Was ist der beste Weg, um Ihre Ernte zu maximieren: mehr Pflanzen in Ihre Parzelle zu drängen oder sie mit Abstand voneinander zu platzieren, um die Lichteinwirkung zu maximieren? Computermodelle zeigen, dass einige Pflanzen ihre Blattarchitektur ändern können, um das Licht zu verbessern, und daher mäßiges Gedränge tolerieren können.

Für Züchter von einjährigen Pflanzen können optimale Pflanzabstände von Samenpaketempfehlungen bis hin zu intensiven Pflanzungen aus einer einzigen Vegetationsperiode bestimmt werden. Für mehrjährige Pflanzen wie Ölpalmen, die 3 Jahre nach dem Pflanzen zu produzieren beginnen und 25 Jahre lang produzieren, würde die Beantwortung dieser Frage lange und teure agronomische Versuche erfordern, was das Testen innovativer Pflanzverfahren unpraktisch macht.

Eine neue Studie des CIRAD-Forschers Dr. Raphaël Perez und Kollegen testeten die Auswirkungen von Bepflanzungsdesign und architektonischer Plastizität auf physiologische Reaktionen wie Lichtabfang und Kohlenstoffassimilation.

Um das Ausmaß der architektonischen Plastizität mit Pflanzdichten zu bestimmen, schätzten die Autoren die Pflanzenbiomasse und -dimensionen von geernteten 6 Jahre alten Palmen, die unter verschiedenen Pflanzdichten gewachsen sind. Sie führten auch LiDAR-Scans durch, um 3D-Architekturdaten zu erstellen. „Feldmessungen der Blattarchitektur, hauptsächlich Blattwinkel und 3D-Koordinaten, waren bei einer großen Anzahl von Pflanzen kaum durchführbar und können gegenüber Manipulatoren sehr empfindlich sein. Wir haben festgestellt, dass LiDAR-basierte Messungen für eine schnelle und genaue Phänotypisierung der Ölpalmenarchitektur vielversprechend sind“, erklärt Perez.

Diese Daten bewiesen, dass einzelne Palmenpflanzen Plastizität aufweisen. Erhöhte Pflanzennähe erhöhte Spindellänge und Blattaufrichtung und verringerte Blattgewicht, während andere strukturelle Merkmale unverändert blieben.

Das linke Feld zeigt eine Palme als 3D-Koordinaten aus der Lidar-Punktwolke. Ein Foto, das auf die Stelle auf dem Punktwolkenbild zeigt, zeigt eine Zielkugel, die am Palmwedel haftet. Dieses Ziel ist auf dem Punktwolkenbild als Punkt erkennbar. Ein weiteres Panel vergrößert das Punktwolkenbild, um das Detail für einen Palmwedel mit hervorgehobenen Punkten entlang der Rachis anzuzeigen. Dies führt zu einem Bild mit nur dem Winkel der Rachis. Ein letztes Panel ist ein Bild der Lidar-Ausrüstung, die auf einem Stativ mit Blick auf eine Palme montiert ist.
Verarbeitung von LiDAR-Scans mit der PlantScan3D-Software zum Abrufen von 3D-Koordinaten entlang der Rachis.

Ein bestehendes Ölpalmen-Simulationsmodell (VPalm) wurde dann in Kombination mit einem biophysikalischen Modell (Archimed-φ), um zu untersuchen, wie sich diese Veränderungen in der Pflanzenarchitektur auf das Abfangen von Licht und damit auf die Kohlenstoffaufnahme auswirkten.

Das Modell generierte 3D-Modelle unter Verwendung der vor Ort gemessenen Daten. Die Autoren waren dann in der Lage, die aufgefangene Lichtmenge für Pflanzen zu simulieren, die in unterschiedlichen Dichten angebaut wurden. Daraus konnte die Kohlenstoffassimilation im Parzellenmaßstab simuliert werden.

5 Palmen, die jeweils ein anderes Pflanzdesign darstellen, zeigen alle unterschiedliche Pflanzenarchitekturen. Unterschiede in der Lichtabfangung sind in der Falschfarbenabbildung zwischen den Bäumen offensichtlich. Eine Legende für die Bestrahlungsstärke reicht von 0 bis 500 Watt pro Quadratmeter.
Fünf Pflanzdesigns (AE) und ihre Auswirkungen auf Pflanzenarchitektur und Lichtabfang.

Die Autoren fanden heraus, dass, während die architektonische Plastizität bei hoher Pflanzdichte die Lichtabfangung durch die Ausdehnung der Blattfläche verbesserte, der durch das Design auferlegte Wettbewerb um Licht diesen Vorteil in Bezug auf die Kohlenstoffassimilation im Bestandsmaßstab ausgleicht.

Perez fasst zusammen: „Das in diesem Artikel vorgestellte Modellierungstool ebnet den Weg für die Gestaltung von Pflanzmustern für Plantagen auf der Grundlage von in silico Schätzungen der Anlagenleistung.“

DER ARTIKEL::

Raphaël PA Perez, Rémi Vezy, Loïc Brancheriau, Frédéric Boudon, François Grand, Merlin Ramel, Doni Artanto Raharjo, Jean-Pierre Caliman, Jean Dauzat in silico Ansatz unter Verwendung eines funktional-strukturellen Modells der Ölpalme, in silico Plants, Band 4, Heft 1, 2022, diac009, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diac009

Verarbeitete Daten sowie Modellcode sind auf Anfrage bei den Autoren erhältlich. Das archimedische Phi-Modell ist online verfügbar (https://archimed-platform.github.io/archimed-phys-user-doc/). Eine Beispielkonfiguration der Simulation ist im Zenodo-Repository verfügbar (doi:10.5281/zenodo.6246090).