开发一种简单而高效的建模解决方案,用于预测南亚非传统葡萄种植区的桌面葡萄的关键现象阶段
Rizwan Rafique1,2, Touqeer Ahmad3, Muhammad Azam Khan2
1Department of Agricultural and Biological Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA.
International journal of biometeorology
|May 9, 2024
概括
这项研究开发了一种基于温度的葡萄藤表态模型 (GPM),以预测巴基斯坦的桌面葡萄的发展阶段. 该模型准确地预测了关键的现象事件,有助于新地区的葡萄栽培规划.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物生物学 植物生物学
- 气候变化影响研究 影响研究
背景情况:
- 气候变化带来的现象变化对植物发育和农业产量产生重大影响.
- 葡萄树现象学对温度波动高度敏感,在不同气候下对葡萄种植构成挑战.
- 准确的建模对于使葡萄种植实践适应不断变化的气候条件至关重要,特别是在非传统的种植区.
研究的目的:
- 开发和验证基于温度的葡萄藤表态模型 (GPM),用于预测桌面葡萄品种的关键发展阶段.
- 评估该模型在南亚非传统葡萄种植区 (巴基斯坦波塔瓦尔地区) 的表现.
- 为葡萄栽培行业提供一个规划工具,使用简单,可适应的方法.
主要方法:
- 在2019-2020年期间在巴基斯坦的Chakwal和伊斯兰堡进行了实地实验,观察了四种桌面葡萄品种:Perlette,King's Ruby,Sugraone和NARC Black.
- 利用Mitscherlich单分子方程开发基于生长度日 (GDD) 的葡萄葡萄树现象学模型.
- 将艾希霍恩和洛伦兹现象学 (ELP) 尺度与GDD相关联,使用根平均平方误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 分析模型准确性.
主要成果:
- 在所有测试品种中,在ELP尺度和GDD之间发现了强烈的非线性相关性 (R2 = 0.900.94).
- 开发的GPM表现出高预测能力,RMSE在2.14至2.78天,MAE在1.86至2.26天之间.
- 模型预测显示现象学阶段开始的变化可达3天,这表明可靠的预测能力.
结论:
- 基于温度的GPM准确地预测了非传统的南亚葡萄种植区的葡萄树现象阶段.
- 该模型是葡萄种植行业的有效规划工具,可适应各种地区和葡萄品种.
- 这种基于GDD的简化方法提供了一种在不断变化的气候条件下预测葡萄树现象学的实用方法.
更多相关视频
15:30A Telemetric, Gravimetric Platform for Real-Time Physiological Phenotyping of Plant–Environment Interactions
Published on: August 5, 2020
11.5K
10:25Construction of Models for Nondestructive Prediction of Ingredient Contents in Blueberries by Near-infrared Spectroscopy Based on HPLC Measurements
Published on: June 28, 2016
10.6K
