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Modelado del futuro para las sojas en el Cercano oeste

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¿Cómo las temperaturas de levantamiento esperadas para ocurrir con el cambio de clima global el crecimiento de la soja de la influencia en el Cercano oeste? Bastante que espere y vea, los investigadores en la Universidad de Illinois utilizará datos reales y el ordenador de la cosecha que modelan para mejorar para predecir los impactos futuros de temperaturas más altas en la producción agrícola y para identificar las blancos prometedoras para la adaptación.

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El proyecto se está financiando con un instituto nacional de $420.000 USDA para la concesión de la comida y de la agricultura. U del científico ambiental Kaiyu Guan de I es el director de proyecto. Carl Bernacchi y Elizabeth Ainsworth son directores del co-proyecto. Ambos son fisiólogos de la planta en el U del mí departamento de biología de la planta y departamento de ciencias de la cosecha.

El proyecto mirará cómo la temperatura afecta a procesos de planta importantes tales como fotosíntesis y respiración.

“Temperaturas más altas pueden dar lugar en el futuro a tasa de crecimiento acelerada de la cosecha y estaciones de crecimiento más cortas,” dice Guan. “Habrá probablemente efectos directos del estrés térmico sobre las diversas etapas en la reproducción de la planta, incluyendo el número de flores y las vainas producidas y abortadas y los temps más altos pueden aumentar la demanda de las plantas para el agua. Todos estos factores desempeñarán un papel en cosecha de la soja.”

Guan dice que el equipo combinará el experimento controlado del aumento del libre-aire de la temperatura (T-FACE) y una cosecha desarrollada recientemente que modelan el marco (CLM-APSIM). Los órdenes de calefacción infrarrojos serán utilizados para calentar tres variedades de la soja, representando a los grupos principales plantados a través del Cercano oeste por dos estaciones de crecimiento, y las medidas fisiológicas y bioquímicas múltiples serán tomadas simultáneamente.

“Entonces utilizaremos los resultados del experimento para mejorar y calibrar el modelo en el nivel del sitio,” Guan dice. “Usando el modelo calibrado, atribuiremos la pérdida histórica de la producción debida aumentar temperatura a diversos mecanismos fisiológicos. En última instancia, proyectaremos la cosecha para la correa de maíz entera bajo diversos escenarios del clima, y cuantificamos la contribución de cada mecanismo.”

Además de ser un profesor adjunto en ecohydrology y geoinformatics en el departamento de recursos naturales y de ciencias ambientales en la universidad de agrícola, el consumidor y ciencias ambientales en U de I, Guan tiene una cita común como profesor de las aguas azules afiliado con el centro nacional para los usos de superinformática (NCSA).