Hochwertige Trauben machen hochwertigen Wein. Die Aufteilung von Kohlenhydraten zwischen den vegetativen und reproduktiven Organen in mehrjährigen Fruchtkulturen ist entscheidend für das Erreichen und Aufrechterhalten einer hohen Produktivität und Qualität.

Die Photosynthese produziert Kohlenhydrate, die in der Pflanze transportiert und verteilt werden, was ihr Überleben, vegetatives Wachstum und ihre reproduktive Entwicklung beeinflusst. Blätter gelten daher als Kohlenhydrat Quelle, während die anderen Organe sind Senken.

Im Weinbau kann die Modellierung Managementeingaben informieren, die sich auf Qualität und Quantität auswirken. Managementeingaben, einschließlich Blattentfernung, Fruchtausdünnung und Winterschnitt, werden üblicherweise mit dem Ziel durchgeführt, die Kohlenhydratverteilung zwischen den verschiedenen Pflanzenorganen zu manipulieren, indem versucht wird, das Verhältnis zwischen den Quellen- und Senkenorganen während der Vegetationsperiode zu optimieren.

Junqi Zhu, Forscher am New Zealand Institute for Plant and Food Research Limited Marlborough Research Centre, und seine Kollegen verglichen zwei Arten von Kohlenhydratallokations- und Transportmodellen, um zu bestimmen, welches die Variabilität der Organbiomasse und die Kohlenhydratverteilung in mehrjährigen Obstkulturen besser simuliert. Diese Arbeit wurde kürzlich von veröffentlicht in silico Pflanzen

Common Assimilate Pool (CP)-Modelle gehen davon aus, dass die Fähigkeit der sich entwickelnden Pflanzenorgane, Kohlenhydrate anzuziehen, allein auf der Sinkstärke beruht. Mechanistischer Kohlenhydrattransport im Phloem (CT) Modelle gehen davon aus, dass die Fähigkeit der sich entwickelnden Pflanzenorgane, Kohlenhydrate anzuziehen, auf der Sinkstärke UND der topologischen Position der Organe UND dem Gradienten der Kohlenhydratkonzentration basiert.

„Das einfachere CP-Modell wurde in verschiedenen Modellierungsplattformen weit verbreitet und erfolgreich eingesetzt, um die Biomasseproduktion und den Endertrag vieler einjähriger Pflanzen zu simulieren. Viele Studien mit Baum- oder Weinpflanzenarten zeigen jedoch, dass das Organwachstum an einem bestimmten Zweig vom Kohlenhydratstatus dieses Zweigs in Verbindung mit dem Kohlenhydratstatus der gesamten Pflanze abhängt. Dies wird vom CP-Modell nicht erfasst, kann aber vom CT-Modell erfasst werden“, sagt Zhu.

Die Autoren verbesserten zunächst das CP-Modell, WeinrebeXL, die sie zuvor entwickelt haben. Einige der Verbesserungen, die sie vorgenommen haben, waren:

• Hinzufügen eines bestehendes Phloem/Xylem-Transportmodell dazu gehören die hydraulischen Eigenschaften der Stammsegmente (Internode, Kordon und Stamm) und die Änderungen der Kohlenhydratkonzentration entlang des Kohlenhydrattransportweges,
• Einbeziehen der Temperaturreaktion aller Kohlenhydratbeladung und -entladung und

• Verbesserung der Darstellung der Baumkronenarchitektur zur Optimierung der Blattausrichtung zur Darstellung des Blattheliotropismus.

Sie kalibrierten das verbesserte Modell, indem sie sicherstellten, dass die nicht-strukturelle Kohlenhydratreserve und die Gesamttrockenmasse in jedem Organ erfasst wurden, wenn die Kohlenstoffzuteilung geändert wurde. Dieses Experiment wurde unter Verwendung von Daten aus einer früheren Studie kalibriert, in der Blätter wurden während der Beerenreife entfernt, um die Quellstärke zu verändern. Die drei Behandlungen waren 100 zurückbehaltene Blätter pro Rebe, 25 zurückbehaltene Blätter pro Rebe und keine Blätter (dh alle Blätter wurden zu Beginn des Experiments entfernt). Die durch das verbesserte Modell simulierte Dynamik der nichtstrukturellen Kohlenhydratreserve und der Gesamttrockenmasse in jedem Organ stimmte eng mit den beobachteten Werten überein.

Die Autoren verglichen dann die Fähigkeiten des CT- und des CP-Modells, die endgültige Beerenmasse und die Kohlenhydratkonzentration zu erfassen, wenn die Baumkronenarchitektur homogen war. Für diese Simulation befanden sich alle Früchte gleich nah an den Kohlenhydratquellen oder waren gleichmäßig im Blätterdach verteilt. Sie fanden heraus, dass der Kohlenhydratkonzentrationsgradient entlang des Kohlenstofftransportweges relativ klein war. Aus diesem Grund waren die Leistungen der beiden Modelle sehr ähnlich.

Anschließend verglichen sie die Modelle bei heterogener Kronenarchitektur, um die Auswirkungen der Nähe der Trauben zu den Kohlenhydratquellen zu verdeutlichen. Der Abstand zwischen Früchten und Kohlenhydratquellen nahm mit steigendem Fruchtbehang zu. Die mit dem CP-Modell ermittelte einheitliche Traubentrockenmasse entsprach statistisch dem mittleren Traubentrockenmassewert des CT-Modells für jede Fruchtbehangbehandlung. Das einfachere CP-Modell konnte jedoch den mit zunehmendem Fruchtbehang steigenden Variationskoeffizienten der Traubentrockenmasse, wie er vom CT-Modell aufgezeigt wurde, nicht abbilden.

Zhu schlussfolgert: „Unser Ganzpflanzenmodell hat gezeigt, dass der einschränkendste Faktor für das Fruchtwachstum je nach Quellen-/Senkenstatus der Pflanze variiert, und das Modell kann daher dabei helfen, die Auswirkungen verschiedener Prozesse auf das Fruchtwachstum zu entwirren und praktische Vorschläge zu machen für die Wein- und Obstbaubewirtschaftung.“

FORSCHUNGSARTIKEL:

Junqi Zhu, Fang Gou, Gerhard Rossouw, Fareeda Begum, Michael Henke, Ella Johnson, Bruno Holzapfel, Stewart Field, Alla Seleznyova Modelle, in silico Plants, 2021;, diab024, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab024

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

Das Modell und die Daten sind im Git-Repository öffentlich verfügbar: https://github.com/junqi108/Grapevine-carbon-transport.git