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| 生体物理モデルの応用 | |
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| BioMA は、農業と環境の分野でモデリング ソリューションを開発、パラメータ化、実行するためのパブリック ドメイン ソフトウェア フレームワークです。 | |
| モデル コンポーネントとモデリング ソリューションは、さまざまなフレームワークで再利用できます。 | |
| このソフトウェアは、.NETフレームワークのMicrosoft C#を使用して開発されています。 | |
モデリングフレームワークは、モデリングとシミュレーションに使用され、数学モデルの開発と実行のためのソフトウェアインフラストラクチャから構成されます。モノリシック実装と比較して、生物物理学的モデリングの分野において大きな進歩をもたらしました。[1] [2] [3] [4]アルゴリズムとデータの分離、 I/Oプロシージャと統合サービスの再利用性、そしてモデリングソリューションを個別のユニットに分離することで、シミュレーションシステムの開発に大きな利点をもたらしました。農業向けのモデリングフレームワークは、時間の経過とともに進化し、さまざまなアプローチとターゲットを伴ってきました[5]
BioMA は、細かい粒度でのマルチモデル実装を含む、プラットフォームに依存しない再利用可能なコンポーネントに重点を置いて開発されたソフトウェア フレームワークです。
BioMA - 生体物理モデルの応用
BioMA(生物物理学的モデルアプリケーション)は、農業と環境の分野における生物物理学的モデルに基づくモデリングソリューションの開発、パラメータ化、実行のために設計・実装されたパブリックドメイン のソフトウェアフレームワークです。 [6] BioMAは、自由に拡張可能なソフトウェアコンポーネントにコード化された個別の概念単位に基づいています。[7]
このフレームワークの目標は、プロトタイプから運用アプリケーションへの迅速な橋渡しを行い、様々なモデリングソリューションを実行・比較できるようにすることです。このフレームワークの重要な側面は、モデリングワークフローの様々なステップにおける出力の品質評価を可能にする透明性です。このフレームワークは、モデリングソリューションとグラフィカルユーザーインターフェースの両方において、フレームワークに依存しないコンポーネントに基づいています。目標は、モデル開発と運用のためのフレームワークを提供することだけでなく、スタンドアロンまたは異なるフレームワークで再利用可能なオブジェクトの緩やかなコレクションを提供することです。このソフトウェアは、.NETフレームワークのMicrosoft C#言語を使用して開発されています。
このフレームワークは、第6回EUフレームワークプログラムSEAMLESSプロジェクトの APES [8]タスクで実施された作業の発展形である。
プラットフォームとそのツールおよびコンポーネントの展開は次のように使用されています。
- 生物物理学的シミュレーションのための気象データセットを作成するため: [9] [10] [11]
- ヨーロッパにおける農作物生産への影響を評価すること[12] [13]および適応[14] [15]
- 気候変動下での土壌病原体の発生をシミュレートするため、[16] [17]
- 樹木種の成長と発達を再現するため、[18]
- 気候変動下でトウモロコシに被害を与える昆虫の生存率を推定する[19] [20] [21]
- 作物の環境適合性を推定するため、[22]
- サブモデルレベルでモデリングソリューションの比較を行うため、[23]
- 作物の発育と成長のための再利用可能なモデルのライブラリを開発すること、[24] [25]
- ラテンアメリカにおける気候変動の農作物生産への影響を推定するため、[26]
- 真菌感染症[27] [28] [29]および植物疫病の動態をシミュレートするため[30] [31] [32]
- 農業気象変数を推定するため、[33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43]
- 土壌水分特性を推定するための関数ライブラリを開発する[44] [45]
- 農産物の品質を評価する。[46] [47]
- 農業経営手法のタイミングと適用をシミュレートする[48] [49]
- 農業モデルの感度分析を行うためのライブラリを開発する[50]
