Seit 1991 hat sich der Agricultural Production Systems sIMulator (APSIM) von einem Framework für landwirtschaftliche Systeme, das von einer kleinen Anzahl von Menschen verwendet wird, zu einem große Sammlung von Modellen, die von vielen Tausend Modellierern weltweit verwendet werden. Zwanzig Jahre später umfasst sein Modellierungsrahmen über 35 Pflanzenarten, von Hülsenfrüchten und Gräsern bis hin zu Knollenfrüchten und Bäumen. Dank des Engagements der Forschungsinitiative für die kontinuierliche Entwicklung, Verwaltung und Nutzung von APSIM gibt es fast 1,000 Forschungsartikel, die auf ihren Simulationen basieren.

Plattformen wie APSIM helfen Forschern, die Dynamik zwischen der Atmosphäre, der Kulturpflanze und dem Boden zu erforschen, bei der Pflanzenagronomie, der Schädlingsbekämpfung, der Züchtung und dem Management natürlicher Ressourcen zu helfen und die Auswirkungen des Klimawandels zu bewerten.

Junqi Zhu, Forscher am New Zealand Institute for Plant and Food Research Limited Marlborough Research Centre, leitet ein Team, das erstellte das erste mehrjährige Fruchtkulturmodell unter Verwendung des APSIM Next Generation-Frameworks. In dem von veröffentlichten Artikel in silico Als Pflanzenmodell dienten den Autoren die Weinrebe, eine der wirtschaftlich bedeutendsten mehrjährigen Obstkulturen weltweit.

Mehrjährige Pflanzen sind eine langfristige Investition der Landbesitzer. Weinreben bleiben 20 bis 60 Jahre wirtschaftlich ertragreich. Im Vergleich zu einjährigen Kulturen gibt es keine Möglichkeiten, Standort, Genotyp und Pflanzenkonfiguration zu ändern, um sich an das Klima anzupassen. Daher sind verlässliche Modelle zur Bewertung von Optionen bei der Gründung und für die laufende Bewirtschaftung wertvolle Entscheidungshilfen.

„Der Hauptunterschied zwischen einjährigen und mehrjährigen Pflanzen sind die Ertragsbildungsprozesse. Der Reproduktionszyklus einer mehrjährigen Kultur dauert 15 bis 18 Monate oder länger mit potenziellen Übertragungseffekten (z. B. Kohlenhydratreserven) aus früheren Jahren“, erklärt Zhu. „Wir mussten Module anpassen und hinzufügen, um die Natur fruchttragender Reben darzustellen.“

Die von den Autoren entwickelten Module umfassten:

• Phänologie – Im Gegensatz zu einjährigen Pflanzen durchlaufen die mehrjährigen Weinreben eine Ruhephase, gefolgt von Knospen, Blüte, Fruchtansatz, Beerenentwicklung und Blattsterben. Zu den mehrjährigen Organen gehörten der Rohrstock, der Stamm und die strukturelle Wurzel.
• Lichtabfang – Weinreben haben eine einzigartige Architektur und werden in Reihen mit einer breiten Allee zwischen ihnen gepflanzt. Das Modell berechnete die Lichtunterbrechung durch die Reihenkrone, ausgedrückt als Funktion der Kronenbreite, der Kronentiefe, des Abstands zwischen zwei Reihen, der Blattfläche der Reihenkulturen und des Lichtextinktionskoeffizienten
• Kohlenhydratallokation – Der Bedarf an Kohlenhydraten für den Stamm und die Wurzel mehrjähriger Pflanzen sowohl für das Wachstum als auch für die Reserven ist höher als bei einjährigen Pflanzen, bei denen das Organwachstum Vorrang vor den Reserven hat.
• Ertragsbildung und Beerenzusammensetzung – Trauben (Beeren) wachsen in Trauben, wobei aus jedem Trieb mehrere Trauben mit mehreren Trieben pro Rebstock wachsen. Das Modell verkapselte Bündelzahl pro Trieb, Beerenzahl pro Bündel, Frischgewicht, Trockengewicht, Gesamtlöslichkeit (Zuckerkonzentration) und titrierbare Säure. Die titrierbare Säure spielt eine bedeutende Rolle für Geschmack, Farbe und mikrobielle Stabilität des Traubensaftes.

