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title: "कृषि और भोजन · सिमुलेशन · सिमुलेशन परिकल्पना"
url: https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/agriculture-food
description: "खेत, झुंड, तालाब और आपूर्ति शृंखलाएँ, यह अनुमान लगाने के लिए आगे चलाई गईं कि आपूर्ति माँग को पूरा करेगी या नहीं।"
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, सिमुलेशन परिकल्पना (simulation-hypothesis.com)"
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[सिमुलेशन](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations)18 में से क्षेत्र 7

# कृषि और भोजन

खेत, झुंड, तालाब और आपूर्ति शृंखलाएँ, यह अनुमान लगाने के लिए आगे चलाई गईं कि आपूर्ति माँग को पूरा करेगी या नहीं।

कंप्यूटरों से बहुत पहले लोग काग़ज़ पर खेती का मॉडल बनाते थे: फ़सल-चक्र योजनाएँ, उपज सारणियाँ और प्रजनन रिकॉर्ड सदियों पुराने हैं। डिजिटल मॉडल अब एक ही रन में मौसम, मिट्टी के रसायन, रोग का प्रसार और बाज़ार के झटके जोड़ देते हैं। वे फ़सल, पशु-समूह की वृद्धि या किसी कमी का पहले से पूर्वानुमान लगा सकते हैं। एक ही तरह का मॉडल एक खेत में सिंचाई के समय से लेकर पूरे क्षेत्र की अकाल चेतावनी तक काम करता है। वह खेत के फाटक से आगे भी जाता है, यानी खाने के किण्वन, पकाने, ठंडा करने और उसे ट्रैक करने तक।

## फ़सलें और मिट्टी

### फ़सल-वृद्धि और उपज मॉडल

किसी एक फ़सल का खेत, जो पत्ती-क्षेत्र, बायोमास और अनाज के भंडारों में सिमट जाता है, और रोज़ मौसम, बुआई की तारीख और प्रबंधन से चलता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह खेत कितनी उपज देगा, और इसे कब बोना चाहिए?

छोड़ता है: खेत को स्थान में एकसमान मानता है, इसलिए उसके भीतर की भिन्नता, जैसे जलभराव या कम बीज वाले हिस्से, दर्शाई नहीं जाती।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप, प्रति खेत-सीज़न कुछ सेकंड तब से: 1965 1965 तक, नीदरलैंड में डे विट के शुरुआती फ़सल-वृद्धि मॉडल

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### मिट्टी में पानी और पोषक तत्वों का परिवहन

मिट्टी की परतों में रिसता पानी और पोषक तत्वों का हिलना, बँधना और बह जाना, परिच्छेद में नीचे कोशिका-दर-कोशिका ट्रैक किया गया।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जड़ों तक कितना पानी और उर्वरक पहुँचता है, और कितना बह जाता है?

छोड़ता है: मिट्टी कभी उतनी सलीक़ेदार परतों में नहीं होती जितनी मॉडल की ग्रिड मानती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान पूरे सीज़न की प्रोफ़ाइल चलाने के लिए एक डेस्कटॉप मशीन तब से: 1972 1972 तक, सिंचाई शोध के लिए मिट्टी-जल संतुलन के शुरुआती मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### कीट और पादप रोग का प्रसार

कीट, फफूँद या जीवाणु जो हवा, बारिश, पशुओं या व्यापार से फ़सल या क्षेत्र में फैलते हैं, ऐसे मौसम के विरुद्ध जो उनकी मदद या रुकावट करता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कोई प्रकोप कितनी दूर और कितनी तेज़ी से फैलेगा, और उसे कहाँ रोका जाना चाहिए?

छोड़ता है: मानता है कि दर्ज प्रकोप ही असली दायरा हैं, जो वे शायद ही कभी होते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, क्षेत्रीय, बहु-मौसम रन के लिए तब से: 1980 1980 तक, गेहूँ के रतुआ रोग और आलू के झुलसा रोग के फैलाव के कंप्यूटर मॉडल

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### सिंचाई का समय-निर्धारण

मिट्टी की नमी और फ़सल की पानी की माँग को दिन-ब-दिन आगे ट्रैक किया जाता है, ताकि तय हो कि सिंचाई कब और कितनी करनी है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस खेत को पानी की ज़रूरत कब है, और कितनी?

