Не сеять, а пересаживать: как уберечь голубиный горох от климатических ударов

Изменчивость климата, неправильные методы и сроки посева существенно влияют на урожайность голубиного гороха (Cajanus cajan L.) в полузасушливых тропиках (SAT). Данное исследование объединяет полевые испытания с имитационным моделированием для оценки того, как два метода посева, а именно прямой посев и пересадка рассады, влияют на урожайность зерна трёх потенциальных сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) в локациях Медак и Парбхани, Индия.

Эксперименты, проведённые с 2014 по 2016 год на исследовательских фермах Международного научно-исследовательского института культур для полузасушливых тропиков, показали, что пересадка превосходила прямой посев по урожайности зерна и связанным с ней показателям. В имитационном исследовании с использованием DSSAT v4.8 в рамках климатического сценария RCP 4.5 прогнозы указывали на будущее снижение урожайности голубиного гороха в периоды 2021–2040 и 2041–2060 годов. Калибровка и валидация модели показали хорошее согласие между наблюдаемыми и смоделированными урожаями зерна, при этом значения D-индекса варьировались от 0,92 до 0,99 по сортам и методам посева. Однако пересадка рассады продемонстрировала относительное преимущество в снижении потерь урожая по сравнению с прямым посевом. Моделирование определило оптимальные сроки пересадки: 30 июня и 10 июля для ICPH3762, а также 10 июня и 20 июня для ICPH2740 для периодов 2021–2040 и 2041–2060 годов в двух локациях. Для Maruti 30 июня оставался подходящим сроком во все будущие периоды и в обеих локациях. Эти результаты свидетельствуют о том, что совместное использование пересадки и подходящих сроков посева может служить стратегией адаптации к климату для поддержания продуктивности голубиного гороха в аналогичных регионах SAT. Исследование предоставляет практические рекомендации фермерам и поддерживает политиков в разработке эффективных схем поддержки устойчивого выращивания голубиного гороха посредством адаптированных агрономических практик.

- Изменение климата, неправильный метод посева и сроки посева снижают урожайность голубиного гороха.

- Пересадка голубиного гороха признана эффективным методом по сравнению с прямым посевом.

- Метод пересадки обеспечил увеличение урожайности на 17% по сравнению с прямым посевом.

- Пересадка признана эффективным методом в имитационных моделях для будущих климатических периодов.

- Пересадка с оптимальным сроком посева является стратегией адаптации к будущему климату.

Ожидается, что к 2050 году население мира достигнет девяти миллиардов человек, что увеличит зависимость от производства продовольственного зерна для обеспечения продовольственной безопасности. Среди бедного населения мира около 1,1 миллиарда человек проживают в полузасушливых тропиках (SAT) (Kamdi et al., 2024; Scholes, 2020). По оценкам экспертов, к 2050 году мировому населению потребуется увеличение производства продовольствия на 70% (Alexandratos and Bruinsma, 2012). Достижение этого станет вызовом, особенно с учётом таких проблем, как изменение климата, сокращение водных ресурсов, рост затрат на производство и ограниченность пахотных земель (Saxena et al., 2018; Musokwa and Mafongoya, 2020; Директорат экономики и статистики (DES), Министерство сельского хозяйства и благосостояния фермеров, Правительство Индии, 2023-24), тогда как улучшенные агрономические практики могут повысить урожайность до 1,6–1,8 т/га в полевых условиях (Garg et al., 2023).

Голубиный горох в основном выращивается как богарная культура. Неравномерный характер осадков, такой как позднее или раннее начало муссона, неравномерное распределение, в сочетании с неподходящими улучшенными практиками управления привели к задержке посева. Это вызвало раннее цветение и воздействие низких температур на стадии налива бобов, что привело к плохому развитию бобов и зерна и в конечном итоге способствовало снижению продуктивности (Pasumarthi et al., 2024; Sawargaonkar et al., 2024b; Sawargaonkar et al., 2025; Kumar et al., 2014; Patil et al., 2018; Silim et al., 2006; Rao et al. (2013a); Srinivasarao et al., 2020; Mahato et al., 2022; Gupta et al., 2021; Malhi et al., 2021).

Эти проблемы изменения климата в отношении голубиного гороха можно преодолеть путём внедрения соответствующих практик управления, таких как эффективные методы посева и выбор оптимального времени посева. Поскольку голубиный горох является растением короткого дня и фотопериод регулирует продолжительность его вегетативной стадии и цветения, посев в правильное время необходим для достижения оптимальной урожайности (Jadhav et al., 2023). Более того, использование подходящих методов посева и сроков помогает повысить урожайность за счёт максимизации использования природных ресурсов, таких как питательные вещества, солнечный свет и почвенная влага. Установление культуры обеспечивает оптимальную густоту растений, что поддерживает рост культуры и повышает продуктивность голубиного гороха (Mathimaran et al., 2020; Sawargaonkar et al., 2013; Sujatha and Babalad, 2018; Priyanka et al., 2018; Praharaj et al., 2015; Jayaraja et al., 2022). Следовательно, метод пересадки голубиного гороха служит инновационной агрономической стратегией для решения проблемы снижения продуктивности, вызванного изменением климата.

Исследователи использовали модель имитации культуры (CSM) для оценки воздействия изменения климата на урожайность и для оценки вариантов агроадаптации к изменению климата за короткий период и с минимальными затратами. Система поддержки принятия решений по переносу агротехнологий (DSSAT) представляет собой модель системы земледелия, предназначенную для имитации влияния климата, почвы и агрономических практик управления на рост и урожайность культур, тем самым снижая потребность в дорогостоящих полевых испытаниях. Она поддерживает процесс принятия решений по адаптации к изменению климата (Lehmann et al., 2013; Choruma et al., 2019). Исследователи применяют имитационные модели для оценки воздействия изменения климата на различные культуры (Challinor et al., 2014; Akinseye, 2020; Sannagoudar et al., 2020).

Литература по методам посева голубиного гороха сосредоточена на повышении продуктивности голубиного гороха в полузасушливых тропиках (SAT). Однако исследования, объединяющие полевые эксперименты с имитационными моделями культуры (CSM) для стратегий агроадаптации в условиях изменения климата в SAT, отсутствуют. Авторы выдвинули гипотезу, что пересадка по сравнению с прямым посевом может служить эффективной стратегией агроадаптации в богарных регионах и повышать продуктивность голубиного гороха. Пересадка голубиного гороха в оптимальное время может снизить уязвимость культуры и защитить критические стадии роста от будущих изменений осадков и температуры.

Модель CROPGRO-Pigeonpea ранее была откалибрована и применена для исследований производства голубиного гороха в Индии (Rao et al., 2013; Patil et al., 2018). Опираясь на эти усилия, настоящее исследование объединяет полевые эксперименты и имитационное моделирование культуры для оценки продуктивности голубиного гороха при контрастных методах посева (прямой посев и пересадка рассады) и будущих климатических условиях в полузасушливых тропиках (SAT) Индии. В исследовании калибруется и валидируется модель DSSAT CROPGRO-Pigeonpea в рамках DSSAT v4.8 для трёх сортов (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) с использованием полевых данных, собранных в Медаке, Телангана, и Парбхани, Махараштра.

Ключевой вклад этого исследования заключается в комплексной оценке метода посева, выбора сорта и управления сроками посева в рамках концепции изменения климата. Откалиброванная модель использовалась для оценки будущей продуктивности культуры в рамках сценария RCP 4.5 и для определения оптимальных окон посева как стратегии адаптации к климату. Объединяя полевые наблюдения с оценками на основе имитационного моделирования в двух репрезентативных локациях SAT, исследование предоставляет практические сведения о климатически устойчивом производстве голубиного гороха и поддерживает разработку адаптационных стратегий с учётом конкретных мест для богарных систем земледелия.

В исследованиях имитации культур калибровка и валидация модели обычно выполняются с использованием подробных наборов данных полевых экспериментов вместе с минимально необходимыми входными данными, такими как ежедневные данные о погоде, информация о почвенном профиле, практики управления культурой и наблюдения за ростом культуры. Хотя двух лет может быть недостаточно для охвата всего диапазона межгодовой климатической изменчивости, экспериментальные сезоны включали контрастные сезонные условия, что обеспечило достаточную изменчивость для калибровки и валидации модели. Ряд предыдущих исследований успешно калибровали и валидировали имитационные модели культур, используя данные из одной или нескольких локаций, и впоследствии применяли их для оценки воздействия изменения климата и стратегий адаптации в аналогичных агроклиматических регионах (Rosenzweig et al., 1995; Mavromatis et al., 2002; Boomiraj et al., 2012; Singh et al., 2014). Например, Rosenzweig et al. (1995) продемонстрировали, что модели, откалиброванные с использованием данных существующих систем земледелия, могут эффективно оценивать воздействие изменения климата в сопоставимых регионах, а Mavromatis et al. (2002) показали, что коэффициенты сорта, оценённые в одной локации, могут успешно предсказывать продуктивность сои в другом регионе. Аналогичным образом, Boomiraj et al. (2012) и Singh et al. (2014) применяли откалиброванные модели культур для региональных оценок адаптации к климату для сорго и нута соответственно.

В настоящем исследовании полевые эксперименты, проведённые в ICRISAT, Хайдарабад, обеспечили подробные наборы данных для надёжной калибровки и валидации модели в условиях полузасушливых тропиков. Хотя эксперименты проводились на одном участке, имитационный анализ был расширен на Парбхани, Махараштра, который представляет собой другой важный регион выращивания голубиного гороха. Как Хайдарабад, так и Парбхани относятся к полузасушливой климатической зоне согласно климатической классификации Кёппена-Гейгера (Beck et al., 2018), с сопоставимыми агроклиматическими характеристиками, значимыми для возделывания голубиного гороха. Поэтому откалиброванная модель считалась подходящей для оценки стратегий адаптации к изменению климата в аналогичных условиях SAT. Тем не менее мы признаём, что включение долгосрочных наборов данных по нескольким локациям дополнительно укрепило бы надёжность имитаций, и этот аспект выделен как направление для будущих исследований.

Конкретные задачи настоящего исследования: 1) сравнить урожайность зерна трёх сортов голубиного гороха при пересадке и прямом посеве; 2) откалибровать и валидировать модель CROPGRO-Pigeonpea с использованием данных полевых экспериментов; 3) оценить воздействие будущих климатических условий (RCP 4.5) на урожайность трёх сортов голубиного гороха и оценить срок посева как стратегию агроадаптации к изменению климата для Медака в Телангане и Парбхани в Махараштре в Индии. Связывая полевые эксперименты с имитационным моделированием и национальными политическими целями, это исследование предлагает практические выводы, которые могут сформировать будущие государственные схемы и способствовать достижению цели Индии по самообеспеченности зернобобовыми.

2.1 Выращивание рассады и установление культуры

Одинаковое расстояние 150 × 60 см поддерживалось как для прямого посева, так и для пересадки, чтобы accommodate мощный рост и ветвление сортов голубиного гороха в условиях полузасушливых тропиков и облегчить междурядные операции. Соответствующая густота растений составила примерно 11 111 растений на гектар.

Для варианта пересадки рассаду выращивали в питомнике и содержали 21–25 дней перед пересадкой в основное поле. Соблюдались стандартные практики управления питомником, включая регулярный полив и меры защиты растений, для обеспечения здорового укоренения рассады. Рассаду пересаживали в возрасте 21–25 дней, и сразу после пересадки применяли основной полив для минимизации шока от пересадки и обеспечения надлежащего установления культуры.

2.2 Детали полевого эксперимента

Полевые эксперименты проводились в сезон дождей (июнь–январь) 2014–15 и 2015–16 годов в блоке BW5 Международного научно-исследовательского института культур для полузасушливых тропиков (ICRISAT), Индия. В сезон дождей среднесуточная максимальная температура колебалась от 30 до 36 °C в 2014 году и от 31 до 34 °C в 2015 году. Почва на экспериментальном участке была глубокой чёрной (вертисоль) и глинистой.

Полевые эксперименты проводились для проверки влияния двух методов посева: (1) прямого посева и (2) пересадки на трёх сортах голубиного гороха: (1) ICPH3762, (2) ICPH2740 и (3) Maruti.

