104 research outputs found

    Effects of different sowing time to phenology and yield of winter wheat

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    This study aims to determine optimal sowing date for winter wheat (Triticum aestivum L.) and invoke DSSAT Nwheat model to analyze impact of modified sowing date to phenological development and grain yield. Wheat was grown for three seasons in two locations across Lithuania and sowing was carried out one time per week from 1 September to 29 September. Average three-year temperature of vegetation period gets lower every week by 0.16 °C, and available GDD by 94.5 °C when sowing time is delayed. Modeling results showed that tillering rate is affected by sowing time winter wheat grew 232 (tillers m-2) less with each week of delayed sowing. Grain filling stage was shortened by 1.25 days with each delayed sowing week. Depending on sowing time yield varied from 8.58 t ha-1 to 6 t ha-1 while simulated harvest was 8% lower. We conclude that best winter wheat sowing time for current climatic conditions in Lithuania is mid-September and DSSAT model proves as a useful tool in anticipating sowing time while facing problems caused by a climate change

    A Global Systematic Review of Improving Crop Model Estimations by Assimilating Remote Sensing Data: Implications for Small-Scale Agricultural Systems

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    There is a growing effort to use access to remote sensing data (RS) in conjunction with crop model simulation capability to improve the accuracy of crop growth and yield estimates. This is critical for sustainable agricultural management and food security, especially in farming communities with limited resources and data. Therefore, the objective of this study was to provide a systematic review of research on data assimilation and summarize how its application varies by country, crop, and farming systems. In addition, we highlight the implications of using process-based crop models (PBCMs) and data assimilation in small-scale farming systems. Using a strict search term, we searched the Scopus and Web of Science databases and found 497 potential publications. After screening for relevance using predefined inclusion and exclusion criteria, 123 publications were included in the final review. Our results show increasing global interest in RS data assimilation approaches; however, 81% of the studies were from countries with relatively high levels of agricultural production, technology, and innovation. There is increasing development of crop models, availability of RS data sources, and characterization of crop parameters assimilated into PBCMs. Most studies used recalibration or updating methods to mainly incorporate remotely sensed leaf area index from MODIS or Landsat into the WOrld FOod STudies (WOFOST) model to improve yield estimates for staple crops in large-scale and irrigated farming systems. However, these methods cannot compensate for the uncertainties in RS data and crop models. We concluded that further research on data assimilation using newly available high-resolution RS datasets, such as Sentinel-2, should be conducted to significantly improve simulations of rare crops and small-scale rainfed farming systems. This is critical for informing local crop management decisions to improve policy and food security assessments

    Designing, modeling, and evaluation of improved cropping strategies and multi-level interactions in intercropping systems in the North China Plain

