011). Evaluation of yield, yield, yield components, nitrogen uptake and use efficiency in bread wheat (Triticum aestivum L.). Journal of Research in Crop Sciences, 4(14), 121-138. [In Persian].##Link, J., Batchelor, W. D., Graeff, S., & Claupein, W. (2008). Evaluation of current and model-based site-specific nitrogen applications on wheat (Triticum aestivum L.) yield and environmental quality. Precision Agriculture, 9, 251-267. doi: 10.1007/s11119-008-9068-y.##Lollato, R. P., Edwards, J. T., & Ochsner, T. E. (2017). Meteorological limits to winter wheat productivity in the U.S. southern Great Plains. Field Crops Research, 203, 212-226. doi: 10.1016/j.fcr.2016.12.014.##Ma, G., Liu, W., Li, S., Zhang, P., Wang, C., Lu, H., Wang, L., Xie, Y., Ma, D., & Kang, G. (2019). Determining the optimal N input to improve grain yield and quality in winter wheat with reduced apparent N loss in the North China Plain. Frontiers in Plant Science, 10, 181. doi: 10.3389/fpls.2019.00181.##Manschadi, A. M., Eitzinger, J., Breisch, M., Fuchs, W., Neubauer, T., & Soltani, A. (2020). Full parameterisation matters for the best performance of crop models: Inter-comparison of a simple and a detailed maize model. International Journal of Plant Production, 15, 61-78. doi: 10.1007/s42106- 020-00116-2.##Manschadi, A. M., Palka, M., Fuchs, W., Neubauer, T., Eitzinger, J., Oberforster, M., & Soltani, A. (2022). Performance of the SSM-iCrop model for predicting growth and nitrogen dynamics in winter wheat. European Journal of Agronomy, 135, 126487. doi: 10.1016/j.eja.2022.126487.##Monteith, J. L. (1965). Light distribution and photosynthesis in field crops. Annals of Botany, 29, 17-37. doi: 10.1093/oxfordjournals.aob.a083934.##Naderi, A., Majidi Harvan, E., Hashemi Dezfuli, A., Nour Mohammadi, Gh., & Rezaei, A. (2000). Genetic variation for dry matter and nitrogen accumulation in grain ofspring wheat genotypes under optimum and post-anthesis drought stress conditions. I. Grain yield and its related traits. Iranian Journal of Crop Sciences, 2(2), 58-61. [In Persian]. dor: 20.1001.1.15625540.1379.2.2.6.5.##Navabpour, S., & Kazemi, G. (2013). Study the relations between grain yield and related traits in wheat by path analysis. Crop Production, 6(1), 191-203. [In Persian]. dor: 20.1001.1.2008739.1392.6.1.11.7.##Nehbandani, A., Soltani, A., Zeinali, E., Raeisi, S., & Rajabi, R. (2015). Parameterization and evaluation of SSM-soybean model for Prediction of growth and yield of soybean in Gorgan. Journal of Plant Production Research, 22(3), 1-26. [In Persian]. dor: 20.1001.1.23222050.1394.22.3.1.2.##Ritchie, J. T. (1991). Wheat phasic development. In: Hanks, J., & Ritchie, J. T. (Eds.). Modeling Plant and Soil Systems. Agronomy Monograph. Vol. 31. ASA, CSSA, SSSA, Medison, USA. pp. 31-54. doi: 10.2134/agronmonogr31.c3.##Salehi, F., Abdollahi, M., & Abdollahi, Z. (2013). Optimal food basket for Iranian society. Andisheh Mandegar Publications, Qom, Iran. 60 p. [In Persian].##SPII. (2015). Introduction of Crop Cultivars: Food Safety and Health. Vol. 1. Seed and Plant Improvement Institute (SPII), Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO). 234 p. [In Persian].##Shiukhy Soqanloo, S., Mousavi Baygi, M., Torabi, B., & Raeini Sarjaz, M. (2023). Evaluating the SSM model efficiency in simulating the wheat growth under water stress conditions. Journal of Water & Soil, 37(3), 353-366. doi: 10.22067/jsw.2023.80355.1237.##Sinclair, T. R. (1986). Water and nitrogen limitations in soybean grain production. I. Model development. Field Crops Research, 15(2), 125-141. doi: 10.1016/0378-4290(86)90082-1.##Sinclair, T. R., Soltani, A., Marrou, H., Ghanem, M., & Vadez, V. (2020). Geospatial assessment for crop physiological and management improvements with examples using the simple simulation model. Crop Science, 60(2), 700-708. doi: 10.1002/csc2.20106.##Soltani, A. (2009). Mathematical modeling in field crops. Jahad Daneshgahi Publications, Mashhad (1th Ed.). 175 p. [In Persian].##Soltani, A., Alimagham, S. M., Nehbandani, A., Torabi, B., Zeinali, E., Dadrasi, A., Zand, E., Ghassemi, S., Pourshirazi, S., Alasti, O., Hosseini, R.S., Zahed, M., Arabameri, R., Mohammadzadeh, Z., Rahban, S., Kamari, H., Fayazi, H., Mohammadi, S., Keramat, S., Vadez, V., van Ittersum, M. K., & Sinclair, T. R. (2020). SSM-iCrop2: A simple model for diverse crop species over large areas. Agricultural Systems, 182, 102855. doi: 10.1016/j.agsy.2020.102855.##Soltani, A., Maddah, V., & Sinclair, T. R. (2013). SSM-wheat: A simulation model for wheat development, growth and yield. International Journal of Plant Production, 7(4), 711-740. doi: 10.22069/IJPP.2013.1266.##Soltani, A., & Sinclair, T. R. (2011). A simple model for chickpea development, growth and yield. Field Crops Research, 124(2), 252-260. doi: 10.1016/j.fcr.2011.06.021.##Soltani, A., & Sinclair, T. R. (2012). Modeling Physiology of Crop Development, Growth and Yield. CABI, Wallingford, UK. 322 p. ISBN: 978-1-84593-970-0.##Soltani, A., & Sinclair, T. R. (2015). A comparison of four wheat models with respect to robustness and transparency: simulation in a temperate, sub-humid environment. Field Crops Research, 175, 37-46. doi: 10.1016/j.fcr.2014.10.019.##Soufizadeh, S., Munaro, E., McLean, G., Massignam, A., van Oosterom, E. J., Chapman, S. C., Messina, C., Cooper, M., & Hammer, G. L. (2018). Modelling the nitrogen dynamics of maize crops – Enhancing the APSIM maize model. European Journal of Agronomy, 100, 118-131. doi: 10.1016/j.eja.2017.12.007.##Wang, H., Zhang, Y., Chen, A., Liu, H., Zhai, L., Lei, B., & Ren, T. (2017). An optimal regional nitrogen application threshold for wheat in the North China Plain considering yield and environmental effects. Field Crops Research, 207, 52-61. doi: 10.1016/j.fcr.2017.03.002.##Yousefidaz, M., Soltani, A., Galeshi, S., & Zeinali, E. (2014). Optimization of the nitrogen fertilizer management of wheat in Gorgan: Rate and time of nitrogen application. Crop Production, 7(4), 81-102. [In Persian]. dor: 20.1001.1.2008739.1393.7.4.5.4.##Zhao, Z., Wang, E., Wang, Z., Zang, H., Liu, Y., & Angus, J. F. (2014). A reappraisal of the critical nitrogen concentration of wheat and its implications on crop modeling. Field Crops Research, 164(1), 65-73. doi: 10.1016/j.fcr.2014.05.004. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 382 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 23 |