Эксперименты проводились по факторной схеме рандомизированных блоков с тремя повторностями. Размер каждой делянки составлял 6,0 м × 15 м с бордюром 1,5 м с обеих сторон. Рекомендуемые дозы питательных веществ составляли 25 кг N/га, 50 кг P2O5/га и 25 кг K2O/га. В ходе эксперимента расстояние между рядами составляло 150 см, а между растениями — 60 см. Экспериментальное поле содержалось свободным от сорняков в течение всего периода роста культуры, и принимались необходимые меры защиты растений для контроля нападения насекомых и болезней.

2.3 Сбор полевых данных

2.3.1 Отбор образцов культуры для оценки массы надземной части

В течение обоих лет эксперимента образцы растений голубиного гороха отбирались с 30-дневными интервалами, начиная с 30 дней после посева (DAS) до созревания, для регистрации массы надземной части (надземной биомассы). Репрезентативные образцы растений отбирались с каждой делянки согласно стандартным процедурам, описанным в Wani et al. (1999).

2.3.2 Урожайность зерна голубиного гороха

Для оценки урожайности зерна голубиный горох убирали с площади 9,0 м2 на каждой делянке, где ранее не проводился отбор образцов растений. Бобы голубиного гороха высушивали в печи. Семена с каждой делянки очищали и взвешивали для регистрации урожайности зерна.

2.4 Имитационное моделирование

Данные настоящих полевых экспериментов использовались для калибровки и валидации модели CROPGRO-Pigeonpea в DSSAT V4.8, имитирующей урожайность зерна в сценариях изменения климата для района Медак в Телангане и района Парбхани в Махараштре, Индия. Метод пересадки оценивался для всех трёх сортов (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) как потенциальная стратегия агроадаптации к изменению климата. Соответственно, его продуктивность оценивалась в текущих и будущих климатических сценариях (2021–2040 и 2041–2060) и сравнивалась с прямым посевом для изучения его пригодности в прогнозируемых условиях.

2.4.1 Имитация пересадки в DSSAT-CROPGRO

Поскольку модель DSSAT v4.8 CROPGRO-Pigeonpea не включает специальной процедуры пересадки, вариант пересадки имитировался путём корректировки условий установления культуры в соответствии с полевой практикой пересадки, применявшейся в экспериментах. В полевом исследовании рассаду голубиного гороха сначала выращивали в питомнике, а затем пересаживали в основное поле в указанные даты пересадки. Чтобы отразить эту практику управления в DSSAT, дата установления культуры в модели определялась как фактическая дата пересадки, использованная в полевых условиях.

Имитации инициализировались с использованием наблюдаемой густоты растений и условий установления, зарегистрированных после пересадки. Фаза роста в питомнике до пересадки отдельно не имитировалась. Вместо этого модель предполагала успешное установление культуры на момент пересадки, тем самым отражая сравнительное преимущество пересадки через изменённые сроки установления и улучшенную густоту стояния по сравнению с прямым посевом.

Явная параметризация шока от пересадки или эффектов восстановления после пересадки не включалась, поскольку CROPGRO-Pigeonpea в настоящее время не имеет механистической процедуры для имитации физиологического стресса, связанного с пересадкой. Поэтому имитируемый вариант пересадки в первую очередь отражает различия в дате посева, установлении культуры и последующем росте культуры в условиях пересадки, а не полный процесс перехода из питомника в поле.

2.4.2 Характеристика локаций

Для имитации урожайности зерна пересаженного голубиного гороха были выбраны локации Медак и Парбхани в Индии (Рисунок 1). Медак расположен на широте 17,51° с.ш. и долготе 78,26° в.д., а Парбхани — на широте 19,25° с.ш. и долготе 76,50° в.д.

Рисунок 1  Местоположение полевого эксперимента в ICRISAT, Хайдарабад, и имитационная оценка урожайности голубиного гороха для локации Медак в штате Телангана и локации Парбхани в штате Махараштра в полузасушливых тропиках Индии.

Климат исследуемой территории полузасушливый, со средним годовым количеством осадков 898 мм в Медаке и 891 мм в Парбхани. Средние максимальные и минимальные температуры достигают 43 °C и 5 °C в Медаке и 31 °C и 18 °C в Парбхани соответственно. Почвы в ICRISAT и на участках имитации (Медак и Парбхани) состоят из вертисолей. Параметры почвенного профиля для имитаций DSSAT были получены из встроенной почвенной базы данных DSSAT (SOIL.SOL) с использованием почвенного профиля вертисоли IBSG910086. Этот предопределённый почвенный профиль включает все необходимые послойные характеристики, такие как объёмная плотность, текстура почвы, органический углерод, pH и гидравлические пределы (LL, DUL и SAT), и использовался для всех участков имитации в исследовании. В настоящем исследовании климатические проекции были получены из Проекта взаимного сравнения связанных моделей, фаза 6 (CMIP6), с использованием пяти моделей общей циркуляции (GCM), и был принят подход среднего по ансамблю моделей для снижения неопределённости, связанной с выходами отдельных моделей. Будущие климатические сценарии были сгенерированы для периодов 2021–2040 и 2041–2060 в рамках сценария RCP 4.5 (Van Vuuren et al., 2011).

Ежедневные климатические переменные, полученные из выбранных GCM, были статистически понижены в масштабе и скорректированы на смещение с использованием наблюдаемых исторических данных о погоде для исследуемых локаций для минимизации систематических отклонений между имитируемыми и наблюдаемыми климатическими переменными. Коррекция смещения выполнялась отдельно для переменных осадков и температуры перед их использованием в имитациях DSSAT. Кроме того, для учёта межмодельной изменчивости проекции урожайности культур анализировались с использованием средних по ансамблю откликов, полученных от пяти GCM, и изменчивость среди выходов моделей учитывалась при интерпретации прогнозируемых изменений урожайности, а не полагаться исключительно на оценки отдельных моделей.

Климатический сценарий RCP 4.5 был выбран для оценки агроадаптации, поскольку RCP 4.5 является стабилизированным долгосрочным сценарием, в котором общее радиационное воздействие стабилизируется на уровне 4,5 Вт м-2 без превышения и, по прогнозам, останется стабильным к 2100 году благодаря внедрению улучшенных технологий и сокращению выбросов парниковых газов.

