Maiswachstums-Simulationsmodell

Die weltweite Nahrungsmittelversorgung hängt in hohem Maße von Getreide ab, und Mais ist aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit in verschiedenen agro-ökologischen Regionen und seines hohen wirtschaftlichen Wertes einer der wichtigsten. Sein hohes Ertragspotenzial hat die Nachfrage nach verbesserten regionalen Bewirtschaftungsmethoden erhöht. Eine genaue Ertragsschätzung auf regionaler Ebene ist daher unerlässlich, bleibt aber eine Herausforderung. Herkömmliche Überwachungsmethoden sind begrenzt, was zu einem wachsenden Interesse an Simulationsmodellen für das Maiswachstum geführt hat. Regionale Ertragssimulationen sind jedoch immer noch unzureichend, was den Bedarf an regionalspezifischen Modellen verdeutlicht. Das Wetter spielt eine wichtige Rolle beim Pflanzenwachstum, und die Verwendung historischer Durchschnittswerte kann die täglichen Wechselwirkungen zwischen Wetter, Boden, Wasser und Nährstoffen nicht erfassen. Zuverlässige saisonale Wettervorhersagen zu Beginn der Anbausaison können die Ertragsschätzungen verbessern, so dass tägliche Wetteraufzeichnungen erforderlich sind, die den tatsächlichen statistischen Merkmalen genau entsprechen. Ziel dieser Forschungsarbeit war die Entwicklung eines Maiswachstumssimulationsmodells mit einem integrierten Wetter-Submodell. Sie wurde in zwei Phasen durchgeführt: Entwicklung und Evaluierung eines Wettergenerators (CMWSim), gefolgt von der Erstellung und Prüfung eines integrierten Maismodells (MAIZESim).

Autorentext

Wathsala Rajawatta, PhD:Studium der landwirtschaftlichen Elektrifizierung und Automatisierung, Agric. Engineering an der Northwest A&F University, China. Derzeit arbeitet er als Senior Lecturer an der Universität von Ruhuna, Sri Lanka. He Dongjian, PhD:Studierte Agric. Ingenieurwesen an der Northwest A&F University, China. Derzeit arbeitet er als Professor an der gleichen Universität.