छोड़ता है: मानता है कि पंप, नहर और मौसम का पूर्वानुमान सब ठीक चलते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान फ़ार्म कंप्यूटर या फ़ोन ऐप पर चलता है तब से: 1975 1975 तक, सिंचित खेतों के लिए जल-संतुलन समय-निर्धारण मॉडल

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### मिट्टी का कटाव और भूमि का क्षरण

बारिश, बहाव और जुताई ढलानों से मिट्टी छीन लेते हैं, जिसे तलछट के रूप में ढलान से नीचे और खेत से बाहर जाते देखा जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह खेत कितनी ऊपरी मिट्टी खोएगा, और कौन-से तरीक़े इसे धीमा करते हैं?

छोड़ता है: मुख्यतः शीतोष्ण खेतों पर अंशांकित है, इसलिए दूसरी जलवायुओं पर खरा नहीं उतरता।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान जलग्रहण-क्षेत्र के पैमाने के रन के लिए एक डेस्कटॉप मशीन तब से: 1965 1965 तक, सार्वभौमिक मृदा-क्षति समीकरण और उसके कंप्यूटर-वंशज

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### फ़सल-प्रजनन सिमुलेशन

पौधों की किस्मों के बीच आभासी संकरण, सिमुलेटेड पीढ़ियों में आगे बढ़ाए जाते हैं ताकि पता चले कि जीनों के किस संयोजन से सबसे अच्छी किस्म बनती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: लाखों संभावित संकरणों में से खेत में कौन-सा संकरण करना सार्थक है?

छोड़ता है: काग़ज़ पर किसी जीन का असर हमेशा वही नहीं होता जो असली चरागाह में होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, जो हज़ारों आभासी संकरण छानता है तब से: 1990 1990 तक, पौध-प्रजनन कार्यक्रमों में इस्तेमाल हुआ आनुवंशिक सिमुलेशन

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[विकासवादी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-evolutionary)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### परिशुद्ध कृषि अनुकूलन

छोटे टुकड़ों में बँटा खेत, जिनमें हर एक का अपना मिट्टी और उपज का इतिहास है, ताकि हर टुकड़े के लिए सबसे अच्छा बीज, पानी और खाद की मात्रा तय हो।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस ख़ास टुकड़े को कितना इनपुट चाहिए, पूरे खेत को नहीं?

छोड़ता है: अच्छा सेंसर डेटा चाहिए, जो ज़्यादातर खेतों में अब भी हर जगह नहीं है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान एक फ़ार्म का लैपटॉप, जो एक खेत के सेंसर नक्शे प्रोसेस करता है तब से: 1995 1995 तक, उपज-मानचित्रण और परिवर्तनशील-दर प्रयोग के मॉडल

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### बहु-मॉडल फ़सल एन्सेम्बल

कई फ़सल मॉडल एक ही मौसम और जलवायु इनपुट के साथ चलाए जाते हैं, ताकि फैलाव उपज के अनुमानों की अनिश्चितता दिखाए।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: भविष्य की जलवायु में उपज के अनुमान में कितनी अनिश्चितता है?

छोड़ता है: कीट, चरम घटनाएँ और प्रबंधन परिवर्तन असमान रूप से सँभाले गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान वैश्विक ग्रिडों पर दर्जनों मॉडल तब से: 2013 The Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project, AgMIP (2013) [स्रोत](https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2012.09.011)

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### मिट्टी के कार्बनिक कार्बन का चक्रण

मिट्टी में कार्बन उन भंडारों के बीच चलता है जो तापमान, नमी और पौधों से आने वाली मात्रा के तहत अलग-अलग दरों से सड़ते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या कोई खेत मिट्टी का कार्बन पा रहा है या खो रहा है, और उसे क्या बदलता है?

