Учёные Лаборатории реактивного движения полагают, что селекция сои — это вариант решения проблем не только мировой продовольственной безопасности, но и парникового эффекта
Новое исследование показывает, что селекция однолетних травянистых растений Glycine max (вид рода Соя «Glycine») позволяет повысить урожайность и компенсировать нагревание парникового газа при меньших затратах воды.
17.04.2014
Источник: http://kosmo-apparaty.ru/
Это исследование является первым, которое продемонстрировало, что одна из основных сельскохозяйственных продовольственных культур может быть использована для достижения одновременно нескольких целей.
В ходе исследования, возглавляемого Darren Drewry из Лаборатории реактивного движения (Jet Propulsion Laboratory), использовалась современная модель растительности и высокоэффективные компьютерные методы оптимизации. Было установлено, что селекционируя сою различными методами, можно повысить урожайность этой культуры примерно на 7%, при этом не используя большего количества воды. Растения сои также могут селекционироваться для того, чтобы потреблять на 13% меньше воды, либо отражать в космос на 34% больше света, без каких-либо потерь урожайности. Исследование проводилось на средства National Science Foundation при поддержке Лаборатории реактивного движения и Фонда Билла и Мелинды Гейтс.
По словам Drewry, его интуиция подсказывала, что некоторые их этих целей являются взаимоисключающими — то есть фундаментальный компромисс между повышением урожайности и экономией воды. Теперь можно утверждать, что действительно есть комбинация черт, позволяющая добиться прогресса по всех целям одновременно, объясняет учёный. Статья, посвящённая результатам исследования Drewry и его коллег Praveen Kumar и Stephen Long из University of Illinois, была опубликована 4 апреля в журнале «Global Change Biology».
Это исследование весьма актуально, ведь глобальной продовольственной безопасности в настоящее время как никогда угрожают климатические изменения и рост численности населения планеты. По оценкам ООН, производство продовольствия к 2050 году необходимо увеличить по меньшей мере на 70%, дабы удовлетворить мировое потребности в продуктах питания. Ныне урожайности основных сельскохозяйственных культур уделяется мало внимания. Соевые бобы самая важная белковая культура в мире.
Drewry разработал модель MLCan (multi-layer canopy model), которую он использовал в ходе данного исследования), для изучения сельскохозяйственных систем Среднего Запада США, но она может быть адаптирована для исследования в областях с преобладанием иных видов растительности. Модель учитывает обмен углекислого газа, воды и энергии между растительностью и атмосферой в мельчащих деталях.
В рамках исследования также использовалась числовая оптимизация — математический метод, позволяющий установить, какой среди широкого диапазона вариантов приведёт к желаемому результату. Drewry выбрал пять структурных особенностей растения, среди которых общая площадь лиственного покрова (число и размер листьев) и угол, под которым листья расположены по отношению к стеблю растения. Модель MLCan изменяла одну или несколько из 5 характеристик в рамках каждого эксперимента, «отсекая» менее результативные решения и совершенствуя те, которые максимально позволяли приблизиться к поставленной цели.
В зависимости от целей предназначения, специфика селекции соевых растений может отличаться. В рамках одного из экспериментов было получено растение, на выращивание которого требуется на 13% меньше воды, но при этом такое же продуктивное, как и современные сорта. Этот сорт сои был бы чрезвычайной ценен для фермеров, сельскохозяйственные угодья которых находятся в районах, страдающих от засухи. Это растение менее лиственное — листья расположены ближе к основанию растения. Отражения большего количества солнечного излучения обратно в космическое пространство предусматривает селекцию многих признаков, таких как плотность листвы, угол наклона листьев по отношению к стеблю, специфика их распределения. Важно также знать, сколько света листья отражают и в какие части солнечного спектра.
Учёные, посредством моделирования, быстро нашли ответы на все поставленные вопросы, на которые у селекционеров при иных обстоятельства ушёл бы не один год. Селекционеры видоизменяют за один раз только одну черту, поэтому на создание нового гибрида обычно уходит очень много времени — и то нет никаких гарантий, что итоговый результат будет отвечать поставленной цели. Видоизменение сразу 2 или 3 признаков — это чрезвычайно сложный процесс, требующий много времени.
Коллекции семян, например, коллекция идиоплазмы сои Министерства сельского хозяйства США, насчитывающая порядка 20 тысяч сортов со всего мира — вероятно, содержит генетический материал, необходимый для того, чтобы разводить соевые растения с этими чертами.
В сравнении с многими, так называемыми, геоинженерными решениями, которые были предложены для урегулирования изменений климата (распыление сульфатов в верхних слоях атмосферы, дабы уменьшить поступающий на Землю солнечный свет; насыщение океанических вод железом для увеличения фотосинтеза планктона), увеличение отражательной способности однолетних культур может быть не только более эффективным, но и более дешёвым способом.
