İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Agronomi›Bitki Gelişimi Simülasyonu
Process / pipelinePhenological modeling

Bitki Gelişimi Simülasyonu

Dynamic Crop Growth Simulation Model · Ayrıca şöyle bilinir: Crop phenological model, Growth stage simulation

Bitki Gelişimi Simülasyonu, değişen çevresel koşullar altında günlük veya mevsimlik bitki gelişimini, biyokütle birikimini ve verimi tahmin etmek için kullanılan bir hesaplama yöntemidir. Jones ve meslektaşları tarafından DSSAT çerçevesinde geliştirilen bu yöntem, tarımsal bilgiyi süreç tabanlı modelleme ile birleştirerek tarla yönetiminde karar desteği sağlamaktadır.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Bitki Gelişimi Simülasyonu
Ürün Verimi TahminiETo ile Sulama Programla…Azot Kullanım EtkinliğiFilizolojik GözlemNDVI ile Hassas TarımPestisit Etkinlik Deneme…Tohum Çimlenme TestiToprak Verimliliği Yönet…Ekme Tarihi OptimizasyonuToprak İşleme Erozyonu M…

+1 tane daha

Ne zaman kullanılır

Bitki çeşidi seçimi, ekim tarihi veya sulama programlaması hakkında stratejik kararlar alırken bu yöntemi kullanın. İyi belgelenmiş büyüme modellerine sahip yıllık bitkiler (mısır, pirinç, buğday, soya fasulyesi) için en iyi sonucu verir. Tarihsel hava durumu verileri ve bitki tarla gözlemleri veya makul varsayımlar gerektirir. Çok yıllık bitkiler, karışık ekim sistemleri veya zararlı/hastalık etkisinin verim kaybına hakim olduğu durumlar için uygun değildir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Mekanistik yaklaşım, biyolojik süreçleri yakalayarak yeni koşullara ve iklim senaryolarına genelleme yapmayı sağlar.
  • Birden fazla stres faktörünü (su, azot, sıcaklık) tek bir çerçevede birleştirir ve etkileşimleri gösterir.
  • Taktik karar desteği için günlük zaman adımı çıktıları sağlar (örn. sulama zamanlaması).
  • Başlıca temel ürünler için iyi doğrulanmıştır; birçok çeşit için yayınlanmış çeşit katsayıları mevcuttur.
Sınırlılıklar
  • Veri açısından fakir bölgelerde bulunmayabilecek önemli girdi verileri (hava durumu, toprak, bitki genetiği) gerektirir.
  • Bitki yönetiminin en iyi uygulamaları takip ettiğini varsayar; girdi parametrelerindeki kullanıcı hatası büyük tahmin hatalarına neden olabilir.
  • Açıkça stres faktörü olarak eklenmedikçe zararlıları, hastalıkları veya yabani otları hesaba katmaz.
  • Kalibrasyon ve doğrulama tarla deneme verileri gerektirir, bu da yeni bölgelere hızlı dağıtımı sınırlar.

SSS

Bir bitki simülasyonunu çalıştırmak için gereken minimum girdi verisi nedir?

Günlük maksimum/minimum sıcaklık, günlük yağış, güneş radyasyonu (veya güneşlenme saatleri), toprak su tutma kapasitesi ve çeşide özgü büyüme katsayıları. İsteğe bağlı ancak değerli: toprak azotu, başlangıç nemi ve kalibrasyon için tarihsel verim verileri.

Verim tahminleri ne kadar doğrudur?

İyi girdi verileriyle ideal koşullar altında, iyi doğrulanmış mısır veya buğday gibi bitkiler için RMSE (ortalama karekök hata) gerçek verimin %10-20'si arasında değişir. Tahmin doğruluğu büyük ölçüde girdi kalitesine ve yerel kalibrasyona bağlıdır; ilk yıl simülasyonları genellikle çok yıllık ortalamalardan daha az güvenilirdir.

Çiftlikte ölçümüm yoksa yakındaki istasyonlardan tarihsel hava durumu verilerini kullanabilir miyim?

Evet, ancak özellikle mekansal olarak değişken olan yağış için daha düşük doğruluk bekleyin. 20-30 km içindeki en yakın istasyonu kullanın; daha büyük mesafeler yerel hava olaylarını (örn. dolu, yerel fırtınalar) ve mikroklimatik etkileri kaçırma riskini taşır.

Simülasyonda sulamayı nasıl hesaba katarım?

Çoğu model, sulama tarihlerini ve miktarlarını belirtmenize olanak tanır, bu da toprak suyuna eklenir ve su stresini azaltır. Bazı gelişmiş modeller, hedeflenen bir verimi veya su kullanım verimliliğini karşılamak için yinelemeli simülasyon yoluyla sulama programlamasını optimize eder.

Kaynaklar

  1. Jones, J. W., Hoogenboom, G., Porter, C. H., Boote, K. J., Basso, B., Hunt, L. A., ... & Winter, S. R. (2003). The DSSAT cropping system model. European journal of agronomy, 18(3-4), 235-265. DOI: 10.1016/S1161-0301(02)00107-7 ↗
  2. Sinclair, T. R., & Seligman, N. G. (1996). Crop modeling: From infancy to maturity. Agronomy journal, 88(5), 698-704. DOI: 10.2134/agronj1996.00021962008800050004x ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Crop Growth Simulation Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/agronomy/crop-growth-simulation

İlişkili yöntemler

Ürün Verimi TahminiETo ile Sulama ProgramlamasıAzot Kullanım EtkinliğiFilizolojik GözlemNDVI ile Hassas Tarım

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Ürün Verimi TahminiAgronomi↔ karşılaştır
  • ETo ile Sulama ProgramlamasıAgronomi↔ karşılaştır
  • Azot Kullanım EtkinliğiAgronomi↔ karşılaştır
  • Filizolojik GözlemAgronomi↔ karşılaştır
  • NDVI ile Hassas TarımAgronomi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Ürün Verimi TahminiETo ile Sulama ProgramlamasıAzot Kullanım EtkinliğiPestisit Etkinlik DenemesiFilizolojik GözlemNDVI ile Hassas TarımTohum Çimlenme TestiToprak Verimliliği YönetimiEkme Tarihi OptimizasyonuToprak İşleme Erozyonu ModeliYabancı Ot Yoğunluğu Haritalaması

Benzer yöntemler

Mahsul Büyüme Modeli (DSSAT/APSIM)Agrometeorolojik Verim ModeliÜrün Verimi TahminiEkme Tarihi OptimizasyonuFilizolojik GözlemETo ile Sulama ProgramlamasıNDVI ile Hassas Tarım

İlgili referans kavramlar

Sulama ve Drenajİklim ModellemesiYağış-Akış ModelleriBuharlaşma ve EvapotranspirasyonHidrolojik ModellemeDağıtık ve Fiziksel Temelli Modeller

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Crop Growth Simulation (Dynamic Crop Growth Simulation Model). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/agronomy/crop-growth-simulation · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
John W. Jones, Gerrit Hoogenboom et al.
Subfamily
Phenological modeling
Year
2003
Type
Computational pipeline
İlişkili yöntemler
Ürün Verimi TahminiETo ile Sulama ProgramlamasıAzot Kullanım EtkinliğiFilizolojik GözlemNDVI ile Hassas Tarım
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil