RESEARCH PAPER
Application of selected non-linear functions to describe oriental goat’s rue (Galega orientalis Lam.) growth
More details
Hide details
1
Katedra Metod Ilościowych i Gospodarki Przestrzennej, Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach, Instytut Agronomii
2
Zakład Agrometeorologii i Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach, Instytut Agronomii
Final revision date: 2018-10-16
Acceptance date: 2018-10-16
Publication date: 2018-10-29
Corresponding author
Katarzyna Rymuza
Katedra Metod Ilościowych i Gospodarki Przestrzennej, Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach, Instytut Agronomii, ul. Prusa 14, 08-110 Siedlce, Polska
Acta Agroph. 2018, 25(4), 373-383
KEYWORDS
TOPICS
ABSTRACT
In the study it was attempted to describe the growth of oriental goat’s rue (Galega orientalis Lam.) by means of a logistic function, Gompertz function and Richards function. Analysis of data was based on measurements of stem lengths of oriental goat’s rue (Galega orientalis Lam.) cv. Gale which were taken during a four-year period as part of a long-term experiment set up in 2009 at the experimental site of the University of Natural Sciences and Humanities. From 2009 to 2012, 70 plants were randomly selected every seven days from the start of growth to the stage of full maturity of pods. The beginning of growth was assumed to be the moment of forming leaf buds on root necks of the plants which overwintered. The study demonstrated that the functions described the empirical data well as the coefficients of determination obtained ranged from 9 to 99%, depending on the growing season. The estimated function parameters indicate that both plant height and growth rate were affected by thermal conditions and moisture during the growing season. The maximum growth rate ranged from 2.18 to 4.04 cm per day. Also the inflection point, the point at which plants grew the fastest, depended on the conditions of the growing season.
METADATA IN OTHER LANGUAGES:
Polish
Zastosowanie wybranych nieliniowych modeli do opisu
wzrostu rutwicy wschodniej (Galega orientalis Lam.)
rutwica wschodnia, krzywa Gompertza, krzywa logistyczna, krzywa Richardsa, tempo wzrostu
W pracy podjęto próbę opisu wzrostu roślin rutwicy wschodniej (Galega orientalis Lam.) za pomocą wybranych nieliniowych modeli wzrostu: Gompertza, funkcji logistycznej i Richardsa. Do analizy wykorzystano wyniki z wieloletniego doświadczenia przeprowadzonego na poletkach doświadczalnych Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach. Pomiaru wzrostu rutwicy odmiany Gale dokonywano co 7 dni, od początku wegetacji do pełnej dojrzałości strąków w latach 2009-2012. Długość pędów rośliny kształtowały warunki wegetacji, głównie opady. W sezonach o mniejszej sumie opadów rośliny wytwarzały pędy krótsze. Zastosowane funkcje dobrze opisują dane empiryczne, co potwierdzają skorygowane współczynniki determinacji, które wahały się od 91 do 99% w zależności od rodzaju zastosowanej funkcji i sezonu wegetacyjnego. Najlepsze dopasowanie funkcji do danych empirycznych uzyskano dla funkcji logistycznej. Maksymalne tempo wzrostu roślin rutwicy zależało również od sezonu wegetacyjnego, gdyż wartości dy/dt wyznaczone dla analizowanych krzywych w poszczególnych latach były zbliżone i wahały się od 2,18 centymetrów na dobę w 2012 do 4,04 centymetrów na dobę w 2010 roku.
REFERENCES (19)
1.
Adil Bakoglu A., Celik S., Kokten K., Kilic O., 2016. Examination of plant length, dry stem and dry leaf weight of bitter vetch [Vicia ervilia (L.) Willd.] with some non-linear growth models. Legume Research 39 (4), 533-542, doi:10.18805/lr.v0iOF.11182.
2.
Baker D.N., Hesketh J.D., Duncan W.G., 1972. Simulation of growth and yield in cotton. Gross photosynthesis, respiration at growth. Crop. Sci., 12, 431-435, doi:10.2135/cropsci1972.0011183X001200040010x.
3.
Curry R.B., 1971. Dynamic simulation of plant growth. Part I. Development of a model. Trans. ASAE., 14, 946-959, doi:10.13031/2013.38428.
4.
Curry R.B., Chen L.H., 1971. Dynamic simulation of plant growth. Part II. Incorporation of actual daily weather and partitioning of net photosynthate. Trans. ASAE, 14, 1170-1174, doi:10.13031/2013.38478.
5.
Edelmann H.G., 1995. Wall extensibility during hypocotyl growth: a hypothesis to explain elastic-induced wall loosening. Physiol. Plant. 95, 296-303, doi:10.1111/j.1399-3054.1995.tb00841.x.
6.
Efe E., 1990. Growth Curves. CU Institute of Basic and Applied Sciences. Department of Animal Science. Ph.D. Thesis. Ankara.
7.
Fitzhugh H.A., 1976. Analysis of Growth and Strategies for Altering Their Shape. J. Anim. Sci, 42, 1036-1051, doi:10.2527/jas1976.4241036x.
9.
Grabowski R.J., 2002. Ekonometria w zarysie, WSFiZ, Białystok.
10.
Gunartha L., 1995. Mechanistic models in lettuce growth. Ph. D. Thesis. University of Sidney. Australia.
11.
Karadavut U., 2008. Non linear models for growth curves of triticale plants under irrigation conditions. Turkish J. of Field Crops, 4(2), 105-110.
12.
Karadavut, U., Palta Ç., Kökten K. Bakoğlu A., 2010. Comparative study on some non-linear growth models for describing leaf growth of maize. Int. J. Agric. Biol., 12, 227-230.
13.
Meripõld H., 1994. The dependence of fodder galega’s seed yield on sowing rate and row space Fodder Galega (Galega orientalis Lam.), Research in Estonia, Saku, Eston. Research Ist. Og. Agric., 3-34.
14.
Pyda M., 1977. Matematyczny model wzrostu rzepaku. Mathematical model of rape growth. Nowe Rol., 5, 12-13.
15.
Richards F.J., 1969. A flexible growth function for empirical use. Jurn. Exp. Bot., 10, 290-300, doi:10.1093/jxb/10.2.290.
16.
Trewavas A.J., 1991. How do plant growth substances work? Plant Cell Environ. 14, 1-12, doi:10.1111/j.1365-3040.1991.tb01366.x.
17.
Villegas D., Aparicio N., Blanco R., Royo C., 2001. Biomass accumulation and main stem elongation of durum wheat grown under Mediterranean conditions. Ann of Bot., 88, 617-627, doi:10.1006/anbo.2001.1512.
18.
Wereing P.F., Philips I.D.J., 1985. Wzrost i różnicowanie się roślin. PWN, Warszawa.
19.
Witkowicz R., 2003. Badanie wzrostu i rozwoju seradel (Ornithopus sativus Brot) w zależności od doboru roślin ochronnych i elementów agrotechniki. Zastosowanie metod statystycznych w badaniach naukowych II. Stat Soft. Kraków.