Der Wettlauf um die Verbesserung der Biomasse von Nahrungs- und Energiepflanzen ist eröffnet, um den Bedarf einer wachsenden Bevölkerung unter dem Klimawandel zu decken.
In Pflanzenzüchtungsprogrammen sind umfangreiche Tests von Pflanzengenotypen erforderlich, um Sorten zu entwickeln, die in verschiedenen Umgebungen eine verbesserte Leistung aufweisen. Zur Bewertung dieser Genotypen sind qualitativ hochwertige phänotypische (Eigenschafts-)Daten erforderlich. Fernerkundungstechnologien wie niedrig fliegende unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs), Proximity Sensing und satellitengestützte Bilder ermöglichen eine nicht-intrusive Hochdurchsatz-Überwachung der physiologischen Eigenschaften von Pflanzen.
Ein Team unter der Leitung von Dr. Mitchell Tuinstra, Professor für Pflanzenzüchtung und Genetik an der Purdue University, verwendete das Pflanzenmodell, Agricultural Production Systems sIMulator (APSIM), um Variationen in der Phänologie von kommerziellem Sorghum unter verschiedenen Umgebungen vorherzusagen, um Merkmalsziele für die Pflanzenzüchtung zu identifizieren.
„Das APSIM Cropping Systems Model ist eine der besten Plattformen zur Simulation des Wachstums und der Entwicklung von Sorghumpflanzen und zur Vorhersage der Ernteleistung in verschiedenen Produktionsumgebungen. APSIM ermöglicht Simulationen von Anlagen-, Umgebungs- und Managementinteraktionen.“
Zunächst benötigte das Team Parametrisierungs- und Validierungsdaten von Sorghum. Alle 3 Jahre wurden 18 Sorghum-Hybride in replizierten Feldversuchen gezüchtet. 6 Sorghum waren der kürzere „Korn“-Typ mit großen Rispen und 12 waren höhere „Futter“-Typen, die entweder photoperiodenempfindlich oder photoperiodenunempfindlich waren. Bodenreferenzdaten wurden manuell gesammelt (Pflanzendichte, Blütedatum, endgültige Trockenbiomasse und maximale Höhe), und RGB-Bilder von einem UAV wurden verwendet, um die Überdachung zu berechnen.
Laut Tuinstra bieten „Pflanzenwachstumsmodelle, die Fernerkundungsdaten integrieren, einen effizienten Ansatz, um größere Pflanzenzuchtpopulationen zu parametrisieren“.
Daten aus den ausgedehnten Feldversuchen zeigten, dass die maximale Pflanzenhöhe, die endgültige Trockenbiomasse und die Strahlungsnutzungseffizienz (RUE) von photoperiodenempfindlichen und unempfindlichen Futterhirse-Hybriden tendenziell höher waren als bei Körnerhirse. Außerdem zeigten photoperiodenempfindliche Sorghum-Hybride eine größere Biomasseproduktion in länger wachsenden Umgebungen.
APSIM wurde dann verwendet, um Produktivitätsunterschiede zwischen Sorghum-Hybriden in mehreren Jahren und verschiedenen Regionen zu untersuchen. Zwei Hybriden hatten an beiden Standorten die höchsten Biomasseerträge, und dieser Trend hielt über mehrere Jahre an (siehe Abbildung). Studien dieser Art sind für Landwirte, Entscheidungsträger und Forscher vielversprechend, da sie ohne umfangreiche Ertragsversuche längerfristige Informationen für strategische Managemententscheidungen liefern könnten.
Die Autoren kamen zu dem Schluss, dass die Verwendung von Fernerkundungsdaten ein effizienter Ansatz ist, um größere Pflanzenzuchtpopulationen für Pflanzenwachstumsmodelle zu parametrisieren.
Datenverfügbarkeit
Die vollständigeR-Pipeline zur Berechnung von APSIM-Parametern und Generierung der XML-Datei“ wird im Purdue University Research Repository gespeichert und umfasst die Datenverarbeitungspipeline, Daten für Modelleingangsparameter und Ausgangsvergleiche sowie R-Codes zum Generieren oder Verarbeiten zentraler Datensätze.
Die in den Modellkalibrierungsverfahren verwendeten APSIM-Dateien werden im Purdue University Research Repository in „2018 West Lafayette Simulation von 18 Sorghum-Hybriden"
Die für Modellvalidierungen verwendeten APSIM-Dateien werden im Purdue University Research Repository im Ordner „2015 West Lafayette Simulation von 18 Sorghum-Hybriden" und "2017 West Lafayette Simulation von 18 Sorghum-Hybriden"
Die für die Szenariosimulationen verwendeten APSIM-Dateien werden im Purdue University Research Repository im Ordner „Texas-Simulation von Sorghum-Hybriden unter Verwendung historischer Wetterdaten " und "West Lafayette-Szenario-Simulation von Sorghum-Hybriden unter Verwendung historischer Wetterdaten” unter Verwendung mehrjähriger historischer Wetterdaten von Bushland, TX, und West Lafayette, IN.
