BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  24,611,359
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Thổ nhưỡng học

Nguyễn Ngọc Khánh, Tất Anh Thư, Trần Văn Dũng(1), Trần Hoài Tâm, Nguyễn Văn Quí

Ứng dụng mô hình ceres-maize mô phỏng năng suất bắp lai trồng trên đất phù sa ở đồng bằng sông Cửu Long

Khoa học (ĐH Cần Thơ)

2020

CĐ Đất

1859-2333

Bắp, CERES-Maize, Hiệu chỉnh, Mô phỏng, Thẩm định

Mục tiêu của nghiên cứu là hiệu chỉnh và thẩm định mô hình CERES-Maize và mô phỏng đáp ứng của sinh trưởng và năng suất bắp với bón phân đạm và phân hữu cơ trên đất phù sa. Các thí nghiệm được thực từ tháng 8/2015 đến tháng 4/2016 tại Bộ môn Khoa học đất, Trường Đại học Cần Thơ nhằm thu thập số liệu cho hiệu chỉnh và thẩm định mô hình. Kết quả hiệu chỉnh và thẩm định cho thấy sự nhất quán cao giữa dữ liệu mô phỏng và quan sát, thể hiện qua các thông số thống kê đối với năng suất (EF0,85 – 0,99; RMSE181,49 – 669,71 kg/ha; nRMSE 3,87 – 12,13 %); sinh khối (EF0,97 – 0,98; RMSE672,91 – 942,80 kg/ha;nRMSE 8,01 – 10,39 %) và số lá trên cây (EF 0,90 – 0,95; nRMSE 7,81 – 12,04 %). Trong khi đó chỉ số diện tích lá mô phỏng được đánh giá ở mức khá tốt (EF 0,69 – 0,82 và nRMSE 15,65 – 20,47 %). Nhiệt độ tối đa và lượng mưa là các thông số có độ nhạy cao nhất

TTKHCNQG, CVv 403

Xem toàn văn
  • [1] Willmott, C.J. (1982), Some comments on the evaluation of model performance,Bulletin of theAmerican Meteorological Society. (63): 1309–1313
  • [2] Xie, Y., Kiniry, J. R., Nedbalek, V., andRosenthal, W. D. (2001), Maize and sorghum simulations with CERES-Maize, SORKAM, and ALMANAC under water-limiting conditions,Agronomy Journal, 93(5): 1148-1155
  • [3] Pang, X. P.;Letey, J., and Wu, L. (1997), Yield and nitrogen uptake prediction by CERES-Maize model under semiarid conditions,Soil Science Society of America Journal, 61(1): 254-256
  • [4] Ngô Ngọc Hưng (2008), Nguyên lý và ứng dụng mô hình toán trong nghiên cứu sinh học, nông nghiệp và môi trường,
  • [5] Nouna, B. B., Katerji, N., andMastrorilli, M. (2000), Using the CERES-Maize model in a semi-arid Mediterranean environment. Evaluation of model performance,European Journal of Agronomy, 13(4): 309-322
  • [6] Nash, J. E., and J. E. Sutcliffe. (1970), River flow forecasting through conceptual models, Part 1-A discussion of principles,J. Hydrol. 10: 282
  • [7] Musinguzi, P., Ebanyat, P., Tenywa, J. S., Mwanjalolo, M., Basamba, T. A., Tenywa, M. M., & Porter, C. (2014), Using DSSATCENTURY model to simulate soil organic carbon dynamics under a low-input maize cropping system,Journal of Agricultural Science. 6(5): 120-131
  • [8] Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van, L.M. W., Bingner R. L., Harmel R. D., Veith T. L. (2007), model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations,American Society of Agricultural and Biological Engineers ISSN 0001−2351. 50(3): 885−900
  • [9] Lukeba, J.C.L, Vumilia, R.K., Nkongolo, K.C.K., Mwabila, M.L., Tsumbu, M. (2013), Growth and Leaf Area Index Simulation in Maize (Zea maysL.) under Small-Scale Farm Conditions in a Sub-Saharan African Region,American Journal of Plant Sciences. 4: 575-583
  • [10] Liu, S., Yang, J. Y., Drury, C. F., Liu, H. L., and Reynolds, W. D. (2014), Simulating maize (ZeamaysL.) growth and yield, soil nitrogen concentration, and soil water content for a longterm cropping experiment in Ontario, Canada,Canadian journal of Soil Science. 94: 435-452
  • [11] Liu, H. L., Yang, J. Y., Drury, C. A., Reynolds, W. D., Tan, C. S., Bai, Y. L., ... & Hoogenboom, G. (2011), Using the DSSAT-CERES-Maize model to simulate crop yield and nitrogen cycling in fields under long-term continuous maize production,Nutrient cycling in agroecosystems. 89(3): 313-328
  • [12] Lambert, R. J., Mansfield, B. D., Mumm, R. H. (2014), Effect of leaf area on maize productivity,Maydica, 59(1):58-63
  • [13] Jacovides, C.P., Kontoyiannis, H. (1995), Statistical procedures for the evaluation of evapotranspiration computing models,Agric. Water Manage. (27): 365–371
  • [14] Körschens, M. (2006), The importance of long-term field experiments for soil science and environmental research—a review,Plant Soil Envi, 52 (special issue):1–8
  • [15] Jones, J.W., Hoogenboom, G., Porter, C.H., et al. (2003), The DSSAT cropping system model,European Journal of Agronomy. 18(3-4): 235-265
  • [16] Jiang, X., Tong L., Kang, S., et al. (2018), Planting density affected biomass and grain yield of maize for seed production in an arid region of Northwest China,Journal of Arid Land. 10(2): 292–303
  • [17] Hodges, T., Botner, D., Sakamoto, C. and Haug, J. H. (1987), Using the CERES-Maize model to estimate production for the US Cornbelt,Agricultural and Forest Meteorology. 40(4): 293-303
  • [18] Cao Ngọc Điệp và Trần Minh Thiện (2012), Ảnh hưởng của phân hữu cơ vi sinh sản xuất từ chất thải ao nuôi cá tra đến tăng trưởng và năng suất bắp lai (Zea Mays L.) trồng trên đất phù sa Nông Trường Sông Hậu, thành phố Cần Thơ,Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 24a: 1-8