Härkäpavun (Vicia faba L.) kukintamallin validointi

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201906122684
Title: Härkäpavun (Vicia faba L.) kukintamallin validointi
Author: Sairasalo, Maria
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Agriculture and Forestry, Department of Agricultural Sciences
Publisher: Helsingin yliopisto
Date: 2019
Language: fin
URI: http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201906122684
http://hdl.handle.net/10138/303009
Thesis level: master's thesis
Discipline: Kasvintuotantotieteet
Plant Production Science
Växtproduktionsvetenskap
Abstract: Tutkimusten mukaan lämpötilasumma tai vuorokauden keskilämpötila määrittelevät yhdessä fotoperiodin ja geeniperimän kanssa härkäpavun kukinnan alkuajankohdan. Muilla ympäristötekijöillä kuten fotosynteettisesti aktiivisella säteilyllä (PAR) sekä kosteusolosuhteilla (Sielianinowin hydroterminen K-indeksi) on kuitenkin havaittu olevan sekundäärinen vaikutus kukinnan ajoitukseen. Härkäpavun kasvun kehitysvaiheiden ajoituksella on suuri merkitys eri lajikkeiden alueelliseen sopeutumiseen sekä niiden viljelyn kannattavuuteen uusissa ja muuttuvissa ympäristöissä. Kukinnan ajoitus sekä vallitsevat ympäristöolosuhteet kukinnan aikana vaikuttavat muodostuvaan satoon eri härkäpapulajikkeilla. Kukinnan virittymiseen vaikuttavien ympäristötekijöiden tunnistaminen eri lajikkeilta mahdollistaa uusien kestävämpien härkäpapulajikkeiden jalostuksen. Aikaisemmin kukkivien lajikkeiden avulla voidaan välttää satoon vaikuttavien stressitekijöiden negatiiviset vaikutukset. Muuttuvat ilmasto-olosuhteet mahdollistavat myös Suomessa pitkään jatkuvia kuivia ja lämpimiä ajanjaksoja, joiden vaikutus korostuu erityisesti kukinnan aikana. Kukintavaiheen on todettu olevan herkin härkäpavun kehitysvaihe, minkä aikana määräytyy tulevan sadon määrä sekä laatu. Tutkimuksen tarkoituksena oli testata parannellun kukinnan kehitysnopeutta ennustavan mallin toimivuutta ja soveltuvuutta muuttuvissa pelto-olosuhteissa. PAR:n, K-indeksin, keskilämpötilan ja fotoperiodin merkitystä testattiin kukinnan ennustusmallissa, jossa kukintahavainnot oli kerätty 20 härkäpapulajikkeelta kasvukausien 2016 ja 2017 ajalta. Kyseisten ympäristötekijöiden vaikutusta mallissa testattiin myös laajemmalla havaintodatalla, jossa kerätyt kukintahavainnot yhdistettiin kasvukausilta 2009-2012 ja 2016-2017. Suurimmat selitysasteet malleille saatiin kaikkien parametrien yhdistelmillä (R2v2=0.999, R6v2= 0.964). Vain fotoperiodin ja keskilämpötilan sisältämä malli ei ollut selitysasteeltaan riittävän suuri kukinnan ennustuksen kannalta. PAR ja K-indeksi kasvattivat merkittävästi mallin selitysastetta (R2>0.90). PAR selitti yksinään testattuna yli 90 % kukinnan alkuajankohdasta. Fotoperiodilla sekä keskilämpötilalla on kuitenkin merkittävä rooli härkäpavun kasvun ja kukinnan kannalta, sillä riittävän valojakson pituuden sekä lämpötilasumman tiedetään indusoivan kukintaa tietyillä lajikkeilla. Kuudelta kasvukaudelta kerättyjen havaintojen avulla testatun mallin keskilämpötilan kertoimet olivat merkityksettömiä (p>0.05). Kukintaennusteen kannalta merkitseviä (p<0.05) parametrejä olivat fotoperiodi, K-indeksi, PAR sekä ’Kontu’-lajiketermi. ’Kontu’-lajikkeen kukinta alkoi aikaisemmin, kuin muiden lajikkeiden kukinta. Tämä näkyi mallissa korkeana residuaalina, jonka vuoksi sen vakiotermi lisättiin malliin yhdeksi lisäparametriksi. Selitysaste nousi korkeammaksi ’Kontu’-lajiketermin vaikutuksesta. Kasvihuonekokeissa olosuhteet säädetään yleensä koekasville optimaalisiksi, jolloin esimerkiksi normaalisti muuttuvien kosteusolosuhteiden vaikutus jää huomioimatta. Myös vakioidut valo-olosuhteet hankaloittavat fotoperiodin ja PAR:n vaikutuksien havaitsemista härkäpavun kehityksessä pelto- olosuhteisiin verrattuna. Useita kasvukausia kestäviä peltokokeita tarvitaan, jotta nämä vaikutukset pystytään erottamaan. Testattua kukinnan