Process-based crop models calibration and structure affect data assimilation for estimating sugarcane yield (2022)
- Authors:
- Autor USP: FATTORI JUNIOR, IZAEL MARTINS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LEB
- DOI: 10.11606/D.11.2022.tde-15092022-153908
- Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR; ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR; SENSORIAMENTO REMOTO; SIMULAÇÃO; SOFTWARES; VARIEDADES VEGETAIS
- Keywords: Calibração
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A cana-de-açúcar é uma importante matéria-prima para produção de açúcar e etanol, portanto, estratégias para acompanhar a quantidade e a disponibilidade de cana-de-açúcar são essenciais. Diferentes métodos têm sido desenvolvidos para estimativa de produtividade, destacando-se o uso de modelos de cultura baseados em processos (MBP) junto à assimilação de dados (AD). Pois esses métodos juntos usam duas fontes diferentes de informação, e suas respectivas incertezas para a estimativa de produtividade. Entretanto, inconsistências entre o MBP e os dados assimilados foram relatadas na literatura, o que leva a erros sistemáticos e baixo desempenho das simulações. Essa limitação está estritamente ligada à ausência ou má calibração do MBP e às simplificações dos processos do MBP em representar as características de desenvolvimento da cultura. Portanto, este estudo teve como objetivo avaliar o impacto do uso de uma calibração especifica para um cultivar de cana-de-açúcar em outras cultivares, utilizando três métodos de AD e comparar essa fonte de incertezas com outras. Ademais, avaliar como a diferença entre dois MBP, em relação às estruturas e descrições das características específicas da cana-de-açúcar, afetam o desempenho dos métodos de AD. Para isso, primeiramente, com o DSSAT/SAMUCA (DS) foram simulados 22 experimentos de campo, para quantificar o impacto do uso dos parâmetros calibrados para cultivar (cv. RB867515) nas simulações de experimentos com cultivares não calibradas (cv.NCo376 , SP832847, R570, RB72454), para estimar peso de colmo fresco (PCF). Isso foi realizado para três métodos diferentes de AD, Ensemble Kalman filter (EnKF), Ensemble smoother (ES), e Weighted mean (WM) para assimilar o índice de área foliar (IAF) obtido diretamente do campo e comparado com a simulação sem AD (Open-loop, OP). Além disso, analisamos a influência do momento e da quantidade de dados de IAF, para comparar com o impacto da calibração. Em segundo lugar, dois MBP diferentes, em termos de estrutura, um mais detalhado para descrever características da cana-de-açúcar (DS) e outro mais generalista (WOFOST, WO), foram comparados para acessar o desempenho de simular PCF com o uso de EnKF assimilando IAF. O IAF foi obtido dos sensores Landsat 7 ETM+ e 8 OLI, de talhões de um banco de dados de uma usina de açúcar. Portanto, as simulações com o EnKF desses talhões foram comparadas com as simulações OP. Os resultados mostraram que o uso de uma calibração específica de genótipo teve acurácia substancialmente maior em comparação com as não calibradas. A simulação de experimentos com as cultivares não calibradas apresentou um aumento de acurácia maior, para EnkF e ES, porém, o WM teve resultados opostos. Portanto, a acurácia das simulações com AD apresentou uma alta correlação com a acurácia das simulações OP, sendo essa correlação superior a influência do número de observações de IAF assimilados. Nesse sentido, nossos resultados indicaram que o desempenho das calibraçõese a estrutura dos MBPs influenciaram as simulações de OP, com DS apresentando desempenho superior ao WO. No entanto, com o AD o desempenho foi limitado pela inconsistência entre o IAF do Landsat e o IAF simulado pelos MBPs, apesar do aumento de acurácia e precisão. Com isso, assimilar IAF obtido pelo Landsat apresentou potencial devido a melhora de estimativa de PCF, entretanto, a melhor descrição dos processos do DS não conseguiu inibir a inconsistência entre o MBP e o IAF assimilado. Portanto, este estudo ressalta que para a utilização da AD, os MBP devem ser previamente calibrados, seguindo as características das cultivares, para garantir um melhor desempenho. Ademais, os MBPs mais específicos podem se beneficiar de sua descrição detalhada para melhorar o desempenho das simulações de OP e consequentemente com AD
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2022
- Data da defesa: 01.07.2022
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
FATTORI JUNIOR, Izael Martins. Process-based crop models calibration and structure affect data assimilation for estimating sugarcane yield. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092022-153908/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Fattori Junior, I. M. (2022). Process-based crop models calibration and structure affect data assimilation for estimating sugarcane yield (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092022-153908/ -
NLM
Fattori Junior IM. Process-based crop models calibration and structure affect data assimilation for estimating sugarcane yield [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092022-153908/ -
Vancouver
Fattori Junior IM. Process-based crop models calibration and structure affect data assimilation for estimating sugarcane yield [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092022-153908/ - How can future climate change affect the corn production system in Nebraska, USA?
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Informações sobre o DOI: 10.11606/D.11.2022.tde-15092022-153908 (Fonte: oaDOI API)
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