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J-GLOBAL ID：202202240937227215   整理番号：22A0943008

窒素処理下のMR269のためのORYZA(v3)イネ作物成長モデリング:パラメータ変動に関する交差検証の評価【JST・京大機械翻訳】

ORYZA (v3) rice crop growth modeling for MR269 under nitrogen treatments: Assessment of cross-validation on parameter variability

著者 (8件)： Nurulhuda Khairudin (Department of Biological and Agricultural Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Malaysia) ,  Nurulhuda Khairudin (SMART Farming Technology Research Centre, Universiti Putra Malaysia, Malaysia) ,  Muharam Farrah Melissa (Department of Agriculture Technology, Faculty of Agriculture, Universiti Putra Malaysia, Malaysia) ,  Shahar Nurul Aina Najwa (Department of Biological and Agricultural Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Malaysia) ,  Hashim Muhamad Faiz Che (Department of Biological and Agricultural Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Malaysia) ,  Ismail Mohd Razi (Institute of Tropical Agriculture and Food Security, Universiti Putra Malaysia, Malaysia) ,  Keesman Karel J. (Mathematical and Statistical Methods - Biometris, Wageningen University, PO Box 16, 6700 AA Wageningen, the Netherlands) ,  Zulkafli Zed (Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Putra Malaysia, Malaysia)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： 複雑なイネ作物モデルは,限られたデータで時々評価される。1ラウンド検証アプローチを典型的に用いて,その中でデータを2つ以上の相互排他的集合に任意に分割した。キャリブレーションにはいくつかのセットを用い,一方,検証には他のセットを用いた。同じデータセットに適用した場合,より構造化された交差検証手法が較正パラメータの変化をもたらすかどうかは不明である。この論文の目的は,(i)クロス確認アプローチを用いた限られたデータでマレーシアのイネ圃場で生育した高収量MR269イネ品種生理学的形質のシミュレーションのためのORYZA(v3)の性能の較正と評価である。および(ii)交差検証法から生じる作物の遺伝的パラメータ変動性を評価し,限られたデータによるアプローチの利点を探った。交差検証法は,6つの較正作物パラメータセット(2つのパラメータコホートのための3つのキャリブレーション-検証組合せ)を生成した。独立した野外データセットによる更なる検証は,6つの較正された作物パラメータセットのうちの2つが,MR269(NSE≧0.5)の乾燥総地上バイオマスと同様に,緑葉,穂,および茎の作物乾燥バイオマスに対して,良好な適合を満足させることを明らかにした。本研究は,複数の実行可能なパラメータ集合の合理性が認識されなければならず,限られたデータを有する複雑な作物モデルで動作するとき,よりロバストなキャリブレーションアプローチを考慮しなければならないことを意味する。本研究で示した系統的交差検証法は,小さなデータセットを与えるより広範なモデル評価を可能にした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーションモデル ,  *窒素 ,  *農作物 ,  *モデリング ,  *イネ ,  モデル ,  品種 ,  バイオマス ,  母集団 ,  *検証 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *パラメータ変動 ,  地上バイオマス ,  作物モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ORYZA(v3)モデル ,  湛水米 ,  窒素処理 ,  モデルキャリブレーション ,  パラメータ変動

分類 (1件)： 稲作  (FC03020C)

タイトルに関連する用語 (10件)： 窒素 ,  Oryza ,  イネ ,  作物 ,  成長 ,  モデリング ,  パラメータ変動 ,  交差 ,  検証 ,  評価