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    Adjusting cropping systems in order to increase their efficiency is a global issue. High yield and sustainability are the catchphrases of production in the 21st century, and agricultural production has to solve the balancing act between ecology and economy. Therefore, the requests for farmers, consultants and researchers are rising, and production modes are changing. Nevertheless, solutions have to be detected spatially explicit and locally adapted and accepted in order to be implemented successfully. Taking the North China Plain as an example, the productivity of arable land needs to be further increased by applying strategies to reduce or avoid negative environmental effects. Further yield increases are not possible by increasing input factors like N-fertilizer or irrigation water as N-fertilizer rates are extremely high and irrigation water is limited. However, yield increases might be possible by developing improved cropping strategies operated by cropping designs. Taking modeling and simulation tools into account back up the acceleration of research attainments and the understanding of cropping systems. The present thesis embraces the designing and modeling of such a potential cropping system, to wit strip intercropping. Thus, the main goals of the study were to analyze, design, evaluate, and in the end model intercropping. Intercropping systems are complex systems which strongly need to be designed and evaluated carefully in order to fulfill the premises of ecological and economical efficiency as well as sustainability. Multi-level interactions have to be weighted and taken into regard for evaluating datasets applicative for modeling and simulating intercropping. The main results of the study indicated, that traditional cropping systems like intercropping are widespread in China, where approximately one third of arable land is under intercropping. Reviewing cereal intercropping systems in China, the four agro-ecological regions ?Northeast and North?, the ?Northwest?, the ?Yellow-Huai River Valley? and the ?Southwest? could be classified, distinguished and described. Intercropping offers a great variation of species combination, benefits as well as challenges for cropping systems design and farmers. Carefully balanced between facilitation and competition, intercropping bears the potential of increased yield and yield stability, income security, resource use efficiency and biodiversity. Intercropping gives evidence about traditional cropping systems with the potential for future production systems under the paradigm of sustainability. Further, results from conducted field experiments indicated that border effects are the key component of intercropping performance. Nevertheless, analyzing strip intercropping statistically has peculiarities as they lack in randomization because the cropping system imposes alternating strips. Thus, spatial variability and its effect on yield were regarded differently within a geo-statistical analysis. In addition to the geo-statistical analysis, the crop growth modeling approach paid tribute to monocropping effects as well as to field border effects occurring in strip intercropping systems. Further on a model-based approach was tested to quantify multi-level interactions with special regard to changing microclimatic conditions and to optimize intercropping systems from an agronomical point of view. In comparison to other interspecific competition modeling approaches, a shading algorithm was evaluated and implemented into the process-oriented crop growth model DSSAT in order to simulate competition for solar radiation. More common in modeling mixed intercropping, a modified Beer?s law subroutine has been used instead, e.g. in APSIM. APSIM and DSSAT were compared by modeling the conducted field trials. As a result, the Beer?s law approach was not capable to model strip intercropping. In contrast, the modeling with a changed DSSAT model showed that applying a simple shading algorithm that estimated the proportion of shading in comparison to the monocropping situation and in dependency from neighboring plant height seems to be a promising approach. The results indicated that competition for solar radiation in those systems is a driving force for crop productivity but neither the most dominant nor the one and only. Resource distribution and allocation in space and time seems to be more important than the total amount of resources. Those effects have to be taken into account when simulating interspecific competition.Definiert als der Anbau von zwei oder mehr Feldfrüchten auf der gleichen Fläche und innerhalb der gleichen oder einer sich überlappenden Vegetationsperiode, bietet Intercropping eine große Bandbreite an Kombinationsmöglichkeiten von Feldfrüchten, verbunden mit vorteilhaften und nachhaltigen Effekten für die jeweiligen Kulturarten. Intercropping ist aber gleichzeitig eine Herausforderung für jeden Landwirt und stellt hohe Ansprüche an die Gestaltung des jeweiligen Produktions- oder Anbausystems. Intercropping ist in China weit verbreitet. Schätzungen zufolge wird Intercropping auf rund einem Drittel der gesamten Anbaufläche praktiziert. Intercropping gilt als ein Anbausystem, welches bei geringerem Betriebsmitteleinsatz höhere Erträge oder Gewinne erzielt, verglichen mit den ausgedehnten Monocropping Systemen moderner Agrar-Industriebetriebe. Damit belegt Intercropping, dass in traditionellen Anbausystemen ein Potential für zukünftige und nachhaltige Produktionssysteme schlummert. Um diesen Paradigmen und um politischen, sozialen und ökonomischen Prämissen gerecht zu werden, muss die Agrarforschung Lösungen und Strategien für angepasste Produktionssysteme bereitstellen ? und das in immer kürzeren Zeitspannen. Der Einsatz von computergestützten Pflanzenwachstumsmodellen, mit deren Hilfe komplexe Anbausysteme regional und überregional, sowie über längere Zeiträume hinweg simuliert und analysierte werden können, hat sich dabei als wertvoll erwiesen. Wie Intercropping Systeme gestaltet werden müssen und welche Probleme dabei auftauchen, welche Datengrundlage für eine Modellierung benötigt wird und welche systemimmanenten Interaktionen berücksichtig werden müssen, sind Gegenstand der vorliegenden Dissertation. Allerdings gestaltet sich die statistische Auswertung von speziell Strip Intercropping als schwierig, da Intercropping-Versuche aufgrund der zwangsläufig streifenförmigen Anordnung nicht randomisiert werden können. Intercropping bedarf also einer räumlichen Betrachtungsweise, um ertragsrelevante Effekte adäquat abzuschätzen und statistisch abzusichern. Deshalb wurden die Versuche geostatistisch ausgewertet und mehrere räumliche Modelle evaluiert und getestet, um die Modellgüte zu verbessern. Nicht nur die statistische Auswertung von Intercropping ist diffizil, auch die Datengrundlage von Intercropping in China ist lückenhaft. Im Vergleich zu anderen Ländern wie beispielsweise Indien oder Teilen Afrikas, wo Intercropping gängige Praxis ist, scheint die Dokumentation und Erforschung von Intercropping Systemen in China Nachholbedarf zu haben. In einer Literaturstudie wurde deshalb ein erster Versuch unternommen, China in agro-klimatische Regionen hinsichtlich ihres Potentials und ihrer Verbreitung von Getreide betonten Intercropping Systemen einzuteilen. In einer zweiten Literaturstudie wurde dargestellt, welche Modelle für Intercropping bereits evaluiert, kalibriert und validiert wurden. Exemplarisch für ein prozess-orientiertes Pflanzenwachstumsmodell, welches multiple Anbausysteme und deren Konkurrenz um Sonnenlicht mithilfe des Beer-Lambert?schen Gesetzes simuliert, wurde APSIM gewählt. Dieser in der Forschung recht gängige Ansatz wurde mit dem in der vorliegenden Dissertation evaluierten, getesteten und in DSSAT implementierten Beschattungs-Algorithmus verglichen. Mit dem DSSAT Modell war es bislang nicht möglich, Intercropping zu simulieren. Es zeigte sich, dass es mit einem modifizierten Beer-Lambert?schen Gesetz nicht möglich war, Strip Intercropping adäquat zu simulieren. Unter der Voraussetzung, dass es im Strip Intercropping einen Gewinner und einen Verlierer gibt, das heißt, dass eine Kulturart mehr Sonnenlicht erhält als im Monocropping und eine andere dafür weniger, ist der Beer-Lambert?sche Ansatz viel versprechend und verwendbar. Die Kompensationsfähigkeit einer Fruchtart kann jedoch nicht simuliert werden, ebenso keine Ertragssteigerung der im System dominanten Fruchtart. Im Gegensatz dazu zeigte sich, dass der Beschattungs-Algorithmus, der in DSSAT integriert wurde, beide Systeme ? Intercropping und Monocropping ? simulieren konnte. Allerdings wurde in diesem Ansatz zusätzlich berücksichtig und getestet, dass Konkurrenz um solare Einstrahlung nicht die einzig bestimmende ist. Der Beschattungs-Algorithmus konnte zwar einen Teil des Ertragszuwachses im Intercropping erklären beziehungsweise simulieren, allerdings erst unter Berücksichtigung mikroklimatischer Effekte. Der Allokation von Pflanzenwachstumsfaktoren in Raum und Zeit kommt in Intercropping Systemen eine größere Rolle zu als deren absolute Höhe oder Menge. Solche Effekte müssen berücksichtig werden, um die Modellierung von Strip Intercropping weiterhin zu verbessern und Strip Intercropping Systeme zu optimieren

