Програмування сумарного водоспоживання кукурудзи на зерно в зрошуваних умовах Півдня України засобами CROPWAT 8.0
Анотація
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.
Посилання
2. Ушкаренко В.О. Зрошуване землеробство. Київ: Урожай. 1994. 338 с.
3. Лиховид П.В. Аналіз агрокліматичних умов у Херсонській області за 2022 рік із використанням сучасних інформаційних технологій. Зрошуване землеробство. 2023. Вип. 79. С. 47–51. DOI: 10.32848/0135-2369.2023.79.6
4. Bouraima A.K., Zhang W., Wei C. Irrigation water requirements of rice using Cropwat model in Northern Benin. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2015. Vol. 8. No. 2. P. 58–64.
5. Hossain M.B., Yesmin S., Maniruzzaman M., Biswas J.C. Irrigation scheduling of rice (Oryza sativa L.) using CROPWAT model in the western region of Bangladesh. The Agriculturists. 2017. Vol. 15. No. 1. P. 19–27.
6. Feng Z., Liu D., Zhang Y. Water requirements and irrigation scheduling of spring maize using GIS and CropWat model in Beijing-Tianjin-Hebei region. Chinese Geographical Science. 2007. Vol. 17. P. 56–63. DOI: 10.1007/s11769-007-0056-3
7. Babu R.G., Veeranna J., Kumar K.R., Rao I.B. Estimation of water requirement for different crops using CROPWAT model in Anantapur region. Asian Journal of Environmental Science. 2014. Vol. 9. No. 2. P. 75–79. DOI: 10.15740/HAS/AJES/9.2/75-79
8. Etissa E., Dechassa N., Alemayehu Y. Estimation of yield response (ky) and validation of cropWat for tomato under different irrigation regimes. Irrigation & Drainage Systems Engineering. 2016. Vol. 5. No. 2. P. 1–6. DOI: 10.4172/2168-9768.1000167
9. Yetik A.K., Şen B. Evaluation of the Impacts of Climate Change on Irrigation Requirements of Maize by CROPWAT Model. Gesunde Pflanzen. 2023. Vol. 75. No. 4. P. 1297–1305. DOI: 10.1007/s10343-022-00751-x
10. Коковіхін С.В., Дробітько А.В. Прогнозування водопотреби сільськогосподарських культур та формування графіків поливів з використанням програми CROPWAT. Зрошуване землеробство. 2011. № 55. С. 298–303.
11. Вожегова Р.А., Коковіхін С.В., Шепель А.В., Бояркіна Л.В. Застосування інформаційних технологій для здійснення оцінки кліматичних умов та розрахунку водопотреби люцерни. Таврійський науковий вісник. 2013. Вип. 86. С. 49–52.
12. Коковіхін С.В., Писаренко П.В., Біднина І.О., Шарій В.О., Бойценюк Х.І. Науково-практичні аспекти планування та оперативного управління режимами зрошення сільськогосподарських культур з використанням інформаційних технологій. Зрошуване землеробство. 2020. Вип. 73. С. 43–49. DOI: 10.32848/0135-2369.2020.73.8
13. Лиховид П.В., Лавренко С.О. Застосування програми CROPWAT для визначення сумарного водоспоживання кукурудзи цукрової. Зрошуване землеробство. Вип. 73. С. 50–53. DOI: 10.32848/0135-2369.2020.73.9
14. Vozhehova R.A., Lavrynenko Y.O., Kokovikhin S.V., Lykhovyd P.V., Biliaieva I.M., Drobitko A.V., Nesterchuk V.V. Assessment of the CROPWAT 8.0 software reliability for evapotranspiration and crop water requirements calculations. Journal of water and land development. 2018. Vol. 39. P. 147–152. DOI: 10.2478/jwld-2018-0070
15. CropWat. Land & Water. Food and Agriculture Organization of the United Nations. URL: http://www.fao.org/land-water/databases-and-software/cropwat/en (дата звернення 06.10.2023)
16. Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., Smith M. Crop evapotranspiration – guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage. 1998. 300(9). D05109. Rome. FAO. 56 pp.
17. Carlberg C. Statistical analysis: Microsoft excel 2013. Que Publishing. 2014. 490 pp.
18. Puddu P.E., Menotti A. Artificial neural network versus multiple logistic function to predict 25-year coronary heart disease mortality in the Seven Countries Study. European Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation. 2009. Vol. 16. No. 5. P. 583–591. DOI: 10.1097/HJR.0b013e32832d49e1
19. Ромащенко М., Шатковський А., Журавльов О. Особливості застосування методу «Рenman–Мonteith» в умовах краплинного зрошення Степу України (на прикладі зернової кукурудзи). Вісник аграрної науки. 2016. Вип. 94. №. 5. С. 55–59. DOI: 10.31073/agrovisnyk201605-11
20. Шатковський А.П., Журавльов О.В. Діагностика поливів буряку цукрового за методом Penman–Monteith в умовах краплинного зрошення Степу України. Вісник Дніпропетровського державного аграрно-економічного університету. 2017. №. 1. С. 63–69.
21. Ромащенко М.І., Шатковський А.П., Журавльов O.B., Васюта В.В., Черевичний Ю.О. Адаптація методу Penman-Monteith на культурі томата розсадного у виробничих умовах за краплинного зрошення. Меліорація і водне господарство. 2018. №. 2. С. 12–18. DOI: 10.31073/mivg20180108-146