छोड़ता है: पूल संकल्पनात्मक हैं और सीधे मापे नहीं जा सकते।

इस पर चलता है: लगभग 10^5 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर मासिक पूल सिमुलेशन। तब से: 1977 जेनकिन्सन और रेनर, रॉथम्स्टेड के कुछ क्लासिक प्रयोगों में मिट्टी के कार्बनिक पदार्थ का चक्रण। [स्रोत](https://doi.org/10.1097/00010694-197705000-00005)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### कृषि जलग्रहण प्रदूषण मॉडल

नदी-द्रोणी में बारिश, फ़सलें, मिट्टी और खेती का तरीक़ा सिमुलेट होते हैं ताकि पानी, तलछट और पोषक तत्वों का बहाव निकले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अलग-अलग खेती-विधियों में नदी तक कितना पोषक तत्व या तलछट पहुँचता है?

छोड़ता है: अंशांकन के लिए बहुत डेटा चाहिए और खेत-स्तर का प्रबंधन अनुमान से तय होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर बेसिन-पैमाने के दैनिक सिमुलेशन। तब से: 1998 आर्नल्ड और सहकर्मी, बड़े क्षेत्र का जलविज्ञान मॉडलिंग और आकलन, मॉडल का विकास। [स्रोत](https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1998.tb05961.x)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### वैश्विक ग्रिड वाले फ़सल मॉडलों के एन्सेम्बल

कई फ़सल मॉडल एक ही जलवायु परिदृश्यों में विश्व ग्रिड पर चलाए जाते हैं, और उनका फैलाव अनुमानित उपज की अनिश्चितता दिखाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जलवायु परिदृश्यों में विश्व की फ़सल उपज कितनी बदलेगी, और वह कितनी अनिश्चित है?

छोड़ता है: कीट और अत्यधिक गर्मी जैसी प्रक्रियाएँ सभी मॉडलों में समान रूप से छूटी हुई हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^13 FLOPS मोटा अनुमान क्लस्टर पर दशकों तक वैश्विक स्तर पर चलते कई फ़सल मॉडल। तब से: 2013 रोज़ेनज़्वाइग और सहयोगी, Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project के प्रोटोकॉल। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2012.09.011)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### भूमि-उपयोग और अपनाने के फ़ार्म एजेंट-आधारित मॉडल

अपनी ज़मीन, श्रम और पड़ोसियों वाले किसान परिवार तय करते हैं कि क्या उगाएँ और कौन सी तकनीक अपनाएँ, और नवाचारों का स्थानिक फैलाव दिखता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किसान किसी कीमत, सब्सिडी या तकनीक पर कैसी प्रतिक्रिया देंगे?

छोड़ता है: किसानों के निर्णय सरल नियमों से मॉडल किए गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर क्षेत्रीय एजेंट-आधारित रन। तब से: 2001 बर्गर, कृषि में प्रौद्योगिकी-प्रसार और संसाधन-उपयोग के लिए एजेंट-आधारित स्थानिक मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2001.tb00205.x)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### कीटनाशक प्रतिरोध प्रबंधन मॉडल

छिड़काव के तहत कीट आबादी प्रतिरोध विकसित कर लेती है, और शरणस्थल, फ़सल-चक्र और मिश्रण जैसी रणनीतियों की तुलना की जाती है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-सी छिड़काव रणनीति प्रतिरोध को सबसे देर तक टालती है?

छोड़ता है: प्रतिरोध की लागत और कीटों की आवाजाही अनिश्चित हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^6 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर जनसंख्या आनुवंशिक मॉडल। तब से: 1977 कॉमिन्स, कीटनाशक-प्रतिरोध का प्रबंधन। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0022-5193%2877%2990206-5)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[विकासवादी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-evolutionary)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### एग्रीवोल्टाइक प्रकाश-साझाकरण मॉडल

फ़सलों के ऊपर लगे सोलर पैनल उन पर चलती छाया डालते हैं, इसलिए लेआउट, पत्तियों तक पहुँचती रोशनी और फ़सल की बढ़त को बनी बिजली के साथ मिलाकर सिमुलेट किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: जब दोनों धूप साझा करें, तो वही खेत कितना भोजन और कितनी ऊर्जा दे सकता है?