    Climate impact and adaptation to heat and drought stress of regional and global wheat production

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    Wheat (Triticum aestivum) is the most widely grown food crop in the world threatened by future climate change. In this study, we simulated climate change impacts and adaptation strategies for wheat globally using new crop genetic traits (CGT), including increased heat tolerance, early vigor to increase early crop water use, late flowering to reverse an earlier anthesis in warmer conditions, and the combined traits with additional nitrogen (N) fertilizer applications, as an option to maximize genetic gains. These simulations were completed using three wheat crop models and five Global Climate Models (GCM) for RCP 8.5 at mid-century. Crop simulations were compared with country, US state, and US county grain yield and production. Wheat yield and production from high-yielding and low-yielding countries were mostly captured by the model ensemble mean. However, US state and county yields and production were often poorly reproduced, with large variability in the models, which is likely due to poor soil and crop management input data at this scale. Climate change is projected to decrease global wheat production by −1.9% by mid-century. However, the most negative impacts are projected to affect developing countries in tropical regions. The model ensemble mean suggests large negative yield impacts for African and Southern Asian countries where food security is already a problem. Yields are predicted to decline by −15% in African countries and −16% in Southern Asian countries by 2050. Introducing CGT as an adaptation to climate change improved wheat yield in many regions, but due to poor nutrient management, many developing countries only benefited from adaptation from CGT when combined with additional N fertilizer. As growing conditions and the impact from climate change on wheat vary across the globe, region-specific adaptation strategies need to be explored to increase the possible benefits of adaptations to climate change in the future.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    Reducing irrigation water supply to accomplish the goal of designing sustainable cropping systems in the North China plain

