Zur Seitenansicht
 

Titelaufnahme

Titel
Simulating growth and phenology of wheat in Pannonian eastern Austria using APSIM / von Wolfgang Fuchs
VerfasserFuchs, Wolfgang
GutachterManschadi, Ahmad M. ; Kaul, Hans-Peter
ErschienenWien, Jänner 2016
Umfang87 Seiten : Illustrationen
HochschulschriftUniversität für Bodenkultur Wien, Univ., Masterarbeit, 2016
Anmerkung
Mit deutscher Zusammenfassung
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Weizen Bodenwasser APSIM Simulation Modell Phänologie Landwirtschaft Pannonisches Klima
Schlagwörter (EN)wheat soil water APSIM simulation model phenological development agronomy pannonian climate
Schlagwörter (GND)Weizen / Pflanzenwachstum / Simulation
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-23014 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Simulating growth and phenology of wheat in Pannonian eastern Austria using APSIM [15.99 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator) ist eines der führenden Pflanzenwachstumsmodelle, das potentiell unter verschiedenen Bewirtschaftungssystemen und Standortbedingungen angewandt werden kann. In dieser Arbeit wurden mit APSIM die Simulationen einer Winter- (Capo) und einer Wechselweizensorte (Xenos) im Pannonischen Osten Österreichs (Raasdorf, östlich von Wien) untersucht. Der Anbau des einjährigen Parzellenversuchs (Spaltblockanlage, vier Wiederholungen) erfolgte zu drei Terminen im Herbst und zwei im Frühjahr. Die Untersuchungen beinhalteten Wetter, Bodenwassergehalt, Phänologie, Anzahl von Blättern am Haupttrieb, Anzahl an Bestockungstrieben, oberirdische Biomasse und Kornertrag. Schädlinge, Krankheiten (Puccinia striiformis) und Bodenkrustenbildung beeinflussten das Pflanzenwachstum, konnten aber mangels entsprechender Modelle nicht mit APSIM simuliert werden. Die Bodenwasser- und Niederschlagsdaten waren unzuverlässig, die simulierten Bodenwassergehalte ungenau. Nach Kalibrierung der Parameter Photoperiode und Vernalisation konnte APSIM die phänologischen Unterschiede der beiden Weizensorten genau simulieren. Die Vorhersagen von Bestockungsbeginn und Blattzahlentwicklung waren teilweise inakkurat. APSIMs Phyllochron war sortenunabhängig und nicht konstant für Herbstsaaten, während wir sortenabhängige und konstante Werte beobachteten. Die Kornertragssimulation war insgesamt gut, die Biomassesimulation für Xenos ebenfalls gut, für Capo ungenau. APSIM konnte Phänologie, Biomasse und Ertrag der Weizensorten erfolgreich simulieren. Unpräzise Simulationen wurden durch falsche Annahmen im Modell (Bestockungsbeginn, Phyllochron), das Fehlen wichtiger Sub-Modelle (Schädlinge, Krankheiten) und unsichere Bodenwasser- und Niederschlagsdaten verursacht. Aufgrund unserer einjährigen Ergebnisse folgern wir, dass die einwandfreie Modellierung aller relevanten Prozesse sowie ein korrekter Parametrisierungs-Datensatz für präzise Vorhersagen unerlässlich sind.

Zusammenfassung (Englisch)

The Agricultural Production Systems sIMulator (APSIM) is one of the leading cropping system models. It has the potential ability to be applied under various management and environmental conditions. We investigated APSIM's capability of predicting growth and development of a winter (Capo) and a facultative (Xenos) wheat cultivar grown in Pannonian eastern Austria (Raasdorf, east of Vienna). The crops were sown at three sowing dates in autumn and two in spring, using a randomized split-block design with four replications. The one-year observations included weather, soil water content, crop phenology, leaf appearance, tiller development, aboveground biomass, and grain yield. Pests (mice), diseases (Puccinia striiformis), and soil crust formation occurred on the field but were not simulated with APSIM (no appropriate sub-models). Observed rainfall and soil water content data were unreliable; soil water content prediction was poor. After calibrating the parameters photoperiod and vernalization, the phenological differences between the cultivars were predicted accurately. Simulation of tiller initiation for the autumn-sown treatments and leaf appearance (driven by phyllochron) matched the observations poorly. APSIM's phyllochron was nonconstant for autumn sowing dates and cultivar-independent, while observations showed constant and cultivar-dependent values. The grain yield forecast was good. Biomass predictions were solid for Xenos but poor for Capo. APSIM was able to simulate overall phenology, biomass, and yield of the contrasting wheat cultivars well. Poor predictions were caused by wrong assumptions within the model (tiller initiation, phyllochron), the model's inability to simulate relevant processes (pests, diseases), and the lack of reliable soil water and rainfall parameterization data. We conclude that correct modeling of all relevant processes and a solid parameterization dataset are crucial to achieve an accurate simulation of crop growth and development.