छोड़ता है: आंशिक छाया पर फ़सल की प्रतिक्रिया केवल कुछ प्रजातियों के लिए ज्ञात है, और पैनलों के नीचे पानी और तापमान के असर सरल किए गए हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान हर लेआउट और एक मौसम के लिए वर्कस्टेशन पर घंटे। तब से: 2011 डुप्राज़ और सहकर्मियों का फ़ोटोवोल्टाइक पैनलों को खाद्य फ़सलों के साथ मिलाने का भूमि-समतुल्य-अनुपात मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/j.renene.2011.03.005)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### पौधों की वास्तुकला वृद्धि मॉडल

एक पौधा, जो शाखाओं और उम्र बढ़ने के वानस्पतिक नियमों से कली-दर-कली बनता है, और बढ़ते हुए पेड़ या फ़सल का त्रि-आयामी आकार देता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: पौधे के शाखाएँ फैलाने का तरीक़ा कैसे तय करता है कि वह जगह कैसे भरे और रोशनी कैसे पकड़े?

छोड़ता है: वृद्धि के नियम एक प्रजाति और एक पर्यावरण पर फ़िट किए गए हैं, और हवा, पड़ोसियों और क्षति पर प्रतिक्रिया सीमित है।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान हर संयंत्र के लिए कुछ सेकंड से मिनट। तब से: 1988 डी रेफ़ी और सहकर्मियों के पौधों के मॉडल, जो वानस्पतिक संरचना और विकास के प्रति निष्ठावान हैं। [स्रोत](https://doi.org/10.1145/378456.378505)

[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: शरीर

### डिग्री-दिन आधारित कीट-ऋतुजैविकी मॉडल

हर दिन एक सीमा से ऊपर जमा हुई गर्मी तय करती है कि कीट कब निकलते हैं, प्रजनन करते हैं और फ़सल को नुकसान पहुँचाने वाली अवस्था में आते हैं, ताकि छिड़काव का समय तय हो सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कीट किस दिन उस अवस्था में पहुँचेगा जब नियंत्रण कारगर होता है?

छोड़ता है: कीट तापमान पर सीधी रेखा में नहीं, वक्र में प्रतिक्रिया देते हैं, और पौधे पर सूक्ष्म-जलवायु मौसम केंद्र से अलग होती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^4 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर मामूली; कई स्थलों के लिए रोज़ चलाया जाता है। तब से: 1976 कीटों के लिए डिग्री-दिन निकालने की एलन की संशोधित ज्या-तरंग विधि। [स्रोत](https://doi.org/10.1093/ee/5.3.388)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### बंध्य कीट मुक्ति मॉडल

बड़े पैमाने पर पाले गए बंध्य नर जंगली आबादी में छोड़े जाते हैं और उन मादाओं से मिलते हैं जिनकी फिर कोई संतान नहीं होती, और घटती संख्याओं को देखा जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किसी कीट को मिटाने के लिए कितने बंध्य कीट, कितने समय तक छोड़ने होंगे?

छोड़ता है: जंगली मादाएँ बंध्य नरों को ठुकरा सकती हैं, और बाहर से आने वाले कीट रिहाई को बेकार कर सकते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^5 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर कुछ सेकंड से मिनट। तब से: 1955 निप्लिंग का यौन रूप से बंध्य नरों से कीट नियंत्रण या उन्मूलन का विश्लेषण। [स्रोत](https://doi.org/10.1093/jee/48.4.459)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### भूमि-उपयोग परिवर्तन के एजेंट मॉडल

भू-स्वामी और किसान, हर एक अपने लक्ष्यों और जानकारी के साथ, हर भूखंड का क्या करना है तय करते हैं, और परिणामी भू-आवरण का दशकों तक नक़्शा बनाया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: किसी नीति, सड़क या फ़सल की कीमत में बदलाव से भू-आवरण कैसे बदलेगा?

