شبیه سازی عملکرد گندم دیم با استفاده از مدل گیاهی آکواکراپ، مطالعه موردی ایستگاه تحقیقات کشاورزی دیم سیساب، خراسان شمالی

نوع مقاله : مقالات پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه فردوسی مشهد

چکیده

مدل سازی رشد گیاه ابزار مهمی در ارزیابی اثرات تنش خشکی بر روی عملکرد محصول دیم و در نتیجه آن، انتخاب تاریخ کشت بهینه و تصمیم گیری برای روش های مدیریتی مناسب می باشد. یکی از جدیدترین مدل های گیاهی مدل AquaCrop (آکواکراپ) است که توسط سازمان فائو توسعه داده شده و اساس آن عکس العمل عملکرد محصول نسبت به آب مصرفی می باشد و با استفاده از متغیرهای اقلیمی، گیاه، خاک و مدیریتی، عملکرد محصول را شبیه سازی می نماید. مدل مذکور بایستی برای هر محصول و در هر منطقه خاص واسنجی و ارزیابی گردد. در این تحقیق، مدل گیاهی آکواکراپ در ایستگاه تحقیقات دیم سیساب واقع در خراسان شمالی و برای گیاه گندم تحت کشت دیم واسنجی و ارزیابی شد. برای واسنجی مدل، از داده های هواشناسی روزانه و داده های برداشت محصول دو سال زراعی (87-86 و 88-87) در ایستگاه سیساب استفاده شد. برای اعتبارسنجی مدل نیز از داده های هواشناسی مستقل از مرحله واسنجی و داده های عملکرد واقعی محصول در پنج سال زراعی 82-81 الی 86-85 استفاده گردید. نتایج بدست آمده نشان داد که مدل آکوکراپ با دقت بالایی قابلیت مدل سازی عملکرد محصول را دارا می باشد. بطوری که ضریب تعیین، میانگین مجذور مربعات خطای استاندارد و نرمال شده، راندمان مدل و شاخص توافق بین مقادیر عملکرد دانه اندازه گیری شده و شبیه سازی شده، به ترتیب 86/0، 062/0، 235/5، 917/0 و 877/0 بدست آمد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Simulation of Rainfed Wheat Yield using AquaCrop Model, Case Study: Sisab Rainfed Researches Station, Northern Khorasan

نویسندگان [English]

  • N. Khalili
  • K. Davary
  • A. Alizadeh
  • M. Kafi
  • H. Ansari
University of Mashhad
چکیده [English]

