# AgroMo Commander

## Hollós Roland

## 2018. 09. 27

## Tartalomjegyzék

- 1. Bevezetés
- 2. A workshop célja
- 3. A modell input-output kezelése
- 4. Input adatok
- 5. Kérdések
- 6. RBBGCMuso használata
- 7. Kísérletek
- 8. AgroMo-Lite

## 1 Bevezetés

### 1.1 AgroMo használatának szintjei

1. AgroMo Lite
2. AgroMo Spatial
3. AgroMo Commander <- RBBGCMuso
4. AgroMo Expert

### 1.2 Az RBBGCMuso:

- interfész,
- grafikus megjelenítő,
- modelloptimalizálást, érzékenységelemzést lehetővé tevő,
- az általános modellhasználatot könnyebbé tevő
- R csomag.

## 2 A workshop célja

1. modell futtatása,
2. eredmények ábrázolása,
3. egyszerű kísérletek elvégzése,
4. a kísérletek eredményeinek grafikus értelmezése,
5. AgroMo Commander (RBBGCMuso) segítségével.

## 3 A modell input-output kezelése

input (file kiterjesztés) | output
--- | ---
meteorológia (mtc43) | széntározók állapotai
ökofiziológiai (epc) | termés
Termőhely adatok (ini) | levélfelületi index
menedzsment (ini) | Talajnedvesség
vezérlés (ini) | (…)x~3060

### 3.1 Az ini file feladatai

- Vezérlés
- Helyspecifikus adatok szolgáltatása
- Művelésre vonatkozó adatok szolgáltatása

### 3.2 Az epc file feladatai

### 3.3 További fájlok

- Meteorológiai (mtc43)
- CO2
- NDEP
- Management

## 4 Input adatok

### 4.1 Helyszín: Hegyhátsál

### 4.2 Meteorológia

### 4.3 Meteorológia: csapadék

### 4.4 Meteorológia: nappali átlaghőmérséklet

## 5 Kérdések

1. Milyen hatásai lehetnek a termésre/GPP-re, illetve LAI-ra a jövőbeli lehetséges klimatikus változásoknak?
2. Mennyi műtrágyát használjunk?
3. Adott helyen milyen ökofiziológiai paraméterrel bíró (kukorica/búza/\(\dots\)) fajtákat érdemes termesztenünk?

## 6 RBBGCMuso használata

### 6.1 devtools telepítése

    install.packages("devtools")

### 6.2 RBBGCMuso telepítése

    devtools::install_github("hollorol/RBBGCMuso/RGBBCMuso")

### 6.3 csomagok betöltése, munkakönyvtár beállítása:

    library(RBBGCMuso)
    library(ggplot2)

### 6.4 futtatás előkészítése: setupMuso()

    beallitasok <- setupMuso()

Argumentum nélküli meghívás esetén a normal ini n.ini-re, a spinup pedig s.ini-re végződik, a végrehajtható fájl neve muso vagy muso.exe!

### 6.5 modellfuttatás: calibMuso()

    kimenet <- calibMuso(settings = beallitasok,skipSpinup=TRUE)
    round(kimenet[1:6,1:2],digits=2)

tsoil_0 | evapotransp
--- | ---
3.09 | 0.21
2.54 | 0.01
1.63 | 0.02
2.34 | 0.1
3.66 | 0.45
5.01 | 0.14

### 6.6 kimeneti adatok ábrázolása (első verzió)

    plot(kimenet[,"daily_gpp"])

### 6.7 Ügyelvén az esztétikára:

    par(mar=c(2.2,5,1.5,0.5))
    plot(y=kimenet[,"daily_gpp"],
         x=as.Date(rownames(kimenet),"%d.%m.%Y"), xlab="",
         ylab = expression(paste("daily GPP [",kgC,m^-2,"]")),
         type="l", col="blue", lwd="1.8")

### 6.8 Mindez sokkal egyszerűbben

    plotMuso(variable="daily_gpp")

### 6.9 Egy apró javítás

    plotMuso(variable="daily_gpp")+
      labs(y=expression(paste("daily GPP [",kgC,m^-2,"]")))

