Simulating regional climate-adaptive field cropping with fuzzy logic management rules and genetic advance
Simulating regional climate-adaptive field cropping with fuzzy logic management rules and genetic advance
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利用模糊逻辑管理规则和遗传进步模拟区域气候适应性田间种植
DOI：
10.1017/s0021859615000490
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Aurbacher
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Parker;Ingwersen;Priesack;Aurbacher
农业在很大程度上是一项技术性工作，涉及影响作物表现的复杂管理决策。农场级建模将作物模型与代理行为集成在一起，以考虑农民决策并完成农业系统的表示。为了复制中欧农业的一个重要组成部分，对一个独特的区域的主要作物：冬小麦、冬大麦和春大麦、青贮玉米和冬油菜籽的作物模型进行了校准。然后，以每日分辨率模拟数十年的培养，以测试有效性和稳定性，同时增加与环境和经济条件相关的代理行为维度。根据区域统计数据进行验证后，模拟的未来天气情景被用来预测预期全球变化下的作物管理和表现。农场管理和作物遗传学被视为气候条件变化的环境中的适应性变量，以便预测未来几十年研究区域的农业。
Agriculture is a largely technical endeavour involving complicated managerial decision-making that affects crop performance. Farm-level modelling integrates crop models with agent behaviour to account for farmer decision-making and complete the representation of agricultural systems. To replicate an important part of agriculture in Central Europe a crop model was calibrated for a unique region's predominant crops: winter wheat, winter and spring barley, silage maize and winter rapeseed. Their cultivation was then simulated over multiple decades at daily resolution to test validity and stability, while adding the dimension of agent behaviour in relation to environmental and economic conditions. After validation against regional statistics, simulated future weather scenarios were used to forecast crop management and performance under anticipated global change. Farm management and crop genetics were treated as adaptive variables in the milieu of shifting climatic conditions to allow projections of agriculture in the study region into the coming decades.
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