El nuevo algoritmo analiza configuraciones de tiempo para predecir la composición del rendimiento y del grano del maíz

El maíz se instala en aproximadamente 90 millones de acres a través de los Estados Unidos cada año. Con todos que los datos, él tardan meses después de la cosecha para que las agencias de estatal analicen calidad del rendimiento total y del grano. Los científicos están trabajando para acortar esa cronología, haciendo las predicciones para el rendimiento de la fin-de-estación por mediados de temporada. Sin embargo, menos investigadores han abordado predicciones de la calidad del grano, especialmente en granes escala. Un nuevo estudio de la Universidad de Illinois comienza a llenar ese entrehierro.

El estudio, publicado en agronomía, utiliza un algoritmo desarrollado recientemente para predecir el rendimiento y la composición del grano - la proporción de la fin-de-estación de almidón, de aceite, y de proteína en el núcleo - analizando configuraciones de tiempo durante tres escenarios importantes en el revelado del maíz. Importantemente, las predicciones se aplican a la cosecha entera del maíz de Cercano oeste en los Estados Unidos, sin importar genotipos del maíz o prácticas de la producción.

“Hay varios estudios que fijan los factores que influencian la calidad para los genotipos específicos o las situaciones específicas, pero antes de que este estudio, no podríamos hacer predicciones generales en esta escala,” dice los Topes-Wilmsmeyer de Carrie, profesor adjunto de la investigación en el departamento de las ciencias de la cosecha en U de I y al co-autor del estudio.

Mientras que el maíz llega los elevadores a través del Cercano oeste cada estación, el consejo de los granos de los E.E.U.U. recoge muestras para fijar la composición y la calidad para sus informes resumidos anuales, que se utilizan para las ventas de exportación. Era esta base de datos completa que los Topes-Wilmsmeyer y sus colegas utilizaron en desarrollar su nuevo algoritmo.

“Utilizamos los datos a partir de 2011 a 2017, que abarcaron años de la sequía así como archivo-rindieron años, y todo mientras tanto,” dice Juliann Seebauer, especialista principal de la investigación en U del departamento del i de las ciencias de la cosecha y del co-autor del estudio.

Los investigadores emparejaron los datos de la grano-calidad con 2011 - 2017 datos del tiempo de las regiones que introducían en cada elevador de grano. Para construir su algoritmo, concentraron en el tiempo durante tres períodos críticos - aparición, el silking, y terraplén del grano - y encontrado que el calculador más fuerte del rendimiento del grano y de la calidad compositiva era disponibilidad del agua durante silking y terraplén del grano.

El análisis iba más profundo, determinando las condiciones que llevaban más arriba para lubricar o las concentraciones de la proteína-- información esa materias a los compradores del grano.

La proporción de almidón, de aceite, y de proteína en grano del maíz es influenciada por genotipo, disponibilidad nutritiva del suelo, y tiempo. Pero el efecto del tiempo no es siempre directo cuando se trata de la proteína. En condiciones de la sequía, las instalaciones esfuerzo depositan menos almidón en el grano. Por lo tanto, el grano tiene proporcional más proteína que el de las instalaciones que no experimentan la tensión de la sequía. El buen tiempo puede también llevar a las concentraciones de alto valor proteico. El un montón de agua significa que más nitrógeno está transportado en la instalación y que incorporado en las proteínas.

En el análisis, la “proteína de grano y los niveles de aceite superiores a la media fueron favorecidos por menos nitrógeno que lixiviaba durante incremento vegetativo temprano, pero también temperaturas más altas en el florecimiento, mientras que el mayor aceite que concentraciones de la proteína resultó de temperaturas más bajas durante el florecimiento y el terraplén del grano,” de los autores dicen en el estudio.

La capacidad de predecir mejor concentraciones de la proteína y del aceite en grano podía influenciar mercados globales, en vista del crecimiento demanda nacional e internacional para el maíz de alto valor proteico para los usos del pienso. Con el nuevo algoritmo, debe ser teóricamente posible hacer semanas de las predicciones del rendimiento y de la calidad de la fin-de-estación o meses delante de la cosecha simple observando configuraciones de tiempo.

“Otros investigadores han logrado predicciones en tiempo real del rendimiento usando datos mucho más complejos y modelos. Las nuestras eran una aproximación comparativamente simple, pero manejamos agregar el pedazo de la calidad y lograr exactitud decente, los” Topes-Wilmsmeyer dicen. “Las variables del tiempo que encontramos para ser importantes en este estudio se podrían utilizar en análisis más complejos para lograr incluso mayor exactitud en rendimiento y calidad que predecían en el futuro.”

Fuente: https://aces.illinois.edu/news/weather-three-key-growth-stages-predicts-midwest-corn-yield-and-grain-quality-study-says