- 圃場実験を再現して作物モデルの性能を評価するためのライブラリを定義する[51]
- 冬菜種生産の量的および質的側面に関する新しいモデルを開発する[52]
- カネグロサトウキビモデルをジャイアントリードに適応させる[53]
BioMAアプリケーションとモデリングソリューションは、欧州委員会のMARSユニットが気候変動シナリオ下における農業生産のシミュレーションに使用するシミュレーションツールです。BioMAは、EU FP7プロジェクトMODEXTREMEでも使用されています。
建築
シミュレーション システムは複数のレイヤーに分割され、各レイヤーには独自の機能と要件があります。これらのレイヤーには、細粒度のモデルが個別のユニットとして実装されるモデル レイヤー (ModL)、[54]、基本モデルがより複雑で集約されたモデルにリンクされるコンポジション レイヤー (CompL)、および操作用にコンテキスト固有のパラメーター化 (ソフトウェアの意味で) を提供できる構成レイヤー (ConfL) があります。アプリケーションは、単純なコンソール アプリケーションからモデル ビュー コントローラー パターンに基づくユーザー対話型アプリケーションにまで及びます。最も単純なケースでは、ModL または CompL に直接リンクするか、モデル ConfL にアクセスします。いずれの場合も、コンポーネント指向アーキテクチャにより、システムの機能の豊富さと透明性に影響を与える一連の機能を実装できます。レイヤー間でトップダウンの依存関係は実装されないため、さまざまなアプリケーションやフレームワークでツール、ユーティリティ、モデル コンポーネントを独立して再利用できます。
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クラウドアーキテクチャ
CREAで実施されているAgriDigitプロジェクトにおいて、BioMAフレームワークはSaaSアーキテクチャを介してクラウドで実行できるように適応されました。モデル呼び出しはHTTP呼び出しとして扱われるため、モデル・ビュー・コントローラ・アーキテクチャは不要になりました。そのため、クラウドサービスでは構成層は削除(使用されない)されました。また、コンポジション層も簡素化されました。
アプリケーション

高度なアプリケーションは、次の 2 つのカテゴリに分類できます。
- BioMA-Spatialでは、グリッドセルまたはポリゴンなどの空間的に明示的な単位に対してモデルを反復的に実行します。これらのアプリケーションには、空間単位間の相互作用をモデル化するレイヤーを含めることができます。
- BioMA-Siteは、特定のサイトに対してモデルを実行するアプリケーションです。これらのアプリケーションは特定の作物に特化することができ、一般的にモデルの構成ブロックと出力へのより詳細なアクセスを可能にします。
アプリケーションは、以下の図のようにライブラリをベースに構築できます。ライブラリは、ソフトウェア開発キットに示されているように、新しいモデルを実装することで拡張でき、新しいライブラリを追加することもできます。
可用性
モデルコンポーネントとツールは、コンポーネントポータルからSDKを使用して自動的にダウンロードできます。モデリングソリューションも同様です(ポータルは現在改修中です)。
SaaS としてのモデリング ソリューションへのアクセスをリクエストする必要があります。
BioMA知的財産権モデル
コア コンポーネントのコードはMITライセンスの下で利用可能ですが、バイナリの再利用は下記の Creative Commons ライセンスの下で行われ、非営利、共有条項が適用されます。
アプリケーションとツールはクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下でバイナリとして利用可能ですが、コードは当事者間の特定の合意に基づいて共有できます。モデルコンポーネント開発者はコードを公開できますが、バイナリは再利用できるように公開する必要があります。[55]
参考文献
- ^ Donatelli, M., J. Bolte, F. van Evert and W. Wang, 2003 「進化に適したソフトウェア設計とは?」van Ittersum MK, Donatelli M. (編)『作物システムのモデリング:科学、ソフトウェア、アプリケーション』European Journal of Agronomy 18, 193-195.
