Models of crop growth and development
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | R.2sa.MCG.SM.RROEY |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0800) grupa- rolnictwo
|
Nazwa przedmiotu: | Models of crop growth and development |
Jednostka: | Wydział Rolniczo-Ekonomiczny |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | angielski |
Skrócony opis: |
KIERUNEK STUDÓW : ROLNICTWO / ECTS: 4 / semestr: 2 Profil: ogólnoakademicki / Forma i poziom: SM status: obowiązkowy Wymagania wstępne: Wiedza w zakresie biologii, fizjologii roślin, meteorologii, podstawowa wiedza z zakresu matematyki i statystyki Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi modelami wzrostu i rozwoju roślin, możliwościami ich wykorzystania w praktyce rolniczej i ochronie środowiska rolniczego. Poznanie sposobów pozyskiwania i estymacji danych potrzebnych do wykonania symulacji komputerowych oraz ich przeprowadzenie z wykorzystaniem wybranych modeli deterministycznych. Program nauczania obejmuje szczegółową charakterystykę modeli wzrostu i rozwoju rośli, zapoznanie się z aparaturą naukową, samodzielne i zespołowe wykonywanie symulacji wybranych procesów oraz sporządzenie prostych arkuszy kalkulacyjnych wykonujących obliczenia według zadanych algorytmów. |
Pełny opis: |
wykłady: 1. Wprowadzenie do modelowania 2. Charakterystyka wybranych schematów modeli roślinnych 3. Funkcjonowanie modelu WOFOST 4. Obliczanie ewapotranspiracji w modelach roślinnych 5. Generator danych pogodowych 6. Zasady obliczania produkcji limitowanej niedoborem NPK 7. Kalibracja parametrów modelu WOFOST za pomocą modułu FSEOPT 8. Funcjonowanie modelu APISM 9. Charakterystyka wybranych modułów w modelu APISM 10. Charakterystyka wybranych modułów w modelu APISM 11. Funkcjonowanie modelu DAISY 12. Charakterystyka modelu DAISY 13. Charakterystyka modelu DSSAT, IRENE 14. Zastosowanie teledetekcji w prognozowaniu i modelowaniu plonów 15. Zaliczenie wykładów ćwiczenia: 1. Zapoznanie się z aparaturą badawczą- LICOR Area Meter, Sunscan System, Multiscan, WinRizo. Pozyskiwanie i opracowanie danych potrzebnych do kalibracji modelu. 2.Pozyskiwanie i estymacja danych meteorologicznych wykorzystywanych do kalibracji modeli symulacyjnych. Przygotowanie pliku danych pogodowych do zastosowania w modelu WOFOST 3.Zapoznanie się z modelem WOFOST. Kalibracja rozwoju fenologicznego odmian pszenicy. 4.Tworzenie nowego pliku danych na przykładzie pszenicy. Intercepcja światła (PAR), potencjalna produkcja biomasy. Obliczanie fotosyntezy brutto. 5.Kalibracja wskaźnika LAI i potencjalnej produkcji biomasy. Kalibracja rozdziału asymilatów. Obliczanie wielkości oddychania, dystrybucja asymilatów, przyrost powierzchni asymilacyjnej. 6.Produkcja limitowana dostępnością wody. Obliczanie ewapotranspiracji. 7.Wrażliwość modelu na maksymalną zdolność zatrzymywania wody w glebie. Tworzenie plików danych glebowych. 8.Kalibracja produkcji biomasy ograniczonej dostępnością wody 9.Sporządzenie arkusza dla algorytmów modelu QUEFTS 10.Model APSIM- wprowadzenie do modelu, zasady funkcjonowania modelu 11.Model APSIM- Bilans wodny ugoru- wykonanie symulacji 12.Model APSIM- Obieg węgla organicznego i azotu w układzie gleba- roślina - atmosfera- wykonanie symulacji 13.Model APSIM- wpływ nawożenia organicznego na zawartość C i N w glebie- wykonanie symulacji 14.Program IRENE – ocena działania modelu na podstawie wybranych miar statystycznych 15.Zaliczenie ćwiczeń Struktura aktywności studenta: zajęcia realizowane z bezpośrednim udziałem prowadzącego godz.50 ECTS** 2.0 w tym: -wykłady (podać liczbę godzin) 15 godz. -ćwiczenia i seminaria (podać liczbę godzin) 30 godz. - konsultacje (podać liczbę godzin) 3 godz. udział w badaniach 0 godz. obowiązkowe praktyki i staże (podać liczbę godzin) 0 godz. -udział w egzaminie i zaliczeniu (podać liczbę godzin 2 godz. e-learning 0, godz. praca własna (0,6 ECTS**) 20 godz. |