2.4.3 Анализ тенденций изменения климата

Оценщик наклона Сена определяет величину тенденции, а тест Манна-Кендалла оценивает значимость тенденции (Dash et al., 2009; Kumar and Jain, 2010; Subash and Sikka, 2014). В настоящем исследовании эти тесты применялись к данным временных рядов максимальной температуры, минимальной температуры, осадков и солнечной радиации для базового периода (1988–2007) и будущих периодов (2020–2040 и 2041–2060) в рамках сценариев RCP 4.5 на годовой основе. Формулы и детали оценщика наклона Сена и теста Манна-Кендалла описаны в Kamdi et al. (2023).

2.4.4 Калибровка и валидация модели CROPGRO

Данные о фенологических событиях, таких как дата посева, день цветения, день физиологической спелости, временные ряды массы надземной части, компоненты урожайности и урожайность зерна, использовались для калибровки и валидации модели. Параметры генотипа модели CROPGRO оценивались посредством процесса калибровки и оценки. Используя экспериментальные данные первого года (2014–15) по фенологии, временным рядам биомассы, компонентам урожайности и урожайности зерна, коэффициенты генотипа для трёх сортов голубиного гороха — ICPH3762, ICPH2740 и Maruti — были откалиброваны для обоих методов посева: прямого посева и пересадки. Экспериментальные данные второго года (2015–16) использовались для валидации модели.

Из-за финансовых ограничений полевой эксперимент проводился в течение двух лет, при этом данные первого года использовались для калибровки модели, а второго года — для независимой валидации. Этот подход калибровки-валидации соответствует стандартной практике моделирования культур, где последовательные сезонные наборы данных часто используются, когда долгосрочные наборы данных недоступны (например, Jones et al., 2003). Мы рекомендуем будущим исследованиям применять подходы калибровки и валидации на основе многолетних данных и данных по нескольким локациям для дальнейшего укрепления надёжности модели и снижения неопределённости в выходах имитации.

Показатели продуктивности модели, такие как нормированная среднеквадратичная ошибка (RMSEn) и D-индекс, использовались для оценки продуктивности модели в ходе калибровки и валидации (Willmott et al., 1985) (Уравнения 1, 2).

Где Si и Obi — имитируемые моделью и экспериментально измеренные значения соответственно. (Ob_avg ) ̅ — среднее наблюдаемых значений, а n — число наблюдений.

2.4.5 Имитация урожайности зерна голубиного гороха для сценария изменения климата

В локациях Медак и Парбхани посев голубиного гороха зависит от начала муссона в июне, и продолжительность посева варьируется между 10 и 30 июня, а иногда продлевается до 10 июля. Поэтому были имитированы четыре даты посева — 10 июня, 20 июня, 30 июня и 10 июля — для оценки их влияния на урожайность голубиного гороха. Поскольку метод посева также является важной агрономической операцией, это имитационное исследование оценивало как методы посева, так и даты как стратегию агроадаптации. Урожайность зерна голубиного гороха для трёх сортов (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) имитировалась при различных датах пересадки в обеих локациях, Медак и Парбхани, с использованием климатических сценариев. Была определена лучшая дата пересадки в базовом периоде (1988–2007), и урожайность зерна голубиного гороха имитировалась для будущих периодов (2021–2040 и 2041–2060) в сценарии RCP 4.5.

Переменные даты посева для трёх сортов голубиного гороха с использованием метода пересадки оценивались как стратегия агроадаптации к изменению климата в SAT Индии. Урожайность зерна имитировалась в будущих климатических сценариях (RCP 4.5) для различных дат пересадки и результаты сравнивались с урожайностью от лучшей даты посева в базовом периоде. Эта оценка проводилась для обеих локаций, Медак и Парбхани. Для определения наиболее подходящей даты пересадки для будущих сценариев (RCP 4.5) рассчитывалось процентное изменение урожайности зерна для каждой даты посева относительно лучшей даты в базовом периоде (Уравнение 3). Этот подход помог определить подходящую дату пересадки для минимизации неблагоприятных воздействий изменения климата на производство голубиного гороха.

Yc = Средняя урожайность пересаженного голубиного гороха в сценарии изменения климата при различных датах посева.

Yb = Средняя урожайность пересаженного голубиного гороха в базовом периоде с лучшей датой посева.

2.5 Статистический анализ

Данные, собранные по урожайности зерна голубиного гороха, были статистически проанализированы с использованием теста дисперсионного анализа (Gomez and Gomez, 1984), а стандартная ошибка рассчитывалась с использованием Microsoft Excel. Детали оценщика наклона Сена, теста Манна-Кендалла, нормированной среднеквадратичной ошибки (RMSEn) и D-индекса описаны в предыдущих разделах.

3.1 Урожайность зерна голубиного гороха

Урожайность зерна голубиного гороха анализировалась за два года (2014–15 и 2015–16), и метод пересадки (2561 кг/га и 2673 кг/га) обеспечил значительно более высокую урожайность зерна, чем прямой посев (2202 кг/га и 2251 кг/га) в 2014–15 и 2015–16 годах соответственно (Таблица 1). Среди оценённых сортов ICPH2740 (2660 кг/га в 2014–15 и 2873 кг/га в 2015–16) показал значительно наивысшую урожайность, за ним следовали ICPH3762 и Maruti в течение обоих лет (Таблица 1).

Таблица 1  Влияние методов посева и сортов на урожайность голубиного гороха в 2014–15 и 2015–16 годах.

Среди взаимодействий пересаженный ICPH2740 показал преимущество в урожайности над прямым посевом (18 и 20%), за ним следовали ICPH3762 (15 и 24%) и Maruti (15 и 12%) в 2014–15 и 2015–16 годах соответственно. В целом пересадка всех трёх сортов дала наивысшую урожайность зерна среди всех комбинаций вариантов (Рисунок 2).

Рисунок 2  Урожайность зерна голубиного гороха под влиянием взаимодействия двух методов посева (прямой посев и пересадка рассады) и трёх сортов (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) в 2014–15 и 2015–16 годах. Планка погрешности указывает стандартную ошибку.

Варианты, обозначенные одинаковой буквой, находятся на одном уровне друг с другом, а с разными буквами — значительно различаются (α=0,05) по тесту наименьшей существенной разницы.

