Ha comenzado la carrera para mejorar la biomasa de los cultivos alimentarios y combustibles para satisfacer la demanda de una población en crecimiento debido al cambio climático.
Se requieren pruebas exhaustivas de genotipos de cultivos en los programas de fitomejoramiento para desarrollar variedades que tengan un rendimiento mejorado en diversos entornos. Se necesitan datos fenotípicos (rasgos) de alta calidad para evaluar estos genotipos. Las tecnologías de detección remota, como los vehículos aéreos no tripulados (UAV) que vuelan a baja altura, la detección proximal y las imágenes satelitales, brindan un monitoreo no intrusivo y de alto rendimiento de las características fisiológicas de las plantas.
Un equipo dirigido por el Dr. Mitchell Tuinstra, profesor de fitomejoramiento y genética en la Universidad de Purdue, utilizó el modelo de cultivo, Simulador de sistemas de producción agrícola (APSIM), para predecir la variación en la fenología del sorgo comercial en diferentes ambientes para identificar objetivos de características para el mejoramiento de plantas.
“El modelo de sistemas de cultivo APSIM es una de las mejores plataformas para simular el crecimiento y desarrollo de plantas de sorgo y predecir el rendimiento de los cultivos en diversos entornos de producción. APSIM permite simulaciones de interacciones entre la planta, el medio ambiente y la gestión”.
Primero, el equipo necesitaba datos de sorgo de parametrización y validación. Cada uno de los 3 años, se cultivaron 18 híbridos de sorgo en ensayos de campo repetidos. 6 sorgos eran del tipo de "grano" más corto con panículas grandes, y 12 eran del tipo de "forraje" más alto que eran sensibles al fotoperíodo o insensibles al fotoperíodo. Los datos de referencia del suelo se recopilaron manualmente (densidad de plantas, fecha de floración, biomasa seca final y altura máxima) y se utilizaron imágenes RGB de un UAV para calcular la cobertura del dosel.
Según Tuinstra, “los modelos de crecimiento de cultivos que integran datos de teledetección ofrecen un enfoque eficiente para parametrizar poblaciones de fitomejoramiento más grandes”.
Los datos de los extensos senderos de campo demostraron que la altura máxima de la planta, la biomasa seca final y la eficiencia del uso de la radiación (RUE) de los híbridos de sorgo forrajero sensibles e insensibles al fotoperíodo tendían a ser más altos que los observados en el sorgo en grano. Además, los híbridos de sorgo sensibles al fotoperíodo exhibieron una mayor producción de biomasa en ambientes de crecimiento más largos.
Luego se utilizó APSIM para explorar las diferencias en la productividad entre los híbridos de sorgo en varios años y en diferentes regiones. Dos híbridos tuvieron los mayores rendimientos de biomasa en ambos lugares, y esta tendencia persistió durante varios años (ver figura). Este tipo de estudios son prometedores para los agricultores, los responsables de la toma de decisiones y los investigadores, ya que podrían proporcionar información a más largo plazo para las decisiones de gestión estratégica, sin ensayos de rendimiento extensos.
Los autores concluyeron que el uso de datos de teledetección es un enfoque eficiente para parametrizar poblaciones de fitomejoramiento más grandes para modelos de crecimiento de cultivos.
Disponibilidad de datos
El "Canalización de R para el cálculo de parámetros APSIM y generación del archivo XML” se almacena en el repositorio de investigación de la Universidad de Purdue e incluye la canalización de procesamiento de datos, datos para parámetros de entrada del modelo y comparaciones de salidas, y códigos R para generar o procesar conjuntos de datos centrales.
Los archivos APSIM utilizados en los procedimientos de calibración del modelo se almacenan en el repositorio de investigación de la Universidad de Purdue en “2018 West Lafayette Simulación de 18 híbridos de sorgo"
Los archivos APSIM utilizados para validaciones de modelos se almacenan en el repositorio de investigación de la Universidad de Purdue en el "2015 West Lafayette Simulación de 18 híbridos de sorgo" y "2017 West Lafayette Simulación de 18 híbridos de sorgo."
Los archivos APSIM utilizados para las simulaciones de escenarios se almacenan en el repositorio de investigación de la Universidad de Purdue en el "Simulación de híbridos de sorgo en Texas utilizando datos meteorológicos históricos " y "Simulación de escenario de West Lafayette de híbridos de sorgo utilizando datos meteorológicos históricos” utilizando datos meteorológicos históricos de varios años de Bushland, TX y West Lafayette, IN.