Modeling of crop growth plays an important role in evaluation of drought impacts on rainfed yield, choosing an optimum sowing date, and managerial decision-makings. Aquacrop model is a new crop model that developed by Food and Agriculture Organization (FAO), that is a model for simulation of crop yield based on “yield response to water“ with meteorological, crop, soli and management practices data as inputs. This model has to be calibrated and validated for each crop species and each location. In this paper, the Aquacrop has been calibrated and evaluated for rainfed wheat in Sisab station (Northern Khorasan). For this purpose, daily meteorological data and historical yield data from two cropping season (2007-2008 and 2008-2009) in the Sisab station have been used to calibrate this model. Next, meteorological data and historical yield data of five cropping season (2002-2003 to 2006-2007) are used to validate the model. The result shows that the Aqucrop can accurately predict crop yield as R2, RMSE, NRMSE, ME, and D-Index are achieved 0.86, 0.062, 5.235, 0.917 and 0.877, respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Aquacrop model
  • Crop Yield
  • Modeling Crop
  • Rainfed wheat
  • Sisab
1- حیدری نیا م.، ناصری ع.ع. و برومندنسب س. 1391. بررسی امکان کاربرد شبیه AquaCrop در برنامه ریزی آبیاری آفتابگردان در اهواز. مجله مهندسی منابع آب. 5(12): 39- 49.
2- صاحب جمع ع.ا.، عباسپورتبریزی ا.، مهدوی م. و بغدادی م. 1386. مطالعات خاکشناسی تفصیلی دقیق و طبقه بندی اراضی ایستگاه تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی سیساب بجنورد. مؤسسه تحقیقات خاک و آب. 70 صفحه.
3- علیزاده ح.ع.، نظری ب.، پارسی نژاد م.، رمضانی اعتدالی ه. و جانباز ح.ر. 1389. ارزیابی مدل AquaCrop در مدیریت کم آبیاری گندم در منطقه کرج. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 2(4): 273-283.
4- Andarzian B., Bannayan M., Steduto P., Mazraeh H., Barati M.E. and Rahnama A. 2011. Validation and Testing of the AquaCrop Model under Full and Deficit Irrigated Wheat Production in Iran. Agricultural Water Management. 100: 1-8.
5- Bessembider J.J.E., Leffelaar P.A., Dhindwal A.S. and Ponsioen T.C. 2005. Which Crop and Which Drop, and the Scope for Improvement of Water Productivity. Agricultural Water Management. 73, 113–130.
6- Doorenbos J. and Kassam A.H. 1979. Yield Response to Water. FAO Irrigation and Drainage Paper No. 33. Rome, FAO.
7- Farahani H.J., Izzi G., and Oweis T.Y. 2009. Parameterization and Evaluation of The Aquacrop Model for Full and Deficit Irrigated Cotton. Agron. J. 101, 469–476.
8- Garcia-Vila M., Fereres E., Mateos L., Orgaz F., and Steduto P. 2009. Deficit Irrigation Optimization of Cotton with Aquacrop. Agron. J. 101, 477–487.
9- Geerts S., Raes D., Garcia M., Miranda R., Cusicanqui J.A., Taboada C., Mendoza J., Huanaca R., Mamani A., Condori O., Mamani J., Morales B., Osco V., and Steduto P. 2009. Simulating Yield Response to Water of Quinoa (Chenopodium Quinoa Willd.) With FAO-Aquacrop. J. Agron. 101, 499–508.
10- Hargreaves G.H. and Samani Z.A. 1982. Estimating Potential Evapotranspiration. J. Irrig. and Drain Engr., ASCE, 108(IR3):223-230.
11- Hoogenboom G.J., White J.W., and Messina C.D. 2004. From genome to crop: integration through simulation modelling. Field Crop Res. 90, 145 -163.
12- Hsiao T.C., Hneg L.K., Steduto P., Rojas-Lara B., Raes D. and Fereres E. 2009. Aquacrop-The FAO Crop Model to Simulate Yield Responseto Water: III. Parameterization and Testing for Maiz. Agron. J. 101:448-459.
13- Http://www.Irimet.Net.
14- Jamieson P.D., Porter J.R., and Wilson D.R. 1991. A test of computer simulation model ARC-WHEAT1 on wheat crops grown in New Zealand. Field Crops Res. 27, 337–350.
15- Jones C.A. and Kiniry J.R. 1986. CERES-Maize: A Simulation Model of Maize Growth and Development. Texas A&M University Press, College Station, 194 Pp.
16- Loague K. and Green R.E. 1991. Statistical and Graphical Methods for Evaluating Solute Transport Models: Overview and Application. J. Contaminant Hydrology, 7: 51-73.
17- Raes D., Steduto P., Hsiao T.C., and Fereres E. 2009. Aquacrop-The FAO Crop Model To Simulate Yield Response to Water: II. Main Algorithms and Software Description. J. Agron. 101, 438–447.
18- Ritchie J.T. 1972. Model for Predicting Evaporation from a Row Crop with Incomplete Cover. Water Resour. Res. 8, 1204±1213.
19- Steduto P., Hsiao T.C., Raes D., and Fereres E. 2009. Aquacrop-The FAO Crop Model to Simulate Yield Response to Water: I. Concepts and Underlying Principles. Agron. J. 101:426–437.
20- Stockle C., Martin S.A., and Campbel G.S. 1994. Cropsyst a Cropping Simulation Model Water, Nitrogen Budgets and Crop Yield. A\Agricultural Systems. 46:335-359.
21- Williams J.R., Jones C.A., and Dyke P.T. 1984. A Modeling Approach to Determining the Relationship between Erosion and Soil Productivity. Trans. ASAE 27(1):129–144.
22- Van Keulen H., and Wolf J. 1986. Modelling of Agricultural Production: Weather Soils and Crops. Simulation Monographs. Pudoc, Wageningen, The Netherlands, P. 479.
23- Willmott C.J., Akleson G.S., Davis R.E., Feddema J.J., Klink K.M., Legates D.R., Odonnell J., and Rowe C.M. 1985. Statistic for the Evaluation and Comparison of Models. J. Geophys. Res. 90, 8995–9005.
CAPTCHA Image