A medida que los agricultores examinan sus campos este verano, se me ocurren varias preguntas: ¿Cuántas plantas germinaron por acre? ¿Cómo afecta la separación de hileras a mis rendimientos? ¿Hay alguna diferencia si planto mis hileras de norte a sur o de este a oeste?Ahora, un modelo de computadora puede responder estas preguntas comparando miles de millones de campos virtuales con diferentes densidades de siembra, espacios entre hileras y orientaciones.
La Universidad de Illinois y el Instituto Asociado de Biología Computacional en Shanghai desarrollaron este modelo de computadora para predecir el rendimiento de diferentes cultivos en una multitud de condiciones de siembra. Publicado en Bioenergía-Investigación , el modelo representa el crecimiento de las plantas 3D, incorporando modelos de los procesos bioquímicos y biofísicos que subyacen a la productividad.
Al asociarse con la Universidad de Sao Paulo en Brasil, utilizaron el modelo para abordar una pregunta para los productores de caña de azúcar: ¿cuánto rendimiento podría sacrificarse para aprovechar una posible técnica de plantación de conservación?
"Los cosechadores actuales de caña de azúcar cortan una sola hilera a la vez, lo que lleva mucho tiempo y daña los rodales", dijo el autor Steve Long, profesor de biología vegetal y ciencias de cultivos de Gutgsell en el Instituto Carl R. Woesepara la biología genómica: "Esto podría resolverse si el cultivo se plantara en hileras dobles con espacios entre las hileras dobles. Pero las plantas en hileras dobles se sombrearán más entre sí, causando una posible pérdida de rentabilidad".
El modelo descubrió que el espaciado entre hileras dobles cuesta alrededor del 10% de la productividad en comparación con el espaciado entre hileras tradicional; sin embargo, esta pérdida se puede reducir a solo 2% eligiendo cultivares con más hojas horizontales plantadas en una orientación norte-sur.
"Este modelo podría aplicarse a otros cultivos para predecir diseños de plantación óptimos para entornos específicos", dijo Yu Wang, un investigador postdoctoral en Illinois que dirigió el estudio. "También podría usarse a la inversa para predecir el resultado potencial de uncampo."
Los autores predicen que este modelo será especialmente útil cuando la siembra robótica se vuelva más común, lo que permitirá muchas más permutaciones de siembra.
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Materiales proporcionado por Instituto Carl R. Woese de Biología Genómica, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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