- ^ Rizzoli AE、G. Leavesley、JC Ascough II、RM Argent、IN Athanasiadis、V. Brilhante、FHA Claeys、O. David、M. Donatelli i、P. Gijsbers、D. Havlik、A. Kassahun、P. Krause 2008 環境モデリング、ソフトウェア、意思決定支援 - 最新技術と新たな展望 Elsevier 101-119
- ^ Argent, RM, 2004. 環境アプリケーションのためのモデル統合の概要 - コンポーネント、フレームワーク、セマンティクス、Environmental Modelling & Software、第19巻、3:219-234
- ^ Athanasiadis IN, Rizzoli AE, Donatelli M., Carlini L., 2011. オントロジーベースのツールによる環境ソフトウェアモデルインターフェースの強化. Int. J. Advanced Systemic Studies, 4: 94-105.
- ^ Holzworth DP, Snow V., Janssen S., Athanasiadis IN, Donatelli M., Hoogenboom G., White JW, Thorburn P., 2015. 農業生産システムのモデリングとソフトウェア:現状と将来の展望、Enrironmental Modelling and Software [1]
- ^ Donatelli M.、Cerrani I.、Fanchini D.、Fumagalli D.、Rizzoli A. 2012. 「コンポーネント中心モデリングフレームワークによるモデル再利用の強化:ビジョンと実現例」国際環境モデリング・ソフトウェア協会(iEMSs)、2012年国際環境モデリング・ソフトウェア会議、限りある地球の資源管理、第6回隔年会議、ドイツ・ライプツィヒ、R. Seppelt、AA Voinov、S. Lange、D. Bankamp(編)PDF
- ^ Donatelli M., Rizzoli A. 2008 生物物理学的システムのフレームワークに依存しないモデルコンポーネントの設計 国際環境モデリングおよびソフトウェア会議 iEMSs 2008 Proceedings of theiEMSs Fourth Biennial Meeting, Barcelona, Catalonia 7–10 July 2008: 727-734 PDF
- ^ Donatelli M., G. Russell, AE Rizzoli, et al. 2010. 農業生産と外部経済効果のシミュレーションのためのコンポーネントベースフレームワーク. 環境・農業モデリング:政策影響評価のための統合アプローチ, F. Brouwer and M. van Ittersum editors, Springer, 63-108
- ^ Donatelli M., Fumagalli D., Zucchini A., Duveiller G., Nelson RL, Baruth B. 2012. 気候変動シナリオに基づく作物シミュレーションモデル用EU27日次気象データデータベース。国際環境モデリング・ソフトウェア学会(iEMSs)、2012年国際環境モデリング・ソフトウェア会議、限りある地球資源の管理、第6回隔年会議、ドイツ・ライプツィヒ、R. Seppelt、AA Voinov、S. Lange、D. Bankamp(編)PDF
- ^ Duveiller G., Donatelli M., Fumagalli D., Zucchini A., Baruth B., 2015.「気候変動シナリオに基づくヨーロッパにおける作物モデリングのための将来の日別気象データデータセット」理論・応用気候学、127: 573-585.
- ^ Semenov MA Donatelli M., Stratonovitch P., Chatzidaki E., Baruth B., 2010. ELPIS: ヨーロッパの地域規模の日次気候シナリオデータセット. Climate Research, 44: 3-15.
- ^ Donatelli M.、Duveiller G.、Fumagalli D.、Srivastava A.、ズッキーニ A.、Angileri V.、Fasbender D.、Loudjani P.、Kay S.、Juskevicius V.、Toth T.、Haastrup P.、Míbarek R.、Espinosa M.、Ciaian P.、Niemeyer S. 2011 Assessing Agriculture気候変動への適応のための効果的な対策AVEMACプロジェクトの設計における脆弱性。 PDF
- ^ Bregaglio S., Hossard l., Cappelli G., Resmond R., Bocchi S., Barbier JM., Ruget F., Delmotte S., 2017.「地中海地域における気候変動下における潜在的な米生産量の傾向とそれに伴う不確実性の特定」農業森林気象学、237-238: 219-232.