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    An International Research Training Group (IRTG) of the University of Hohenheim and the China Agricultural University, entitled ?Modeling Material Flows and Production Systems for Sustainable Resource Use in the North China Plain? was launched in 2004. The major hypothesis was ?that adjustments in cropping systems and management practices provided potential for sustainable resource protection on a high yield level?. The research program was conducted in one of the most important economic and agricultural regions in China, the North China Plain (NCP). The NCP is one of the major maize (Zea mays L.) and wheat (Triticum aestivum L.) growing areas. A literature review indicated that over the last two decades yields for wheat and maize increased by more than 20%, which had mainly been achieved by augmenting the amount of irrigation water and fertilizer. Besides the positive effects on yield an increasing amount of these input factors leads to many environmental problems. Field experiments were carried out to compare different cropping systems. Currently, the double cropping of winter wheat and summer maize is the common cultivation system in the NCP. It consists of growing two crops mostly winter wheat and summer maize in one year. The winter wheat production depends on a supplemental irrigation, because rainfall is concentrated in the summer months during the maize growing season. An alternative to the intensive double cropping system could be the single cultivation of spring maize. Relative less irrigation water is required for spring maize production, because the rainy season coincides with the main part of the maize growing season. Due to the longer growing season spring maize normally realises higher yields in comparison to summer maize. However, the total yield of a double copping system of wheat and maize is higher. The evaluated system three harvests in two years (winter wheat and summer maize in the first year followed by spring maize in the second year) forms a balance between the double cropping system and the single cropping of spring maize. Due to the fact that three crops are grown in two years total yield is higher in comparison to single cropping of spring maize (two harvests in two years) but lower in comparison to the traditional double cropping system (four harvests in two years). However the lower cropping index in contrast to the double cropping of wheat and maize results in a lower demand of the input factors irrigation water and N-fertilizer whereas in comparison to the single cropping of spring maize a higher amount of input factor is required. Besides the conduction of field experiments for the collection of empirical datasets, the CERES-Maize and CERES-Wheat models were used to quantify the effects of different irrigation management practices on crop growth, productivity and sustainability of agricultural production. Results indicated that there is a considerable potential for reducing the irrigation amount for winter wheat. However, the results also showed that a supplemental irrigation at critical growth stages seems to be essential to maintain high yields and to ensure an adequate gross margin. In a more complex approach the CERES-Maize model was used to simulate the yield of summer maize and spring maize across the NCP. The spatial and temporal climate variability was taken into account by using up to 30 years of weather data from 14 meteorological stations. The simulated results were linked to a Geographic Information System (GIS). Results indicated that the yield distinction between summer maize and spring maize was partially very low as a result of water shortage at flowering stage. A delay in sowing and the use of adapted cultivars with a later flowering date could help to increase spring maize yields. Summarizing, the results of this study indicate that water is one of the most limiting factors for crop production in the NCP. Further, the reduction of total water consumption will become more and more important with water becoming increasingly scarce and thus costly. Consequently agriculture has to undergo and is already undergoing dramatic changes. The results of this study indicated that there are several possibilities optimize cropping systems in the NCP, focussing on a more sustainable use of water while maintaining high yields. In this context, crop models are valuable tools for e.g. irrigation planning or evaluating different cropping designs in the NCP.Die vorliegende Dissertation wurde im Rahmen der International Research Training Group ?Modeling Material Flows and Production Systems for Sustainable Resource Use in the North China Plain? erstellt. Die Untersuchungen wurden in der NCP, einer der wichtigsten Wirtschafts- und Agrarregionen Chinas, durchgeführt. Winterweizen und Sommermais sind die am häufigsten angebauten Kulturen. Beide werden in einer einjährigen Rotation, einem so genannten Double Cropping System angebaut. Während der letzten beiden Jahrzehnte stiegen die Erträge für Weizen und Mais um über 20 % an, was vor allem durch eine Ausdehnung der Bewässerung, sowie der Düngung ermöglicht wurde. Neben einem Ertragsanstieg führte der gesteigert Produktionsmitteleinsatz jedoch auch zu vielen Umweltproblemen. Feldversuche wurden angelegt um verschiedene Anbausysteme zu vergleichen. Gegenwärtig ist das Double Cropping von Winterweizen und Sommermais das am häufigsten praktizierte Anbausystem in der NCP, wobei beide Kulturen im gleichen Jahr angebaut werden. Die Winterweizenaussaat erfolgt Mitte Oktober, die Ernte Mitte Juni. Anschließend erfolgt direkt die Aussaat von Sommermais, der Anfang Oktober geerntet wird. Aufgrund der Niederschlagskonzentration in den Sommermonaten, während der Maisvegetation, ist eine ergänzende Bewässerung zu Winterweizen erforderlich. Eine Alternative zu dem intensiven Double Cropping System könnte der alleinige Anbau von Frühjahrsmais sein. Die Frühjahrsmaisaussaat erfolgt Mitte April, die Ernte Ende September. Die restliche Zeit des Jahrs liegt das Feld brach. Der überwiegende Teil der Maisvegetationsperiode fällt mit der Regenzeit zusammen. Daher ist relativ wenig Bewässerungswasser für den Anbau von Frühjahrsmais erforderlich. Aufgrund der längeren Vegetationsperiode erzielt Frühjahrsmais im Vergleich zu Sommermais meist höhere Erträge. Dennoch ist der Gesamtertrag beim Double Cropping von Weizen und Mais höher. Einen Kompromiss zwischen dem Double Cropping System und dem alleinigen Anbau von Frühjahrsmais bildet das System drei Ernten in zwei Jahren. Im ersten Jahr wird das Double Cropping System praktiziert wobei Winterweizen von Oktober bis Juni, gefolgt von Sommermais von Juni bis September angebaut wird. Anschließend folgt eine Brache. Frühjahrsmais wird im zweiten Jahr im Zeitraum April bis September angebaut, bevor die Rotation wieder mit Winterweizen startet. Da drei Kulturen in zwei Jahren angebaut werden, ist der Gesamtertrag im Vergleich zum alleinigen Anbau von Frühjahrsmais (zwei Ernten in zwei Jahren) höher, im Vergleich zum traditionellen Double Cropping System (vier Ernten in zwei Jahren) jedoch geringer. Der niedrigere Anbauindex, im Vergleich zum Double Cropping von Weizen und Mais, führt jedoch auch zu einem geringern Bedarf an Bewässerungswasser und N Dünger. Im Vergleich zum alleinigen Anbau von Frühjahrsmais ist dennoch ein höherer Produktionsmitteleinsatz erforderlich. Neben den Feldversuchen wurden die Modelle CERES-Maize und CERES-Wheat zur Bewertung verschiedener Bewässerungsmanagementpraktiken und deren Auswirkung auf das Pflanzenwachstum, sowie die Produktivität und Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Produktion verwendet. Die Ergebnisse zeigten ein beträchtliches Einsparungspotenzial an Bewässerungswasser. Daneben zeigten die Ergebnisse jedoch auch, dass für den Erhalt hoher Erträge sowie die Erzielung ausreichender Deckungsbeiträge eine ergänzende Bewässerung zu kritischen Wachstumsstadien erforderlich ist. In einem umfassenderen Ansatz wurde das Model CERES-Maize zur Simulation des Ertragspotenzials von Sommer- und Frühjahrsmais über die gesamte NCP genutzt. Die räumliche und zeitliche Variabilität des Klimas wurde durch die Verwendung von bis zu 30 Jahren an Wetterdaten von 14 Wetterstationen berücksichtigt. Die Ergebnisse wurden in einem GIS verknüpft. Aufgrund von Wassermangel während der Blüte waren die Ertragsunterschiede zwischen Sommer- und Frühjahrsmais lokal sehr gering. Eine Erhöhung der Frühjahrsmaiserträge konnte durch eine spätere Aussaat sowie durch die Verwendung spät blühender Sorten erreicht werden. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse dieser Studie, dass Wasser eines der am stärksten limitierenden Faktoren für die Pflanzenproduktion in der NCP ist. Mit einer zunehmenden Verknappung sowie steigenden Wertschätzung des Wassers wird eine Reduzierung des Verbrauchs immer wichtiger. Daher sind und werden noch weitere tief greifende Änderungen in der Landwirtschaft erfolgen. Die Ergebnisse dieser Studie zeigten jedoch auch, dass verschiedenste Möglichkeiten vorhanden sind, bei gleich bleibend hohen Erträgen die Anbausysteme in der NCP hinsichtlich ihres Wassereinsatzes nachhaltiger zu gestalten. Pflanzenwachstumsmodelle stellen diesbezüglich ein nützliches Instrument dar z.B. für die Planung der Bewässerung oder die Bewertung verschiedener Anbausysteme