छोड़ता है: मानवीय निर्णय-नियम मापना कठिन है, इसलिए अक्सर उनका अंदाज़ा लगाया जाता है, और मॉडल अतीत पर ट्यून किए जाते हैं, जबकि इस बात का कोई प्रमाण नहीं कि अतीत के वे पैटर्न आगे भी जारी रहेंगे।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान वर्कस्टेशन पर घंटे। तब से: 2003 पार्कर और सहयोगियों की भूमि-उपयोग और भू-आवरण परिवर्तन के सिमुलेशन के लिए बहु-एजेंट प्रणालियों की समीक्षा। [स्रोत](https://doi.org/10.1111/1467-8306.9302004)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[सेलुलर ऑटोमेटा](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-cellular-automata)[नियम और अवस्थाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-rules)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### ग्रीनहाउस जलवायु मॉडल

ग्रीनहाउस का ऊष्मा, नमी और कार्बन डाइऑक्साइड संतुलन, जिसमें धूप, वेंट, हीटिंग और फ़सल का अपना वाष्पोत्सर्जन शामिल है, ताकि भीतर की जलवायु का डिज़ाइन और नियंत्रण हो सके।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: फ़सल को सबसे कम लागत में गर्म और सूखा रखने के लिए वेंट और हीटिंग कैसे चलाए जाएँ?

छोड़ता है: हवा को अच्छी तरह मिली हुई माना जाता है, जबकि असली ग्रीनहाउसों में ग्रेडिएंट होते हैं, और फ़सल की प्रतिक्रिया सरल की गई है।

इस पर चलता है: लगभग 10^7 FLOPS मोटा अनुमान हर सिमुलेटेड दिन के लिए कुछ सेकंड, इसलिए एक मौसम मिनटों में चलता है। तब से: 1985 गार्ज़ोली का सरल ग्रीनहाउस जलवायु मॉडल (Acta Horticulturae)। [स्रोत](https://doi.org/10.17660/actahortic.1985.174.52)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)न्यूनतम परत: क्षेत्र

## पशुधन और जलकृषि

### पशु-समूह और चारे के मॉडल

एक झुंड की बढ़त, दूध या माँस का उत्पादन, जिसे चारे की खपत, नस्ल और प्रबंधन के मुकाबले दर्ज किया जाता है, पशु-दर-पशु या पूरे समूह के रूप में।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह पशु-समूह कितना उत्पादन करेगा, और वहाँ तक पहुँचने के लिए उसे कितना चारा चाहिए?

छोड़ता है: पशु के स्वास्थ्य और हालत में रोज़-रोज़ की व्यक्तिगत भिन्नता चारे-आधारित मॉडलों में नहीं पकड़ी जाती।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान हर पशु-समूह के लिए फ़ार्म कंप्यूटर पर चलता है तब से: 1970 1970 तक, गोमांस और दुग्ध उत्पादन के शुरुआती मॉडल

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### चराई और चरागाह प्रबंधन

चराई के दबाव, मौसम और मिट्टी की उर्वरता के तहत घास का उगना और दोबारा उगना। इससे तय होता है कि एक चरागाह कितने पशु संभाल सकता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह चरागाह बिना ख़राब हुए कितने पशुओं को पाल सकता है?

छोड़ता है: जल्दी या असामान्य रूप से गंभीर सूखे पर चरागाह की प्रतिक्रिया मॉडल किए गए वृद्धि-वक्र से हट जाती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप रन, प्रति चरागाह प्रति सीज़न तब से: 1973 1973 तक, चराई प्रणालियों के लिए चरागाह-वृद्धि मॉडल

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### जलकृषि और मछली-पालन

तालाबों, पिंजरों या टंकियों में पाली गई मछली या शंख-जीव, चारे, ऑक्सीजन, तापमान और घनत्व के मुकाबले दर्ज।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: सबसे अच्छी उपज के लिए कितना स्टॉक डालना चाहिए, और कब निकालना चाहिए?