Anschließend kalibrierten und validierten die Autoren ihr neues Modell anhand vorhandener Datensätze.

An 8 Standorten in Neuseeland wurden Simulationen mit unterschiedlichen Knotenzahlen durchgeführt, um den Rebschnitt darzustellen. Einige Erzeuger beschneiden während der Fortpflanzungsphase, um die Weinqualität zu verbessern, indem sie die Kohlenhydratkonkurrenz zwischen vegetativem und reproduktivem Wachstum verringern.

Das Weinrebenmodell erfasste die Variationen der phänologischen Zeit an den Standorten für fünf verschiedene Sorten über 15 Vegetationsperioden. Simulierte Daten für Knospenaufbruch, Blüte und Véraison (Beginn der Reifung) korrelierten gut mit den beobachteten Daten.

Das neu hinzugefügte Strahlungsmodell für Reihenkulturen erfasste das saisonale Lichtabfangmuster eines Trainingssystems für die vertikale Triebposition und lieferte einen Rahmen für die Modellierung der Auswirkungen der Weinbergkonfiguration und des Alleenmanagements.

Das Modell reproduzierte die Trockensubstanzdynamik verschiedener Organe, die durch unterschiedliche saisonale Wetterbedingungen und Beschneidungsstrategien (z. B. unterschiedliche Anzahl erhaltener Knoten) über zwei Jahreszeiten verursacht wurde.

Schließlich erfasste das Modell die großen Schwankungen der Ertragskomponenten (Beeren-Frischgewicht, gesamte lösliche Feststoffe und titrierbare Säure) über 10 Saisons an fünf Standorten mit fünf unterschiedlichen zurückbehaltenen Stockzahlen.

Zhu erklärt: „Das Weinrebenmodell stellt einen wichtigen Fortschritt dar, da es die erste mehrjährige Obstart ist, die vollständig in APSIM implementiert wurde, und es bietet eine nützliche Vorlage für die Entwicklung von Modellen für andere mehrjährige Obstarten. Wir hoffen, dass andere Forscher die Entwicklung und Erprobung des Modells in anderen Ländern fortsetzen werden.“

FORSCHUNGSARTIKEL:

Junqi Zhu, Amber Parker, Fang Gou, Rob Agnew, Linlin Yang, Marc Greven, Victoria Raw, Sue Neal, Damian Martin, Michael CT Trought, Neil Huth, Hamish Edward Brown, Entwicklung von Modellen für mehrjährige Obstkulturen in APSIM Next Generation unter Verwendung von Weinreben ein Beispiel, in silico Plants, 2021;, diab021, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab021

Dieses Manuskript ist Teil von in silico Plant's Funktionelles strukturelles Anlagenmodell Sonderausgabe.

Mehr zum APSIM Next Generation Framework:

APSIM Next Generation verwendet ein Versionskontrollsystem, um die Modellzuverlässigkeit zu gewährleisten, und ein modernes Verteilungssystem, um sicherzustellen, dass Benutzer problemlos auf Modelle zugreifen und Updates erhalten können. Es verfügt über eine automatische Dokumentation und eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Entwickler verschiedene Module und Funktionen ziehen und ablegen können, um die physiologischen Prozesse darzustellen. Die Benutzeroberfläche ist auf dem Niveau, für das keine Programmierkenntnisse erforderlich sind, und ermöglicht es mehr Wissenschaftlern, zur Modellentwicklung beizutragen. Der gesamte Quellcode ist im Repository der APSIM-Initiative unter einer Forschungs- und Entwicklungslizenz verfügbar.

Das APSIM-Grapevine-Modell, die für die Modellentwicklung verwendeten Daten und der Quellcode sind im Git-Repository APSIM Next Generation öffentlich verfügbar: https://github.com/APSIMInitiative/-ApsimX/tree/master/Tests/Validation/Grapevine. Der R-Code zum Plotten und Analysieren ist auf Anfrage bei den Autoren erhältlich.