To our knowledge, this is the first

To our knowledge, this is the first large-scale effort to calibrate and validate ORYZA for US rice production systems. Furthermore,it is unique for modeling studies to have a validation data set of the quality and temporal and spatial scope such as ours here. We found that for the Southern US, the model performed well after calibration of only the four development rate parameters and calibration of RGRLMX (Table 1). This is possibly due to similarities between the Southern US and the environment that ORYZA was originally developed under. It is noteworthy that the ORYZA model can perform well outside its original domain with such a simple calibration.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความรู้ของเรา เป็นครั้งแรกขนาดใหญ่ปรับเทียบ และ ORYZA สหรัฐฯ ตรวจสอบระบบการผลิตข้าว นอกจากนี้ มันเป็นเฉพาะสำหรับการสร้างโมเดลการศึกษาจะมีชุดข้อมูลตรวจสอบคุณภาพและขอบเขตกาลเวลา และอวกาศเช่นเราที่นี่ เราพบว่า สำหรับภาคใต้ของสหรัฐฯ แบบดำเนินการด้วยหลังจากสอบเทียบเท่าสี่พัฒนาราคาพารามิเตอร์และการสอบเทียบ RGRLMX (ตาราง 1) นี่คืออาจเนื่องจากความคล้ายคลึงระหว่างภาคใต้ของสหรัฐฯ และสภาพแวดล้อมที่คู่ถูกพัฒนามาภายใต้ มันเป็นเรื่องสำคัญที่สามารถทำแบบคู่พร้อมภายนอกโดเมนของเดิมด้วยเช่นการสอบเทียบอย่างง่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อความรู้ของเรานี้เป็นความพยายามครั้งแรกขนาดใหญ่ในการสอบเทียบและตรวจสอบ Oryza สำหรับระบบการผลิตข้าวสหรัฐ นอกจากนี้ยังเป็นที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการศึกษาการสร้างแบบจำลองที่จะมีการตรวจสอบข้อมูลชุดที่มีคุณภาพและขอบเขตเวลาและพื้นที่ดังกล่าวเป็นของเราที่นี่ เราพบว่าสำหรับภาคใต้ของสหรัฐรูปแบบดำเนินการได้ดีหลังจากการสอบเทียบเฉพาะพารามิเตอร์ทั้งสี่อัตราการพัฒนาและการสอบเทียบ RGRLMX (ตารางที่ 1) นี่คืออาจจะเป็นเพราะความคล้ายคลึงกันระหว่างภาคใต้ของสหรัฐและสภาพแวดล้อมที่ Oryza ถูกพัฒนามาอยู่ภายใต้การ เป็นที่น่าสังเกตว่ารูปแบบ Oryza สามารถทำงานได้ดีนอกโดเมนเดิมด้วยเช่นการสอบเทียบง่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อความรู้ของเรานี้เป็นครั้งแรกขนาดใหญ่พยายามที่จะปรับและหาข้าวให้เราผลิตข้าว ระบบ นอกจากนี้ที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการศึกษาที่จะมีการตรวจสอบข้อมูลการตั้งค่าของคุณภาพและเวลาพื้นที่และขอบเขตเช่นพวกเราที่นี่ เราพบว่า ภาคใต้ของเรา โมเดลได้ดีหลังจากการสอบเทียบเพียงสี่พัฒนาอัตราค่าและสอบเทียบ rgrlmx ( ตารางที่ 1 ) นี้อาจจะเนื่องจากความคล้ายคลึงกันระหว่างภาคใต้และสภาพแวดล้อมที่ข้าวถูกพัฒนาภายใต้ เป็นที่น่าสังเกตว่า ข้าวแบบสามารถแสดงได้ดีนอกของโดเมนเดิมด้วยเช่น ปรับแต่งง่าย