Promotie over voorspellen mondiale gewasgroei
Morgen, 19 oktober, promoveert Lenny van Bussel aan de Wageningen Universiteit op het verbeteren van gewasgroeimodellen waarmee de mondiale voedselopbrengst kan worden voorspeld.
Gewasgroeimodellen worden meer en meer toegepast om de mogelijke gewasgroei op de mondiale schaal te berekenen. Met de modeluitkomsten kunnen vragen onderzocht worden die gerelateerd zijn aan het wereldvoedselvraagstuk, zoals "zal er de komende decennia genoeg eten zijn om de groeiende wereldbevolking te kunnen voeden?" of "welke regio's zullen het meest kwetsbaar zijn voor klimaatverandering?". Gewasgroeimodellen zijn oorspronkelijk ontwikkeld voor toepassing op een perceel, gebruikmakend van locatie-specifieke weer- en gewasmanagementgegevens. Op grotere schaalniveaus neemt de beschikbaarheid van goede gegevens echter meestal af. Daarom kan de toepassing van gewasgroeimodellen op grotere schaalniveaus leiden tot mogelijke fouten en verschillende opschalingsvraagstukken.
Dag-en maandgegevens
Een voorbeeld is de beschikbaarheid van weergegevens op de mondiale schaal. Voor grote delen van de aarde zijn alleen weergegevens beschikbaar als gemiddelden per maand. We hebben vastgesteld dat het vervangen van dagelijkse door maandelijkse weersgegevens de gesimuleerde opbrengsten nauwelijks beïnvloedt, zolang het model niet te gedetailleerd is en het gebruikmaakt van voornamelijk lineaire relaties. Ook concludeerden we dat een model dat voornamelijk gebruikmaakt van lineaire relaties even goed in staat is om geobserveerde opbrengsten te reproduceren als een gedetailleerder model. Verder lieten we zien dat locatie-specifieke zaaidata vervangen kunnen worden door één gemiddelde zaaidatum per gebied, met beperkte verschillen in modeluitkomsten.
Aanpassingen bij het zaaien
Voor klimaatimpactstudies kan het nodig zijn rekening te houden met het feit dat boeren de tijd van zaaien en het variëteitengebruik aan kunnen passen aan veranderingen in het klimaat; de methodes die wij ontwikkelden maken dit mogelijk. Het proefschrift sluit af met een voorstel met betrekking tot de structuur van een mondiaal gewasgroeimodel, waarin de verkregen inzichten verwerkt zijn.
Dag-en maandgegevens
Een voorbeeld is de beschikbaarheid van weergegevens op de mondiale schaal. Voor grote delen van de aarde zijn alleen weergegevens beschikbaar als gemiddelden per maand. We hebben vastgesteld dat het vervangen van dagelijkse door maandelijkse weersgegevens de gesimuleerde opbrengsten nauwelijks beïnvloedt, zolang het model niet te gedetailleerd is en het gebruikmaakt van voornamelijk lineaire relaties. Ook concludeerden we dat een model dat voornamelijk gebruikmaakt van lineaire relaties even goed in staat is om geobserveerde opbrengsten te reproduceren als een gedetailleerder model. Verder lieten we zien dat locatie-specifieke zaaidata vervangen kunnen worden door één gemiddelde zaaidatum per gebied, met beperkte verschillen in modeluitkomsten.
Aanpassingen bij het zaaien
Voor klimaatimpactstudies kan het nodig zijn rekening te houden met het feit dat boeren de tijd van zaaien en het variëteitengebruik aan kunnen passen aan veranderingen in het klimaat; de methodes die wij ontwikkelden maken dit mogelijk. Het proefschrift sluit af met een voorstel met betrekking tot de structuur van een mondiaal gewasgroeimodel, waarin de verkregen inzichten verwerkt zijn.
Meer soortgelijk nieuws lezen?
Sloot dit artikel goed aan bij jouw behoefte? Wellicht is/zijn de volgende site(s) dan ook interressant voor jou:
