БиоМА

Применение биофизических моделей
	BioMA — это общедоступная программная среда для разработки, параметризации и запуска решений моделирования в области сельского хозяйства и окружающей среды.
	Компоненты модели и решения для моделирования можно повторно использовать в различных средах.
	Программное обеспечение разработано с использованием Microsoft C# платформы .NET.
	v ; т ; и ;

Среды моделирования используются при моделировании и моделировании и могут состоять из программной инфраструктуры для разработки и запуска математических моделей . Они обеспечили существенный шаг вперед в области биофизического моделирования в отношении монолитных реализаций. ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}^{[ 4 ]} Отделение алгоритмов от данных, возможность повторного использования процедур ввода-вывода и служб интеграции, а также изоляция решений моделирования в дискретных модулях принесли солидное преимущество при разработке систем моделирования. Системы моделирования для сельского хозяйства со временем развивались с разными подходами и целями. ^{[ 5 ]}

BioMA — это программная среда, разработанная с упором на независимые от платформы, повторно используемые компоненты, включая реализации нескольких моделей с высокой степенью детализации.

BioMA - Применение биофизических моделей

BioMA (Приложения биофизических моделей) — это общедоступная программная среда, разработанная и реализованная для разработки, параметризации и запуска решений моделирования на основе биофизических моделей в областях сельского хозяйства и окружающей среды. ^{[ 6 ]} Он основан на дискретных концептуальных единицах, кодифицированных в свободно расширяемые программные компоненты . ^{[ 7 ]}

Целью этой структуры является быстрый переход от прототипов к оперативным приложениям, позволяющий запускать и сравнивать различные решения моделирования. Ключевым аспектом системы является прозрачность, которая позволяет оценивать качество результатов на различных этапах рабочего процесса моделирования. Фреймворк основан на независимых от фреймворка компонентах, как для решений моделирования, так и для графических пользовательских интерфейсов . Цель состоит не только в том, чтобы предоставить основу для разработки и оперативного использования моделей, но также, что не менее важно, предоставить свободную коллекцию объектов, которые можно повторно использовать как отдельно, так и в разных средах. Программное обеспечение разработано с использованием языка Microsoft C# в среде .NET .

Структура представляет собой развитие работы, проводимой в рамках APES. ^{[ 8 ]} задача проекта 6-й Рамочной программы ЕС EEAMLESS .

Были использованы развертывания платформы, ее инструментов и компонентов:

для создания наборов погодных данных для биофизического моделирования: ^{[ 9 ]}^{[ 10 ]}^{[ 11 ]}
оценить влияние на растениеводство в Европе, ^{[ 12 ]}^{[ 13 ]} и адаптация, ^{[ 14 ]}^{[ 15 ]}
моделировать развитие почвенных патогенов в условиях изменения климата, ^{[ 16 ]}^{[ 17 ]}
воспроизводить рост и развитие древесных пород, ^{[ 18 ]}
оценить выживаемость насекомых, повреждающих кукурузу, в условиях изменения климата ^{[ 19 ]}^{[ 20 ]}^{[ 21 ]}
оценить пригодность сельскохозяйственных культур к окружающей среде, ^{[ 22 ]}
выполнять сравнение модельных решений на уровне подмодели, ^{[ 23 ]}
разработать библиотеку многоразовых моделей развития и роста сельскохозяйственных культур, ^{[ 24 ]}^{[ 25 ]}
оценить влияние изменения климата на растениеводство в Латинской Америке, ^{[ 26 ]}
для имитации грибковых инфекций ^{[ 27 ]}^{[ 28 ]}^{[ 29 ]} и динамика эпидемий растений, ^{[ 30 ]}^{[ 31 ]}^{[ 32 ]}
для оценки агрометеорологических переменных, ^{[ 33 ]}^{[ 34 ]}^{[ 35 ]}^{[ 36 ]}^{[ 37 ]}^{[ 38 ]}^{[ 39 ]}^{[ 40 ]}^{[ 41 ]}^{[ 42 ]}^{[ 43 ]}
разработать библиотеку функций для оценки гидравлических свойств грунтов, ^{[ 44 ]}^{[ 45 ]}
оценить качество сельскохозяйственной продукции. ^{[ 46 ]}^{[ 47 ]}
моделировать сроки и применение методов управления сельским хозяйством ^{[ 48 ]}^{[ 49 ]}
разработать библиотеку для проведения анализа чувствительности сельскохозяйственных моделей ^{[ 50 ]}
определить библиотеку для оценки характеристик модели сельскохозяйственных культур при воспроизведении полевых экспериментов. ^{[ 51 ]}
разработать новую модель количественных и качественных аспектов производства озимого рапса ^{[ 52 ]}
адаптировать модель сахарного тростника Canegro для гигантского тростника ^{[ 53 ]}

Приложения и решения для моделирования BioMA — это инструменты моделирования, используемые подразделением MARS Европейской комиссии для моделирования сельскохозяйственного производства в условиях изменения климата . BioMA также используется в проекте EU FP7 MODEXTREME .

Архитектура

Система моделирования дискретизирована по слоям, каждый из которых имеет свои особенности и требования. Такими слоями являются уровень модели (ModL), где модели с мелкой детализацией реализуются как дискретные единицы. ^{[ 54 ]} Уровень композиции (CompL), где базовые модели связаны в более сложные, агрегированные модели, и уровень конфигурации (ConfL), который позволяет обеспечить контекстно-зависимую параметризацию (в программном смысле) для оперативного использования. Приложения могут варьироваться от простых консольных приложений до приложений, взаимодействующих с пользователем, на основе шаблона модель-представление-контроллер , в простейших случаях связывающихся либо напрямую с ModL, либо с CompL, либо с доступом к модели ConfL. Во всех случаях компонентно-ориентированная архитектура позволяет реализовать набор функциональных возможностей, влияющих на богатство функциональности системы и ее прозрачность. Уровни не реализуют никаких нисходящих зависимостей между собой, что облегчает независимое повторное использование инструментов, утилит и компонентов модели в различных приложениях и средах.

Уровень модели : мелкозернистые/композитные модели , реализованные в компонентах.
Слой композиции : решения моделирования из компонентов модели.
Уровень конфигурации : адаптеры для расширенных функций контроллеров.
Приложения : от консоли до продвинутых реализаций MVC.
Инструменты разработки : инструменты, в основном использующие генерацию кода.

Компоненты многократного использования, реализующие библиотеки моделей , объединяются в решения для моделирования.
Решения моделирования не привязаны к одной среде моделирования.
Адаптер . создает версию решения для моделирования, специфичную для приложения платформы, например BioMA
Семантически явные интерфейсы позволяют создавать многофункциональные приложения.

Облачная архитектура

В контексте проекта AgriDigit , реализованного в CREA , платформа BioMA была адаптирована для выполнения в облаке через архитектуру SaaS . Вызовы модели будут рассматриваться как вызов HTTP , поэтому архитектура Model View Controller больше не требуется. Следовательно, уровень конфигурации был исключен (он не используется) для облачных сервисов. Также был упрощен уровень композиции.

Приложения

Расширенные приложения можно сгруппировать по двум категориям:

BioMA-Spatial — модели, которые итеративно запускаются с использованием пространственно явных единиц, таких как ячейки сетки или полигоны. Эти приложения могут включать в себя уровень для моделирования взаимодействия между пространственными единицами;
BioMA-Site, где модели сравниваются с конкретными сайтами. Эти приложения могут быть специализированы для конкретных культур и, как правило, обеспечивают более детальный доступ к составным блокам и результатам модели.

Приложения можно создавать на основе библиотек, как показано на следующем рисунке. Библиотеки можно расширять путем внедрения новых моделей, как показано в комплектах разработки программного обеспечения, а также можно добавлять новые библиотеки.

Доступность

Компоненты и инструменты модели можно загрузить автономно вместе с SDK на портале компонентов. То же и с решениями для моделирования (портал находится на реконструкции).

Доступ к решениям моделирования в виде SaaS необходимо запрашивать.

Модель прав интеллектуальной собственности BioMA

Код основных компонентов доступен по лицензии MIT , однако повторное использование двоичных файлов подпадает под лицензию Creative Commons, как указано ниже, что подразумевает некоммерческие положения о совместном использовании.

Приложение и инструменты доступны по лицензии Creative Commons в виде двоичных файлов, однако код может использоваться совместно в соответствии с конкретными соглашениями между сторонами. Разработчики компонентов модели могут предоставлять код, однако они должны предоставлять двоичные файлы для повторного использования. ^{[ 55 ]}

Ссылки

^ Донателли, М., Дж. Болт, Ф. ван Эверт и В. Ван, 2003. Какое программное обеспечение разрабатывается с учетом эволюции. В: ван Иттерсум М.К., Донателли М. (ред.), Моделирование систем земледелия: наука, программное обеспечение и приложения. Европейский журнал агрономии 18, 193–195.
^ Риццоли А.Э., Г. Ливсли, Дж. К. Аскаф II, Р. М. Арджент, И. Н. Атанасиадис, В. Брилханте, FHA Клэйс, О. Дэвид, М. Донателли и, П. Гийсберс, Д. Хавлик, А. Кассахун, П. Краузе 2008 г. Экологическое моделирование, программное обеспечение и поддержка принятия решений: современное состояние и новые перспективы Elsevier 101-119
^ Арджент, Р.М., 2004. Обзор интеграции моделей для экологических приложений — компонентов, структур и семантики, Моделирование окружающей среды и программное обеспечение, Том 19, 3: 219-234.
^ Атанасиадис И.Н., Риццоли А.Е., Донателли М., Карлини Л., 2011. Расширение интерфейсов моделей экологического программного обеспечения с помощью инструментов на основе онтологий. Межд. Дж. Продвинутые системные исследования, 4: 94-105.
^ Холцворт Д.П., Сноу В., Янссен С., Атанасиадис И.Н., Донателли М., Хугенбум Г., Уайт Дж.В., Торберн П., 2015. Моделирование и программное обеспечение сельскохозяйственных производственных систем: текущее состояние и перспективы на будущее, экологическое моделирование и программное обеспечение [ 1]
^ Донателли М., Серрани И., Фанчини Д., Фумагалли. Д., Риццоли А. 2012. Расширение повторного использования моделей с помощью компонентно-ориентированных структур моделирования: видение и примеры реализации. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF
^ Донателли М., Риццоли А. 2008 г. Разработка независимых от каркаса компонентов моделей биофизических систем. Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению iEMS. 2008 г. Материалы четвертого собрания iEMS, проводимого раз в два года, Барселона, Каталония, 7–10 июля 2008 г.: 727-734 PDF.
^ Донателли М., Г. Рассел, А.Е. Риццоли и др. 2010 Компонентная структура для моделирования сельскохозяйственного производства и внешних эффектов. В: Экологическое и сельскохозяйственное моделирование: комплексные подходы к оценке воздействия политики, редакторы Ф. Брауэр и М. ван Иттерсум, Springer, 63–108.
^ Донателли М., Фумагалли Д., Цуккини А., Дювейе Г., Нельсон Р.Л., Барут Б. 2012. База данных EU27 ежедневных данных о погоде, полученных на основе сценариев изменения климата, для использования с моделями моделирования сельскохозяйственных культур. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF
^ Дювейлер Г., Донателли М., Фумагалли Д., Цуккини А., Барут Б., 2015. Набор данных будущих ежедневных данных о погоде для моделирования сельскохозяйственных культур в Европе, полученных на основе сценариев изменения климата. Теоретическая и прикладная климатология, 127: 573-585.
^ Семенов М.А., Донателли М., Стратонович П., Чатзидаки Э., Барут Б., 2010. ELPIS: набор данных ежедневных климатических сценариев местного масштаба для Европы. Климатические исследования, 44: 3-15.
^ Донателли М., Дювейлер Г., Фумагалли Д., Шривастава А., Цуккини А., Ангилери В., Фасбендер Д., Луджани П., Кей С., Юшкевичюс В., Тот Т., Хааструп П., Мибарек Р., М. Эспиноза, П. Чиан, С. Нимейер. 2011 Оценка сельского хозяйства. Уязвимые места для разработки эффективных мер по адаптации к изменению климата в рамках проекта AVEMAC. PDF
^ Брегальо С., Хоссард Л., Каппелли Г., Ресмонд Р., Бокки С., Барбье Дж.М., Рюге Ф., Дельмотт С., 2017. Выявление тенденций и связанных с ними неопределенностей в потенциальном производстве риса в условиях изменения климата в Средиземноморском регионе. . Сельскохозяйственная и лесная метеорология, 237-238: 219-232.
^ Донателли М., Шривастава А., Дювейлер Г., Нимейер С. 2012. Оценка оценки воздействия и стратегий адаптации в рамках сценариев изменения климата для сельскохозяйственных культур в масштабе ЕС-27. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF
^ Донателли М., Шривастава А.К., Дювейлер Г., Нимейер С., Фумагалли Д., 2015. Влияние изменения климата и потенциальные стратегии адаптации при альтернативной реализации климатических сценариев для трех основных сельскохозяйственных культур в Европе, Environ. Рез. Летт. 10
^ Маничи Л., Донателли М., Фумагалли Д., Лаццари А., Брегальо С. 2012 Потенциальная реакция почвенных грибковых патогенов, влияющих на сельскохозяйственные культуры, на сценарий изменения климата в Европе. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF
^ Маничи Л.М., Брегальо С., Фумагалли Д., Донателли М. 2014. Моделирование почвенных грибковых патогенов пахотных культур в условиях изменения климата, Международный журнал биометрии.
^ Брегальо С., Орландо Ф., Форни Э., Де Грегорио Т., Фальцой С., Бони К., Писетта М., Конфалоньери Р., 2016. Разработка и оценка новых решений моделирования для имитации лесного ореха ( Corylus avellana L). .) рост и развитие. Экол. Модель., 329: 86–99.
^ Майорано А., Серрани И., Фумагалли Д., Донателли М., 2013. Новая биологическая модель для управления воздействием потепления климата на кукурузных мотыльков. Агрономия для устойчивого развития ,
^ Майорано А., Брегальо С., Донателли М., Фумагалли Д., Цуккини А., 2012. Сравнение подходов к моделированию фенологии европейского кукурузного мотылька в рамках будущих климатических сценариев. Экологическое моделирование, 245: 65-74.
^ Майорано А., Фанчини Д., Донателли М., 2014. MIMYCS. Влажность — технологическая модель содержания влаги в развивающихся зернах кукурузы. Европейский журнал агрономии, 59: 86-95.
^ Конфалоньери Р., Франконе К., Каппелли Г., Стелла Т., Фрассо Н., Карпани М., Брегальо С., Акутис М., Тубиелло, Ф.Н., Фернандес Э., 2012. Библиотека программного обеспечения с несколькими подходами для оценка пригодности сельскохозяйственных культур к окружающей среде. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве 90: 170-175.
^ Донателли М., Брегальо С., Конфалоньери Р., Де Масселлис Р., Акутис М., 2014. Общая основа для оценки гибридных моделей путем повторного использования и композиции - Тематическое исследование по моделированию температуры почвы, ISSN 1364-8152, Экология Моделирование и программное обеспечение
^ Стелла Т., Фрассо Н., Негрини Г., Брегальо С., Каппелли Г., Акутис М., Конфалоньери Р., 2014. Упрощение и разработка модели посредством повторного использования, анализа чувствительности и композиции: практический пример моделирования сельскохозяйственных культур. Экологическое моделирование и программное обеспечение, 59:44–58 [2]
^ Брегальо С., Фрассо Н., Пагани В., Стелла Т., Франконе К., Каппелли Г., Акутис М., Балаги Р., Уаббу Х., Палеари Л., Конфалоньери Р., 2015. Новый мульти- Модельный подход дает хорошие оценки урожайности пшеницы в полузасушливом климате Марокко. Агрономия для устойчивого развития, 35: 157-167.
^ Конфалоньери Р., Донателли М., Брегальо С., Тубьелло Ф.Н., Фернандес Э. 2012. Симулятор агроэкологических зон (AZS): компонентная, открытая, прозрачная платформа для изменения климата. Оценка воздействия на продуктивность сельскохозяйственных культур в Латинской Америке. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF
^ Брегальо, С.; Донателли, М.; Конфалоньери, Р. 2013. Грибковые инфекции риса, пшеницы и винограда в Европе в 2030-2050 гг. Агрономия для устойчивого развития 33: 4,767-776.
^ Брегальо, 2012. Определение и реализация моделей моделирования болезней растений во взаимодействии с моделями сельскохозяйственных культур, доктор философии. Диссертация, Миланский университет PDF
^ Брегальо, С., Каппелли, Г., Донателли, М., 2012. Оценка пригодности общей модели грибковой инфекции для исследований по оценке фитосанитарного риска. Экологическое моделирование 247, 58-63
^ Брегальо С., Донателли М., 2015. Набор программных компонентов для моделирования болезней растений, передающихся воздушно-капельным путем. Окружающая среда. Модель. Softw., 72: 426–444.
^ Брегальо С., Титоне П., Каппелли Г., Тамборини Л., Монджано Г., Конфалоньери Р., 2016. Соединение общей модели заболевания с симулятором теплого риса для оценки воздействия взрыва на листья и метелки в умеренном климате. Европейский журнал агрономии, 76: 107-117.
^ Донателли М., Магарей Р.Д., Брегальо С., Уиллоке Л., Виш Дж.П.М., Савари С., 2017. Моделирование воздействия вредителей и болезней на сельскохозяйственные системы. Сельскохозяйственные системы, 155: 213-224.
^ Брегальо С., Донателли М., Конфалоньери Р., Акутис М., Орландини С., 2011. Мультиметрическая оценка моделей влажности листьев для применения моделей болезней растений на больших площадях. Сельскохозяйственная и лесная метеорология, 151: 1163-1172.
^ Брегальо С., Донателли М., Конфалоньери Р., Акутис М., Орландини С., 2010. Комплексная оценка тринадцати решений моделирования для генерации почасовых значений относительной влажности воздуха. Теоретическая и прикладная климатология 102:429-438
^ Донателли М., Беллокки Г., Хабиаримана Э., Брегальо С., Барут Б., 2010. AirTemperature: расширяемая библиотека программного обеспечения для генерации данных о температуре воздуха, SRX Computer Science, vol. 2010 год
^ Конфалоньери Р., Беллокки Г., Донателли М., 2010. Программный компонент для расчета агрометеорологических показателей. Экологическое моделирование и программное обеспечение, 25: 1485-1486.
^ Донателли М., Беллокки Г., Хабиаримана Э., Конфалоньери Р., Микале Ф., 2009. Расширяемая библиотека моделей для генерации данных о скорости ветра. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве, 69:165-170.
^ Карлини Л., Беллокки Г., Донателли М., 2006. Rain, программный компонент для создания синтетических данных об осадках. Агрономический журнал, 98: 1312-1317.
^ Донателли М., Карлини Л., Беллокки Г., 2006. Программный компонент для оценки солнечной радиации. Моделирование окружающей среды и программное обеспечение 21, 3:411-416
^ Донателли М., Беллокки Г., Карлини Л., 2006. Обмен знаниями через программные компоненты: модели эталонной эвапотранспирации. Европейский журнал агрономии 24, 2:186-192.
^ Беллокки Г., Акутис М., Фила Г., Донателли М., 2002. Индикатор эффективности модели солнечного излучения, основанный на нечеткой экспертной системе. Агрон. J., 94: 1222–1233. Архивировано 16 января 2018 г. в Wayback Machine .
^ Донателли М., Карлини Л., Беллокки Г., Колауцци М.. 2005. CLIMA: генератор погоды на основе компонентов. п. 627–633. В А. Зергере и Р. М. Ардженте (ред.) MODSIM 2005. Международный конгресс по моделированию и симуляции. Мельбурн, Австралия. 12–15 декабря 2005 г. Общество моделирования и моделирования Австралии и Новой Зеландии. Общество, Берлингтон, Вермонт.
^ Донателли М., Стекле К.О., Нельсон Р.Л., Беллокки Г., 2003. ET_CSDLL: библиотека динамической компоновки для расчета эталонного значения и эвапотранспирации сельскохозяйственных культур. Агрон Дж., 95: 1334–1336.
^ Акутис М., Донателли М., Ланца Филиппи Г. 2008. PTF: расширяемый компонент для обмена и использования знаний о функциях педопередачи, Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению. Материалы четвертого собрания iEMS, проводимого раз в два года, Барселона, Каталония, 7–10 июля 2008 г.: 759-765. PDF
^ Фила Г., Беллокки Г.. Донателли М., Акутис М., 2006. PTFIndicator: приложение на основе IRENE_DLL для оценки оценок педотрансферных функций с помощью интегрированных индексов. Конв. Модель. Софтв., 21: 107-100.
^ Каппелли, Г., Брегальо, С., Романи, М., Фечча, С., Конфалоньери, Р., 2014. Программный компонент, реализующий библиотеку моделей для моделирования качества рисового зерна перед сбором урожая. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве, 104, 18-24 [3]
^ Каппелли Г., Конфалоньери Р., Романи М., Фечча С., Пагани М.А., Каппа К., Бокки С., Брегальо С., 2017. Границы и перспективы многомодельного исследования качества рисового зерна в Северной Италии. . Исследования полевых культур, 215: 140-148.
^ Донателли М., Брегальо С., Стелла Т., Фила Г., 2016. Моделирование управления сельским хозяйством в многомодельных системах моделирования. В: Моделирование сельскохозяйственных культур для сельского хозяйства и продовольственной безопасности в условиях глобальных изменений, Материалы Международного симпозиума по моделированию сельскохозяйственных культур, 2016 г. (редакторы: Эверт Ф., Буте К.Дж., Роттер Р.П., Торберн П., Нендел К.), 15–17 марта 2016 г., Берлин. .
^ Донателли М., Ван Эверт Ф.К., Ди Гуардо А., Адам М., Кансу К., 2006. Компонент для моделирования управления сельским хозяйством. В: Воинов А., Джейкман А.Дж., Риццоли А.Е. (ред.), Третье совещание iEMS, проводимое раз в два года: «Саммит по экологическому моделированию и программному обеспечению ». Международное экологическое моделирование и программное обеспечение
^ Донателли М., Конфалоньери Р., Серрани И., Фанчини Д., Акутис М., Тарантола С., Барут Б., 2009. LUISA (пользовательский интерфейс библиотеки для анализа чувствительности): универсальный программный компонент для анализа чувствительности био -физические модели, в: 18-й Всемирный конгресс IMACS и Международный конгресс MODSIM09 по моделированию и симуляции. Общество моделирования и моделирования Австралии и Новой Зеландии и Международная ассоциация математики и компьютеров в моделировании, стр. 2377–2383.
^ Фила Г., Беллокки Г., Акутис М., Донателли М., 2003a. IRENE: программное обеспечение для оценки производительности модели. Евр. Дж. Агрон., 18: 369–372.
^ Джиларделли К., Стелла Т., Фрассо Н., Каппелли Г.А., Брегальо С., Чиодини М.Э., Скалья Б., Конфалоньери Р., 2016. WOFOST-GTC: новая модель для моделирования производства озимого рапса и качества масла. . Полевые исследования сельскохозяйственных культур, 197: 125–132.
^ Стелла Т., Франконе С., Ямач СС, Чеотто Э., Пагани В., Пилу Р., Конфалоньери Р., 2015. Повторная реализация и повторное использование модели Канегро: от сахарного тростника до гигантского тростника. Компьютер Электрон Агр, 113: 193-202.
^ Донателли М., Риццоли А., 2008. Разработка независимых от структуры компонентов модели биофизических систем. Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, материалы четвертого совещания iEMS, проводимого раз в два года, Барселона, Каталония, 7–10 июля 2008 г.: 727-734 PDF.
^ Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)

[1] Донателли, М., Дж. Болт, Ф. ван Эверт и В. Ван, 2003. Какое программное обеспечение разрабатывается с учетом эволюции. В: ван Иттерсум М.К., Донателли М. (ред.), Моделирование систем земледелия: наука, программное обеспечение и приложения. Европейский журнал агрономии 18, 193–195.

[2] Риццоли А.Э., Г. Ливсли, Дж. К. Аскаф II, Р. М. Арджент, И. Н. Атанасиадис, В. Брилханте, FHA Клэйс, О. Дэвид, М. Донателли и, П. Гийсберс, Д. Хавлик, А. Кассахун, П. Краузе 2008 г. Экологическое моделирование, программное обеспечение и поддержка принятия решений: современное состояние и новые перспективы Elsevier 101-119

[3] Арджент, Р.М., 2004. Обзор интеграции моделей для экологических приложений — компонентов, структур и семантики, Моделирование окружающей среды и программное обеспечение, Том 19, 3: 219-234.

[4] Атанасиадис И.Н., Риццоли А.Е., Донателли М., Карлини Л., 2011. Расширение интерфейсов моделей экологического программного обеспечения с помощью инструментов на основе онтологий. Межд. Дж. Продвинутые системные исследования, 4: 94-105.

[5] Холцворт Д.П., Сноу В., Янссен С., Атанасиадис И.Н., Донателли М., Хугенбум Г., Уайт Дж.В., Торберн П., 2015. Моделирование и программное обеспечение сельскохозяйственных производственных систем: текущее состояние и перспективы на будущее, экологическое моделирование и программное обеспечение [ 1]

[6] Донателли М., Серрани И., Фанчини Д., Фумагалли. Д., Риццоли А. 2012. Расширение повторного использования моделей с помощью компонентно-ориентированных структур моделирования: видение и примеры реализации. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF

[7] Донателли М., Риццоли А. 2008 г. Разработка независимых от каркаса компонентов моделей биофизических систем. Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению iEMS. 2008 г. Материалы четвертого собрания iEMS, проводимого раз в два года, Барселона, Каталония, 7–10 июля 2008 г.: 727-734 PDF.

[8] Донателли М., Г. Рассел, А.Е. Риццоли и др. 2010 Компонентная структура для моделирования сельскохозяйственного производства и внешних эффектов. В: Экологическое и сельскохозяйственное моделирование: комплексные подходы к оценке воздействия политики, редакторы Ф. Брауэр и М. ван Иттерсум, Springer, 63–108.

[9] Донателли М., Фумагалли Д., Цуккини А., Дювейе Г., Нельсон Р.Л., Барут Б. 2012. База данных EU27 ежедневных данных о погоде, полученных на основе сценариев изменения климата, для использования с моделями моделирования сельскохозяйственных культур. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF

[10] Дювейлер Г., Донателли М., Фумагалли Д., Цуккини А., Барут Б., 2015. Набор данных будущих ежедневных данных о погоде для моделирования сельскохозяйственных культур в Европе, полученных на основе сценариев изменения климата. Теоретическая и прикладная климатология, 127: 573-585.

[11] Семенов М.А., Донателли М., Стратонович П., Чатзидаки Э., Барут Б., 2010. ELPIS: набор данных ежедневных климатических сценариев местного масштаба для Европы. Климатические исследования, 44: 3-15.

[12] Донателли М., Дювейлер Г., Фумагалли Д., Шривастава А., Цуккини А., Ангилери В., Фасбендер Д., Луджани П., Кей С., Юшкевичюс В., Тот Т., Хааструп П., Мибарек Р., М. Эспиноза, П. Чиан, С. Нимейер. 2011 Оценка сельского хозяйства. Уязвимые места для разработки эффективных мер по адаптации к изменению климата в рамках проекта AVEMAC. PDF

[13] Брегальо С., Хоссард Л., Каппелли Г., Ресмонд Р., Бокки С., Барбье Дж.М., Рюге Ф., Дельмотт С., 2017. Выявление тенденций и связанных с ними неопределенностей в потенциальном производстве риса в условиях изменения климата в Средиземноморском регионе. . Сельскохозяйственная и лесная метеорология, 237-238: 219-232.

[14] Донателли М., Шривастава А., Дювейлер Г., Нимейер С. 2012. Оценка оценки воздействия и стратегий адаптации в рамках сценариев изменения климата для сельскохозяйственных культур в масштабе ЕС-27. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF

[15] Донателли М., Шривастава А.К., Дювейлер Г., Нимейер С., Фумагалли Д., 2015. Влияние изменения климата и потенциальные стратегии адаптации при альтернативной реализации климатических сценариев для трех основных сельскохозяйственных культур в Европе, Environ. Рез. Летт. 10

[16] Маничи Л., Донателли М., Фумагалли Д., Лаццари А., Брегальо С. 2012 Потенциальная реакция почвенных грибковых патогенов, влияющих на сельскохозяйственные культуры, на сценарий изменения климата в Европе. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF

[17] Маничи Л.М., Брегальо С., Фумагалли Д., Донателли М. 2014. Моделирование почвенных грибковых патогенов пахотных культур в условиях изменения климата, Международный журнал биометрии.

[18] Брегальо С., Орландо Ф., Форни Э., Де Грегорио Т., Фальцой С., Бони К., Писетта М., Конфалоньери Р., 2016. Разработка и оценка новых решений моделирования для имитации лесного ореха ( Corylus avellana L). .) рост и развитие. Экол. Модель., 329: 86–99.

[19] Майорано А., Серрани И., Фумагалли Д., Донателли М., 2013. Новая биологическая модель для управления воздействием потепления климата на кукурузных мотыльков. Агрономия для устойчивого развития ,

[20] Майорано А., Брегальо С., Донателли М., Фумагалли Д., Цуккини А., 2012. Сравнение подходов к моделированию фенологии европейского кукурузного мотылька в рамках будущих климатических сценариев. Экологическое моделирование, 245: 65-74.

[21] Майорано А., Фанчини Д., Донателли М., 2014. MIMYCS. Влажность — технологическая модель содержания влаги в развивающихся зернах кукурузы. Европейский журнал агрономии, 59: 86-95.

[22] Конфалоньери Р., Франконе К., Каппелли Г., Стелла Т., Фрассо Н., Карпани М., Брегальо С., Акутис М., Тубиелло, Ф.Н., Фернандес Э., 2012. Библиотека программного обеспечения с несколькими подходами для оценка пригодности сельскохозяйственных культур к окружающей среде. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве 90: 170-175.

[23] Донателли М., Брегальо С., Конфалоньери Р., Де Масселлис Р., Акутис М., 2014. Общая основа для оценки гибридных моделей путем повторного использования и композиции - Тематическое исследование по моделированию температуры почвы, ISSN 1364-8152, Экология Моделирование и программное обеспечение

[24] Стелла Т., Фрассо Н., Негрини Г., Брегальо С., Каппелли Г., Акутис М., Конфалоньери Р., 2014. Упрощение и разработка модели посредством повторного использования, анализа чувствительности и композиции: практический пример моделирования сельскохозяйственных культур. Экологическое моделирование и программное обеспечение, 59:44–58 [2]

[25] Брегальо С., Фрассо Н., Пагани В., Стелла Т., Франконе К., Каппелли Г., Акутис М., Балаги Р., Уаббу Х., Палеари Л., Конфалоньери Р., 2015. Новый мульти- Модельный подход дает хорошие оценки урожайности пшеницы в полузасушливом климате Марокко. Агрономия для устойчивого развития, 35: 157-167.

[26] Конфалоньери Р., Донателли М., Брегальо С., Тубьелло Ф.Н., Фернандес Э. 2012. Симулятор агроэкологических зон (AZS): компонентная, открытая, прозрачная платформа для изменения климата. Оценка воздействия на продуктивность сельскохозяйственных культур в Латинской Америке. В: Международное общество экологического моделирования и программного обеспечения (iEMS), Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, управление ресурсами ограниченной планеты, 2012 г., Шестое двухгодичное совещание, Лейпциг, Германия, Р. Зеппельт, А. А. Воинов, С. Ланге, Д. Банкамп. (Ред.) PDF

[27] Брегальо, С.; Донателли, М.; Конфалоньери, Р. 2013. Грибковые инфекции риса, пшеницы и винограда в Европе в 2030-2050 гг. Агрономия для устойчивого развития 33: 4,767-776.

[28] Брегальо, 2012. Определение и реализация моделей моделирования болезней растений во взаимодействии с моделями сельскохозяйственных культур, доктор философии. Диссертация, Миланский университет PDF

[29] Брегальо, С., Каппелли, Г., Донателли, М., 2012. Оценка пригодности общей модели грибковой инфекции для исследований по оценке фитосанитарного риска. Экологическое моделирование 247, 58-63

[30] Брегальо С., Донателли М., 2015. Набор программных компонентов для моделирования болезней растений, передающихся воздушно-капельным путем. Окружающая среда. Модель. Softw., 72: 426–444.

[31] Брегальо С., Титоне П., Каппелли Г., Тамборини Л., Монджано Г., Конфалоньери Р., 2016. Соединение общей модели заболевания с симулятором теплого риса для оценки воздействия взрыва на листья и метелки в умеренном климате. Европейский журнал агрономии, 76: 107-117.

[32] Донателли М., Магарей Р.Д., Брегальо С., Уиллоке Л., Виш Дж.П.М., Савари С., 2017. Моделирование воздействия вредителей и болезней на сельскохозяйственные системы. Сельскохозяйственные системы, 155: 213-224.

[33] Брегальо С., Донателли М., Конфалоньери Р., Акутис М., Орландини С., 2011. Мультиметрическая оценка моделей влажности листьев для применения моделей болезней растений на больших площадях. Сельскохозяйственная и лесная метеорология, 151: 1163-1172.

[34] Брегальо С., Донателли М., Конфалоньери Р., Акутис М., Орландини С., 2010. Комплексная оценка тринадцати решений моделирования для генерации почасовых значений относительной влажности воздуха. Теоретическая и прикладная климатология 102:429-438

[35] Донателли М., Беллокки Г., Хабиаримана Э., Брегальо С., Барут Б., 2010. AirTemperature: расширяемая библиотека программного обеспечения для генерации данных о температуре воздуха, SRX Computer Science, vol. 2010 год

[36] Конфалоньери Р., Беллокки Г., Донателли М., 2010. Программный компонент для расчета агрометеорологических показателей. Экологическое моделирование и программное обеспечение, 25: 1485-1486.

[37] Донателли М., Беллокки Г., Хабиаримана Э., Конфалоньери Р., Микале Ф., 2009. Расширяемая библиотека моделей для генерации данных о скорости ветра. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве, 69:165-170.

[38] Карлини Л., Беллокки Г., Донателли М., 2006. Rain, программный компонент для создания синтетических данных об осадках. Агрономический журнал, 98: 1312-1317.

[39] Донателли М., Карлини Л., Беллокки Г., 2006. Программный компонент для оценки солнечной радиации. Моделирование окружающей среды и программное обеспечение 21, 3:411-416

[40] Донателли М., Беллокки Г., Карлини Л., 2006. Обмен знаниями через программные компоненты: модели эталонной эвапотранспирации. Европейский журнал агрономии 24, 2:186-192.

[41] Беллокки Г., Акутис М., Фила Г., Донателли М., 2002. Индикатор эффективности модели солнечного излучения, основанный на нечеткой экспертной системе. Агрон. J., 94: 1222–1233. Архивировано 16 января 2018 г. в Wayback Machine .

[42] Донателли М., Карлини Л., Беллокки Г., Колауцци М.. 2005. CLIMA: генератор погоды на основе компонентов. п. 627–633. В А. Зергере и Р. М. Ардженте (ред.) MODSIM 2005. Международный конгресс по моделированию и симуляции. Мельбурн, Австралия. 12–15 декабря 2005 г. Общество моделирования и моделирования Австралии и Новой Зеландии. Общество, Берлингтон, Вермонт.

[43] Донателли М., Стекле К.О., Нельсон Р.Л., Беллокки Г., 2003. ET_CSDLL: библиотека динамической компоновки для расчета эталонного значения и эвапотранспирации сельскохозяйственных культур. Агрон Дж., 95: 1334–1336.

[44] Акутис М., Донателли М., Ланца Филиппи Г. 2008. PTF: расширяемый компонент для обмена и использования знаний о функциях педопередачи, Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению. Материалы четвертого собрания iEMS, проводимого раз в два года, Барселона, Каталония, 7–10 июля 2008 г.: 759-765. PDF

[45] Фила Г., Беллокки Г.. Донателли М., Акутис М., 2006. PTFIndicator: приложение на основе IRENE_DLL для оценки оценок педотрансферных функций с помощью интегрированных индексов. Конв. Модель. Софтв., 21: 107-100.

[46] Каппелли, Г., Брегальо, С., Романи, М., Фечча, С., Конфалоньери, Р., 2014. Программный компонент, реализующий библиотеку моделей для моделирования качества рисового зерна перед сбором урожая. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве, 104, 18-24 [3]

[47] Каппелли Г., Конфалоньери Р., Романи М., Фечча С., Пагани М.А., Каппа К., Бокки С., Брегальо С., 2017. Границы и перспективы многомодельного исследования качества рисового зерна в Северной Италии. . Исследования полевых культур, 215: 140-148.

[48] Донателли М., Брегальо С., Стелла Т., Фила Г., 2016. Моделирование управления сельским хозяйством в многомодельных системах моделирования. В: Моделирование сельскохозяйственных культур для сельского хозяйства и продовольственной безопасности в условиях глобальных изменений, Материалы Международного симпозиума по моделированию сельскохозяйственных культур, 2016 г. (редакторы: Эверт Ф., Буте К.Дж., Роттер Р.П., Торберн П., Нендел К.), 15–17 марта 2016 г., Берлин. .

[49] Донателли М., Ван Эверт Ф.К., Ди Гуардо А., Адам М., Кансу К., 2006. Компонент для моделирования управления сельским хозяйством. В: Воинов А., Джейкман А.Дж., Риццоли А.Е. (ред.), Третье совещание iEMS, проводимое раз в два года: «Саммит по экологическому моделированию и программному обеспечению ». Международное экологическое моделирование и программное обеспечение

[50] Донателли М., Конфалоньери Р., Серрани И., Фанчини Д., Акутис М., Тарантола С., Барут Б., 2009. LUISA (пользовательский интерфейс библиотеки для анализа чувствительности): универсальный программный компонент для анализа чувствительности био -физические модели, в: 18-й Всемирный конгресс IMACS и Международный конгресс MODSIM09 по моделированию и симуляции. Общество моделирования и моделирования Австралии и Новой Зеландии и Международная ассоциация математики и компьютеров в моделировании, стр. 2377–2383.

[51] Фила Г., Беллокки Г., Акутис М., Донателли М., 2003a. IRENE: программное обеспечение для оценки производительности модели. Евр. Дж. Агрон., 18: 369–372.

[52] Джиларделли К., Стелла Т., Фрассо Н., Каппелли Г.А., Брегальо С., Чиодини М.Э., Скалья Б., Конфалоньери Р., 2016. WOFOST-GTC: новая модель для моделирования производства озимого рапса и качества масла. . Полевые исследования сельскохозяйственных культур, 197: 125–132.

[53] Стелла Т., Франконе С., Ямач СС, Чеотто Э., Пагани В., Пилу Р., Конфалоньери Р., 2015. Повторная реализация и повторное использование модели Канегро: от сахарного тростника до гигантского тростника. Компьютер Электрон Агр, 113: 193-202.

[54] Донателли М., Риццоли А., 2008. Разработка независимых от структуры компонентов модели биофизических систем. Международный конгресс по экологическому моделированию и программному обеспечению, материалы четвертого совещания iEMS, проводимого раз в два года, Барселона, Каталония, 7–10 июля 2008 г.: 727-734 PDF.

[55] Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

[ 49 ]

[ 50 ]

[ 51 ]

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]