Nguyễn Ngọc Khánh * , Trần Hoài Tâm , Nguyễn Văn Quí , Tất Anh Thư Trần Văn Dũng

* Tác giả liên hệ (nnkhanh06@gmail.com)

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.
Keywords: Maize, CERES-Maize, calibration, simulation, validation 

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
Từ khóa: Bắp, CERES-Maize, hiệu chỉnh, mô phỏng, thẩm định

Article Details

Tài liệu tham khảo

Cao Ngọc Điệp và Trần Minh Thiện, 2012. Ảnh hưởng của phân hữu cơ vi sinh sản xuất từ chất thải ao nuôi cá tra đến tăng trưởng và năng suất bắp lai (Zea Mays L.) trồng trên đất phù sa Nông Trường Sông Hậu, thành phố Cần Thơ. Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 24a: 1-8.

Hodges, T., Botner, D., Sakamoto, C. and Haug, J. H., 1987.Using the CERES-Maize model to estimate production for the US Cornbelt. Agricultural and Forest Meteorology. 40(4): 293-303.

Jiang, X., Tong L., Kang, S., et al., 2018. Plantingdensity affected biomass and grain yield of maize for seed production in an arid region of Northwest China. Journal of Arid Land. 10(2): 292–303.

Jones, J.W., Hoogenboom, G., Porter, C.H.,et al., 2003. The DSSAT cropping system model. European Journal of Agronomy. 18(3-4): 235-265.

Körschens, M., 2006. The importance of long-term field experiments for soil science and environmental research—a review. Plant Soil Envi, 52 (special issue):1–8.

Jacovides, C.P., Kontoyiannis, H., 1995. Statistical procedures for the evaluation of evapotranspiration computing models. Agric. Water Manage. (27): 365–371.

Lambert, R. J., Mansfield, B. D., Mumm, R. H.,2014. Effect of leaf area on maize productivity. Maydica, 59(1):58-63.

Liu, H. L., Yang, J. Y., Drury, C. A., Reynolds, W. D., Tan, C. S., Bai, Y. L., ... & Hoogenboom, G., 2011. Using the DSSAT-CERES-Maize model to simulate crop yield and nitrogen cycling in fields under long-term continuous maize production. Nutrient cycling in agroecosystems. 89(3): 313-328.

Liu, S., Yang, J. Y., Drury, C. F., Liu, H. L., and Reynolds, W. D.,2014. Simulating maize (ZeamaysL.) growth and yield, soil nitrogenconcentration, and soil water content for a long-term cropping experiment in Ontario, Canada. Canadian journal of Soil Science. 94: 435-452.

Lukeba, J.C.L, Vumilia, R.K., Nkongolo, K.C.K., Mwabila, M.L., Tsumbu, M., 2013. Growth and Leaf Area Index Simulation in Maize (Zea maysL.) under Small-Scale Farm Conditions in a Sub-Saharan African Region. American Journal of Plant Sciences. 4: 575-583.

Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van, L.M. W., Bingner R. L., Harmel R. D., Veith T. L., 2007. model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. American Society of Agricultural and Biological Engineers ISSN 0001−2351. 50(3): 885−900.

Musinguzi, P., Ebanyat, P., Tenywa, J. S., Mwanjalolo, M., Basamba, T. A., Tenywa, M. M., & Porter, C., 2014.Using DSSAT-CENTURY model to simulate soil organic carbon dynamics under a low-input maize cropping system. Journal of Agricultural Science. 6(5): 120-131.

Nash, J. E., and J. E. Sutcliffe., 1970. River flow forecasting through conceptual models, Part 1-A discussion of principles. J. Hydrol. 10: 282.

Nouna, B. B., Katerji, N., andMastrorilli, M.,2000.Using the CERES-Maize model in a semi-arid Mediterranean environment. Evaluation of model performance. European Journal of Agronomy, 13(4): 309-322.

Ngô Ngọc Hưng,2008. Nguyên lý và ứng dụng mô hình toán trong nghiên cứu sinh học, nông nghiệp và môi trường. Nhà xuất bản Nông Nghiệp.

Pang, X. P.;Letey, J., and Wu, L.,1997.Yield and nitrogen uptake prediction by CERES-Maize model under semiarid conditions. Soil Science Society of America Journal, 61(1): 254-256.

Xie, Y., Kiniry, J. R., Nedbalek, V., andRosenthal, W. D.,2001.Maize and sorghum simulations with CERES-Maize, SORKAM, and ALMANAC under water-limiting conditions. Agronomy Journal, 93(5):1148-1155.

Willmott, C.J., 1982. Some comments on the evaluation of model performance. Bulletin of theAmerican Meteorological Society. (63):1309–1313.