Simulation of Growth and Yield of Upland Rice Grown under Irrigated Lowland Condition
Main Article Content
Abstract
Upland rice grain is favorable food product for health concern people. However, it hard to find in public market because grains from production were normally used for household consumption among farmer who grow them. In order to expand the production in irrigate lowland area to serve those healthy concern people, it is necessary to study the potential yield of upland rice varieties. Objective of this study was to validate Purple Glutinous Rice Model (PGR) in simulating the response of upland rice in terms of phenology, growth and yield grown in irrigated lowland condition. Five selected varieties of upland rice namely Sew Mea Jan, Dang, Kum, Khao and Luang Hom were grown at experimental field Lanna Rice Research Center, Chiang Mai University.
Simulation of total dry matter using PGR model showed the increasing trend from transplanting till maturity with similar to observed data. It was found that simulated yield and straw weight were higher than observed values for all varieties. The simulated yield was 427 – 577 kg/rai whereas the average observed yield was 266 – 444 kg/rai. Similarly, simulated straw weight was 599 – 735 kg/rai and the average observed straw weight was 391 – 600 kg/rai. Such results showed greater simulated yield and straw weight than observed data indicated the ability of rice varieties could adapt to lowland environment. This study demonstrates that PGR model can be used as a tool for evaluating performance of upland rice grown in difference environments.
Article Details
References
กลุ่มศูนย์วิจัยข้าวภาคเหนือตอนบน. 2553. เทคโนโลยีการทำนาขั้นบันไดบนพื้นที่สูง. เอ.พี.คอม, เชียงราย.
ชลธิรา แสงศิริ, อังค์วรา จิระมงคล, บุรินทร์ แสงสุข, ธีรยุทธ ดลเอี่ยม, และธนพร ขจรผล. 2556. ความหลากหลายทางพันธุกรรมของพันธุ์ข้าวไร่พื้นเมืองในจังหวัดกาญจนบุรี โดยคุณค่าทางโภชนาการ. วิทยาศาสตร์เกษตร. 44(พิเศษ): 285-288.
ปรเมศ บรรเทิง, อารันต์ พัฒโนทัย, และ สนั่น จอกลอย. 2551. การใช้แบบจำลอง CSM-CROPGROPeanut ในการประเมินผลผลิตของสายพันธุ์ถั่วลิสงในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน. แก่นเกษตร. 36(พิเศษ): 76-90.
พรเพ็ญ สมจิตร์ และนิตยา ผกามาศ. 2556. การประยุกต์ใช้แบบจำลอง CSM-CERES-Rice เพื่อประเมินลักษณะทางสรีรวิทยาที่สัมพันธ์กับผลผลิตข้าว. แก่นเกษตร. 41: 257-268.
วราภรณ์ คำเชียงเงิน. 2557. ความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะทางพืชไร่ การเจริญเติบโต ผลผลิต และคุณภาพการขัดสีของข้าว. วิทยานิพนธ์ ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, เชียงใหม่.
วิถี มณีวรรณ. 2533. การทดสอบแบบจำลองการเจริญเติบโตสำหรับการปลูกถั่วเหลืองที่ปลูกหลังข้าวในที่ราบลุ่มเชียงใหม่. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, เชียงใหม่.
ศักดิ์ดา จงแก้ววัฒนา. 2548. เอกสารการสอนชุดวิชา สารสนเทศเพื่อการจัดการการผลิตพืช เล่มที่ 2. สาขาวิชาส่งเสริมการเกษตรและสหกรณ์. สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมธิราช, นนทบุรี.
สมชาย โสแก้ว. 2551. การปรับปรุงแบบจำลองการเจริญเติบโตของข้าวภายใต้ระบบ FARMSIM. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, เชียงใหม่.
สายบัว เข็มเพ็ชร และศักดิ์ดา จงแก้ววัฒนา. 2555. แบบจำลองการเจริญเติบโตของข้าวเหนียวก่ำ. วารสารมหาวิทยาลัยนครพนม ฉบับงานประชุมวิชาการระบบเกษตรแห่งชาติ ครั ้งที่ 8: 222-229.
สายบัว เข็มเพ็ชร และศักดิ์ดา จงแก้ววัฒนา. 2557. การจำลองอิทธิพลของวันปลูกและการจัดการไนโตรเจนต่อข้าวไร่ พันธุ์เงาะสะตะโดยแบบจำลองการเจริญเติบโตของข้าวเหนียวก่ำ. แก่นเกษตร. 42(พิเศษ): 218-226.
สาวิตร มีจุ้ย และศิวะพงศ์ นฤบาล. 2558. การเก็บ รวบรวมพันธุ์ข้าวท้องถิ่นในเขตภาคเหนือตอนบนของประเทศไทยเพื่อการอนุรักษ์และใช้ประโยชน์. รายงานวิจัยฉบับสมบูรณ์. สำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย, กรุงเทพฯ.
Balci, O., 1997. Principles of simulation model validation, verification, and testing. Trans. Soc. Comput. Simul. Int. 14: 3-12.
Gao, L.Z., Z.Q. Jin, Y. Huang, and L.Z. Zhang. 1992. Rice clock model: a computer model to rice development. Agric. For Meteorol. 60: 1-16.
Khempet, S. 2012. Growth and Development of Purple Glutinous Rice and the Construction of Its Growth Model. Ph.D. Dissertation. Chiang Mai University, Chiang Mai.
Loague, K., and Green, R.E. 1991. Statistical and graphical methods for evaluating solute transport models: Overview and application. J. Contaminant Hydrol. 7: 51-73.
Tollenaar, M., T.B. Daynard, and R.B. Hunter. 1979. Effect of temperature on rate of leaf appearance and flowering date in maize. Crop Sci. 19: 363-366.
Wallach, D., Goffinet, B. 1989. Mean squared error of prediction as a criterion for evaluating and comparing system models. Ecol. Modelling. 44: 200-306.
Yoshida, S. 1981. Fundamentals of Crop Science. Int. Rice Res. Inst., Los Banos, Philippines.