Насколько улучшение фотосинтеза повышает урожайность?

В ближайшие два десятилетия урожайность сельскохозяйственных культур должна резко возрасти, чтобы прокормить растущее население планеты. Международная команда учёных разработала динамическую модель, которая предсказывает, какие манипуляции с фотосинтезом повысят урожайность пшеницы и сорго.

«Мы создали надёжный, биологически обоснованный прогностический инструмент, который может количественно оценить прирост урожайности, связанный с изменением фотосинтеза в реальных условиях выращивания», — заявил ведущий автор исследования доктор Алекс Ву из Центра передового опыта ARC по трансляционному фотосинтезу (CoETP) и Университета Квинсленда.

Моделирующий инструмент способен связывать биологические масштабы — от биохимии в листе до целого посева за сезон, интегрируя модели фотосинтеза и роста сельскохозяйственных культур. «Это мощный инструмент для оценки и руководства манипуляциями с фотосинтезом», — отметил доктор Ву.

Одним из самых инновационных аспектов исследования стало использование межмасштабного моделирования для изучения взаимодействий между фотосинтезом и устьицами листа. «Мы знаем, что не всё так просто: улучшение фотосинтеза не всегда увеличивает урожай. Ответ зависит от ситуации», — пояснила профессор Сюзанна фон Кеммерер из Австралийского национального университета (ANU).

Например, для таких культур, как сорго, усиление фотосинтеза может фактически снизить урожайность в условиях ограниченного водоснабжения. Модель предсказывает, что этим снижением можно управлять, если поддерживать стабильную скорость поступления CO₂ или испарения воды через устьица.

Команда исследовала три основные цели для манипуляций с фотосинтезом:

1. Повышение активности ключевого фермента фотосинтеза Rubisco.
2. Улучшение способности листьев к транспорту электронов.
3. Улучшение потока углекислого газа (CO₂) через внутренние слои листа.

«Это исследование позволяет нам количественно оценить последствия для урожайности этих трёх целей и их комбинаций для пшеницы и сорго в условиях орошаемого или богарного земледелия», — сказал доктор Ву.

Изменения урожайности в модели варьировались от снижения на 1% до увеличения на 12% в зависимости от комбинации целей, культуры и условий окружающей среды, таких как доступность воды.

Следующим шагом исследователей станет тесное сотрудничество с коллегами из CoETP для разработки сценариев моделирования, которые проверят эффекты других целей биоинженерии и селекции.