    Combining remote sensing and crop modeling techniques to derive a nitrogen fertilizer application strategy

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    The crucial question in this thesis was how can remote sensing data and crop models be used to derive a N fertilizer strategy that is capable to lower the environmental side effects of N fertilizer application. This raised the following detailed objectives: The first objective (i) how N content determination via spectral reflectance is influenced by different leaves and positions on the leaf was investigated in Publication I. Different wheat plants were cultivated under different N levels and under drought stress in two hydroponic greenhouse trials. Spectral reflectance measurements were taken from three leaves and at three positions on the leaf for each plant. In total, 16 vegetation indices broadly used in the literature were calculated based on the spectral reflectance for each combination of leaf and position. The plant N content was determined by lab analyses. Neither the position on the leaf nor leaf number had an impact on the accuracy of plant N determination via spectral reflectance measurements. Therefore measurements taken at the canopy level seem to be a valid approach. However, if other stress symptoms like drought or disease infection occur, a differentiation between leaves and positions on the leaf might play a more crucial role. Publication II dealt with the second objective on (ii), how to incorporate leaf disease into the DSSAT wheat model to enable the simulation of the impact of leaf disease on yield. An integration of sensor information in crop growth models requires the update of model state variables. A model extension was developed by adding a pest damage module to the existing wheat model. The approach was tested on a two-year dataset from Argentina with different wheat cultivars and on a one-year dataset from Germany with different inoculum levels of septoria tritici blotch (STB). After the integration of disease infection, the accuracy of the simulated yield and leaf area index (LAI) was improved. The Root mean squared error (RMSE) values for yield (1144 kg ha−1) and LAI (1.19 m2 m−2) were reduced by half (499 kg ha−1) for yield and LAI (0.69 m2 m−2). A sensitivity analysis also showed a strong responsiveness of the model by the integration of different STB disease infection scenarios. Increasing the modeling accuracy even further a MM approach seems to be suitable. Assembling more models increases the complexity of the simulation and the involved calibration procedure especially if the user is not familiar with all models. To avoid these conflicts, Publication III evaluated the third objective (iii) if an automatic calibration procedure in a MM approach for winter wheat can eliminate the subjectivity factor in model calibration. The model calibration was performed on a 4-yr N wheat fertilizer trial in southwest Germany. The evaluation mean showed satisfying results for the calibration (d-Index 0.93) and evaluation dataset (d-Index 0.81). This lead to the fourth (iv) objective to use a MM approach to improve the overall modeling accuracy. The evaluation of a fertilizer trial showed an improved modeling accuracy in most cases, especially in the drought season 2018. Based on the combination of a MM approach and the incorporation of sensor data, a Nitrogen Application Prescription System (NAPS) was developed. The initial NAPS setup requires long term recorded data (yield, weather, and soil) to ensure proper MM calibration. After calibration, the current growing season conditions are required (weather, management information) until the N application date. Afterward, the NAPS incorporates remote sensing information and generated weather for running future N application scenarios. The selection of the proper amount of N is determined by economic and ecological criteria. Furthermore, in order to account for differences in in-field variabilities and to deliver a N prescription site-specifically, the NAPS concept has to be applied on a geospatial scale by adjusting soil parameters spatially. The NAPS concept has the potential to adjust the N application more economically and ecologically by using current sensor data, historical yield records, and future weather prediction to derive a more precise N application strategy. Finally, this concept exhibits the potential for reconciliation of the issue of an economic, agricultural production without harming the environment.In dieser Arbeit wurde eruiert, ob mit Hilfe von Sensordaten und Pflanzenwachstumsmodellen eine N-Düngemittelstrategie abgeleitet werden kann, die in der Lage ist die ökologischen Belastung