Thông tin chung: Ngày nhận bài: 16/01/2020
Ngày nhận bài sửa: 11/03/2020 Ngày duyệt đăng: 11/05/2020 Title: Using CERES-Maize model to simulate yield of hybrid maize cultivated in alluvial soil in the Vietnamese Mekong Delta Từ khóa: Bắp, CERES-Maize, hiệu chỉnh, mô phỏng, thẩm định Keywords: Maize, CERES-Maize, calibration, simulation, validation | ABSTRACT The objectives of this study were to calibrate and validate the CERES-Maize model and simulate the response of maize growth and yield to different doses of nitrogen and organic fertilizers in alluvial soil. Field experiments were carried out from August 2015 to April 2016 at the Soil Science Department, Can Tho University to collect data for model calibration and validation. The calibrated and validated results showed that there were good agreements between simulated and observed data, indicating through the statistical parameters, i.e. yield (EF:0.85 – 0.99; RMSE:181.49 – 669.71 kg/ha; nRMSE: 3.87 – 12.13 %); above-ground biomass (EF:0.97 – 0.98; RMSE:672.91 – 942.80 kg/ha;, nRMSE: 8.01 – 10.39 %); leaf number (EF: 0.90 – 0.95; nRMSE: 7.81 – 12.04 %. Meanwhile, the simulated leaf area index was rather good agreement to the observed data, i.e. EF:0.69 – 0.82 và nRMSE: 15.65 – 20.47%. Maximum temperature and rainfall were the parameters having the highest sensitivity among the others. TÓM TẮT Mục tiêu của nghiên cứu là hiệu chỉnh và thẩm định mô hình CERES-Maize và mô phỏng đáp ứng của sinh trưởng và năng suất bắp với bón phân đạm và phân hữu cơ trên đất phù sa. Các thí nghiệm được thực từ tháng 8/2015 đến tháng 4/2016 tại Bộ môn Khoa học đất, Trường Đại học Cần Thơ nhằm thu thập số liệu cho hiệu chỉnh và thẩm định mô hình. Kết quả hiệu chỉnh và thẩm định cho thấy sự nhất quán cao giữa dữ liệu mô phỏng và quan sát, thể hiện qua các thông số thống kê đối với năng suất (EF:0,85 – 0,99; RMSE:181,49 – 669,71 kg/ha; nRMSE: 3,87 – 12,13 %); sinh khối (EF:0,97 – 0,98; RMSE:672,91 – 942,80 kg/ha;nRMSE: 8,01 – 10,39 %) và số lá trên cây (EF: 0,90 – 0,95; nRMSE: 7,81 – 12,04 %). Trong khi đó chỉ số diện tích lá mô phỏng được đánh giá ở mức khá tốt (EF: 0,69 – 0,82 và nRMSE: 15,65 – 20,47 %). Nhiệt độ tối đa và lượng mưa là các thông số có độ nhạy cao nhất |