Объединённый анализ (Таблица 2) показал, что факторы, включённые в ANOVA, а именно год, методы посева, сорта и их взаимодействия, были значимыми (p<0,01). Объединённый анализ показал, что урожайность зерна голубиного гороха была значительно выше при методе пересадки (2617 кг/га), чем при прямом посеве (2226 кг/га). Среди сортов ICPH2740 показал значительно более высокую урожайность зерна (2767 кг/га) по сравнению с ICPH3762 и Maruti (Таблица 2).

Таблица 2  Влияние методов посева и сортов на урожайность голубиного гороха (кг/га), объединённо за 2014–15 и 2015–16 годы.

Пересадка 21–25-дневной рассады голубиного гороха, которая имела хорошо развитые листья и обильный рост корней, позволила растениям эффективно использовать природные ресурсы, такие как солнечная радиация, почвенная влага, пространство и питательные вещества. Мощная корневая система способствовала эффективному поглощению воды и питательных веществ, что привело к увеличению надземной биомассы и улучшению перехвата фотосинтетически активной радиации (PAR). Увеличенная надземная биомасса в сочетании с большим числом ветвей, несущих бобы, способствовала более эффективному преобразованию непродуктивного испарения в продуктивную транспирацию, что в конечном итоге привело к увеличению урожайности зерна при методе пересадки.

Эти результаты согласуются с результатами, сообщёнными Praharaj et al. (2015) для голубиного гороха. Большее число листьев, наблюдавшееся у 21–25-дневной рассады, вероятно, усилило фотосинтез, поглощение питательных веществ и всасывание воды, что в конечном итоге способствовало увеличению урожайности зерна. Ранняя или своевременная пересадка улучшила индекс листовой поверхности, что способствовало большему перехвату и поглощению PAR, в результате чего накопление сухого вещества до репродуктивной стадии было выше (Patel et al., 1997). Кроме того, было показано, что пересадка 30-дневной рассады голубиного гороха даёт наивысшую урожайность зерна, улучшает рост растений и обеспечивает большую экономическую отдачу (Sannathimaappa et al., 2020).

Плохой рост и недостаточная густота стояния при прямом посеве препятствовали поддержанию оптимальной густоты растений, что в конечном итоге привело к снижению урожайности зерна голубиного гороха.

В настоящем исследовании выращивание рассады голубиного гороха в питомнике и пересадка в поле требовали примерно 8 дополнительных рабочих на гектар по сравнению с прямым посевом. Однако мы признаём, что комплексная социально-экономическая оценка, включая аспекты труда и осуществимости при различных условиях посева, дополнительно укрепила бы практическую применимость технологии.

3.2 Имитация урожайности голубиного гороха для сценариев изменения климата

3.2.1 Калибровка и валидация модели

Экспериментальные данные по культуре от прямого посева и пересадки использовались для калибровки коэффициентов генотипа модели CROPGRO. В ходе процесса калибровки имитируемые временные ряды массы надземной части closely соответствовали наблюдаемым значениям для всех трёх сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при обоих методах посева: прямом посеве и пересадке (Рисунок 3).

Рисунок 3  Наблюдаемые (Obs) и имитируемые (Sim) временные ряды массы надземной части сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при прямом посеве и пересадке в ICRISAT, Индия. Калибровка CROPGRO-Pigeonpea [(a) ICPH3762, (c) ICPH2740 и (e) Maruti)] в сезон дождей 2014–15. Валидация CROPGRO-pigeonpea [(b) ICPH3762, (d) ICPH2740 и (f) Maruti)] в сезон дождей 2015. ICHY1401 PPT указывает детали эксперимента в DSSAT V4.8. TRT1 указывает прямой посев + ICPH3762, TRT2 указывает прямой посев + ICPH2740, TRT3 указывает прямой посев + Maruti, TRT4 указывает пересадку + ICPH3762, TRT5 указывает пересадку + ICPH2740, и TRT6 указывает пересадку + Maruti.

Калибровка модели для прямого посева показала согласие с наблюдаемыми данными: RMSEn 0,16 и D-индекс 0,99 для ICPH3762, 0,20 и 0,98 для ICPH2740 и 0,14 и 0,99 для Maruti. Калибровка для метода пересадки имела RMSEn 0,16 и D-индекс 0,99 для ICPH3762, RMSEn 0,26 и D-индекс 0,97 для ICPH2740 и RMSEn 0,19 и D-индекс 0,99 для Maruti. Валидация модели для прямого посева дала RMSEn 0,45 и D-индекс 0,94 для ICPH3762, RMSEn 0,56 и D-индекс 0,92 для ICPH2740 и RMSEn 0,11 и D-индекс 0,99 для Maruti. Для метода пересадки валидация показала RMSEn 0,31 и D-индекс 0,97 для ICPH3762, RMSEn 0,31 и D-индекс 0,96 для ICPH2740 и RMSEn 0,11 и D-индекс 0,99 для Maruti.

Таблица 3 указывает различия в днях между имитируемыми и наблюдаемыми фенологическими событиями для трёх сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при прямом посеве и пересадке.

Таблица 3  Имитируемая и наблюдаемая фенология сортов голубиного гороха, выращенных при прямом посеве и пересадке в сезон дождей 2014–15 годов в ICRISAT, Хайдарабад (калибровка CROPGRO).

Откалиброванные коэффициенты генотипа для голубиного гороха представлены в Таблице 4. Откалиброванные коэффициенты трёх сортов (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при двух методах посева (прямой посев и пересадка) были валидированы с использованием экспериментальных данных второго года (2015–16) по массе надземной части и урожайности зерна. В ходе валидации имитируемая масса надземной части closely соответствовала наблюдаемым значениям до созревания (Рисунок 3).

Таблица 4  Откалиброванные коэффициенты генотипа трёх сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti).

