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Determining optimal levels of nitrogen fertilizer using random parameter models.

机译:使用随机参数模型确定最佳氮肥水平。

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摘要

The parameters of yield response functions can vary by year. Past studies usually assume yield functions are nonstochastic or "limited" stochastic. In this study, we estimate rye-ryegrass yield functions in which all parameters are random. The three functional forms considered are the linear response plateau, the quadratic, and the Spillman-Mitscherlich. Nonstochastic yield models are rejected in favor of stochastic parameter models. Quadratic functional forms fit the data poorly. Optimal nitrogen application recommendations are calculated for the linear response plateau and Spillman-Mitscherlich. The stochastic models lead to smaller recommended levels of nitrogen, but the economic benefits of using fully stochastic crop yield functions are small because expected profit functions are relatively flat for the stochastic yield functions. Stochastic crop yield functions provide a way of incorporating production, uncertainty into input decisions.
机译:产量响应函数的参数可能会因年份而异。过去的研究通常假定收益函数是非随机的或“有限的”随机的。在这项研究中,我们估计其中所有参数都是随机的黑麦-黑麦草产量函数。所考虑的三种功能形式是线性响应平台,二次方和Spillman-Mitscherlich。拒绝非随机收益率模型,而推荐使用随机参数模型。二次函数形式对数据的适应性很差。计算线性响应平稳期和Spillman-Mitscherlich的最佳氮肥施用建议。随机模型导致建议的氮含量降低,但是使用完全随机作物产量函数的经济利益很小,因为预期利润函数相对于随机产量函数而言相对平坦。随机农作物产量函数提供了一种将产量和不确定性纳入投入决策的方法。

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