- ^ Donatelli M., Srivastava A., Duveiller G., Niemeyer S. 2012. 気候変動シナリオ下におけるEU27規模作物への影響評価と適応戦略の推定。国際環境モデリング・ソフトウェア学会(iEMSs)、2012年国際環境モデリング・ソフトウェア会議、限りある地球資源の管理、第6回隔年会議、ドイツ・ライプツィヒ、R. Seppelt、AA Voinov、S. Lange、D. Bankamp(編)PDF
- ^ Donatelli M., Srivastava AK, Duveiller G., Niemeyer S., Fumagalli D., 2015. 気候変動の影響と、気候シナリオの代替実現におけるヨーロッパの主要3作物への潜在的な適応戦略、Environ. Res. Lett. 10
- ^ Manici L., Donatelli M., Fumagalli D., Lazzari A., Bregaglio S. 2012 作物に影響を与える土壌伝染性真菌病原体の、ヨーロッパにおける気候変動シナリオへの潜在的反応。国際環境モデリング・ソフトウェア学会(iEMSs)、2012年国際環境モデリング・ソフトウェア会議、限りある地球の資源管理、第6回隔年会議、ドイツ・ライプツィヒ、R. Seppelt、AA Voinov、S. Lange、D. Bankamp(編)PDF
- ^ Manici LM, Bregaglio S., Fumagalli D., Donatelli M. 2014. 気候変動下における耕作作物の土壌伝染性真菌病原体のモデリング、International Journal of Biometereology
- ^ Bregaglio S.、Orlando F.、Forni E.、De Gregorio T.、Falzoi S.、Boni C.、Pisetta M.、Confalonieri R.、2016 年。ヘーゼル ナッツ ( Corylus avellana L.) の成長と発達をシミュレートするための新しいモデリング ソリューションの開発と評価。エコル。モデル、329: 86–99
- ^ Maiorano A, Cerrani I, Fumagalli D, Donatelli M, 2013. 気候変動がトウモロコシのアワノメイガに及ぼす影響を管理するための新しい生物学的モデル。持続可能な開発のための農学、
- ^ Maiorano A., Bregaglio S., Donatelli M., Fumagalli D., Zucchini A., 2012. 「将来の気候シナリオにおけるヨーロッパアワノメイガの季節をシミュレートするためのモデリング手法の比較」生態学的モデリング、245: 65-74。
- ^ Maiorano A., Fanchini D., Donatelli M., 2014. MIMYCS. Moisture: 発育中のトウモロコシ粒の水分含有量のプロセスベースモデル. European Journal of Agronomy, 59: 86-95.
- ^ Confalonieri R.、Francone C.、Cappelli G.、Stella T.、Frasso N.、Carpani M.、Bregaglio S.、Acutis M.、Tubiello、FN、Fernandes E.、2012年。作物の環境適合性を推定するためのマルチアプローチ ソフトウェア ライブラリ。農業におけるコンピュータとエレクトロニクス 90: 170-175。
- ^ Donatelli M., Bregaglio S., Confalonieri R., De Mascellis R., Acutis M., 2014. 再利用と合成によるハイブリッドモデルの評価のための汎用フレームワーク - 土壌温度シミュレーションのケーススタディ、ISSN 1364-8152、Environmental Modelling & Software
- ^ Stella T., Frasso N., Negrini G., Bregaglio S., Cappelli G., Acutis M., Confalonieri R., 2014. 再利用、感度分析、合成によるモデルの簡素化と開発:作物モデリングのケーススタディ. 環境モデリング&ソフトウェア, 59:44–58 [2]
- ^ Bregaglio S.、Frasso N.、Pagani V.、Stella T.、Francone C.、Cappelli G.、Acutis M.、Balaghi R.、Ouabbou H.、Paleari L.、Confalonieri R.、2015。新しいマルチモデル アプローチにより、モロッコの半乾燥気候下での小麦収量の適切な推定が得られます。持続可能な開発のための農学、35: 157-167
- ^ Confalonieri R., Donatelli M., Bregaglio S., Tubiello FN, Fernandes E. 2012. 「農業生態学的ゾーンシミュレーター(AZS):ラテンアメリカにおける気候変動作物生産性影響評価のためのコンポーネントベース、オープンアクセス、透明性の高いプラットフォーム」国際環境モデリング・ソフトウェア学会(iEMSs)、2012年国際環境モデリング・ソフトウェア会議、「限りある地球の資源管理」第6回隔年会議、ドイツ・ライプツィヒ、R. Seppelt、AA Voinov、S. Lange、D. Bankamp(編)PDF
- ^ Bregaglio, S.; Donatelli, M.; Confalonieri, R. 2013. 2030-2050年のヨーロッパにおけるイネ、小麦、ブドウの真菌感染症。持続可能な開発のための農学33: 4,767-776
- ^ Bregaglio, 2012. 作物モデルと相互作用する植物病害シミュレーションモデルの定義と実装、ミラノ大学博士論文 PDF
- ^ Bregaglio, S., Cappelli, G., Donatelli, M., 2012. 害虫リスク評価研究における汎用真菌感染モデルの適合性評価. 生態学的モデリング 247, 58-63
- ^ Bregaglio S., Donatelli M., 2015.「植物の空気媒介性疾患のシミュレーションのためのソフトウェアコンポーネントセット」Environ. Modell. Software, 72: 426–444.