CSDL — критическая короткая длина дня, ниже которой репродуктивное развитие протекает без влияния длины дня (для растений короткого дня); PPSEN — наклон относительного отклика развития на фотопериод во времени (положительный для растений короткого дня); EM-FL — время между появлением всходов и появлением цветков (R1); FL-SH — время между первым цветком и первым бобом (R3); FL-SD — время между первым цветком и первым семенем (R5); SD-PM — время между первым семенем (R5) и физиологической спелостью (R7); FL-LF — время между первым цветком (R1) и окончанием расширения листьев; LFMAX — максимальная скорость фотосинтеза листьев при 30 °C, 350 vpm CO2 и высокой освещённости; SLAVR — удельная площадь листа сорта в стандартных условиях роста; SIZLF — максимальный размер полного листа (три листочка); XFRT — максимальная доля ежедневного прироста, распределяемая на семена + оболочку; WTPSD — максимальная масса одного семени; SFDUR — продолжительность налива семян для когорты бобов в стандартных условиях роста; SDPDV — среднее число семян на боб в стандартных условиях выращивания; PODUR — время, необходимое сорту для достижения конечной нагрузки бобов в оптимальных условиях; THRSH — процент обмолота. Максимальное отношение (семя/(семя+оболочка)) при созревании. Заставляет семена прекращать рост по мере увеличения их сухой массы до заполнения оболочек в когорте; SDPRO — доля белка в семенах; SDLIP — доля масла в семенах.

3.2.2 Анализ климатических тенденций с помощью теста Манна-Кендалла и оценщика наклона Сена

Анализ климатических тенденций с помощью теста Манна-Кендалла и оценщика наклона Сена представлен в Таблице 5.

Таблица 5  Анализ тенденций погодных данных для базового периода (1988–2007) и будущих периодов (2021–2040 и 2041–2060) в рамках сценария изменения климата для локаций Медак и Парбхани в SAT Индии.

Анализ тенденций показал общие возрастающие тенденции как максимальной (Tmax), так и минимальной (Tmin) температуры в будущих периодах (2021–2040 и 2041–2060) в рамках RCP 4.5 для обеих локаций, Медак и Парбхани. Однако в базовом периоде (1988–2007) Tmin в Медаке показала статистически значимую (p < 0,05) отрицательную тенденцию -0,045 °C в год (Таблица 3), тогда как Tmin в 2021–2040 годах указала статистически значимую (p < 0,01) возрастающую тенденцию 0,046 °C в год.

В локации Парбхани Tmax показала статистически значимую (p < 0,05) возрастающую тенденцию 0,065 °C в год в 2021–2040 и 0,046 °C в год в 2041–2060. Однако тенденция Tmax не была значимой в базовом периоде (1988–2007) (Таблица 5).

Для осадков отрицательная тенденция наблюдалась только в базовом периоде (1988–2007) в Медаке. Напротив, Парбхани показал отрицательную тенденцию осадков как в базовом периоде, так и в обоих будущих периодах (2021–2040 и 2041–2060). Однако тенденции осадков не были статистически значимыми ни для одной локации в базовом периоде (1988–2007) и в будущих периодах (2021–2040 и 2041–2060) (Таблица 5).

Анализ тенденций выявил статистически значимое (p < 0,01) снижение солнечной радиации как в базовом периоде (1988–2007), так и в будущих периодах (2021–2060). В Медаке прогнозируется снижение солнечной радиации со скоростью от 0,025 до 0,081 МДж м-2 день-1 год-1, тогда как в Парбхани ожидается снижение от 0,081 до 0,082 МДж м-2 день-1 год-1 (Таблица 5).

Хотя настоящее исследование оценивало средние отклики урожайности в будущих климатических сценариях, эффекты межгодовой климатической изменчивости и экстремальных погодных явлений, таких как тепловой стресс, засушливые периоды и интенсивные осадки, не анализировались явно. Такие факторы могут существенно влиять на продуктивность голубиного гороха в полузасушливых тропиках и требуют дальнейшего исследования с использованием климатических данных с более высоким временным разрешением и оценок на основе рисков.

3.2.3 Имитация урожайности голубиного гороха

Имитации для базового периода (1988–2007) показали, что урожайность зерна была выше при пересадке, чем при прямом посеве, для всех трёх сортов в обеих локациях: Медак (Рисунок 4) и Парбхани (Рисунок 5). Урожайность зерна снижалась при обоих методах посева по мере задержки даты посева с 10 июня до 10 июля (Рисунки 4, 5).

Рисунок 4  Влияние различных дат посева на имитируемую урожайность зерна сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при прямом посеве и пересадке в базовом периоде (1988–2007) в локации Медак в полузасушливых тропиках Индии (планка погрешности указывает стандартную ошибку).

Рисунок 5  Влияние различных дат посева на имитируемую урожайность зерна сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при прямом посеве и пересадке в базовом периоде (1988–2007) в локации Парбхани в полузасушливых тропиках Индии (планка погрешности указывает стандартную ошибку).

В базовом периоде (1988–2007) имитации показали, что метод пересадки дал наивысшую урожайность зерна. Лучшими датами пересадки были 30 июня и 20 июня для ICPH3762 и 10 июня и 20 июня для Maruti в Медаке (Рисунок 4) и Парбхани (Рисунок 5) соответственно. Для ICPH2740 имитации указали 10 июня как оптимальную дату пересадки в обеих локациях: Медак (Рисунок 4) и Парбхани (Рисунок 5). Имитационный анализ для базового периода показал, что по сравнению с пересадкой прямой посев снизил урожайность зерна на 26,62% и 36,43% для ICPH3762, на 33,32% и 23,05% для ICPH2740 и на 1,67% и 49,98% для Maruti в Медаке и Парбхани соответственно. Таблица 6 указывает абсолютную разницу урожайности зерна пересаженных сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при различных датах посева для будущих периодов (2021–40 и 2041–60) в рамках сценария изменения климата (RCP 4.5) по сравнению с наивысшей урожайностью при пересадке в базовом периоде (1988–2007) в локациях Медак и Парбхани в полузасушливых тропиках Индии.

Таблица 6  Абсолютная разница урожайности пересаженных сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при различных датах посева для будущих периодов (2021–40 и 2041–60) в рамках сценария изменения климата (RCP 4.5) по сравнению с наивысшей урожайностью при пересадке в базовом периоде (1988–2007) в локациях Медак и Парбхани в полузасушливых тропиках Индии.

Продуктивность культур в богарном земледелии снижается из-за возрастающей частоты и более длительных периодов засух (Alexandratos and Bruinsma, 2012), изменчивости осадков (Parry et al., 2004) и увеличения интенсивности сухости и влажности (Rao et al., 2013). Кроме того, повышение температуры и изменения характера осадков (Lesk et al., 2016) неблагоприятно влияют на производство продовольственного зерна. Четвёртый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата (IPCC, 2007) сообщил, что изменение климата изменило характер осадков, сделав их менее частыми, но более интенсивными, что привело к снижению урожайности культур.

