Фото: SuperAgronom.com
Початок кукурузы
Ученые Вагенингенского университета (Нидерланды) совместно с научно-исследовательским институтом Biometris разработали модель, которая может достаточно точно прогнозировать урожайность многих сортов кукурузы в различных климатических зонах.
По словам разработчиков, пользуясь данным инструментом селекционеры будут иметь возможность включить изменение климата в программу селекции растений, пишет news.agropages.com.
В процессе разработки программы исследователи провели 30 полевых испытаний в Европе, в которых 250 различных сортов кукурузы были выращены при различных условиях окружающей среды. В каждом отдельном случае экспериментаторы измеряли урожайность, температуру, влажность почвы и интенсивность света в течение вегетационного периода.
Ученые выращивали те же сорта кукурузы на платформе для фенотипування растений в Монпелье, где они могли более подробно изучить влияние погодных условий на развитие растений.
По результатам исследований группа специалистов разработала модель, которая может прогнозировать урожайность сортов кукурузы в различных условиях с учетом ДНК сорта и его реакции на условия окружающей среды.
Ученые проверили эту модель, предусмотрев урожай 56 сортов кукурузы в 4 разных условиях выращивания с другого исследовательского проекта. Результаты доказали точность модели. В случае, когда урожайность кукурузы составила 10 т/га, модель прогнозировала этот показатель в пределах от 9 до 11 т/га.
По словам разработчиков, модель также позволила ранжировать сорта кукурузы в каждом среде и предусмотреть, какие сорта наиболее эффективны для конкретных климатических зон.
Ученые утверждают, что селекционеры могут использовать эту информацию для выведения новых сортов, используя растительный материал, который лучше всего приспособлен к определенному климату.
По словам Эмили Милле, сотрудника Biometris, разработка также позволяет моделировать условия окружающей среды. Это помогает селекционерам прогнозировать, как сорта кукурузы будут функционировать в условиях ожидаемых изменений климата.
Разработчики утверждают, что эта модель также может применяться для прогнозирования урожайности картофеля и томатов, при условии, что у селекционеров будет достаточно данных о разные сорта и условий выращивания.