kehitysnopeuden ennustusmallia voidaan käyttää härkäpavulla eri lajikeominaisuuksien tunnistamisessa. Testatun mallin parametrit toimivat hyvin härkäpavun kukinnan kehitysnopeuden ennustamisessa Suomen olosuhteissa.Research has shown that the temperature sum or the average of daily mean temperature, together with the photoperiod and genotype, determines the progress of faba bean towards flowering. However, other environmental factors such as photosynthetically active radiation (PAR) and humidity conditions (Sielianinow´s hydrothermal index K) have been found to have a secondary effect on the progress towards flowering. The timing of the development stages of faba bean growth is of great importance for its regional adaptation and the profitability of its cultivation in new and changing environments. Progress towards flowering and the environmental conditions during flowering strongly affect the yield of different cultivars. Identifying the environmental factors affecting initiation and induction of flowering enables the breeding of new, more sustainable cultivars of faba bean. Negative effects of stress factors to yield can be avoided using earlier flowering cultivars in cultivation. Changing climatic conditions are leading to long periods of dry and warm weather in Finland, the effect of which is particularly pronounced during flowering. The stage of flowering has been found to be the most sensitive stage of the development of faba bean, during which the amount and quality of the crop yield is determined. The aim of this study was to validate the functionality and suitability of the improved model for predicting the progress towards flowering in field conditions. The significance of PAR, K-index, the temperature mean and photoperiod was tested in the model predicting flowering, were the observations of flowering were from two growing seasons, 2016 and 2017, using 20 cultivars of faba bean. The impacts of these environmental factors on the model were also tested with broader observation data from six growing seasons: 2009 to 2012 together with 2016 to 2017. The best model was obtained with the combination of all parameters with the highest value of R2 (R2v2=0.999, R6v2= 0.964). In the model containing only photoperiod and temperature mean, values for R2 were too low. The parameters of PAR and K-index significantly (R2>0.90) increased the value of R2. When tested alone, PAR explained over 90 % of the flowering. However, the photoperiod and the temperature mean played an important role in the development and flowering and they are known to be critical for the induction of flowering of certain cultivars. With six years of observations, the coefficients for temperature mean in the model were negligible (p >0.05). Significant parameters were photoperiod, K-index and PAR. The cultivar ‘Kontu’ started to flower earlier than other cultivars and it had greatest variation between predicted and observed value in the model. Therefore, adding it to the function as extra parameter was important to bring its values closer to regression line and to improve the overall value of R2. The conditions in greenhouse are usually adjusted to the optimum for the plant, when normally varying humidity conditions are ignored. Effects of photoperiod and PAR on the development of faba bean cannot be distinguished in controlled light conditions. Field experiments lasting several growing seasons are required to be able to distinguish their effects. The model for predicting the progress towards flowering could be used to identify different qualities of various cultivars. The parameters in this model worked well in prediction of flower induction of faba bean in Finland.
Subject: härkäpapu
kukinta
kukinta-aika
fotosynteettisesti aktiivinen säteily
fotoperiodi
keskilämpötila
hydroterminen K-indeksi
kosteusolosuhteet


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record