Улучшение устойчивости сельхозкультур: новый подход к количественной оценке и прогнозированию повреждений морозом у озимой пшеницы
Абиотические стрессы, такие как жара и мороз, серьёзно ограничивают рост растений, особенно влияя на озимые культуры, такие как пшеница, вызывая старение и сокращение площади листьев. Современные методы фенотипирования, в частности высокопроизводительное полевое фенотипирование (HTFP), позволили значительно продвинуться в мониторинге и анализе этих эффектов.
Текущие исследования сосредоточены на использовании детальных изображений высокого разрешения для количественной оценки признаков роста и ущерба от стрессов, таких как мороз. Однако остаются проблемы с точным моделированием повреждений морозом и пониманием устойчивости, специфичной для генотипа.
В октябре 2023 года журнал Plant Phenomics опубликовал исследовательскую статью "Индекс повреждения морозом: антипод градусо-дней роста".
Методология и новый индекс
Исследование количественно оценило вызванное морозом снижение роста растений, отслеживая изменения проективного покрытия полога (canopy cover) у тридцати шести генотипов озимой пшеницы в течение нескольких лет с использованием высокоразрешающих полевых снимков с временным разрешением. Была разработана новая концепция — Индекс повреждения морозом (Frost Damage Index, FDI), — который кумулятивно суммирует морозные события, аналогично градусо-дням роста.
Результаты и корреляции
Чувствительность генотипов к FDI коррелировала с традиционными визуальными оценками, используемыми для оценки зимостойкости, что указывает на их потенциальную адаптивность к другим стрессам, таким как засуха или жара. Исследование охватывало три года, каждый с разным температурным режимом и периодами холода. Фокус был на первых 150 днях после посева (зимний период). Каждый год наблюдались разные модели потери проективного покрытия (ΔCC) и температурной динамики. Была обнаружена умеренная или сильная корреляция между ΔCC и ручными оценками повреждения морозом после похолоданий, что подтверждает эффективность FDI в определении специфичной для генотипа чувствительности к морозу.
Ключевые параметры модели
В процессе исследования были оптимизированы различные параметры:
- Лаг-фаза: Трёхдневный промежуток между похолоданием и видимыми повреждениями.
- Сглаживание: Применение сглаживающего фактора к температурным данным.
- Базовая температура (Tbase): -9°C, ниже которой происходит видимое повреждение морозом.
- Фактор чувствительности: Рассчитывался для каждого генотипа (s) и значительно улучшал точность прогноза ΔCC при использовании.
Выводы и значение
Исследование подтвердило, что включение лаг-фазы и сглаживание температурных кривых значительно повышают точность прогноза. Оно также подчеркнуло специфичный для генотипа характер чувствительности к повреждениям морозом, что требует корректировки таких параметров, как фактор чувствительности, для каждого генотипа. В целом, результаты продемонстрировали потенциал FDI для улучшения прогнозирования продуктивности растений в условиях морозного стресса. Это предполагает его использование в селекции на морозоустойчивость и для улучшения моделей сельхозкультур путём включения эффектов повреждений. Данное исследование представляет собой методологический прорыв в понимании и прогнозировании взаимодействий "генотип × среда", особенно в отношении повреждений морозом, с использованием методов высокопроизводительного полевого фенотипирования.