Wenn die Variation des Kornwachstums nicht berücksichtigt wird, kann dies zu ernsthaften Abweichungen bei der Simulation des Ernteertrags führen. Ma et al. erstellte ein GREENLAB-Maize-Kernel-Modell, um den Source-Sink-Limited-Allokation-Ansatz zu integrieren, um den individuellen Maiskern-Füllprozess zu simulieren.

Simuliertes Endkorngewicht und gemessenes Endkorngewicht für verschiedene Genotypen.
Simuliertes Endkorngewicht und gemessenes Endkorngewicht für verschiedene Genotypen. Die Endkorngewichte lagen zwischen 320 und 430 mg pro Korn.

Drei grundlegende Merkmale, die einzelne Kerne charakterisieren: (i) endgültige Kerngröße, (ii) Kernwachstumsrate und (iii) Kernfülldauer werden anhand von simulierten und gemessenen Daten verglichen. Quelle-Senke-Dynamik und Remobilisierung für das Kernwachstum werden quantifiziert, um zu zeigen, dass Remobilisierungsprozesse die Quelle-Senke-Dynamik während des Kernfüllprozesses begleiteten. Das Modell kann verwendet werden, um Optionen zur Optimierung des Pflanzenkernertrags zu untersuchen, indem das Maismanagement an die Umgebung angepasst wird, wobei Reaktionen auf der Ebene einzelner Körner berücksichtigt werden.

Dieses Papier ist Teil der Annals of Botany Sonderausgabe zur funktional-strukturellen Pflanzenwachstumsmodellierung. Es wird bis Juni 2018 kostenlos zugänglich sein und dann nur für Abonnenten bis April 2019 verfügbar sein, wenn es wieder kostenlos zugänglich sein wird.