Grödmodellering är avgörande för att förstå hur man säkrar livsmedelsförsörjningen när planeten anpassar sig till klimatförändringarna. Många nuvarande grödemodeller fokuserar på att simulera grödans tillväxt och skörd i fältskala, men saknar genetiska och fysiologiska data, vilket kan hämma korrekt produktion och miljökonsekvensbedömning i större skala.

I en ny artikel publicerad i tidningen Natur Växter , forskare identifierar en serie flerskaliga och multidisciplinära komponenter – från grödegenetik upp till globala faktorer – som är avgörande för att hitta miljömässigt hållbara lösningar för livsmedelssäkerhet.

Många grödemodeller fokuserar på att förstå hur växtegenskaper som bladstorlek spelar in i skörden i fältskala, sa forskarna. "Modellering i denna skala är avgörande, men vi skulle vilja infoga information från gen-till-cell och regional-till-global skala data i vårt modelleringsramverk, sa Bin Peng, en postdoktorand forskare vid University of Illinois i Urbana-Champaign och medförfattare.

Studien identifierar komponenter som skulle kunna bidra till att skapa ett mer informativt ramverk för modellering. "Mångskalemodellering är nyckeln till att koppla samman utformningen av klimatförändringsanpassningsstrategier för grödor och fältförvaltning med en storskalig bedömning av anpassningens inverkan på växtproduktion, miljö, klimat och ekonomi, " sa Peng.

Studien efterlyser en bättre representation av grödors fysiologiska svar på klimat- och miljöstressorer – som torka, extrema regn och ozonskador. "Många fysiologiska processer skulle vara viktiga för att simulera grödans tillväxt under stressade förhållanden exakt, " sa Peng. Exempel inkluderar vatten som rör sig från jord till växt till atmosfär som drivs av baldakinens energibalans, han sa.

"Vi bör också inkludera en bättre representation av grödor, ", sa Peng. "Det skulle vara extremt viktigt för att bedöma både växtodling och miljömässig hållbarhet, såväl som deras kompromisser."

Forskarna sa att det finns möjligheter att stänga en mängd olika dataluckor, också. "Integration av fjärranalysdata, såsom arbetet som utförs i vårt labb, kommer att vara oerhört värdefullt för att minska dataluckor och osäkerheter, " sa professorn i naturresurser och miljövetenskap och projektutredare Kaiyu Guan. "En av fördelarna med fjärranalys är dess stora rumsliga täckning – vi kan använda fjärranalys för att begränsa grödemodeller över alla fält på planeten."

Författarna föreslår också en modell-dataintegrationsväg framåt. "Att göra rätt simulering av grödans reaktioner på klimatförändringsfaktorer är avgörande, "Sa Guan. "Den mest utmanande delen är om grödemodeller kan fånga de framväxande relationerna, som kan härledas från empiriska observationer."

"Ingen enskild forskare eller forskningslabb kan producera dessa modeller på egen hand, " sade studiens medförfattare och växtbiologiprofessor Amy Marshall-Colón. "Denna typ av ansträngning kommer att kräva tålamod och samarbete över många discipliner."