Ряд исследований имитационного моделирования культур (Jagadish et al., 2007; Prasad et al., 2008, Prasad et al., 2015) сообщили, что частые короткие эпизоды высокой температуры снижают урожайность культур, негативно влияя на массу семян и число семян. Эти имитационные исследования также указали, что изменчивый характер осадков и повышение температуры снижают доступность воды и сокращают продолжительность периода роста, что в конечном итоге снижает урожайность зерна в будущих сценариях изменения клита.

Ограничением настоящего исследования является то, что будущие климатические проекции оценивались в рамках одного пути выбросов (RCP 4.5) с использованием ограниченного ансамбля климатических моделей. Хотя подход среднего по ансамблю моделей помог снизить неопределённость, связанную с выходами отдельных GCM, использование дополнительных сценариев выбросов, таких как Общий социально-экономический путь 5 (SSP5)-8.5, и более широкого ансамбля климатических моделей обеспечило бы более комплексную оценку будущей климатической изменчивости и связанных с ней воздействий на продуктивность голубиного гороха. Поэтому прогнозируемые отклики урожайности, представленные в этом исследовании, следует интерпретировать в контексте выбранного климатического пути и ансамбля моделей. Будущие исследования должны включать множественные сценарии SSP/RCP и более крупные ансамбли GCM для повышения надёжности оценок климатического риска и планирования адаптации для производственных систем на основе голубиного гороха в полузасушливых тропических регионах.

3.2.4 Оценка стратегии агроадаптации

В районе Медак имитации показали, что урожайность зерна сорта голубиного гороха ICPH3762 снижалась как в 2021–2040, так и в 2041–2060 годах при ранней (10 июня) и поздней (10 июля) пересадке по сравнению с 30 июня. Ранняя пересадка вызвала снижение урожайности на 24,8% и 22,8%, тогда как пересадка 20 июня привела к снижению на 8,8% и 6,4% соответственно относительно базового периода (Рисунок 6). Имитации определили 30 июня как оптимальную дату пересадки для ICPH3762 с прогнозируемым увеличением урожайности зерна на 4,1% для 2021–2040 и на 3,7% для 2041–2060 в Медаке. Напротив, 10 июня оставалась оптимальной датой пересадки для ICPH2740 в оба будущих периода, поддерживая стабильный прирост урожайности. Однако сорт Maruti показал 30 июня как лучшую дату в будущих сценариях.

Рисунок 6  Процентное изменение имитируемой урожайности зерна пересаженных сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при различных датах посева для будущих периодов (2021–40 и 2041–60) в рамках сценария изменения климата (RCP 4.5) по сравнению с наивысшей урожайностью при пересадке в базовом периоде (1988–2007) в локации Медак в полузасушливых тропиках Индии.

Имитируемое увеличение урожайности в Медаке, наблюдавшееся для ICPH3762 и ICPH2740 в определённые даты пересадки в будущих климатических сценариях, может быть объяснено совместными эффектами повышенного атмосферного CO2 и благоприятных сдвигов в фенологии культуры, которые снизили воздействие терминального теплового и влагового стресса на репродуктивные стадии. Однако относительный вклад CO2-удобрения и фенологической корректировки не был независимо количественно оценён в настоящем исследовании и требует дальнейшего исследования посредством специальных анализов чувствительности.

Имитационный анализ для Парбхани показал, что поздняя пересадка привела к сравнительно меньшему снижению урожайности зерна сортов голубиного гороха в будущих климатических сценариях относительно других дат пересадки. Имитации определили 10 июля для ICPH3762, 20 июня для ICPH2740 и 30 июня для Maruti как даты пересадки с наименьшими потерями в оба периода: 2021–2040 и 2041–2060 (Рисунок 7). По всем трём сортам голубиного гороха и четырём датам посева снижение урожайности зерна было больше в 2041–2060, чем в 2021–2040, в обоих районах: Медак и Парбхани (Рисунки 6, 7).

Рисунок 7  Процентное изменение имитируемой урожайности зерна пересаженных сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) при различных датах посева для будущих периодов (2021–40 и 2041–60) в рамках сценария изменения климата (RCP 4.5) по сравнению с наивысшей урожайностью при пересадке в базовом периоде (1988–2007) в локации Парбхани в полузасушливых тропиках Индии.

3.2.4.1 Влияние температуры на урожайность зерна голубиного гороха в будущих периодах

Ожидается, что будущие сценарии изменения климата значительно снизят продуктивность культур в SAT из-за повышения температуры и увеличения изменчивости осадков (Farooq et al., 2011; Gray, 2007). Однако изменённые методы посева и корректировка сроков посева как стратегии адаптации могут эффективно смягчить потери урожайности зерна тропических культур в условиях повышенной температуры. Эти стратегии адаптации позволяют избежать воздействия теплового стресса на голубиный горох в критические стадии роста, включая цветение, формирование бобов и налив зерна.

В этом исследовании продуктивность трёх сортов (ICPH 3762, ICPH 2740 и Maruti) имитировалась для периодов 2021–2040 и 2041–2060. Результаты показали, что пересадка в июне (10, 20 и 30 июня) в Медаке и с конца июня до начала июля (20 июня, 30 июня и 10 июля) в Парбхани представляет собой эффективный период посева, который минимизирует снижение урожайности.

В оба будущих периода пересадка в июне привела к меньшему снижению урожайности, чем в июле, в обеих локациях. Меньшее снижение урожайности в первую очередь обусловлено благоприятными климатическими условиями в критические стадии роста культуры. Голубиный горох хорошо растёт при температуре от 18 °C до 30 °C и может переносить температуры 35 °C и выше (Ratnaparkhe and Gupta, 2007). Тёплые температуры в сочетании с длинными фотопериодами имеют тенденцию удлинять вегетативную фазу, тогда как умеренные температуры и более короткие фотопериоды способствуют цветению. Колебания температуры также влияют на продолжительность между цветением и созреванием. Три сорта, оценённые в этом исследовании, требуют более 160 дней для достижения созревания, при этом цветение происходит примерно через 100–110 дней после пересадки. Поэтому, когда пересадка происходит между 10 июня и 10 июля, цветение, вероятно, произойдёт в сентябре.

