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A proximidade das plantas afeta a plasticidade arquitetônica e a absorção de carbono.


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Qual é a melhor maneira de maximizar sua colheita: amontoar mais plantas em seu terreno ou espaçá-las para maximizar a exposição à luz? A modelagem por computador mostra que algumas plantas podem modificar sua arquitetura foliar para melhorar a luz e, portanto, podem tolerar aglomeração moderada.

Para produtores de plantas anuais, o espaçamento ideal entre as plantas, desde sugestões de pacotes de sementes até plantio intensivo, pode ser determinado a partir de uma única estação de cultivo. Para culturas perenes como o dendê, que começam a produzir 3 anos após o plantio e continuam a produzir por 25 anos, responder a essa pergunta exigiria testes agronômicos longos e caros, tornando impraticável o teste de práticas inovadoras de plantio. 

Um novo estudo do pesquisador do CIRAD Dr. Raphaël Perez e colegas testou o impacto do desenho do plantio e da plasticidade arquitetônica nas respostas fisiológicas, como a interceptação da luz e a assimilação do carbono.

Para determinar a extensão da plasticidade arquitetônica com densidades de plantio, os autores estimaram a biomassa e as dimensões das plantas de palmeiras colhidas com 6 anos de idade cultivadas em diferentes densidades de plantio. Eles também realizaram varreduras LiDAR para produzir dados arquitetônicos 3D. “As medições de campo da arquitetura foliar, principalmente os ângulos das folhas e as coordenadas 3D, dificilmente eram viáveis ​​em um grande número de plantas e podem ser muito sensíveis aos manipuladores. Descobrimos que as medições baseadas em LiDAR são promissoras para a fenotipagem rápida e precisa da arquitetura do óleo de palma”, explica Perez.

Esses dados provaram que as palmeiras individuais expressam plasticidade. O aumento da proximidade da planta aumentou o comprimento da raque e a ereção da folha e diminuiu o peso da folha, enquanto outras características estruturais permaneceram inalteradas.

O painel à esquerda mostra uma palmeira como as coordenadas 3D da nuvem de pontos Lidar. Uma fotografia apontando para o local na imagem da nuvem de pontos mostra uma bola-alvo presa na folhagem da palmeira. Este alvo é evidente na imagem da nuvem de pontos como um ponto. Outro painel amplia a imagem da nuvem de pontos para mostrar os detalhes de uma folhagem de palmeira com pontos destacados ao longo da raque. Isso leva a uma imagem com apenas o ângulo da raquis. Um painel final é uma imagem do equipamento Lidar montado em um tripé voltado para uma palmeira.
Processamento de varreduras LiDAR usando o software PlantScan3D para recuperar coordenadas 3D ao longo da raquis.

Um modelo existente de simulação de óleo de palma (VPalm) foi então usado em combinação com um modelo biofísico (Arquimed-φ) para explorar como essas mudanças na arquitetura da planta afetaram a interceptação de luz e, portanto, a aquisição de carbono. 

O modelo gerou maquetes 3D usando os dados medidos em campo. Os autores conseguiram então simular a quantidade de luz interceptada por plantas cultivadas em diferentes densidades. A partir disso, a assimilação de carbono na escala da parcela pode ser simulada.

5 palmeiras, cada uma representando um desenho de planta diferente, todas mostram uma arquitetura de planta diferente. As diferenças na interceptação da luz são evidentes no mapeamento de cores falsas entre as árvores. Uma legenda para irradiância varia de 0 a 500 Watts por metro quadrado.
Cinco projetos de plantio (AE) e seu impacto na arquitetura da planta e na interceptação luminosa.

Os autores descobriram que, enquanto a plasticidade arquitetônica sob alta densidade de plantio melhorou a interceptação de luz por meio da expansão da área foliar, a competição por luz imposta pelo projeto compensou esse benefício em termos de assimilação de carbono em escala de povoamento.

Perez conclui, “a ferramenta de modelagem apresentada neste artigo abre caminho para projetar padrões de plantio de plantações com base em in silico estimativas de desempenho da planta”.

LEIA O ARTIGO:

Raphaël PA Perez, Rémi Vezy, Loïc Brancheriau, Frédéric Boudon, François Grand, Merlin Ramel, Doni Artanto Raharjo, Jean-Pierre Caliman, Jean Dauzat in silico abordagem usando um modelo funcional-estrutural de óleo de palma, in silico Plants, Volume 4, Edição 1, 2022, diac009, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diac009


Os dados processados, bem como os códigos dos modelos, estão disponíveis com os autores mediante solicitação. O modelo Archimed-phi está disponível online (https://archimed-platform.github.io/archimed-phys-user-doc/). Um exemplo de configuração de simulação está disponível no repositório Zenodo (doi:10.5281/zenodo.6246090).

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