Mit dem Wachstum der Weltbevölkerung steigt auch der Bedarf an Nahrungsmitteln. Computergestützte Pflanzenmodellierung liefert Erkenntnisse, um sicherzustellen, dass wir diesen Bedarf nachhaltig und effizient decken können.

In den letzten 30 Jahren wurden Nutzpflanzenmodelle für Anwendungen wie die Anpassung an den Klimawandel und die Steigerung der Ressourceneffizienz entwickelt. Während sich die Nutzpflanzenmodellierung mit den Fortschritten in der Genomik, der Phänomik (Phänotypisierung) und den Computertechnologien in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt, könnte der Fortschritt durch die Möglichkeit für Kollegen, bestehende Modelle zu bewerten, zu verbessern und wiederzuverwenden, noch weiter beschleunigt werden. Dieses weitgehend ungenutzte Potenzial für weitere Anwendungen und Entwicklungen wird behindert durch Modellschwächen und langjährige Probleme wie:

• sich auf nicht standardmäßigen Code verlassen, der den wissenschaftlichen Inhalt eines Modells (z. B. Algorithmen) verschleiert,
• fehlende Dokumentation (d. h. Beschreibungen zu den modellierten Prozessen),
• eine minimale Standardisierung der Modelleingaben oder internen Strukturen aufweisen und
• Closed-Source sein.

Softwareentwickler Andreas Enders, Wissenschaftler Murilo Vianna und Kollegen der Universität Bonn beschreiben in einem neuen Artikel, der von veröffentlicht wurde, ein vielseitiges Modellierungs- und Simulations-Framework in silico Asphaltmischanlagen. Die wissenschaftliche Folgenabschätzungs- und Modellierungsplattform für fortschrittliches Pflanzen- und Ökosystemmanagement (EINFACH) ist ein wissenschaftliches Open-Source-Tool, das zur Erleichterung der Modellentwicklung entwickelt wurde.

„Diese Plattform wird kontinuierlich weiterentwickelt und im letzten Jahrzehnt zunehmend in einer Reihe landwirtschaftlicher Studien getestet und angewendet. Deshalb wollen wir es jetzt mit einem Artikel hervorheben!“ erklärt Enders.

SIMPLACE bietet einen flexiblen und transparenten Ansatz zur Entwicklung maßgeschneiderter Modelle für eine Vielzahl von Anbausystemen und verschiedenen Disziplinen (Agronomie, Pflanzenphysiologie, Bodenkunde und Hydrologie). Die Macher von SIMPLACE haben versucht, drei widersprüchliche Paradigmen: Flexibilität, Transparenz und Leistung mit den folgenden Attributen in Einklang zu bringen:

Flexibilität

• konfigurierbar (erleichtert die Harmonisierung des Datenformats durch Bereitstellung einer Reihe von Übersetzungstools)
• modular – die Modellstruktur besteht aus diskreten, austauschbaren und austauschbaren Softwareeinheiten
• mehrere Benutzeroberflächen – eine GUI, die ein Mindestmaß an Kenntnissen über den Modellierungsprozess und wissenschaftliche Inhalte erfordert, und eine Konsolenschnittstelle für komplexere Arbeiten
• Steuerung mit mehreren Skriptsprachen – R, Python, Matlab und Octave, geeignet für mehrere Betriebssysteme
• mehrere Eingabe- und Ausgabetypen – CSV, SQL-Datenbanken, XML, Shape-Dateien, NetCDF, Json usw.

Transparenz

• Open-Source-
• zentralisierte und standardmäßige Moduldokumentationen mit einer expliziten Beschreibung von Variablen, Konstanten und zugrunde liegenden Einheiten und Ontologie

Leistung

• flexible Häufigkeit der Parameteraktualisierung
• ermöglicht Multithreading auf HPC
• Effizienter IO-Prozess

Während andere Modellierungsplattformen bereits existieren, weisen die Autoren auf die Einzigartigkeit von SIMPLACE hin. „Es bietet eine Reihe gebrauchsfertiger Algorithmen, die schnell kombiniert und angepasst werden können, um eine Vielzahl wissenschaftlicher Fragestellungen zu beantworten. Die flexiblen Ein- und Ausgabedatenressourcen sowie die Schnittstelle zu anderen Programmiersprachen (z. B. Python und R) erleichtern die direkte Kopplung von SIMPLACE mit anderen Datenbanken und Modellierungsplattformen und ermöglichen einen automatisierten Austausch von Modelleinheiten.“

Lesen Sie den Artikel für eine Beschreibung der wichtigsten technischen Implementierung und Funktionen von SIMPLACE zur Entwicklung maßgeschneiderter Modelllösungen, die auf eine Reihe von Zuschneidesystemen angewendet werden können. Der Artikel enthält auch einen kurzen Überblick über beispielhafte Anwendungen von SIMPLACE zu verschiedenen Themen, Nutzpflanzen und Anbausystemen, räumlichen Maßstäben und Regionen.

DER ARTIKEL::

Andreas Enders und andere, SIMPLACE – A versatile modelling and simulation framework for sustainable crops and agroecosystems, in silico Plants, 2023; diad006, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diad006

Der SIMPLACE-Quellcode, zusätzliche Schnittstellenpakete und die installierbare Anwendung sind unter frei zugänglich http://www.simplace.net.