{"title":"利用 CROPWAT 8.0 对乌克兰南部灌溉条件下谷物玉米的总耗水量进行规划","authors":"Павло Лиховид, В.О. Шарій","doi":"10.32848/agrar.innov.2023.21.7","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Мета. Оцінити точність програмування сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно програмою CROPWAT 8.0 та запропонувати калібрувальну модель для зрошуваних умов півдня України для поліпшення ефективності програмного засобу. Методи. Використано дані щодо реального водоспоживання кукурудзи на зерно, вирощуваної у польових дослідах на полях Інституту кліматично орієнтованого сільського господарства НААН у 2019–2021 рр. в рамках вивчення агротехнологічних прийомів вирощування культури. Реальну величину сумарного водоспоживання встановлено методом водного балансу. Програмовану величину встанволено методом симуляційного моделювання в програмі CROPWAT 8.0 із використанням польових метеоданих. Методами математико-статистичного аналізу було виконано порівняння реальної та програмованої величини сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно. Запропоновано калібрування обчислень CROPWAT 8.0 шляхом регресійної моделі та штучної нейронної мережі Tiberius, що використовує алгоритм зворотного поширення помилки (тренування в 1000 епох, темп навчання 0,80). Результати. Встановлено, що чисті розрахунки в програмі CROPWAT 8.0 вимагають калібрування, оскільки середня абсолютна похибка обчислень становила 26,00%. Калібрована модель дозволила істотно (до 6,42%) знизити похибку розрахунків. Штучна нейронна мережа Tiberius показала дещо ліпший результат (похибка 5,65%). Втім, для практичних цілей регресійна калібрована модель має більше значення. Коригована модель CROPWAT 8.0 забезпечує середню якість підгону кривої (коефіцієнт детермінації 0,66), у той час як штучна нейронна мережа, вірогідно, має недолік надмірного підгону даних (коефіцієнт детермінації 0,99). Висновки. CROPWAT 8.0 може бути успішно застосований до програмування водоспоживання рослин кукурудзи у випадку коригування остаточних розрахунків. Подальші дослідження з цього напрямку дозволять визначити найбільш оптимальний коригуючий коефіцієнт моделі та забезпечити її практичне впровадження.","PeriodicalId":516696,"journal":{"name":"Аграрні інновації","volume":"60 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"Програмування сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно в зрошуваних умовах Півдня України засобами CROPWAT 8.0\",\"authors\":\"Павло Лиховид, В.О. Шарій\",\"doi\":\"10.32848/agrar.innov.2023.21.7\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Мета. Оцінити точність програмування сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно програмою CROPWAT 8.0 та запропонувати калібрувальну модель для зрошуваних умов півдня України для поліпшення ефективності програмного засобу. Методи. Використано дані щодо реального водоспоживання кукурудзи на зерно, вирощуваної у польових дослідах на полях Інституту кліматично орієнтованого сільського господарства НААН у 2019–2021 рр. в рамках вивчення агротехнологічних прийомів вирощування культури. Реальну величину сумарного водоспоживання встановлено методом водного балансу. Програмовану величину встанволено методом симуляційного моделювання в програмі CROPWAT 8.0 із використанням польових метеоданих. Методами математико-статистичного аналізу було виконано порівняння реальної та програмованої величини сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно. Запропоновано калібрування обчислень CROPWAT 8.0 шляхом регресійної моделі та штучної нейронної мережі Tiberius, що використовує алгоритм зворотного поширення помилки (тренування в 1000 епох, темп навчання 0,80). Результати. Встановлено, що чисті розрахунки в програмі CROPWAT 8.0 вимагають калібрування, оскільки середня абсолютна похибка обчислень становила 26,00%. Калібрована модель дозволила істотно (до 6,42%) знизити похибку розрахунків. Штучна нейронна мережа Tiberius показала дещо ліпший результат (похибка 5,65%). Втім, для практичних цілей регресійна калібрована модель має більше значення. Коригована модель CROPWAT 8.0 забезпечує середню якість підгону кривої (коефіцієнт детермінації 0,66), у той час як штучна нейронна мережа, вірогідно, має недолік надмірного підгону даних (коефіцієнт детермінації 0,99). Висновки. CROPWAT 8.0 може бути успішно застосований до програмування водоспоживання рослин кукурудзи у випадку коригування остаточних розрахунків. Подальші дослідження з цього напрямку дозволять визначити найбільш оптимальний коригуючий коефіцієнт моделі та забезпечити її практичне впровадження.\",\"PeriodicalId\":516696,\"journal\":{\"name\":\"Аграрні інновації\",\"volume\":\"60 3\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-01-11\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Аграрні інновації\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.32848/agrar.innov.2023.21.7\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Аграрні інновації","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32848/agrar.innov.2023.21.7","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Програмування сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно в зрошуваних умовах Півдня України засобами CROPWAT 8.0
Мета. Оцінити точність програмування сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно програмою CROPWAT 8.0 та запропонувати калібрувальну модель для зрошуваних умов півдня України для поліпшення ефективності програмного засобу. Методи. Використано дані щодо реального водоспоживання кукурудзи на зерно, вирощуваної у польових дослідах на полях Інституту кліматично орієнтованого сільського господарства НААН у 2019–2021 рр. в рамках вивчення агротехнологічних прийомів вирощування культури. Реальну величину сумарного водоспоживання встановлено методом водного балансу. Програмовану величину встанволено методом симуляційного моделювання в програмі CROPWAT 8.0 із використанням польових метеоданих. Методами математико-статистичного аналізу було виконано порівняння реальної та програмованої величини сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно. Запропоновано калібрування обчислень CROPWAT 8.0 шляхом регресійної моделі та штучної нейронної мережі Tiberius, що використовує алгоритм зворотного поширення помилки (тренування в 1000 епох, темп навчання 0,80). Результати. Встановлено, що чисті розрахунки в програмі CROPWAT 8.0 вимагають калібрування, оскільки середня абсолютна похибка обчислень становила 26,00%. Калібрована модель дозволила істотно (до 6,42%) знизити похибку розрахунків. Штучна нейронна мережа Tiberius показала дещо ліпший результат (похибка 5,65%). Втім, для практичних цілей регресійна калібрована модель має більше значення. Коригована модель CROPWAT 8.0 забезпечує середню якість підгону кривої (коефіцієнт детермінації 0,66), у той час як штучна нейронна мережа, вірогідно, має недолік надмірного підгону даних (коефіцієнт детермінації 0,99). Висновки. CROPWAT 8.0 може бути успішно застосований до програмування водоспоживання рослин кукурудзи у випадку коригування остаточних розрахунків. Подальші дослідження з цього напрямку дозволять визначити найбільш оптимальний коригуючий коефіцієнт моделі та забезпечити її практичне впровадження.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
