A corrida é para melhorar a biomassa de alimentos e colheitas de combustível para atender a demanda de uma população crescente sob a mudança climática.
Testes extensivos de genótipos de culturas são necessários em programas de melhoramento de plantas para desenvolver variedades que melhoram o desempenho em diversos ambientes. Dados fenotípicos (características) de alta qualidade são necessários para avaliar esses genótipos. As tecnologias de sensoriamento remoto, como veículos aéreos não tripulados (UAVs) voando baixo, sensoriamento proximal e imagens baseadas em satélite fornecem monitoramento não intrusivo e de alto rendimento das características fisiológicas da planta.
Uma equipe liderada pelo Dr. Mitchell Tuinstra, Professor de Melhoramento de Plantas e Genética na Purdue University, usou o modelo de cultivo, Agricultural Production Systems sIMulator (APSIM), prever a variação na fenologia do sorgo comercial em diferentes ambientes para identificar alvos de características para o melhoramento de plantas.
“O APSIM Cropping Systems Model é uma das melhores plataformas para simular o crescimento e desenvolvimento da planta de sorgo e prever o desempenho da cultura em diversos ambientes de produção. O APSIM permite simulações de interações de planta, ambiente e gerenciamento.”
Primeiro, a equipe precisava de parametrização e validação de dados de sorgo. Cada um de 3 anos, 18 híbridos de sorgo foram cultivados em ensaios de campo replicados. 6 sorgos eram do tipo “grão” mais curto com grandes panículas, e 12 eram do tipo “forragem” mais alto que eram sensíveis ou insensíveis ao fotoperíodo. Os dados de referência do solo foram coletados manualmente (densidade da planta, data de floração, biomassa seca final e altura máxima) e imagens RGB de um UAV foram usadas para calcular a cobertura do dossel.
De acordo com Tuinstra, “os modelos de crescimento de culturas que integram dados de sensoriamento remoto oferecem uma abordagem eficiente para parametrizar populações maiores de cultivo de plantas”.
Os dados das extensas trilhas de campo demonstraram que a altura máxima da planta, a biomassa seca final e a eficiência de uso da radiação (RUE) de híbridos de sorgo forrageiro sensíveis e insensíveis ao fotoperíodo tendem a ser maiores do que as observadas no sorgo granífero. Além disso, os híbridos de sorgo sensíveis ao fotoperíodo exibiram maior produção de biomassa em ambientes de cultivo mais longos.
O APSIM foi então usado para explorar as diferenças de produtividade entre híbridos de sorgo em vários anos e diferentes regiões. Dois híbridos tiveram os maiores rendimentos de biomassa em ambos os locais, e essa tendência persistiu por vários anos (veja a figura). Esses tipos de estudos são promissores para agricultores, tomadores de decisão e pesquisadores, pois podem fornecer informações de longo prazo para decisões estratégicas de gerenciamento, sem testes extensivos de rendimento.
Os autores concluíram que o uso de dados de sensoriamento remoto é uma abordagem eficiente para parametrizar populações maiores de reprodução de plantas para modelos de crescimento de culturas.
Disponibilidade de dados
O "R Pipeline para Cálculo dos Parâmetros APSIM e Geração do Arquivo XML” está armazenado no Repositório de Pesquisa da Universidade de Purdue e inclui o pipeline de processamento de dados, dados para parâmetros de entrada do modelo e comparações de saídas e códigos R para gerar ou processar conjuntos de dados centrais.
Os arquivos APSIM usados nos procedimentos de calibração do modelo são armazenados no Purdue University Research Repository em “2018 West Lafayette Simulação de 18 híbridos de sorgo"
Os arquivos APSIM usados para validações de modelo são armazenados no Repositório de Pesquisa da Universidade de Purdue na pasta “2015 West Lafayette Simulação de 18 híbridos de sorgoe2017 West Lafayette Simulação de 18 híbridos de sorgo. "
Os arquivos APSIM usados para as simulações de cenário são armazenados no Repositório de Pesquisa da Universidade de Purdue na pasta “Simulação do Texas de híbridos de sorgo usando dados meteorológicos históricos eSimulação do cenário West Lafayette de híbridos de sorgo usando dados meteorológicos históricos” usando dados climáticos históricos de vários anos de Bushland, TX e West Lafayette, IN.