- ^ Bregaglio S., Titone P., Cappelli G., Tamborini L., Mongiano G., Confalonieri R., 2016.「温帯気候における葉いもちおよび穂いもちの影響を評価するための温暖イネシミュレータへの汎用病害モデルの組み合わせ」European Journal of Agronomy, 76: 107-117.
- ^ Donatelli M., Magarey RD, Bregaglio S., Willocquet L., Whish JPM, Savary S., 2017.「害虫と病気の農業システムへの影響のモデル化」農業システム、155: 213-224。
- ^ Bregaglio S., Donatelli M., Confalonieri R., Acutis M., Orlandini S., 2011.「植物病害モデルの広域適用に向けた葉の濡れ性モデルの多指標評価」農業森林気象学、151: 1163-1172.
- ^ Bregaglio S., Donatelli M., Confalonieri R., Acutis M., Orlandini S., 2010. 空気相対湿度の1時間毎値生成のための13種類のモデリングソリューションの統合評価. 理論・応用気候学 102:429-438
- ^ Donatelli M.、Bellocchi G.、Habyarimana E.、Bregaglio S.、Baruth B.、2010 年。AirTemperature: Extensible Software Library to Generate Air Temperadata、SRX Computer Science、vol. 2010年
- ^ Confalonieri R.、Bellocchi G.、Donatelli M.、2010。農業気象指標を計算するソフトウェア コンポーネント。環境モデリングとソフトウェア、25:1485-1486
- ^ Donatelli M., Bellocchi G., Habyarimana E., Confalonieri R., Micale F., 2009. 風速データ生成のための拡張可能なモデルライブラリ. Computers and Electronics in Agriculture, 69:165-170
- ^ Carlini L., Bellocchi G., Donatelli M., 2006. Rain:合成降水量データを生成するソフトウェアコンポーネント。Agronomy Journal, 98: 1312-1317
- ^ Donatelli M., Carlini L., Bellocchi G., 2006. 太陽放射推定用ソフトウェアコンポーネント. 環境モデリングとソフトウェア 21, 3:411-416
- ^ Donatelli M., Bellocchi G., Carlini L., 2006. ソフトウェアコンポーネントによる知識の共有:基準蒸発散量モデル. European Journal of Agronomy 24, 2:186-192
- ^ Bellocchi G., Acutis M., Fila G., Donatelli M., 2002. 「ファジーエキスパートシステムに基づく太陽放射モデル性能の指標」Agron. J., 94: 1222–1233 Archived 2018-01-16 at the Wayback Machine .
- ^ Donatelli M., Carlini L., Bellocchi G., Colauzzi M.. 2005. CLIMA: コンポーネントベースの気象ジェネレーター. p. 627–633. A. ZergerおよびRM Argent (編) MODSIM 2005. モデリングとシミュレーションに関する国際会議. メルボルン、オーストラリア. 2005年12月12~15日. オーストラリア・ニュージーランド・モデリング・シミュレーション協会. バーリントン、バーモント州.
