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J-GLOBAL ID：201802210766525883   整理番号：18A1807365

バイオオーマサイトとバイオマ空間に基づく中国北部の2030年と2050年における冬コムギ収量の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Winter Wheat Yield in 2030 and 2050 in North China Based on BioMa-Site and BioMa-Spatial

著者 (2件)： Qing Huang (Planning of Chinese Academy of Agricultural Sciences, Institute of Agricultural Resources and Regional, Beijing, China) ,  Zhongxin Chen (Planning of Chinese Academy of Agricultural Sciences, Institute of Agricultural Resources and Regional, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： Agro-geoinformatics  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 1-BIoMa(生物物理モデル応用)は,モデリング解の解析,パラメータ化,および実行のための応用である。BIOMAは,作物モデリングの必要条件を満たすために新しいモデリングソリューションを追加することができる第三者によって拡張することができる。世界における作物成長シミュレーションのための進歩したモデルである。いくつかの改良,例えば,より少ないデフォルトパラメータ,異なるモデルアルゴリズムとより多くのユーザフレンドリーなインタフェイス,および他のモデル解とのリンクにより,CopSystモデルを組み込んだ。農業生産システムは気候変動によってますます脅かされ,2015年にBIOMAに埋め込まれたCopSystモデルを用いて作物をシミュレートし予測した。最新のBioMaサイトモデルに基づき,そして,LAIデータ,土壌,作物生物季節学を用いて,本論文は,BIOMA空間に基づいて,2030年(2021~2040年)の冬小麦バイオマスと収量を評価し,2つの異なる将来の気候シナリオの下でのモデル推定結果を比較した。シミュレーション結果は,中国北部の冬コムギ収率をシミュレートするためにCopSystモデルを使用することが有望であることを示した。観察された収率とシミュレートされた収率の間のピアソンの相関係数は0.97であり,モデリング効率は0.94であり,協定の指数は0.98である。冬小麦乾燥収量は,中国北部の15グリッド平均データに基づく気候シナリオNo.1と気候No.9の両方において,2030年頃(2021~2040)の「近い将来」より高く,乾燥AGBは同じ傾向を持っている。両方の気候シナリオの下で,冬小麦収量と地上バイオマスは灌漑状況によってはるかに低く,それはモスタが成長の間の冬小麦への重要な因子であることを示した。本研究は,中国における冬コムギ成長過程と生産をシミュレートするために適切であることを証明した一連のパラメータを得て,将来のコムギ管理と国家政策のための参考となり得る種々の気候シナリオと条件に基づいて将来の収量を予測した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インタフェイス ,  灌漑 ,  農作物 ,  パラメタリゼーション ,  気候変動 ,  気候 ,  シミュレーション ,  モデリング ,  成長段階 ,  *コムギ ,  *秋播コムギ ,  バイオマス ,  *中国北部 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 気候変動シナリオ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 中国北部 ,  冬コムギ ,  収量 ,  予測