По словам Drewry, многие предложенные геоинженерные решения требуют значительных расходов, при том, что потенциальные выгоды от них достоверно не известны.
В ходе исследования, возглавляемого Darren Drewry из Лаборатории реактивного движения (Jet Propulsion Laboratory), использовалась современная модель растительности и высокоэффективные компьютерные методы оптимизации. Было установлено, что селекционируя сою различными методами, можно повысить урожайность этой культуры примерно на 7%, при этом не используя большего количества воды. Растения сои также могут селекционироваться для того, чтобы потреблять на 13% меньше воды, либо отражать в космос на 34% больше света, без каких-либо потерь урожайности. Исследование проводилось на средства National Science Foundation при поддержке Лаборатории реактивного движения и Фонда Билла и Мелинды Гейтс.
По словам Drewry, его интуиция подсказывала, что некоторые их этих целей являются взаимоисключающими — то есть фундаментальный компромисс между повышением урожайности и экономией воды. Теперь можно утверждать, что действительно есть комбинация черт, позволяющая добиться прогресса по всех целям одновременно, объясняет учёный. Статья, посвящённая результатам исследования Drewry и его коллег Praveen Kumar и Stephen Long из University of Illinois, была опубликована 4 апреля в журнале «Global Change Biology».
Это исследование весьма актуально, ведь глобальной продовольственной безопасности в настоящее время как никогда угрожают климатические изменения и рост численности населения планеты. По оценкам ООН, производство продовольствия к 2050 году необходимо увеличить по меньшей мере на 70%, дабы удовлетворить мировое потребности в продуктах питания. Ныне урожайности основных сельскохозяйственных культур уделяется мало внимания. Соевые бобы самая важная белковая культура в мире.
Drewry разработал модель MLCan (multi-layer canopy model), которую он использовал в ходе данного исследования), для изучения сельскохозяйственных систем Среднего Запада США, но она может быть адаптирована для исследования в областях с преобладанием иных видов растительности. Модель учитывает обмен углекислого газа, воды и энергии между растительностью и атмосферой в мельчащих деталях.
В рамках исследования также использовалась числовая оптимизация — математический метод, позволяющий установить, какой среди широкого диапазона вариантов приведёт к желаемому результату. Drewry выбрал пять структурных особенностей растения, среди которых общая площадь лиственного покрова (число и размер листьев) и угол, под которым листья расположены по отношению к стеблю растения. Модель MLCan изменяла одну или несколько из 5 характеристик в рамках каждого эксперимента, «отсекая» менее результативные решения и совершенствуя те, которые максимально позволяли приблизиться к поставленной цели.
В зависимости от целей предназначения, специфика селекции соевых растений может отличаться. В рамках одного из экспериментов было получено растение, на выращивание которого требуется на 13% меньше воды, но при этом такое же продуктивное, как и современные сорта. Этот сорт сои был бы чрезвычайной ценен для фермеров, сельскохозяйственные угодья которых находятся в районах, страдающих от засухи. Это растение менее лиственное — листья расположены ближе к основанию растения. Отражения большего количества солнечного излучения обратно в космическое пространство предусматривает селекцию многих признаков, таких как плотность листвы, угол наклона листьев по отношению к стеблю, специфика их распределения. Важно также знать, сколько света листья отражают и в какие части солнечного спектра.
Учёные, посредством моделирования, быстро нашли ответы на все поставленные вопросы, на которые у селекционеров при иных обстоятельства ушёл бы не один год. Селекционеры видоизменяют за один раз только одну черту, поэтому на создание нового гибрида обычно уходит очень много времени — и то нет никаких гарантий, что итоговый результат будет отвечать поставленной цели. Видоизменение сразу 2 или 3 признаков — это чрезвычайно сложный процесс, требующий много времени.
Коллекции семян, например, коллекция идиоплазмы сои Министерства сельского хозяйства США, насчитывающая порядка 20 тысяч сортов со всего мира — вероятно, содержит генетический материал, необходимый для того, чтобы разводить соевые растения с этими чертами.
В сравнении с многими, так называемыми, геоинженерными решениями, которые были предложены для урегулирования изменений климата (распыление сульфатов в верхних слоях атмосферы, дабы уменьшить поступающий на Землю солнечный свет; насыщение океанических вод железом для увеличения фотосинтеза планктона), увеличение отражательной способности однолетних культур может быть не только более эффективным, но и более дешёвым способом.
По словам Drewry, многие предложенные геоинженерные решения требуют значительных расходов, при том, что потенциальные выгоды от них достоверно не известны.
регион:
США
