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J-GLOBAL ID：201702239760603049   整理番号：17A1547204

大繁殖試験データセットを用いた効率的な作物モデルパラメータ推定とサイト特性化【Powered by NICT】

Efficient crop model parameter estimation and site characterization using large breeding trial data sets

著者 (14件)： Lamsal Abhishes (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Welch S.M. (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Jones J.W. (University of Florida, 1741 Museum Road, Gainesville, FL, 32611, USA) ,  Boote K.J. (University of Florida, 1741 Museum Road, Gainesville, FL, 32611, USA) ,  Asebedo Antonio (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Crain Jared (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Wang Xu (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Boyer Will (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Giri Anju (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Frink Elizabeth (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Xu Xuan (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Gundy Garrison (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Ou Junjun (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Arachchige Pabodha Galgamuwe (Kansas State University, 2002 Throckmorton Plant Sciences Center, Manhattan, KS 66506, USA)
資料名： Agricultural Systems  (Agricultural Systems)
巻： 157  ページ： 170-184  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0268C  ISSN： 0308-521X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学者は世界的作物生産は,食品,飼料,燃料の需要を供給するために2050年までに倍増する必要があることを推定した。この目標を達成するために,利得の育種潜在収量速度だけでなく,増強された管理戦略による農場での収率を増加させるために必要である新しい方法。これらのタスクの両者は最終的に遺伝学に関連していることを品種特性(臨界短日長,最大葉光合成速度,稔実期持続時間など)の知識に基づく多重,動的環境におけるプラント性能を予測する能力を必要とする。この結合のために,このような形質に遺伝子型特異的パラメータ(GSP’s)。353地区-年のうちから産業provided収率と気象データを用いて,182品種の各々に対して七CROPGRO-ダイズGSPを推定した。データセットは,二つの欠点を持っていた。最初に,植栽日が供給され,作物が経験する実際に環境はunknowableになかった。第二に,土壌データは上部20cm,根環境と水供給アベイラビリティを特定するには不十分であるのみに提供した。追加土壌情報を取得した。新しい最適化アルゴリズムはGSPと播種日を推定し同時に開発した,層状土壌保水特性を調整した。オプティマイザは,ホログラフィック遺伝的アルゴリズム(HGA)と命名した,ははるかに小さい数重複1から3D問題の2000次元で探索される低減する外部から供給された制約とデータ構造の解析の両方を使用した。二種類の実験を行った。最初は,公表されているGSPの独立成分分析(ICA)が先行した。その後訓練は良好な成分スコアよりもむしろGSPの自身を求めた。第二分離ファクター(SF)法は全てのGSPは別々に変化することを可能にした。これは非拘束およびより平等に分布したパラメータを示した。結果は,HGAは,育種試験データからの品種と部位特異的パラメータを推定するためのCROPGRO-ダイズモデルと非常に良好に動作することを示した。較正と評価の品質は,両ラン型RMSE値約最大収率の5.6%であったで同様であった。さらに,種々のGSPのは品種のキャリブレーションに使われたことのない試験でその収率を予測するために使用できる。最後に,高次元にもかかわらず,すべての系統とサイトのためのGSPの,播種日および土壌特性は<58反復で同時に収束し,大きなデータセットでの使用のための大きな有用性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 気象データ ,  土壌特性 ,  データ構造 ,  給水 ,  品質 ,  品種 ,  アベイラビリティ ,  遺伝的アルゴリズム ,  ダイズ ,  継続時間 ,  育種 ,  *パラメータ推定 ,  遺伝子型 ,  三次元
準シソーラス用語： 播種日 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 生態生理学的作物シミュレータ ,  CROPGRO-ダイズ ,  遺伝子型特異的パラメータ(GSP’s) ,  ホログラフィック遺伝的アルゴリズム ,  大規模並列処理

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 繁殖 ,  試験データ ,  作物モデル ,  パラメータ推定 ,  サイト特性