Error when producing a supervision schedule based on real-time data.

[GabyQueiroz]

I created a supervision schedule based on real-time data:
import pandas as pd
from aquacrop import AquaCropModel, Soil, Crop, InitialWaterContent, IrrigationManagement

Dados simulados para 5 dias

data = {
'MinTemp': [10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0],
'MaxTemp': [20.0, 21.0, 22.0, 23.0, 24.0],
'Precipitation': [0.0, 0.2, 0.5, 0.0, 0.0],
'ReferenceET': [4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4],
'Date': pd.date_range(start='2024-08-23', periods=5, freq='D')
}

Criar DataFrame original

weather_df = pd.DataFrame(data)

Extender os dados climáticos até 31 de dezembro de 2024

extended_dates = pd.date_range(start='2024-08-23', end='2024-12-31', freq='D')
min_temp_mean = weather_df['MinTemp'].mean()
max_temp_mean = weather_df['MaxTemp'].mean()
precipitation_mean = weather_df['Precipitation'].mean()
reference_et_mean = weather_df['ReferenceET'].mean()

Criar os dados estendidos

extended_data = {
'Date': extended_dates,
'MinTemp': [min_temp_mean] * len(extended_dates),
'MaxTemp': [max_temp_mean] * len(extended_dates),
'Precipitation': [precipitation_mean] * len(extended_dates),
'ReferenceET': [reference_et_mean] * len(extended_dates)
}
weather_df_extended = pd.DataFrame(extended_data)

Ajustar tipos de dados

weather_df_extended['Date'] = pd.to_datetime(weather_df_extended['Date'])
weather_df_extended['MinTemp'] = weather_df_extended['MinTemp'].astype(float)
weather_df_extended['MaxTemp'] = weather_df_extended['MaxTemp'].astype(float)
weather_df_extended['Precipitation'] = weather_df_extended['Precipitation'].astype(float)
weather_df_extended['ReferenceET'] = weather_df_extended['ReferenceET'].astype(float)

Assegurar que Date seja uma coluna normal

weather_df_extended.reset_index(drop=True, inplace=True)

Garantir a ordem das colunas

weather_df_extended = weather_df_extended[['Date', 'MinTemp', 'MaxTemp', 'Precipitation', 'ReferenceET']]

Verificar o DataFrame ajustado

print("Verificando o DataFrame ajustado 'weather_df_extended':")
print(weather_df_extended.dtypes)
print(weather_df_extended.head())

Configuração do solo e da cultura

loamy_sand = Soil('LoamySand')
potato = Crop('PotatoLocalGDD', planting_date='04/25')

Inicializar o conteúdo de água no solo (Capacidade de Campo)

fc = InitialWaterContent(value=['FC'])

Definir datas de início e término da simulação no formato correto

sim_start = '2024/08/23'
sim_end = '2024/09/30' # Reduzir o período para um mês, no formato correto

Lista para armazenar as datas e profundidades de irrigação

dates = []
depths = []

Critério de precipitação acumulada

precip_threshold = 10 # mm acumulados em 7 dias
irrigation_depth = 25 # mm por evento de irrigação

Verificar as condições climáticas dia a dia e decidir sobre a irrigação

for i, day in enumerate(weather_df_extended['Date']):
daily_precip = weather_df_extended.loc[weather_df_extended['Date'] == day, 'Precipitation'].values[0]
print(f"Data: {day}, Precipitação diária: {daily_precip} mm")

if i >= 6:  # Certifique-se de ter pelo menos 7 dias de dados anteriores
    precip_accum = weather_df_extended.loc[
        (weather_df_extended['Date'] >= day - pd.Timedelta(days=6)) &
        (weather_df_extended['Date'] <= day), 'Precipitation'].sum()
    print(f"Data: {day}, Precipitação acumulada nos últimos 7 dias: {precip_accum} mm")

    if precip_accum < precip_threshold:
        print(f"Irrigação necessária em {day}: {irrigation_depth} mm aplicada.")
        dates.append(day)
        depths.append(irrigation_depth)
    else:
        print(f"Nenhuma irrigação necessária em {day}.")
else:
    print(f"Nenhuma irrigação possível em {day} (início da simulação).")

Criar o cronograma de irrigação

schedule = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Depth': depths})
print(f"\nTabela de Irrigação Agendada:\n{schedule}")

Após criar o cronograma de irrigação

schedule = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Depth': depths})
print(f"\nTabela de Irrigação Agendada:\n{schedule}")

Adicionar a verificação aqui

if schedule.empty:
# Adicionar um evento de irrigação padrão se o cronograma estiver vazio
schedule = pd.DataFrame({'Date': [sim_start], 'Depth': [irrigation_depth]})
print("Nenhuma irrigação necessária durante o período de simulação, adicionando irrigação padrão.")

Continuar com a configuração do gerenciamento de irrigação

irrigation_management = IrrigationManagement(irrigation_method=3, schedule=schedule)

Inicializar o modelo AquaCrop

try:
model = AquaCropModel(sim_start_time=sim_start,
sim_end_time=sim_end,
weather_df=weather_df_extended,
soil=loamy_sand,
crop=potato,
irrigation_management=irrigation_management,
initial_water_content=fc)

# Executar o modelo AquaCrop
model.run_model(till_termination=True)

# Extrair e analisar resultados
results = model._outputs.final_stats[['Dry yield (tonne/ha)', 'Seasonal irrigation (mm)']]
print("\nResultados finais da simulação:")
print(results)

except ValueError as e:
print(f"Erro ao inicializar o modelo AquaCrop: {e}")
except IndexError as e:
print(f"Erro no cálculo do calendário de cultivo: {e}")

It turns out that it presents the following error: [125 rows x 2 columns] Error calculating the crop calendar: index -1 is out of bounds for axis 0 with length 0. What could it be?