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곡물, 기름씨, 그리고 콩류(총칭하여 곡물)은 인간과 길들여진 동물의 일일 섭취량의 주요 부분을 형성하며 생산자와 곡물 산업에 더 큰 경제적 가치를 지닌다. 종종 곡물 손실(질적 및 양적)은 저장 중 곡물의 부적절한 관리로 인해 발생한다. 곡물 저장은 생물적 및 비생물적 요소 간의 여러 상호 작용으로 구성되어 있어 생태계를 이해하는 것이 상당히 복잡하다. 수년 동안, 수학적 모델링은 실시간 저장 조건의 평가, 예측 및 시뮬레이션을 위한 강력한 도구로 떠올랐다. 이 원고는 곡물 저장 문제를 해결하는 데 사용되는 다양한 모델링 접근법에 대한 포괄적인 리뷰를 제공한다. 해석적 및 수치적 접근(유한 요소, 유한 차분, 유한 부피 및 이산 요소 모델링)을 사용하는 수학적 공식의 다양한 해법 기술이 설명된다. 테스트 및 검증은 중요한 단계이며 모델 개발 과정에서 고려되어야 한다. 다양한 저장 조건에서 곡물 저장소의 온도, 습도 및 가스 확산 프로파일 예측을 위한 보고서가 제공된다. 유사하게, 곡물 대량 저장에서의 저장 제품 해충의 공간적 시간적 분포 결정 및 곡물에서의 곰팡이 발달 예측을 위한 모델이 보고되었다. 그러나 물리적 모델(열, 습도 및 가스 확산)과 생물학적 모델(인구 역학 및 분산)뿐만 아니라 경제적 모델을 결합한 포괄적인 곡물 저장 모델이 필요하다. 정보 기술의 발전은 온라인 데이터베이스 형성을 위한 실험실 및 현장 연구의 데이터를 분석하는 데 도움이 될 것이다. 적절한 글로벌 협력과 데이터의 조정은 저장 곡물 및 주어진 시점에서의 감염 수준에 대한 정보를 접근하는 데 도움이 될 수 있다. 곡물 저장소의 저장 조건에 대한 조기 예측은 수학적 모델링 접근법을 통해 가능하며, 이는 더 나은 곡물 관리 프로토콜을 수립하는 데 도움이 되어야 한다.
Anukiruthika 외 (Mon,)이 이 질문을 연구하였다.