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ARMOSA è un modello dinamico di simulazione che è stato sviluppato per simulare la crescita colturale e le dinamiche idriche e dell’azoto in diverse condizioni pedoclimatiche. Il modello è uno strumento per la valutazione dell’impatto della gestione agronomica sul contenuto di nitrati delle acque sotterranee. Per calibrare e validare il modello è stato utilizzato un ampio set di dati misurati in sei siti di monitoraggio della pianura Lombarda. Gli indici di performance hanno mostrato l’affidabilità del modello nel predire adeguatamente le variabili riferite alla coltura (biomassa totale: RRMSE = 11.18, EF = 0.94, r = 0.97; LAI: RRMSE = 8.24, EF = 0.37, r = 0.72; harvest index: RRMSE = 19.4, EF = 0.32, r = 0.74; azoto assorbito: RRMSE = 20.25, EF = 0.69, r = 0.85). Utilizzando due diversi set di dati annuali per ciascun sito di monitoraggio, il modello è stato calibrato e validato con buoni risultati: (i) RRMSE = 6.28, EF = 0.52, r = 0.68 per il contenuto idrico del suolo a diverse profondità; (ii) RRMSE = 34.89, EF = 0.59, r = 0.75 per il contenuto di azoto nel terreno. I dati simulati medi annuali dell’azoto lisciviato sono risultati coerenti con i dati misurati (RRMSE = 26.62, EF = 0.88, r = 0,98). Parole chiave: modelli di simulazione, crescita colturale, dinamica dell’acqua, lisciviazione dell’azoto, valutazione della performance.
The ARMOSA simulation crop model: overall features, calibration and validation results
ARMOSA is a dynamic simulation model which was developed to simulate crop growth and development,
water and nitrogen dynamics under different pedoclimatic conditions and cropping systems in the arable land. The
model is meant to be a tool for the evaluation of the impact of different crop management practices on soil nitrogen and
carbon cycles and groundwater nitrate pollution. A large data set collected over three to six years from six monitoring
sites in Lombardia plain was used to calibrate and validate the model parameters. Measured meteorological data, soil
chemical and physical characterizations, crop-related data of different cropping systems allowed for a proper
parameterization. Fit indexes showed the reliability of the model in adequately predicting crop-related variables, such
as above ground biomass (RRMSE=11.18, EF=0.94, r=0.97), Leaf Area Index maximum value (RRMSE=8.24,
EF=0.37, r=0.72), harvest index (RRMSE=19.4, EF=0.32, r=0.74), and crop N uptake (RRMSE=20.25, EF=0.69,
r=0.85). Using two different one-year data set from each monitoring site, the model was calibrated and validated,
getting to encouraging results: RRMSE=6.28, EF=0.52, r=0.68 for soil water content at different depths, and
RRMSE=34.89, EF=0.59, r=0.75 for soil NO3-N content along soil profile. The simulated N leaching was in full
agreement with measured data (RRMSE=26.62, EF=0.88, r=0.98).
Keywords: simulation model, crop growth, water dynamics, nitrogen leaching, performance assessment.
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