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Fasi per la realizzazione di un

modello

Fase concettuale

Formulazione degli obiettivi

Definizione dei limiti

Concettualizzazione del sistema ed individuazione elementi

presenti

Fase di comprensione

Raccolta dei dati reali (letteratura, esperimenti)

Formulazione del modello

Verifica del modello (confronto con dati utilizzati per

realizzazione)

Fasi per la realizzazione di un

modello

Fase sommaria

Validazione (controllo con dati indipendenti)

Analisi della sensibilità numerica e strutturale

Semplificazione

Formulazione regole decisionali per la gestione

colturale

Implementazione del programma

Approccio variabile di stato

Lo stato del sistema può essere quantificato in ogni

momento e gli eventuali cambiamenti sono descrivibili

per mezzo di equazioni

Elementi

Variabili di stato sono quantità che caratterizzano il

sistema (biomassa, numero di individui, dosi di azoto)

Variabili guida sono elementi che quantificano l’effetto

dell’ambiente sul sistema e devono essere monitorate in

continuo (fattori meteorologici)

Sviluppo e applicazione

di un modello di simulazione

1. Scelta del tipo di modello

2. Individuazione e quantificazione dei processi da

simulare

3. Calibrazione

4. Valutazione potenzialità (validazione e analisi

sensibilità)

5. Applicazione

1. Scelta del tipo di modello

La scelta del tipo di modello può essere fatta in

funzione di:

- Impiego

- Disponibilità dati

Impiego

- Per riassumere dati e per previsioni di tipo

(modelli completamente empirici)

interpolativo

- Per scopi di ricerca e per previsioni estrapolative

(modelli meccanicistici-

meccanicistici

-empirici)

- Per interpretare i risultati di prove sperimentali

(modelli meccanicistici puri)

Scelta del tipo di modello

Capacità di

comprensione

del sistema

Empirismo

TIPI DI

MODELLI Meccanicismo

Previsioni Interpretazione

Riassunto Previsioni Ricerca di

IMPIEGO estrapolative dei risultati

dei dati interpolative lacune nelle

conoscenze sperimentali

Disponibilità dati (sviluppo, validazione e applicazione

modello)

Sviluppo modello:

Misure in ambiente controllato e in campo dell'effetto delle

variabili ambientali sul processo considerato (crescita sviluppo,

bilancio idrico)

Validazione modello:

Dati sperimentali indipendenti sui singoli processi considerati

dal modello (fotosintesi, ripartizione biomassa)

Applicazione modello:

Dati sulla coltura (fenologia, crescita), sulle tecniche

agronomiche (forma allevamento, epoca di semina, tecniche di

applicazione dei fitofarmaci) e sulle condizioni ambientali

(meteorologiche) energia

2. Individuazione e Schema di un sistema fossile

produttivo agricolo

quantificazione dei Sostitu-

LAVORO MACCHINE

MANUALE zione

processi da simulare MIGLIORAMENTO

DELLE CONDIZIONI

INTRINSECHE

Un modello dovrà MIGLIORAMENTO

DELL'AMBIENTE

CLIMA

energia

solare SUOLO GENETICO

(BONIFICA)

considerare le condizioni

che influenzano la resa PROPRIETA'

LIVELLO PRO-

DUTTIVO DE- FISIOLOGICHE

della coltura e quindi TERMINATO DAL- DELLE PIANTE

L'AMBIENTE

dovrà esaminare:

• Fattori ambientali LIVELLO

PRODUTTIVO

• Proprietà fisiologiche DELLA COLTURA

della pianta PRODOTTI

• Patogeno LAVORAZIONI

UTILIZZATI EFFETTUATE

CONOSCENZE

SULLA SULLA

COLTURA

• Prodotti impiegati COLTURA

(fertilizzanti, PRODOTTI PRODOTTI LAVORO

PER

antiparassitari, ecc.) PER LA Sostitu- Sostitu- MACCHINE

L'INCREMENTO PROTEZIONE zione MANUALE zione

DELLA DELLA

• Tecniche colturali PRODUZIONE PRODUZIONE

energia energia energia

fossile fossile fossile

3. Calibrazione

Procedura attraverso la quale una o più serie di dati

sperimentali vengono usati per formulare il modello, per

confrontare i dati ottenuti con la realtà sperimentale, per

eventualmente riformulare la struttura del modello o

aggiustare alcuni parametri

.

4. Valutazione potenzialità

- validazione

- analisi di sensibilità

Validazione

Procedura con cui si confrontano i dati simulati dal modello

con dati sperimentali non impiegati nel suo sviluppo per

identificarne la precisione di stima.

Procedure validazione:

1. valutazione soggettiva: distinzione da parte di esperti tra

dati simulati e osservati (procedura complementare, guida)

2. tecniche visive: confronto grafico tra dati simulati ed

osservati (procedura informativa: corrispondenza dati e

tendenza modello) (tecniche visive)

Validazione

Validazione (cont.)

misure spostamento: quantificano le differenze tra dati

3. simulati e osservati. Applicabili per dati accoppiati in

funzione tempo, località, trattamento, etc. (applicabili

ad osservazioni correlate):

o Tendenza modello: ∑ ( ) /

= −

MBE y y n

o Errore medio o s

o Errore medio percentuale

[ ]

% 100 (( ) / ) /

= −

MB E y y y n

o s o

o Corrispondenza dati

o Errore quadratico medio

[ ]

{ }

0 . 5

∑ 2

( ) /

= −

RMSE y y n

o s

Validazione (cont.)

4. test statistici: (applicabili ad osservazioni non

correlate):

o analisi della regressione:

- R2 (corrispondenza dati),

- pendenza, intercetta (tendenza modello,

pendenza=1, intercetta=0)

o efficienza di simulazione (EF) 2

Slope Intercept

MRE MR%E MAE MA%E R EF

ns ns

Peronospora 0.97**

-0.22 -33.03 1.2 92.39 0.85 0.15 0.92

ns ns

Area fogliare 0.99** 0.97

166.14 2.21 456.49 5.26 1.00 125

20

15

10

5

0 0 5 10 15 20


PAGINE

36

PESO

1.16 MB

AUTORE

Atreyu

PUBBLICATO

+1 anno fa


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in scienze agrarie
SSD:
Università: Firenze - Unifi
A.A.: 2011-2012

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Atreyu di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Agroclimatologia tropicale e subtropicale e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Firenze - Unifi o del prof Orlandini Simone.

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