### 6.10 musoMappingFind()

- Honnan tudjuk, hogy mi is egy általános változónak a neve?
  - http://nimbus.elte.hu/bbgc/files/MUSO5b_variables.xlsx
  - musoMappingFind() függvény segítségével pl.:

### 6.11 musoMappingFind()

    musoMappingFind("yield")

3037 | cum_yieldC_HRV

### 6.12 Nézzük meg, hogy hogyan változott a termés 2013 és 2017 között!

    plotMuso(variable="cum_yieldC_HRV")+
      labs(y="Termés [t/ha]")

### 6.13 Ábrázoljuk inkább az éves maximumokat!

    plotMuso(variable="cum_yieldC_HRV", timeFrame="year", groupFun=max)+
      labs(y="Termés [t/ha]")

### 6.14 mentsük el az alapábránkat!

    termesAlap <- plotMuso(variable="cum_yieldC_HRV", timeFrame="year", groupFun=max)+
        labs(y="Termés [t/ha]")

### 6.15 Nézzük meg, majd mentsük le a LAI-t is!

    LAIAlap <- plotMuso(variable="proj_lai")+
      labs(y=expression(
        paste("Levélfelületi index ",m^2m^-2)))
    LAIAlap

### 6.16 GPP alap

    GPPAlap <- plotMuso(variable="daily_gpp")+
        labs(y=expression(paste("daily GPP [",kgC,m^-2,"]")))
    GPPAlap

### 6.17 Gyep Biomassza

    termesAlap_gyep <- plotMuso(variable = "leafc",
        timeFrame = "year", groupFun=sum, skipSpinup=FALSE)

### 6.18 Gyep LAI

    LAIAlap_gyep <- plotMuso(variable = "proj_lai", skipSpinup=FALSE)

### 6.19 Gyep GPP

    GPPAlap_gyep<-plotMuso(variable = "daily_gpp")

## 7 Kísérletek

### 7.1 Vetési idő

### 7.2 Vetési idő- Termés

    TermesValtozas_vetesido <- termesAlap+
    plotMuso(variable = "cum_yieldC_HRV",
    timeFrame = "year", groupFun=max,
    colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    TermesValtozas_vetesido

### 7.3 Vetési idő- LAI

    LAIValtozas_vetesido <- LAIAlap+
    plotMuso(variable = "proj_lai",
    colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    LAIValtozas_vetesido

### 7.4 Vetési idő- GPP

    GPPValtozas_vetesido <- GPPAlap +
    plotMuso(variable = "daily_gpp",
    colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    GPPValtozas_vetesido

### 7.5 Műtrágyázás

### 7.6 Műtrágyázás- Termés

    TermesValtozas_fertilP <- termesAlap+
    plotMuso(variable = "cum_yieldC_HRV",
    timeFrame = "year", groupFun=max,
    colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    TermesValtozas_fertilP

### 7.7 Műtrágyázás - LAI

    LAIValtozas_fertilP <- LAIAlap+
    plotMuso(variable = "proj_lai",
    colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    LAIValtozas_fertilP

### 7.8 Műtrágyázás - GPP

    GPPValtozas_fertilP <- GPPAlap +
    plotMuso(variable = "daily_gpp",
    colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    GPPValtozas_fertilP

### 7.9 Szárazodás - Termés

    TermesValtozas_szarazodas <- termesAlap_gyep+
      plotMuso(variable = "leafc",
      timeFrame = "year", groupFun=sum,
      colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    TermesValtozas_szarazodas

### 7.10 Szárazodás - LAI

    LAIValtozas_szarazodas <- LAIAlap_gyep+
      plotMuso(variable = "proj_lai",
      colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    LAIValtozas_szarazodas

### 7.11 Szárazodás - GPP

    GPPValtozas_szarazodas <- GPPAlap_gyep +
      plotMuso(variable = "daily_gpp",
      colour = "brown", layerPlot = TRUE, skipSpinup=FALSE)
    GPPValtozas_szarazodas

## 8 AgroMo-Lite

### 8.1 Telepítés

    setwd("../hegyhatsal")

    intall_github("hollorol/AgroMoLite")
    library(AgroMoLite)

    soilWaterTest()

### 8.2 Köszönöm, hogy itt voltak!