छोड़ता है: असली तालाब में रोगों का प्रकोप शायद ही कभी मॉडल की दी चेतावनी से मेल खाता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप रन, प्रति फ़ार्म चक्र तब से: 1985 1985 तक, पाले जाने वाली मछलियों के जैव-ऊर्जा वृद्धि मॉडल

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### पशुधन रोग प्रकोप मॉडल

खेतों के बीच पशुओं के परिवहन, वाहनों और हवा से फैलता पालतू पशुओं का रोग, जिसका उपयोग पशु-वध, आवाजाही पर रोक और टीकाकरण के घेरों की योजना बनाने में होता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: यह प्रकोप कितनी दूर फैलेगा, और कौन-सा नियंत्रण उपाय उसे सबसे जल्दी रोकता है?

छोड़ता है: किसान लक्षणों की रिपोर्ट हमेशा उतनी तेज़ी से नहीं करते जितनी मॉडल मानता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान एक विश्वविद्यालय का क्लस्टर, राष्ट्रीय प्रकोप के रन के लिए तब से: 2001 ब्रिटेन की 2001 की मुँहपका-खुरपका महामारी के मॉडल

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### पशुधन प्रजनन और आनुवंशिकी

जानवरों के बीच आभासी प्रजनन, पीढ़ियों में आगे बढ़ाया जाता है ताकि संतान में दूध उत्पादन, बढ़त की दर या रोग प्रतिरोध का अनुमान लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: पूरी प्रजनन आबादी में से अगला प्रजनन किस नर या मादा से कराया जाए?

छोड़ता है: मानता है कि दर्ज वंशावली सही है, जबकि व्यवहार में रिकॉर्ड रखने की ग़लतियाँ और ग़लत माता-पिता का श्रेय होते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^11 FLOPS मोटा अनुमान राष्ट्रीय प्रजनन आबादी को अंक देने वाला क्लस्टर रन तब से: 1990 1990 तक, दुधारू गायों का BLUP-आधारित आनुवंशिक मूल्यांकन

[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)[विकासवादी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-evolutionary)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### परिशुद्ध पशुधन निगरानी

अलग-अलग पशु, जिन्हें सेंसर से उनकी गति, खान-पान और तापमान के लिए ट्रैक किया जाता है और सिमुलेटेड स्वस्थ आधार रेखा से तुलना करके समस्याएँ जल्दी पकड़ी जाती हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: हज़ारों में से किस एक जानवर को आज ध्यान चाहिए?

छोड़ता है: सेंसर की गड़बड़ मॉडल को बिल्कुल बीमार पशु जैसी दिखती है।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान एक फ़ार्म सर्वर, जो एक बाड़े की सेंसर फ़ीड प्रोसेस करता है तब से: 2005 2005 तक, सेंसर-चालित दुधारू पशु निगरानी प्रणालियाँ

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: शरीर

### जलकृषि तालाब की जैव-ऊर्जिकी

तालाब की हर मछली के पास चारे और ऑक्सीजन से आई ऊर्जा है जो वृद्धि में बदलती है, और पानी की ऑक्सीजन और अपशिष्ट साथ-साथ दर्ज होते हैं।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कितनी मछलियाँ, कितना खिलाने पर, तालाब का पानी ख़राब होने से पहले सबसे तेज़ बढ़ती हैं?

छोड़ता है: रोग, व्यवहार और मौसम के झटके ज़्यादातर छोड़ दिए गए हैं, इसलिए मॉडल स्थिर हालात में सबसे ठीक बैठता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर कुछ मिनट। तब से: 1985 क्वेंको और सहकर्मियों का जलकृषि तालाबों के लिए व्यक्तिगत मछली का जैव-ऊर्जा और वृद्धि मॉडल। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0304-3800%2885%2990001-8)

[एजेंट-आधारित](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-agent-based)[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: आबादियाँ

## खाद्य तंत्र और प्रसंस्करण

### खाद्य आपूर्ति शृंखला सिमुलेशन

अनाज, उपज और प्रसंस्कृत खाद्य का खेत से गोदाम और दुकान तक आना-जाना, परिवहन, भंडारण-हानि और माँग के झटकों के साथ ट्रैक किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कमी या झटके में खाद्य प्रणाली सबसे पहले कहाँ टूटती है?