Literatura: |
Podstawowa: 1. B.Kulig. 2010. Matematyczne modelowanie wzrostu i rozwoju roślin. Wydawnictwo UR w Krakowie 2. (materiały do ćwiczen i wykładów) - dostępne na stronie internetowej wykładowcy http://matrix.ar.krakow.pl/~bkulig 3.Analiza stosowalności zagranicznych metod prognozowania plonów w warunkach Polski. IUNG Pulawy, 1996 (praca zbiorowa) Uzupełniająca: 1. Stańko S., 1994. Prognozowanie w rolnictwie. Wyd. SGGW, Warszawa. 2. Capała W. 1996. Charakterystyka modeli wzrostu i rozwoju roślin SUCROS i WOFOST. IUNG, Puławy. 3. D.K. Benbi, R. Nieder. 2003. Handbook of processes an modeling in the soil plant system |
Efekty uczenia się: |
Po zakończeniu kursu student: Wiedza: - zna podstawowe pojęcia z zakresu modelowania i teledetekcji w odniesieniu do modeli roślinnych - posiada wiedzę na temat funkcjonowania głównych modeli wzrostu i rozowju roślin - zna podstawowe miary statystyczne wykorzystywane do weryfikacji modeli i umie je obliczać np. przy pomocy programu Excel lub IRENE Umiejętności: - potrafi obsługiwać aparaturę do pomiaru fotosyntezy, wielkości wskaźnika LAI i indeksów wegetacyjnych - przygotowuje pliki danych pogodowych do modeli symulacyjnych oraz potrafi wykorzystywać generatory danych pogodowych - samodzielnie symuluje wzrost wybranego gatunku roślin rolniczych za pomocą wybranego modelu oraz dokonuje statystycznej oceny efektów modelowania Kompetencje społeczne: - potrafi rozwiązywać stawiane problemy i organizować pracę w zespole - docenia znaczenie wiedzy interdyscyplinarnej i stosowania technologii informacyjnych w naukach rolniczych |
Metody i kryteria oceniania: |
Wykłady: egzamin pisemny - test i zadania obliczeniowe lub pytania problemowe. Przyjęto procentową skalę oceny efektów kształcenia, definiowaną w sposób następujący: 1. Ocena niedostateczna (2,0): wystawiana jest wtedy, jeśli w zakresie co najmniej jednej z trzech składowych (W, U lub K) przedmiotowych efektów kształcenia student uzyska mniej niż 55% obowiązujących efektów dla danej składowej. 2. Ocena dostateczna (3,0): wystawiana jest wtedy, jeśli w zakresie każdej z trzech składowych (W, U lub K) efektów kształcenia student uzyska przynajmniej 55% obowiązujących efektów dla danej składowej. 3. Ocena ponad dostateczna (3,5): wystawiana jest na podstawie średniej arytmetycznej z trzech składowych (W, U lub K) efektów kształcenia (średnio 61-70%). 4. Podobny sposób obliczania ocen jak przedstawiony w pkt. 3 przyjęto dla ocen dobrej (4,0 - średnio 71-80%), ponad dobrej (4,5 - średnio 81-90%) i bardzo dobrej (5,0 - średnio >90%). Ćwiczenia: samodzielnie lub w zespołach dwuosobowych studenci wykonują symulację wybranych procesów na sali komputerowej lub wykorzystują arkusz do automatyzacji obliczeń - oceniana będzie poprawność i efektywność wykonania zadania, w tym współpraca w zespole, każde USOSweb: Szczegóły przedmiotu: R.2s.MWR.SM.RROAP, w cyklu: , jednostka dawcy: , grupa przedm.: Strona 3 z 3 19.09.2019 18:22 ćwiczenie kończy się oceną. Ocena podsumowująca jest średnią z ocen uzyskanych w trakcie semestru. Ocena końcowa=0,6 x ocena z egzaminu (wykłady)+ 0,4 x ocena podsumowująca (ćwiczenia) UWAGA: Prowadzący zajęcia, na podstawie stopnia opanowania przez studenta obowiązujących treści programowych danego przedmiotu, w oparciu w własne doświadczenie dydaktyczne, formułuje ocenę, posługując się podanymi wyżej kryteriami formalnymi |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.