zu verringern. Dies umfasste die Evaluation folgender Fragestellungen: (I) Wird die spektrale Reflexion und somit die Bestimmung der N-Konzentration durch die Messung an verschiedenen Blattetagen und -Positionen beeinflusst (Publikation I)? Für die Klärung dieser ersten Frage wurden in zwei hydroponischen Gewächshausversuchen Weizenpflanzen bei unterschiedlicher N-Exposition und Trockenstress kultiviert. Für jede Pflanze wurden spektrale Reflexionsmessungen an drei Blattetagen und an drei Positionen auf dem Blatt durchgeführt. Insgesamt wurden die 16 üblichsten auf spektraler Reflexion basierenden Vegetationsindizes für jede Kombination von Blattetage und -Position berechnet. Die N-Konzentration der Pflanze wurde durch Laboranalysen bestimmt. Weder die Position auf dem Blatt noch die Blattetage hatten einen Einfluss auf die Genauigkeit der Bestimmung der N-Konzentration der Pflanze durch spektrale Reflexionsmessungen. Daher sind Messungen auf Bestandsebene ausreichend. Falls jedoch weitere Stressfaktoren wie Trockenheit oder Krankheitsbefall auftreten, kann eine Differenzierung zwischen verschiedenen Blattetagen notwendig oder von Vorteil sein. In der nächsten Fragestellung (Publikation II) wurde untersucht, wie Blattkrankheiten in ein DSSAT-Weizenmodell integriert werden können, um so die Auswirkungen von Blattkrankheiten auf den Ertrag zu simulieren. Eine Modellerweiterung wurde entwickelt, durch die Integration eines Blattkrankheitsmoduls in das bestehende DSSAT Weizenmodell. Das Modul simuliert die Auswirkungen des täglichen Schadens durch die Krankheit auf die Photosynthese und den Blattflächenindex. Der Ansatz wurde an einem zweijährigen Datensatz aus Argentinien mit verschiedenen Weizensorten und an einem einjährigen Datensatz aus Deutschland mit verschiedenen Inokulumniveaus von Septoria tritici-Blotch (STB) getestet. Die Sensitivitätsanalyse zeigte die Möglichkeit des Modells, den Ertrag in einer exponentiellen Beziehung mit zunehmendem Infektionsgrad (0-70%) zu reduzieren. Das erweiterte Modell stellt somit eine Möglichkeit dar, STB-Infektionen standortspezifisch in Verbindung mit verfügbaren Sensordaten zu simulieren. Um die Modellierungsgenauigkeit noch weiter zu erhöhen, wurde der Einsatz eines MM-Ansatz geprüft. Die Kombination von verschiedenen Modellen erhöht die Komplexität der Simulation und des damit verbundenen Kalibrierungsverfahrens, insbesondere wenn der Benutzer nicht mit allen Modellen vertraut ist. Die dritte Fragestellung (iii) untersuchte daher, ob objektive Kalibrierungsergebnisse gewährleitet werden könnten, wenn die cultivar coefficients im Modell auf Basis tatsächlich gemessener Daten mittels eines neu entwickelten automatischen Calibrator-Programms optimiert wurden. Die Modellkalibrierung wurde an einem 4-jährigen-Weizendüngungsversuch in Südwestdeutschland durchgeführt. Die statistische Auswertung des Kalibrierverfahrens zeigte zufriedenstellende Ergebnisse und führte zur vierten Fragestellung. Die vierte Fragestellung befasste sich mit dem Thema, ob ein MM-Ansatz die Gesamtmodelliergenauigkeit verbessern kann. Die Auswertung des Düngemittelversuchs zeigte in den meisten Fällen eine verbesserte Modellierungsgenauigkeit, insbesondere in einem durch Wasserstress geprägten Versuchsjahr wie 2018. Unter Verwendung eines MM-Ansatzes, durch Anpassung der Modellvariablen und durch die Integration von Sensordaten wurde ein Nitrogen Application Prescription System (NAPS) entwickelt. Eine Voraussetzung für das NAPS-Konzepts ist das Vorhandensein von Langzeit-Daten (Ertrag, Klima- und Bodenbedingungen), um eine korrekte MM-Kalibrierung zu gewährleisten. Nach der Kalibrierung werden die Bedingungen der aktuellen Wachstumssaison (Wetter, Managementinformationen) bis zum Düngetermin benötigt. Anschließend berechnet das NAPS basierend auf Sensorinformationen und simulierten Wetterbedingungen verschiedene Düngeszenarien. Ökonomische und ökologische Kriterien bestimmen die optimierte Düngemenge. Darüber hinaus muss das NAPS-Konzept auf räumlicher Ebene arbeiten, indem es die Bodenparameter berücksichtigt. So kann unter Beachtung der Feldvariabilität eine standortspezifische N-Ausbringung gewährleistet werden. In Summe zeigte sich, dass NAPS die Düngung an ökonomische und ökologische Faktoren anpasst, indem es aktuelle Sensordaten, historische Ertragsaufzeichnungen und zukünftige Wettervorhersagen zur Ermittlung einer präziseren N-Ausbringung nutzt. Das Konzept hat so das Potenzial, die nachteiligen Auswirkungen einer Überdüngung zu begrenzen, so dass eine umweltfreundlichere Agrarproduktion gewährleistet wird

    Combining remote sensing and crop modeling techniques to derive a nitrogen fertilizer application strategy