छोड़ता है: असली आपूर्ति श्रृंखलाएँ अनौपचारिक व्यापार छिपाती हैं जिसे मॉडल कभी नहीं देखता।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान किसी राष्ट्रीय या क्षेत्रीय नेटवर्क के लिए चलाया गया क्लस्टर तब से: 1985 1985 तक, खाद्य वितरण पर लागू रसद सिमुलेशन

[असतत घटना](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-discrete-event)[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### अकाल पूर्व-चेतावनी मॉडल

बारिश, फ़सल, कीमतें और संघर्ष मिलाकर संकेत देते हैं कि कौन-से क्षेत्र खाद्य कमी की ओर बढ़ रहे हैं, उसके आने से महीनों पहले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: कौन-से क्षेत्रों में खाने की कमी होगी, और कब?

छोड़ता है: यह उन जगहों के डेटा पर निर्भर है जो उसे बताने में सबसे कम सक्षम हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^10 FLOPS मोटा अनुमान हर महीने कई क्षेत्रों को अंक देने वाला क्लस्टर रन तब से: 1985 1985 तक, साहेल में सरकार-नेतृत्व वाली अकाल पूर्व-चेतावनी प्रणालियाँ

[तंत्र गतिकी](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-system-dynamics)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### किण्वन प्रक्रिया की मॉडलिंग

आटे, मस्ट या मैश के टब में बढ़ते यीस्ट, जीवाणु या फफूँद, जिन्हें शर्करा खाते और अल्कोहल, अम्ल या गैस बनाते ट्रैक किया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इच्छित नतीजे के लिए इसे कितनी देर और किस तापमान पर किण्वित होने देना चाहिए?

छोड़ता है: जंगली किण्वन ऐसे सूक्ष्मजीव ले आते हैं जिनके बारे में मॉडल को कभी बताया ही नहीं गया।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप रन, प्रति बैच प्रक्रिया तब से: 1975 1975 तक, शराब बनाने और बेकिंग के किण्वन के गतिक मॉडल

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### बेकिंग और ऊष्मीय खाद्य प्रसंस्करण

आटे, डिब्बों या पैक किए खाने में जाती ऊष्मा, जिसे ट्रैक करके पकाने, भूरा होने और सूक्ष्मजीवों के कितनी सुरक्षित तरह मरने का अनुमान लगाया जाता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: क्या इस उत्पाद का केंद्र पूरी तरह पका है, और क्या यह खाने के लिए सुरक्षित है?

छोड़ता है: असली दुनिया के ओवन कभी मॉडल के ताप-क्षेत्र जितने एकसमान नहीं होते।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप रन, प्रति उत्पाद डिज़ाइन तब से: 1970 1970 तक, डिब्बाबंदी और बेकिंग के ऊष्मा-स्थानांतरण मॉडल

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: क्षेत्र

### शीत-शृंखला और सड़न की मॉडलिंग

ट्रकों, गोदामों और दुकानों के फ़्रिज में तापमान का खिसकना सूक्ष्मजीवों की बढ़त के साथ ट्रैक किया जाता है, ताकि अनुमान लगे कि शेल्फ़ लाइफ़ कितनी घटी।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस खेप का कितना हिस्सा शेल्फ़ तक पहुँचने से पहले ख़राब हो जाएगा?

छोड़ता है: तापमान के संक्षिप्त, तीखे उतार-चढ़ाव, जैसे दस मिनट खुला छोड़ा गया दरवाज़ा, मॉडल के औसतों से ज़्यादा नुक़सान करते हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप रन, जो एक खेप के तापमान-लॉग का हिसाब रखता है तब से: 1990 1990 तक, ठंडे खाद्य की रसद के लिए शेल्फ़-जीवन अनुमान मॉडल

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### खाद्य सुरक्षा और अनुरेखणीयता सिमुलेशन

खाद्य-तंत्र में एक जगह घुसा संदूषण, मिलाने, प्रसंस्करण और वितरण से होकर आगे ढूँढा जाता है, ताकि पता चले कि अंत में कौन प्रभावित होता है।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: अगर संदूषण यहाँ से शुरू हो, तो उत्पाद-वापसी (रिकॉल) उसे पकड़ पाए, उससे पहले वह कितनी दूर फैलता है?

