Universität Hohenheim
 

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Herndl, Markus

Use of modeling to characterize phenology and associated traits among wheat cultivars

Die Verwendung von Modellierung zur Charakterisierung der Phänologie von Weizensorten und der damit verbundenen Merkmale

(Übersetzungstitel)

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-2742
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2008/274/


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SWD-Schlagwörter: Phänologie , Photoperiode , Modellierung , Vernalisation , Weizen
Freie Schlagwörter (Englisch): Phenology , photoperiod , modeling , vernalization , wheat
Institut: Institut für Pflanzenbau und Grünland (bis 2010)
Fakultät: Fakultät Agrarwissenschaften
DDC-Sachgruppe: Landwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Claupein, Wilhelm Prof. Dr.
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 31.03.2008
Erstellungsjahr: 2008
Publikationsdatum: 16.06.2008
 
Lizenz: Hohenheimer Lizenzvertrag Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim ohne Print-on-Demand
 
Kurzfassung auf Englisch: Predicting phenology of wheat is important for many aspects of wheat production as for example facilitating accurate timing of pesticides, fertilizers and irrigation, avoiding stress at critical growth stages, and adapting cultivar characteristics to specific environmental constraints or global changes in climate. The aim of the dissertation was to characterize and test the impact of wheat phenology on agronomic traits through integrated use of crop models and information on the genetic makeup of cultivars. In an initial study, cultivar differences in vernalization requirement, photoperiod response and earliness per se were distinguished by field-based indices and compared with corresponding model parameters in CSM-Cropsim-CERES-Wheat model Version 4.0.2.0. To determine whether field-based indices can provide accurate characterization of vernalization requirement, photoperiod response and earliness per se, 26 winter wheat cultivars were evaluated under field conditions at Ihinger Hof, Germany using two natural photoperiod regimes (from different transplanting dates) and vernalization pre-treatments. Results indicated that combining planting dates with vernalization pre-treatments can permit reliable, quantitative characterization of vernalization requirement, photoperiod response and earliness per se of wheat cultivars. Furthermore, genotypic model parameters appeared to be reliable estimates of cultivar differences in response to vernalization and photoperiod. In a second study, the model parameters for vernalization requirement (P1V) and photoperiod response (P1D) were estimated using gene information. To estimate these model parameters through integrating effects of Vrn and Ppd loci, flowering data obtained for 29 cultivars tested in the International Winter Wheat Performance Nursery (IWWPN) were used. Summarizing, results indicated that gene-based estimation of model coefficients was effective for prediction of phenology over a wide range of environments and appears feasible for studying wheat response to environment. To assist plant breeding with crop models, a possibility could be to assess model parameters for designing improved plant types (ideotypes). CMS-Cropsim-CERES-Wheat was used in a third study to test model parameters concerning plant development and grain yield. In ideotyping sequences, the parameters were varied and the model was run in four different scenarios in the North China Plain. The parameter G1 (corresponding trait: kernel number per spike) showed the highest influence on yield over all scenarios followed by G2 (corresponding trait: kernel weight). Results obtained in this study could help breeders to select the relevant traits and integrate them in their breeding program for a specific population of environments. To investigate the coherences between pre-anthesis phenology and grain protein content in a fourth study the statistical analysis of causal relationships with genotypic model parameters was used. It was tested whether model-based characterizations of vernalization requirement, photoperiod response and earliness per se can help explain genotype x environment interactions for grain protein content. Twenty four winter wheat and five spring wheat cultivars (IWWPN) and twelve winter wheat cultivars (of a two year field study at Ihinger Hof, Germany) were characterized using CSM-Cropsim-CERES-Wheat. Covariance analyses indicated that vernalization requirement, photoperiod response, and earliness per se all influenced grain protein content, but their effects varied with site and year within region. Path analyses using data from two seasons in Germany confirmed that grain protein content increased with a shorter pre-anthesis phase and indicated in accordance with the covariance analyses the environmental dependence of this trait. The results proposed that efforts to improve grain protein content should target levels of vernalization requirement, photoperiod sensitivity and earliness per se to specific populations of environments and seek to reduce the apparent large influence of environment on grain protein content. The improved understanding of traits affecting phenology and the linkage with genotypic model parameters can be applied e.g. in China to solve arising and existing agricultural challenges. Model-based analyses can help adapting cropping systems to global warming. In the North China plain a more accurate timing of N-fertilizers and irrigation, as a result of modeling, can ensure a sustainable resource use while maintaining high yields. Summarizing, the findings of this dissertation showed that traits affecting phenology in wheat can be successfully characterized by field-based indices, genotypic model parameters and gene-based estimates of genotypic model parameters. Furthermore, the research showed how genotypic model parameters can be used for breeding purposes, and to test causal relationships both at regional and local geographic scales.
 
