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Estimated spring crop yields using Flex Cropping Tool
,Average estimated yields and associated CV values for current (2018) model runs. Based on work done by Harsimran Kaur et al in 2017. The following is from her thesis: Agro-ecological classes (AECs) of dryland cropping systems in the inland Pacific Northwest have been predicted to become more dynamic with greater use of annual fallow under projected climate change. At the same time, initiatives are being taken by growers either to intensify or diversify their cropping systems using oilseed and grain legume crops. The main objective of this study was to use a mechanistic model (CropSyst) to provide yield and soil water forecasts at regional scales which could compare fallow versus spring crop choices (flex/opportunity crop). Model simulations were based on historic weather data (1981-2010) as well as combined with actual year weather data for simulations at pre-planting dates starting in Dec. for representative years. Yield forecasts of spring pea, canola and wheat were compared to yield simulations using only weather of the representative year via linear regression analysis to assess pre-plant forecasts. Crop yield projections on pre-plant forecast date of Feb 1st had higher R2 with yield simulated using actual years weather data and lower CVs across the region as compared to forecasts based on historic weather data and other pre-season forecast dates (Dec. 1st and Jan. 1st). Therefore, Feb. 1st was considered the most reliable time to predict yield and other relevant outputs such as available water forecasts on a regional scale. Regional forecast maps of predicted spring crop yields and CVs showed ranges of 1 to 4367 kg/ha and 11 to 293% for spring canola, 72 to 2646 kg/ha and 11 to 143% for spring pea and 39 to 5330 kg/ha and 11 to 158% for spring wheat across study region for a representative year. These data combined with predicted available water after fallow and following spring crop yield as well as estimates of winter wheat yield reduction would collectively serve as information contributing to decisions related to crop intensification and diversification.,
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SHOOTGRO
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,SHOOTGRO emphasizes the development and growth of the shoot apex of small-grain cereals such as winter and spring wheat (Triticum aestivum L.) and spring barley (Hordeum vulgare L.). To better incorporate the variability typical in the field, up to six cohorts, or age classes, of plants are followed using a daily time step.,Assessing the influence of nitrogen and water availability on development and growth of individual organs of winter wheat (Triticum aestivum L.) is critical in evaluating the response of wheat to environmental conditions. We constructed a simulation model (SHOOTGRO 2.0) of shoot vegetative development and growth from planting to early boot by adding nitrogen and water balances and response functions for seedling emergence, tiller and leaf appearance, leaf and internode growth, and leaf and tiller senescence to the existing wheat development and growth model, SHOOTGRO 1.0. Model inputs include daily maximum and minimum air temperature, rainfall, daily photosynthetically active radiation, soil characteristics necessary to compute soil N and water balances, and several factors describing the cultivar and soil conditions at planting. The model provides information on development and growth characteristics of up to six cohorts of plants within the canopy (cohort groupings are based on time of emergence). The cohort structure allows SHOOTGRO 2.0 to provide output on the frequency of occurrence of plants with specific features (tillers and leaves) within the canopy. The model was constructed so that only water availability limited seedling emergence. Resource availability (nitrogen and water) does not influence time of leaf appearance. Leaf and internode growth, and leaf and tiller senescence processes are limited by the interaction of N and water availability. Tiller appearance is influenced by the correspondence to: W.W. Wilhelm, USDA-ARS, Department of Agronomy, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, Nebraska 68583-0934, USA. 0304-3800/93/$06.00 0 1993 - Elsevier Science Publishers B.V. All rights reserved 184 W.W. WILHELM ET AL. interaction of N, radiation and water availability. Predicted and observed dates of emergence and appearance of the first tiller had correlation coefficients of 0.98 and 0.93, respectively. However, these events were, on average, predicted 3.2 and 5.2 days later than observed. SHOOTGRO 2.0 generally under-predicted the number of culms per unit land area, partially because the simulation is limited to a maximum of 16 culms/plant. Model output shows that the simulation is sensitive to N and water inputs. The model provides a tool for predicting vegetative development and growth of the winter wheat with individual culms identified and followed from emergence through boot. SHOOTGRO 2.0 can be used in evaluating alternative crop management strategies.,,
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