छोड़ता है: असली आपूर्ति श्रृंखला के काग़ज़ी रिकॉर्ड में मॉडल की मान्यता से ज़्यादा ख़ाली जगहें होती हैं।

इस पर चलता है: लगभग 10^9 FLOPS मोटा अनुमान एक लैपटॉप रन, प्रति संदूषण परिदृश्य तब से: 1995 1995 तक, बड़े संदूषण प्रकोपों के बाद अनुरेखणीयता का सिमुलेशन

[नेटवर्क मॉडल](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-network)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### पूर्वानुमान खाद्य सूक्ष्मजीव विज्ञान

भोजन में जीवाणुओं की बढ़त और मृत्यु को तापमान, अम्लता और जल-सक्रियता के सामने मॉडल किया जाता है, ताकि शेल्फ़ लाइफ़ और सुरक्षा का अनुमान लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस तापमान पर इस भोजन में रोगाणु कितनी तेज़ी से बढ़ेगा?

छोड़ता है: भोजन प्रयोगशाला के शोरबे से ज़्यादा विविध होता है।

इस पर चलता है: लगभग 10^5 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर वृद्धि-वक्र फ़िटिंग। तब से: 1994 बारान्यी और रॉबर्ट्स, भोजन में जीवाणु-वृद्धि का अनुमान लगाने का गतिक तरीका। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/0168-1605%2894%2990157-0)

[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: कोशिकाएँ

### मात्रात्मक सूक्ष्मजीव जोखिम आकलन

संदूषण, पकाना, भंडारण और खाना, संभाव्यता वितरणों की कड़ी की तरह जुड़े हैं, ताकि किसी भोजन से बीमार पड़ने की संभावना का अनुमान लगे।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: इस भोजन से किसी व्यक्ति के बीमार होने की कितनी संभावना है, और कौन-सा चरण सबसे ज़्यादा मायने रखता है?

छोड़ता है: दुर्लभ रोगाणुओं के लिए खुराक-प्रतिक्रिया ठीक से ज्ञात नहीं है।

इस पर चलता है: लगभग 10^8 FLOPS मोटा अनुमान लैपटॉप पर खेत-से-थाली की श्रृंखला पर मॉन्टे कार्लो। तब से: 1998 Cassin और सहकर्मी, पिसे गोमांस के हैमबर्गर में E. coli O157:H7 का मात्रात्मक जोखिम आकलन। [स्रोत](https://doi.org/10.1016/s0168-1605%2898%2900028-2)

[मोंटे कार्लो](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-monte-carlo)[स्टोकैस्टिक प्रक्रियाएँ](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-stochastic)न्यूनतम परत: आबादियाँ

### पाचन और जठर-प्रवाह सिमुलेशन

पेट की दीवार की गति भोजन को मिलाती और तोड़ती है, और प्रवाह व अम्ल की गणना होती है ताकि भोजन की बनावट और पोषक तत्वों के निकलने का रिश्ता निकले।

वह सवाल जिसका यह जवाब देता है: पेट में भोजन कितनी जल्दी टूटता और सोखा जाता है?

छोड़ता है: पेट की दीवार की गति और भोजन की रियोलॉजी को सरल किया गया है।

इस पर चलता है: लगभग 10^12 FLOPS मोटा अनुमान क्लस्टर पर गतिशील दीवार वाले प्रवाह का सिमुलेशन। तब से: 2010 कोज़ू और सहयोगी, मानव आमाशयी क्रमाकुंचन से आमाशय की सामग्री में पैदा हुई प्रवाह-परिघटनाओं का विश्लेषण। [स्रोत](https://doi.org/10.1007/s11483-010-9183-y)

[सतत क्षेत्र](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-continuum)[अवकल समीकरण](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/methods#m-equations)न्यूनतम परत: शरीर

[◂ पारिस्थितिकी, विकास और पशु-व्यवहार](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/ecology-behaviour)[मानव व्यवहार और समाज ▸](https://simulation-hypothesis.com/hi/simulations/human-society)