PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Multiple regression analysis model to predict and simulate winter rapeseed yield

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Model analizy regresji wielorakiej dla prognozy i symulacji plonu rzepaku ozimego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The aim of the work is to create a model for prediction and simulation of winter rapeseed yield. The model made it possible to perform a yield forecast on 30 June, directly before harvest in the current agrotechnical season. The prediction model was built using the multiple regression method (MLR). The model was based on meteorological data (air temperature and precipitation) and information about mineral fertilization. The data were collected from the years 2008-2017 from 291 production fields located in Poland, in the southern Opole region. The assessment of the quality of forecasts generated on the basis of the regression model was verified by determining prediction errors using RAE, RMS, MAE and MAPE error meters. An important feature of the created prediction model concerns the possibility of making the forecast in the current agrotechnical year on the basis of the current weather and fertilizer information.
PL
Celem pracy było zbudowanie modelu do predykcji i symulacji plonu rzepaku ozimego. Model ten umożliwił wykonanie prognozy plonu na dzień 30 czerwca, bezpośrednio przed zbiorem w aktualnie trwającym sezonie agrotechnicznym. Do budowy modelu predykcyjnego użyto metody regresji wielorakiej (MLR). Model powstał w oparciu o dane meteorologiczne (temperatura powietrza i opady atmosferyczne) oraz informacje o nawożeniu mineralnym. Dane zostały zebrane z lat 2008- 2017 z 291 pól produkcyjnych zlokalizowanych w Polsce, na obszarze południowej Opolszczyzny. Ocena jakości prognoz wytworzonych na bazie modelu regresyjnego została zweryfikowana poprzez określenie błędów prognozy za pomocą mierników błędów RAE, RMS, MAE oraz MAPE. Ważną cechą wytworzonego modelu predykcyjnego jest możliwość wykonania prognozy w bieżącym roku agrotechnicznym w oparciu o aktualne informacje pogodowe i nawozowe.
Rocznik
Strony
139--144
Opis fizyczny
Bibliogr. 22 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Poznan University of Life Sciences, Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering ul. Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań, Poland
  • Koszalin University of Technology, Department of Agrobiotechnology, Faculty of Mechanical Engineering ul. Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin, Poland
autor
  • Poznan University of Life Sciences, Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering ul. Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań, Poland
Bibliografia
  • [1] Bussay A., van der Velde M., Fumagalli D., Seguini L.: Improving operational maize yield forecasting in Hungary. Agric. Syst., 2015, 141: 94–106.
  • [2] Diepenbrock W.: Yield analysis of winter oilseed rape (Brassica napus L.): A review. F. Crop. Res., 2000, 67: 35– 49.
  • [3] Domínguez J.A., Kumhálová J., Novák P.: Winter oilseed rape and winter wheat growth prediction using remote sensing methods. Plant, Soil Environ., 2015, 61: 410–416.
  • [4] Emamgholizadeh S., Parsaeian M., Baradaran M.: Seed yield prediction of sesame using artificial neural network. Eur. J. Agron., 2015, 68: 89–96.
  • [5] FAO: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). FAOSTAT Online Statistical Service. http://faostat.fao.org. 2017.
  • [6] Farjam A., Omid M., Akram A., Fazel Niari Z.: A neural network based modeling and sensitivity analysis of energy inputs for predicting seed and grain corn yields. J. Agric. Sci. Technol., 2014, 16: 767–778.
  • [7] Guérif M., Duke C.: Calibration of the SUCROS emergence and early growth module for sugar beet using optical remote sensing data assimilation. Eur. J. Agron., 1998, 9: 127–136.
  • [8] Jiang C., Shi J., Li R., Long Y., Wang H., Li D., Zhao J., Meng J.: Quantitative trait loci that control the oil content variation of rapeseed (Brassica napus L.). Theor. Appl. Genet., 2014, 127: 957–968.
  • [9] Kantanantha N., Serban N., Griffin P.: Yield and price forecasting for stochastic crop decision planning. J. Agric. Biol. Environ. Stat., 2010, 15: 362–380.
  • [10] Khairunniza-Bejo S., Mustaffha S., Ishak W., Ismail W.: Application of Artificial Neural Network in Predicting Crop Yield: A Review. J. Food Sci. Eng., 2014, 4: 1–9.
  • [11] Li F., Qiao J., Han H., Yang C.: A self-organizing cascade neural network with random weights for nonlinear system modeling. Appl. Soft Comput., 2016, 42: 184–193.
  • [12] Logan T.M., McLeod S., Guikema S.: Predictive models in horticulture: A case study with Royal Gala apples. Sci. Hortic. (Amsterdam)., 2016, 209: 201–213.
  • [13] Nelson G.C., Valin H., Sands R.D., Havlík P., Ahammad H., Deryng D., Elliott J., Fujimori S., Hasegawa T., Heyhoe E., Kyle P., Von Lampe M., Lotze-Campen H., Mason d’Croz D., van Meijl H., i wsp.: Climate change effects on agriculture: economic responses to biophysical shocks. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., 2014, 111: 3274–9.
  • [14] Niazian M., Sadat-Noori S.A., Abdipour M.: Artificial neural network and multiple regression analysis models to predict essential oil content of ajowan (Carum copticum L.). J. Appl. Res. Med. Aromat. Plants, 2018, 9: 124–131.
  • [15] Niedbała G., Przybył J., Sęk T.: Prognosis of the content of sugar in the roots of sugar-beet with utilization of the regression and neural techniques. Agric. Engienering, 2007, 2: 225–234.
  • [16] Park S.J., Hwang C.S., Vlek P.L.G.: Comparison of adaptive techniques to predict crop yield response under varying soil and land management conditions. Agric. Syst., 2005, 85: 59–81.
  • [17] Shearer J.R., Burks T.F., Fulton J.P., Higgins S.F.: Yield Prediction Using A Neural Network Classifier Trained Using Soil Landscape Features and Soil Fertility Data . Annu. Int. Meet. Midwest Express Cent., 2000, 5–9.
  • [18] Stańko S.: Prognozowanie w agrobiznesie. Teoria i przykłady zastosowania. Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2013.
  • [19] Trzepieciński T.: Zastosowanie regresji wielokrotnej i sieci neuronowej do modelowania zjawiska tarcia. Zesz. Nauk. WSInf, 2010, 9: 31–43.
  • [20] Vandendriessche H.J.: A model of growth and sugar accumulation of sugar beet for potential production conditions: SUBEMOpo I. Theory and model structure. Agric. Syst., 2000, 64: 21–35.
  • [21] Velička R., Marcinkevičienė A., Pupalienė R., Butkevičienė L.M., Kosteckas R., Čekanauskas S., Kriaučiūnienė Z.: Winter oilseed rape and weed competition in organic farming using non-chemical weed control. Zemdirbyste-Agriculture, 2016, 103: 11–20.
  • [22] Wenda-Piesik A., Hoppe S.: Evaluation of hybrid and population cultivars on standard and high-input technology in winter oilseed rape. Acta Agric. Scand. Sect. B — Soil Plant Sci., 2018, 1–12.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-13b59771-3844-4a47-a356-7858c7a70de4
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.