Abstrakt

Modellierung des Pflanzenwachstums: Ein Überblick

P Thimme Gowda, Sunil A Satyareddi und SB Manjunath

Pflanzen-/Bodensimulationsmodelle werden grundsätzlich in drei Bereichen eingesetzt: (1) Instrumente für die Forschung, (2) Instrumente für die Entscheidungsfindung und (3) Instrumente für Bildung, Ausbildung und Technologietransfer. Pflanzen-/Bodenmodelle wurden bisher am häufigsten von der Forschungsgemeinschaft verwendet, da Modelle in erster Linie Instrumente zur Organisation von durch Experimente gewonnenem Wissen sind. Es besteht jedoch dringender Bedarf, die Verwendung von Modellen in der Forschung relevanter für Probleme in der realen Welt zu machen und wirksame Mittel zur Verbreitung der Ergebnisse aus der Arbeit mit Modellen an potenzielle Nutznießer zu finden. Pflanzenmodelle können jedoch für eine breite Palette von Anwendungen verwendet werden. Als Forschungsinstrumente können die Entwicklung und Anwendung von Modellen dazu beitragen, Lücken in unserem Wissen zu identifizieren und so eine effizientere und gezieltere Forschungsplanung zu ermöglichen. Modelle, die auf soliden physiologischen Daten basieren, können die Extrapolation auf alternative Anbauzyklen und -standorte unterstützen und so die Quantifizierung der zeitlichen und räumlichen Variabilität ermöglichen. In einem relativ kurzen Zeitraum und zu vergleichsweise geringen Kosten kann der Modellierer eine große Anzahl von Managementstrategien untersuchen, die mit herkömmlichen Methoden nicht möglich wären. Trotz einiger Einschränkungen ist der Modellierungsansatz nach wie vor das beste Mittel, um die Auswirkungen des zukünftigen globalen Klimawandels abzuschätzen und so bei der Formulierung nationaler Maßnahmen zur Schadensminderung zu helfen. Auch andere politische Fragen wie Ertragsprognosen, Industrieplanung, Betriebsführung und die Auswirkungen von Managemententscheidungen auf Umweltfragen werden durch Modellierung gut unterstützt. Modelle sind keine einfachen Mechanismen zum Archivieren und Zusammenfassen von Informationen zur Erstellung von Prognosen. Modellierung stellt eine bessere Möglichkeit dar, Wissen über verschiedene Komponenten eines Systems zusammenzufassen, Daten zusammenzufassen und Forschungsergebnisse an Benutzer weiterzugeben.