Un modello di simulazione della crescita di mais basato sulle temperature, NWMSim, è stato sviluppato
analizzando la crescita quantitativa giornaliera del mais e mettendo in evidenza la previsione di resa, avendo come focus area
la regione nord-occidentale della Cina. Tale modello simula la crescita e lo sviluppo giornaliero, la sostanza secca totale
cumulata e la resa in granella. La simulazione è stata fatta sulla base delle sette principali fasi fenologiche del ciclo colturale:
data di semina, di germinazione e di emergenza, tre foglie dispiegate, allungamento degli internodi, riempimento delle
cariossidi, fioritura e maturazione, raccolta. Il modello di sviluppo è basato principalmente sulla somma termica (GDD). La
validazione del modello è stata fatta su cinque anni di osservazioni di campo (2005, 2006, 2007, 2009 e 2011) nella regione
nord-occidentale della Cina. I dati osservati e simulati sono stati analizzati statisticamente e confrontati. La resa in granella
è risultata di poco sovrastimata per tre cicli colturali (2006, 2007 e 2011), comunque il coefficiente di determinazione è
risultato alto (R2=0.94). Tutti i risultati ottenuti hanno mostrato una buona corrispondenza tra i valori, simulati e osservati,
di sviluppo e di crescita. Sulla base dei risultati e del confronto tra valori osservati e simulati, il modello sviluppato può
essere utilizzato come strumento di previsione nella coltivazione del mais e anche come strumento di gestione economica nella
pianificazione regionale.
Parole chiave: Mais, Modelli di crescita, Somma Termica, Fasi fenologiche.
A temperature driven maize growth simulation model, NWMSim, was developed by analyzing the quantitative
growth of maize on a daily time step and emphasizing the yield prediction with special focus on Northwest region in China.
It simulates daily growth and development, total accumulation of dry matter and final grain yield for a single crop season.
The simulation runs through seven major phenological stages within the crop cycle including sowing date, germination and
emergence, three-leaf unfolding, jointing, booting, spinning and harvesting. Primarily the model development was based on
the Growing Degree Days (GDD). The model validation was done using five years field observations (2005, 2006, 2007, 2009
and 2011) collected from Yangling in Northwest region in China. Simulated and observed data were statistically analyzed
and compared. The grain yield was slightly over estimated for three cropping cycles (2006, 2007 and 2011) however the
coefficient of determination (R2=0.94) has shown a positive agreement. The obtained all results have shown an accurate
agreement between simulated and observed values for both development and growth variables. Based on the results and the
comparisons of simulated and observed values, it can be used as a prediction tool in maize cultivation and also an economic
management tool in economic planning at regional level.
Keywords: Maize, maize growth models, Growing Degree Days, phenological stages.
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