Modelling the uncertainty of weed density estimates to improve post‐emergence herbicide control decisions

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Abstract
Summary: Résumé: Zusammenfassung: A field is sampled or scouted to estimate the average densities of weed species present in order to make a post‐emergence control decision. The patchy distribution of broadleaf weeds within fields hinders quick, accurate estimation of average densities, yet these estimates are used for decision making without consideration of the possible error. We investigated the potential for improving decision making by modifying a post‐emergence soybean herbicide decision model to account explicitly for uncertainty about the average densities as part of the decision process.Uncertainty was modelled from general characteristics of weed distribution and information obtained from scouting. Scouting, decision making, and the profit expected with the decision were simulated for 14 fields to measure the improvement in decision making. Decision making was improved somewhat by including uncertainty into the evaluation of alternative actions. Variability of weed distribution between fields and species may be an obstacle to improving post‐emergence weed control decision making with this decision analytic approach. Modelisation de l'incertitude des estimations de la densite d'adventices pour ameliorer les decisions de traitements herbicides post‐levee Un champ a étééchantillonné ou sélectionné pour estimer les densités des espèces d'adventices présentes en vue de décider un desherbage de post‐levée. La distribution des plaques d'ad‐ventices dicotylédones à l'intérieur des champs gêne rapidement, une estimation précise des densités moyennes; ces estimations sont actuellement utilisées pour une prise de décision sans considérer l'erreur possible. Nous avons étudié le potentiel d'amélioration de la prise de décision en modifiant un modèle de décision de traitement herbicide du soja en post levée en tenant compte explicitement de l'incertitude des den‐sités moyennes comme une partie du schéma décisionnel. L'incertitude a été modélisée à partir des caractéristiques générales de la distribution des adventices et l'information obtenue de l'échantillonnage. L'échantillonnage, la prise de décision et le profit attendu de la décision ont été simulés pour 14 champs afin de mesurer l'amélioration de la prise de décision. La prise de décision a été améliorée quelque peu en incluant l'incertitude dans l'évaluation des actions alternatives. La variabilité de la distribution des adventices entre les champs et les espèces peut être un obstacle pour améliorer la décision pour un desherbage de post levée avec une approche décisionnelle analytique. Die Modellierung der Unschärfe bei der Erfassung des Deckungsgrades von Unkräutern zur Verbesserung der Bekämpfungsentscheidung bei Nachauflaufherbiziden Für die Bekämpfungsentscheidung bei Nachau‐flaufherbiziden wurde der durchschnittliche Deckungsgrad der auf einem Feld vorhandenen Unkrautarten erfaβt. Die nesterweise Verteilung dikotyler Arten erschwert eine schnelle, akkurate Bestimmung der Dichte, dennoch werden Entscheidungen ohne Berücksichtigung dieses Fehlers getroffen. Wir haben Möglichkeiten für eine verbesserte Entscheidung erarbeitet, indem wir ein Entscheidungsmodel] für Nachauflaufbe‐handlungen in Sojabohnen modifizierten. Die o.a. Unschärfe wurde auf der Grundlage der charakteristischen Verteilung der Unkräuter und der Beobachtungswerte modelliert. Die Boniturwerte, die Entscheidungsfindung und der daraus zu erwartende Nutzen wurden für 14 Schlägen simuliert, um den Vorteil dieses Verfahrens zu überprüfen. Dabei zeigte sich, daβ die Entscheidungsfindung bei der Bewertung alternativer Vorgehensweisen (nur) geringfügig verbessert wurde. Die Variabilität der Unkrautverteilung zum einen je nach Art und zum anderen von Feld zu Feld stellt ein weiteres Problem für eine Verbesserung eines derartigen Entscheidungsmodells dar.