Digital Technology in Agriculture: An Approach to Modelling Crop Productivity on Trace Elements Contaminated Soil

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist58284.2023.10223574
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article focuses on the use of climate data in modelling crop productivity and highlights the im-portance of continuous incoming meteorological infor-mation in predicting crop yields. The purpose of Article is to evaluate the challenges and potential of utilizing big data using climate data as an ex-ample for modelling crop productivity on contaminated sites with trace elements. The “MiscanCalc” and “Group Method of Data Han-dling” were developed to predict crop yields on soils con-taminated with toxic elements using meteorological data. These models evaluate the impact of climate data on bio-mass production, ripening and harvest periods, estimate future crop yields, and identify the predictors that have the greatest influence on these indicators.