- ^ Donatelli M., Stöckle CO, Nelson RL, Bellocchi G., 2003. ET_CSDLL: 基準蒸発散量および作物蒸発散量の計算のためのダイナミックリンクライブラリ. Agron J., 95: 1334-1336.
- ^ Acutis M., Donatelli M., Lanza Filippi G. 2008. PTF: 小児伝達関数に関する知識の共有と利用のための拡張可能なコンポーネント、国際環境モデリング・ソフトウェア会議。第4回隔年会議議事録、バルセロナ、カタルーニャ、2008年7月7日~10日: 759-765 PDF
- ^ Fila G., Bellocchi G.. Donatelli M., Acutis M., 2006. PTFIndicator: IRENE_DLLベースのアプリケーションによる統合指標によるペドトランスファー関数の推定値の評価. Env. Modell. Software, 21: 107-100.
- ^ Cappelli, G., Bregaglio, S., Romani, M., Feccia, S., Confalonieri, R., 2014. 収穫前の米粒品質シミュレーションのためのモデルライブラリを実装したソフトウェアコンポーネント. Computers and Electronics in Agriculture, 104, 18-24 [3]
- ^ Cappelli G.、Confalonieri R.、Romani M.、Feccia S.、Pagani MA、Cappa C.、Bocchi S.、Bregagaglio S.、2017。イタリア北部における米粒品質に関するマルチモデル研究からの境界と視点。畑作物研究、215: 140-148。
- ^ Donatelli M., Bregaglio S., Stella T., Fila G., 2016. 「マルチモデルシミュレーションシステムにおける農業経営のモデリング」。地球規模の変化下における農業と食料安全保障のための作物モデリング、2016年国際作物モデリングシンポジウム議事録(編:Ewert F, Boote KJ, Rotter RP, Thorburn P., Nendel C.)、2016年3月15~17日、ベルリン。
- ^ Donatelli M., Van Evert FK, Di Guardo A., Adam M., Kansou K., 2006. 農業経営シミュレーションのためのコンポーネント。Voinov A., Jakeman AJ, Rizzoli AE (編)、iEMS第3回隔年会議「環境モデリングとソフトウェアに関するサミット」。国際環境モデリングとソフトウェア
- ^ Donatelli M., Confalonieri R., Cerrani I., Fanchini D., Acutis M., Tarantola S., Baruth B., 2009. LUISA (Library User Interface for Sensitivity Analysis): 生体物理モデルの感度解析のための汎用ソフトウェアコンポーネント, 第18回世界IMACS会議およびMODSIM09国際モデリング・シミュレーション会議. オーストラリア・ニュージーランド・モデリング・シミュレーション協会および国際数学・コンピュータシミュレーション協会, pp. 2377–2383.
- ^ Fila G.、Bellocchi G.、Acutis M.、Donatelli M.、2003a。 IRENE: モデルの性能を評価するソフトウェア。ユーロ。 J. アグロン、18: 369–372。
- ^ Gilardelli C.、Stella T.、Frasso N.、Cappelli GA、Bregaglio S.、Chiodini ME、Scaglia B.、Confalonieri R.、2016。WOFOST-GTC: 冬の菜種生産と油の品質をシミュレーションするための新しいモデル。畑作物研究、197: 125-132。
- ^ Stella T, Francone C, Yamaç SS, Ceotto E, Pagani V, Pilu R, Confalonieri R., 2015.「Canegroモデルの再実装と再利用:サトウキビから巨大葦へ」Comput Electron Agr, 113: 193-202.
- ^ Donatelli M., Rizzoli A., 2008. 生物物理学的システムのフレームワーク非依存モデルコンポーネントの設計。国際環境モデリング・ソフトウェア会議、第4回隔年会議議事録、バルセロナ、カタルーニャ、2008年7月7日~10日: 727-734 PDF
- ^ 表示-非営利-継承4.0国際(CC BY-NC-SA 4.0)