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    The crucial question in this thesis was how can remote sensing data and crop models be used to derive a N fertilizer strategy that is capable to lower the environmental side effects of N fertilizer application. This raised the following detailed objectives: The first objective (i) how N content determination via spectral reflectance is influenced by different leaves and positions on the leaf was investigated in Publication I. Different wheat plants were cultivated under different N levels and under drought stress in two hydroponic greenhouse trials. Spectral reflectance measurements were taken from three leaves and at three positions on the leaf for each plant. In total, 16 vegetation indices broadly used in the literature were calculated based on the spectral reflectance for each combination of leaf and position. The plant N content was determined by lab analyses. Neither the position on the leaf nor leaf number had an impact on the accuracy of plant N determination via spectral reflectance measurements. Therefore measurements taken at the canopy level seem to be a valid approach. However, if other stress symptoms like drought or disease infection occur, a differentiation between leaves and positions on the leaf might play a more crucial role. Publication II dealt with the second objective on (ii), how to incorporate leaf disease into the DSSAT wheat model to enable the simulation of the impact of leaf disease on yield. An integration of sensor information in crop growth models requires the update of model state variables. A model extension was developed by adding a pest damage module to the existing wheat model. The approach was tested on a two-year dataset from Argentina with different wheat cultivars and on a one-year dataset from Germany with different inoculum levels of septoria tritici blotch (STB). After the integration of disease infection, the accuracy of the simulated yield and leaf area index (LAI) was improved. The Root mean squared error (RMSE) values for yield (1144 kg ha−1) and LAI (1.19 m2 m−2) were reduced by half (499 kg ha−1) for yield and LAI (0.69 m2 m−2). A sensitivity analysis also showed a strong responsiveness of the model by the integration of different STB disease infection scenarios. Increasing the modeling accuracy even further a MM approach seems to be suitable. Assembling more models increases the complexity of the simulation and the involved calibration procedure especially if the user is not familiar with all models. To avoid these conflicts, Publication III evaluated the third objective (iii) if an automatic calibration procedure in a MM approach for winter wheat can eliminate the subjectivity factor in model calibration. The model calibration was performed on a 4-yr N wheat fertilizer trial in southwest Germany. The evaluation mean showed satisfying results for the calibration (d-Index 0.93) and evaluation dataset (d-Index 0.81). This lead to the fourth (iv) objective to use a MM approach to improve the overall modeling accuracy. The evaluation of a fertilizer trial showed an improved modeling accuracy in most cases, especially in the drought season 2018. Based on the combination of a MM approach and the incorporation of sensor data, a Nitrogen Application Prescription System (NAPS) was developed. The initial NAPS setup requires long term recorded data (yield, weather, and soil) to ensure proper MM calibration. After calibration, the current growing season conditions are required (weather, management information) until the N application date. Afterward, the NAPS incorporates remote sensing information and generated weather for running future N application scenarios. The selection of the proper amount of N is determined by economic and ecological criteria. Furthermore, in order to account for differences in in-field variabilities and to deliver a N prescription site-specifically, the NAPS concept has to be applied on a geospatial scale by adjusting soil parameters spatially. The NAPS concept has the potential to adjust the N application more economically and ecologically by using current sensor data, historical yield records, and future weather prediction to derive a more precise N application strategy. Finally, this concept exhibits the potential for reconciliation of the issue of an economic, agricultural production without harming the environment.In dieser Arbeit wurde eruiert, ob mit Hilfe von Sensordaten und Pflanzenwachstumsmodellen eine N-Düngemittelstrategie abgeleitet werden kann, die in der Lage ist die ökologischen Belastung zu verringern. Dies umfasste die Evaluation folgender Fragestellungen: (I) Wird die spektrale Reflexion und somit die Bestimmung der N-Konzentration durch die Messung an verschiedenen Blattetagen und -Positionen beeinflusst (Publikation I)? Für die Klärung dieser ersten Frage wurden in zwei hydroponischen Gewächshausversuchen Weizenpflanzen bei unterschiedlicher N-Exposition und Trockenstress kultiviert. Für jede Pflanze wurden spektrale Reflexionsmessungen an drei Blattetagen und an drei Positionen auf dem Blatt durchgeführt. Insgesamt wurden die 16 üblichsten auf spektraler Reflexion basierenden Vegetationsindizes für jede Kombination von Blattetage und -Position berechnet. Die N-Konzentration der Pflanze wurde durch Laboranalysen bestimmt. Weder die Position auf dem Blatt noch die Blattetage hatten einen Einfluss auf die Genauigkeit der Bestimmung der N-Konzentration der Pflanze durch spektrale Reflexionsmessungen. Daher sind Messungen auf Bestandsebene ausreichend. Falls jedoch weitere Stressfaktoren wie Trockenheit oder Krankheitsbefall auftreten, kann eine Differenzierung zwischen verschiedenen Blattetagen notwendig oder von Vorteil sein. In der nächsten Fragestellung (Publikation II) wurde untersucht, wie Blattkrankheiten in ein DSSAT-Weizenmodell integriert werden können, um so die Auswirkungen von Blattkrankheiten auf den Ertrag zu simulieren. Eine Modellerweiterung wurde entwickelt, durch die Integration eines Blattkrankheitsmoduls in das bestehende DSSAT Weizenmodell. Das Modul simuliert die Auswirkungen des täglichen Schadens durch die Krankheit auf die Photosynthese und den Blattflächenindex. Der Ansatz wurde an einem zweijährigen Datensatz aus Argentinien mit verschiedenen Weizensorten und an einem einjährigen Datensatz aus Deutschland mit verschiedenen Inokulumniveaus von Septoria tritici-Blotch (STB) getestet. Die Sensitivitätsanalyse zeigte die Möglichkeit des Modells, den Ertrag in einer exponentiellen Beziehung mit zunehmendem Infektionsgrad (0-70%) zu reduzieren. Das erweiterte Modell stellt somit eine Möglichkeit dar, STB-Infektionen standortspezifisch in Verbindung mit verfügbaren Sensordaten zu simulieren. Um die Modellierungsgenauigkeit noch weiter zu erhöhen, wurde der Einsatz eines MM-Ansatz geprüft. Die Kombination von verschiedenen Modellen erhöht die Komplexität der Simulation und des damit verbundenen Kalibrierungsverfahrens, insbesondere wenn der Benutzer nicht mit allen Modellen vertraut ist. Die dritte Fragestellung (iii) untersuchte daher, ob objektive Kalibrierungsergebnisse gewährleitet werden könnten, wenn die cultivar coefficients im Modell auf Basis tatsächlich gemessener Daten mittels eines neu entwickelten automatischen Calibrator-Programms optimiert wurden. Die Modellkalibrierung wurde an einem 4-jährigen-Weizendüngungsversuch in Südwestdeutschland durchgeführt. Die statistische Auswertung des Kalibrierverfahrens zeigte zufriedenstellende Ergebnisse und führte zur vierten Fragestellung. Die vierte Fragestellung befasste sich mit dem Thema, ob ein MM-Ansatz die Gesamtmodelliergenauigkeit verbessern kann. Die Auswertung des Düngemittelversuchs zeigte in den meisten Fällen eine verbesserte Modellierungsgenauigkeit, insbesondere in einem durch Wasserstress geprägten Versuchsjahr wie 2018. Unter Verwendung eines MM-Ansatzes, durch Anpassung der Modellvariablen und durch die Integration von Sensordaten wurde ein Nitrogen Application Prescription System (NAPS) entwickelt. Eine Voraussetzung für das NAPS-Konzepts ist das Vorhandensein von Langzeit-Daten (Ertrag, Klima- und Bodenbedingungen), um eine korrekte MM-Kalibrierung zu gewährleisten. Nach der Kalibrierung werden die Bedingungen der aktuellen Wachstumssaison (Wetter, Managementinformationen) bis zum Düngetermin benötigt. Anschließend berechnet das NAPS basierend auf Sensorinformationen und simulierten Wetterbedingungen verschiedene Düngeszenarien. Ökonomische und ökologische Kriterien bestimmen die optimierte Düngemenge. Darüber hinaus muss das NAPS-Konzept auf räumlicher Ebene arbeiten, indem es die Bodenparameter berücksichtigt. So kann unter Beachtung der Feldvariabilität eine standortspezifische N-Ausbringung gewährleistet werden. In Summe zeigte sich, dass NAPS die Düngung an ökonomische und ökologische Faktoren anpasst, indem es aktuelle Sensordaten, historische Ertragsaufzeichnungen und zukünftige Wettervorhersagen zur Ermittlung einer präziseren N-Ausbringung nutzt. Das Konzept hat so das Potenzial, die nachteiligen Auswirkungen einer Überdüngung zu begrenzen, so dass eine umweltfreundlichere Agrarproduktion gewährleistet wird

