Agronomická fakulta - seznam publikacíHelp


V následujícím souhrnu jsou uvedeny veškeré informace evidované k publikaci.

POTOPOVÁ, V. -- TRNKA, M. -- HAMOUZ, P. -- SOUKUP, J. -- CASTRAVEȚ, T. Statistical modelling of drought-related yield losses using soil moisture-vegetation remote sensing and multiscalar indices in the south-eastern Europe. Agricultural Water Management. 2020. sv. 236, č. 30 June, ISSN 0378-3774. URL: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106168

Originální název: Statistical modelling of drought-related yield losses using soil moisture-vegetation remote sensing and multiscalar indices in the south-eastern Europe
Český název:
Autor:
Vera Potopová
prof. Ing. Mgr. Miroslav Trnka, Ph.D.
Pavel Hamouz
Josef Soukup
Tudor Castraveț
Pracoviště:
Ústav agrosystémů a bioklimatologie
Druh publikace:
článek v odborném periodiku
Periodikum: Agricultural Water Management
Charakter článku:
odborný článek
Číslo svazku (ročník):
236
Číslo periodika v rámci svazku: 30 June
Rok vydání:
2020
Od strany:
Do strany:
Počet stran:
18
Poddruh: článek je obsažen v databázi Web of Science
Kód UT dle Web of Science:
Kód EID dle Scopus:
Forma vydání: tištěná verze (print)
Původní jazyk:
angličtina
Popis v originálním jazyce:
Meteorological and agricultural information coupled with remote sensing observations has been used to assess the effectiveness of satellite-derived indices in yield estimations. The estimate yield models generated by both the regression (MLR) and Bayesian network (BBN) algorithms and their levels of predictive skill were assessed. The enhanced vegetation index (EVI2), soil water index (SWI), standardized precipitation evaporation index (SPEI) have been considered predictors for three rainfed crops (maize, sunflower and grapevine) grown in 37 districts in the Republic of Moldova (RM). We used the weekly EVI2, which was collected by MODIS instruments aboard the Terra satellite with a 250m x 250m spatial resolution and aggregated for each district during the 2000-2018 period. We also used the weekly SWI, which was collected from the ASCAT instruments with a 12 km x 12 km spatial resolution and aggregated for each district at the topsoil (0-40 cm; SWI-12) and the root-zone layer (0-100 cm; SWI-14) during 2000-2018. The multiscalar SPEI during 1951-2018 farming years proved to be a significant addition to the remote sensing indices and led to the development of a model that improved the yield assessment. The study also summarized (i) the optimal time window of satellite-derived SWIi and EVI2i for yield estimation, and (ii) the capability of remotely sensed indices for representing the spatio-temporal variations of agricultural droughts. We developed statistical soil-vegetation-atmosphere models to explore drought-related yield losses. The skill scores of the sunflower MLR and BBN models were higher than those for the maize and grape models and were able to estimate yields with reasonable accuracy and predictive power. The accurate estimation of maize, sunflower and grapevine yields was observed two months before the harvest (RMSE of TILDE OPERATOR+D911.2 tha-1). Despite the fact that summer crops (maize, sunflower) are able to develop a root system that uses the entire root zone depth, however, the SWI-12 had the stronger correlation with crop yield, then SWI-14. This explains much better the fit between yields of the crops and SWI-12, which represents soil moisture anomaly in the key rooting layer of soil. In any case, all summer crops showed negative correlations with each of the remote sensing soil moisture indices in the early and middle of the growing season, with SWI-12 performing better than SWI-14. Based on the crop-specific soil moisture model, we found that topsoil moisture declines in the most drought-susceptible crop growth stages, which indicates that RM is a good candidate for studying drought persists as main driver of rainfed yield losses in the south-eastern Europe.
Popis v anglickém jazyce:
Popis v českém jazyce:
Rok uplatnění:
2020
Rok odeslání:
Identifikační číslo RIV:
URL:
https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106168
 
Záznam vložil: Markéta Hejčová, DiS.
Poslední změna: 14.04.2020 09:15 (Markéta Hejčová, DiS.)

Hodnocení publikace:

1
2
34
5
        
1
2
3
4
5
špatné
 
dobré
        
nezajímavé
 
zajímavé
Hodnotilo: 0
Průměr: -
        
Hodnotilo: 0
Průměr: -
1
2
3
45
        
12
3
45
laické
 
odborné
        
teoretické
 
praktické
Hodnotilo: 0
Průměr: -
        
Hodnotilo: 0Průměr: -


Bližší určení zdroje:

Agricultural Water Management. ISSN 0378-3774.

Originální název:
Agricultural Water Management
Anglický název:
Český název:
Autor:
Druh publikace:
časopis
ISSN:
0378-3774
Stát vydavatele:
Nizozemské království
Místo vydání:
Vydavatel:
Elsevier Science BV
URL:
Recenzovaný časopis: ne
Původní jazyk:
Popis v originálním jazyce:
Popis v anglickém jazyce:
Popis v českém jazyce:
 
Záznam vložil:
prof. Dr. Ing. Milada Šťastná
Poslední změna:
14.03.2012 20:37 (Ing. Aleš Kutín)

Hodnocení publikace:

1
2
3
45
        
12345
špatné
 
dobré
        
nezajímavé
 
zajímavé
Hodnotilo: 0
Průměr: -
        
Hodnotilo: 0
Průměr: -
123
4
5
        
1
2
345
laické
 
odborné
        
teoretické
 
praktické
Hodnotilo: 0
Průměr: -
        
Hodnotilo: 0
Průměr: -