Kurzfassung auf Deutsch: Die Prognose der Weizenphänologie ist für viele Aspekte der Weizenproduktion wichtig. Beispiele sind die termingerechte Anwendung von Pestiziden, Düngemitteln und Bewässerung, sowie die Vermeidung von Stress während kritischen Wachstumsstadien. Das Ziel der Doktorarbeit war, die Phänologie von Weizen zu charakterisieren und ihren Einfluss auf landwirtschaftliche Merkmale unter der Verwendung des Pflanzenwachstumsmodells CSM-Cropsim-CERES-Wheat 4.0.2.0 und sortenspezifischen genetischen Informationen zu prüfen. In einer Ausgangsstudie wurden sortenspezifische Unterschiede in Vernalisationsbedarf, photoperiodischer Sensitivität und Frühzeitigkeit durch feld-gestützte Indizes differenziert und mit entsprechenden sortenspezifischen Modellkoeffizienten im Pflanzenwachstumsmodell CSM-Cropsim-CERES-Wheat verglichen. Um feststellen zu können, ob die Indizes eine genaue Charakterisierung des Bedarfes an Vernalisation, Photoperiode und Frühzeitigkeit liefern können, wurden 26 Winterweizensorten mit zwei natürlichen photoperiodischen Regimes (zwei unterschiedliche Pflanzzeitpunkte) und vorvernalisierten Varianten am Ihinger Hof, Deutschland, geprüft. Die Resultate zeigten, dass diese Kombination eine Charakterisierung des sortenspezifischen Bedarfs an Vernalisation, photoperiodischer Sensitivität und Frühzeitigkeit erlaubt. Darüber hinaus scheinen die sortenspezifischen Modellkoeffizienten eine vertrauenswürdige Schätzung von Sortenunterschieden bezüglich Vernalisation und Photoperiode zu sein. In einer zweiten Studie wurden die sortenspezifischen Modellkoeffizienten für Vernalisationsbedarf (P1V) und photoperiodischer Sensitivität (P1D) mit Hilfe von genetischer Information geschätzt. Um diese Modellkoeffizienten durch die Eingliederung von Ppd und Vrn loci schätzen zu können, wurden Blühdaten von 29 Sorten aus einer Internationalen Winterweizen-Leistungsprüfung (IWWPN) herangezogen. Zusammenfassend zeigten die Resultate, dass die gen-gestützten Modellkoeffizienten bei der Prognostizierung von Phänologie über eine weite Spanne von Umwelten effektiv waren. Die Anpassung der Modellkoeffizienten und die sich daraus ergebenden verbesserten Pflanzentypen (Ideotypen) kann eine Methode zur Unterstützung der Pflanzenzüchtung sein. Um die sortenspezifischen Modellkoeffizienten hinsichtlich Pflanzenentwicklung und Kornertrag testen zu können, wurde in einer dritten Studie wieder CSM-Cropsim-CERES-Wheat verwendet. In so genannten Ideotyping-Sequenzen wurden die Koeffizienten in vier verschiedenen Szenarien in der Nordchinesischen Tiefebene variiert und mit dem Model simuliert. Den größten Einfluss auf den Kornertrag über alle Szenarien hinweg hatten die Koeffizienten G1 (entsprechendes Merkmal: Kornanzahl pro Ähre) gefolgt von G2 (entsprechendes Merkmal: Kornmasse). Resultate aus dieser Studie könnten Pflanzenzüchtern helfen, die relevanten Merkmale zu selektieren und sie in ihr Zuchtprogramm für spezifische Umwelten zu integrieren. Zur Untersuchung der Beziehung zwischen Vorblüte-Phänologie und Proteingehalt des Kornes wurde in einer vierten Studie eine statistische Analyse von kausalen Zusammenhängen mit Hilfe der Modellkoeffizienten angewandt. Es wurde getestet, ob eine Charakterisierung von Vernalisationsbedarf, photoperiodischer Sensitivität und Frühzeitigkeit durch das Modell bei der Erklärung der Interaktionen von Genotyp und Umwelt behilflich sein kann. 24 Winterweizen und 5 Sommerweizensorten (IWWPN) und 12 Winterweizensorten (aus einem Feldversuch am Ihinger Hof, Deutschland) wurden mit CSM-Cropsim-CERES-Wheat charakterisiert. Die Kovarianzanalyse der Daten der IWWPN zeigte, dass Vernalisationsbedarf, photoperiodische Sensitivität und Frühzeitigkeit den Proteingehalt im Korn beeinflussten, die Effekte aber mit Ort und Jahr innerhalb einer Region variierten. Die Pfadanalysen eines Datensatzes aus zwei Versuchsjahren am Ihinger Hof bestätigten, dass der Proteingehalt im Korn mit kürzerer Vorblüte-Phase steigt. In Übereinstimmung mit der Kovarianzanalyse wurde die Abhängigkeit des Merkmals von der Umwelt sichtbar. Die Resultate implizieren, dass Anstrengungen zur Erhöhung des Proteingehaltes darauf abzielen sollten, umweltspezifische Niveaus von Vernalisationsbedarf, photoperiodischer Sensitivität und Frühzeitigkeit zu bestimmen und den offenkundigen Einfluss der Umwelt zu reduzieren. Das optimierte Verständnis von Merkmalen, welche die Phänologie beeinflussen, und die Verknüpfung mit sortenspezifischen Modellkoeffizienten, kann z.B. in China zur Lösung von aufkommenden Problemen und aktuellen agronomischen Herausforderungen beitragen. Modell-gestützte Analysen können die Anpassung von Anbausystemen an die Klimaerwärmung erleichtern. In der Nordchinesischen Tiefebene kann mit Hilfe der Modellierung eine termingerechte Anwendung von N-Düngung und Bewässerung erfolgen und so eine nachhaltige Landwirtschaft mit hohen Erträgen sichergestellt werden. Zusammenfassend zeigen die Erkenntnisse dieser Doktorarbeit, dass Merkmale, welche die Phänologie beeinflussen, erfolgreich mit feld-gestützten Indizes, sortenspezifischen Modellkoeffizienten und gen-gestützten Modellkoeffizienten charakterisiert werden können. Darüber hinaus zeigen die Untersuchungen, wie sortenspezifische Modellkoeffizienten für Züchtungszwecke und für die Analyse von kausalen Zusammenhängen in der Pflanzenphysiologie sowohl auf regionaler als auch auf lokaler Ebene verwendet werden können.

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