    TOPICS IN MODELLING ADAPTATION DYNAMICS OF CHINESE AGRICULTURE TO OBSERVED CLIMATE CHANGE

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    Chinese farmers have adopted multiple adaptation measures to mitigate the negative impact of, and to capture the opportunities brought by, the observed climate change in the last several decades. Such adaptations will continue in the coming decades given the foreseeing climate change. Scientifically assessing such dynamism of suitable agricultural adaptation requires unprecedented efforts of the research community to simulate and predict the interactions among crop growth dynamics, the environment and crop management, and cropping systems at and across various scales. This calls for efforts aiming to quantify the interactions of agro-ecological processes across different scales. This dissertation intends to make scientific contributions in this direction. The leading goal of this dissertation is to develop a cross-scale modeling framework that is capable of incorporating the field agricultural advances into the design and evaluation of regional cropping system adaptation strategies. It then applies this framework to identify feasible cropping system adaptation strategies under observed warmer climate and quantify their potential benefits to the grain production and water sustainability in the major cropping regions in north China. Three objectives of this study are: (1) Develop a cross-scale model-coupling framework between the site level DSSAT model and the regional level AEZ model to improve the AEZ performance in capturing the northern expansion of japonica rice under a warmer climate in the Northeast China Plain. (2) Construct a new wheat-maize cropping systems adaptation strategy to meet the double challenge of maintaining the regional grain production level and recovering local groundwater table in the semi-arid North China Plain, where the persistent overexploitation of groundwater has caused severe environmental damages. (3) Establish a dynamic adaptation strategy to identify the desired water sustainable cropping systems across different localities and to meet the challenge of recovery local groundwater table and minimize the output losses of wheat and then total grain production in the Hebei Plain, where the irrigation water shortage has threatened wheat production and thus potentially compromising China’s food security. This dissertation will improve our understanding of the interactions and interlinkage across multi-scale agro-ecosystems in mitigating the environmental risks associated with the irrigation-intensive farming and in adapting to climate change. The cropping systems adaptation strategies proposed by this dissertation provide scientific basis for future agricultural adaptation policy design compatible with local agro-climatic, land and soil conditions across China
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