Gewasmodellering is essentieel om te begrijpen hoe de voedselvoorziening veilig kan worden gesteld terwijl de planeet zich aanpast aan klimaatverandering. Veel huidige gewasmodellen zijn gericht op het simuleren van gewasgroei en opbrengst op veldschaal, maar ontbreken genetische en fysiologische gegevens, die een nauwkeurige productie en milieueffectbeoordeling op grotere schaal in de weg kunnen staan.

In een nieuw artikel gepubliceerd in het tijdschrift Natuur Planten , onderzoekers identificeren een reeks multischaal- en multidisciplinaire componenten - van gewasgenetica tot mondiale factoren - die van cruciaal belang zijn voor het vinden van ecologisch duurzame oplossingen voor voedselzekerheid.

Veel gewasmodellen zijn gericht op het begrijpen hoe plantkenmerken zoals bladgrootte de gewasopbrengst op veldschaal beïnvloeden, aldus de onderzoekers. "Modelvorming op deze schaal is van cruciaal belang, maar we willen graag informatie van gen-naar-cel en regionale-naar-wereldwijde schaalgegevens opnemen in ons modelleringskader, " zei Bin Peng, een postdoctoraal onderzoeker en co-hoofdauteur van de University of Illinois in Urbana-Champaign.

De studie identificeert componenten die kunnen helpen bij het genereren van een meer informatief modelleringskader. "Multischaalmodellering is de sleutel tot het koppelen van het ontwerp van strategieën voor aanpassing aan de klimaatverandering voor gewas- en veldbeheer met een grootschalige beoordeling van de adaptatie-impact op de gewasproductie, omgeving, klimaat en economie, ' zei Peng.

De studie roept op tot een betere weergave van de fysiologische reacties van gewassen op klimaat- en omgevingsstressoren, zoals droogte, extreme regenval en ozonschade. "Veel fysiologische processen zouden belangrijk zijn om de gewasgroei onder stressvolle omstandigheden nauwkeurig te simuleren, " zei Peng. Voorbeelden zijn onder meer water dat van de grond naar de plant naar de atmosfeer beweegt, aangedreven door de energiebalans van het bladerdak, hij zei.

"We moeten ook een betere vertegenwoordiging van gewasbeheer, "Zei Peng. "Dat zou uiterst belangrijk zijn voor het beoordelen van zowel de gewasproductie als de ecologische duurzaamheid, evenals hun compromissen."

De onderzoekers zeiden dat er mogelijkheden zijn om een ​​verscheidenheid aan gegevenslacunes te dichten, ook. "Integratie van teledetectiegegevens, zoals het werk dat in ons lab wordt uitgevoerd, uiterst waardevol zal zijn voor het verminderen van gegevenslacunes en onzekerheden, ", zegt professor natuurlijke hulpbronnen en milieuwetenschappen en projectonderzoeker Kaiyu Guan. "Een van de voordelen van teledetectie is de enorme ruimtelijke dekking - we kunnen teledetectie gebruiken om gewasmodellen over elk veld op de planeet te beperken."

De auteurs stellen ook een model-data-integratietraject voor. "Het is van cruciaal belang om de reacties van gewassen op klimaatveranderingsfactoren op de juiste manier te simuleren. Guan zei. "Het meest uitdagende deel is of gewasmodellen die opkomende relaties kunnen vastleggen, die kan worden afgeleid uit empirische waarnemingen."

"Geen enkele wetenschapper of onderzoekslaboratorium kan deze modellen alleen produceren, "Zei Amy Marshall-Colón, co-auteur van de studie en professor in plantenbiologie. "Dit soort inspanning vereist geduld en samenwerking tussen vele disciplines."