ミネソタ州における収量および硝酸態窒素溶脱予測のためのリモートセンシングと作物モデリングの連携

科学分野:

• 農業科学
• 環境科学
• 作物学

背景:

• 地域の地下水質を保護するためには、様々な作物ローテーション下での作物収量および硝酸態窒素溶脱の評価をスケールアップする必要がある。
• 環境政策統合気候（EPIC）モデルは、地域スケールでの農耕生態系プロセスをシミュレートするための重要なツールである。

主な方法:

• 窒素率圃場試験および衛星由来の作物蒸発散量（ETc）を使用してEPICモデルを較正した。
• 13,375ヘクタールの砂質土壌に対する灌漑水許可データを使用して、モデル予測を地域スケールにスケールアップした。
• 窒素肥料削減、ライ麦カバークロップの追加、自動灌漑、アルファルファ-トウモロコシローテーションへの転換の4つの管理シナリオを評価した。

結論:

• 圃場データとリモートセンシングでEPICモデルを補強することは、農耕生態系シミュレーションをスケールアップするための堅牢な方法を提供する。
• 代替的な作物ローテーション、最適化された窒素管理、カバークロップ、およびスマート灌漑は、硝酸態窒素溶脱を軽減するための効果的な戦略である。
• 本研究は、統合された農業慣行を通じて地下水質の地域スケールでの評価と管理の可能性を示す。