Данные о температуре сентября показывают увеличение на 0,59 °C и 1,77 °C для 2021–2040 и на 1,30 °C и 2,61 °C для 2041–2060 относительно базового периода (1988–2007) для Медака и Парбхани соответственно (Рисунки 8a, b). Эти повышенные температуры влияют на цветение и сокращают интервал между цветением и созреванием. Исследования сообщают, что оптимальная средняя суточная температура в репродуктивной стадии составляет от 18 до 30 °C (Kelly et al., 2018; Ratnaparkhe and Gupta, 2007).

Рисунок 8  Повышение среднесуточной температуры в будущем сценарии изменения климата (RCP 4.5) для периодов (2021–2040 и 2041–2060) относительно базового периода (1988–2007) в Медаке (a) и Парбхани (b) в полузасушливых тропиках Индии.

Ограниченное число исследований в контролируемой среде показало, что оптимальный диапазон температуры для времени до цветения составляет от 18 до 30 °C (Turnbull and Ellis, 1987; McPherson et al., 1985). Генотипические различия также влияют на фенологические отклики на температуру. Кроме того, некоторые исследования также подчеркнули переносимые эффекты температуры и фотопериода на продолжительность между цветением и созреванием.

Ожидается, что изменение климата изменит условия роста путём повышения температуры и изменения характера осадков. В SAT эти изменения сокращают продолжительность периода роста и усиливают как абиотические, так и биотические стрессы, что в конечном итоге приводит к снижению урожайности культур. Rao et al. (2013a) сообщили, что повышение температуры на 1 и 2 °C снизило урожайность голубиного гороха примерно на 16%, главным образом за счёт ускорения фенологического развития, сокращения времени до цветения на 2 и 4 дня и общей продолжительности культуры на 5 и 9 дней соответственно. Кроме того, повышение температуры на 2 °C в сочетании со снижением осадков на 20% снизило водопользование культуры на 45 мм. Более высокая температура также увеличила ежедневные скорости транспирации, способствуя водному стрессу в засушливые периоды. McPherson et al. (1985) наблюдали, что повышенные температуры ускоряли развитие от посева до цветения, что приводило к растениям с уменьшенной высотой и меньшей площадью листьев. Скорость прогресса от посева до цветения сильно реагировала на температуры ниже и выше оптимального диапазона (Omanga et al., 1995). Таким образом, повышение температуры не только сокращает продолжительность периода роста, но и приводит к снижению урожайности голубиного гороха.

Наблюдаемая вариация урожайности зерна среди трёх сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) в Медаке и Парбхани в базовом периоде может быть объяснена повышенными температурами в стадии интенсивного роста и репродуктивной стадии.

3.2.4.2 Влияние осадков на урожайность зерна голубиного гороха в будущих периодах

Осадки играют ключевую роль в регулировании продуктивности культур в полузасушливых регионах. Анализ данных об осадках для локации Медак (Рисунок 9a) указывает на увеличение осадков с июня по ноябрь в будущих периодах, с небольшим снижением, наблюдаемым в августе и октябре по сравнению с базовым периодом.

Рисунок 9  Вариация месячных осадков в будущем сценарии изменения климата (RCP 4.5) для периодов (2021–2040 и 2041–2060) относительно базового периода (1988–2007) в Медаке (a) и Парбхани (b) в полузасушливых тропиках Индии.

Данные для Медака показывают более высокие осадки в сентябре в будущих периодах (65,31 мм для 2021–2040 и 54,68 мм для 2041–2060) по сравнению с базовым периодом (Рисунок 9a). Оценка стратегий агроадаптации к изменению климата предполагает, что пересадка в июне может быть эффективной, поскольку стадия цветения приходится на сентябрь. Однако, несмотря на общую положительную тенденцию осадков, увеличение осадков в стадии цветения может привести к опаданию цветков. Кроме того, избыточная доступность воды может удлинить вегетативную фазу и задержать цветение, потенциально смещая его за пределы оптимального диапазона температуры (18–30 °C). Это может сократить продолжительность репродуктивной стадии и стадии налива зерна, тем самым сокращая эффективный период налива зерна и в конечном итоге снижая урожайность зерна.

Таким образом, в районе Медак изменчивость осадков и субоптимальные температурные условия в репродуктивной стадии могут вызывать опадание цветков, тем самым потенциально снижая урожайность зерна голубиного гороха в будущих периодах.

Имитационный анализ стратегии агроадаптации указывает, что пересадка трёх сортов между 20 июня и 10 июля эффективна в районе Парбхани. Потери урожайности были больше как при ранней пересадке (до 20 июня), так и при поздней пересадке (после 30 июня). В течение периода роста голубиного гороха Парбхани испытал существенное снижение осадков с 4,94 мм до 111,95 мм в будущих периодах (Рисунок 9b), тогда как температуры увеличились на 1,77 °C–3,72 °C в 2021–2040 и на 2,50 °C–4,95 °C в 2041–2060 (Рисунок 8b). Эти повышающиеся температуры усиливают испарительные потери воды и снижают доступность почвенной влаги, что дополнительно затрудняет рост и продуктивность культур.

Сочетание повышенной температуры и сниженных осадков в будущих периодах, по прогнозам, снизит доступность воды для культур в Парбхани. Этот совместный эффект неблагоприятно влияет на рост и развитие культур, тем самым снижая урожайность зерна, особенно когда пересадка происходит до 20 июня или после 10 июля в Парбхани. Корректировка дат посева может позволить избежать воздействия высоких температур и теплового стресса в репродуктивной стадии, тем самым смягчая потенциальные потери урожайности.

Поэтому для смягчения неблагоприятных воздействий повышения температуры и изменчивости осадков в будущих климатических сценариях рекомендуется пересадка сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) между 10 июня и 30 июня в Медаке и между 20 июня и 10 июля в Парбхани.

Богарные культуры в полузасушливых тропиках (SAT) крайне уязвимы к вызванной климатом изменчивости температуры и осадков, особенно в сочетании с неподходящими методами посева и плохо выбранными сроками посева. Это исследование объединило стратегические экспериментальные исследования и имитацию культур для оценки эффективности двух методов посева, а именно прямого посева и пересадки, на урожайность зерна трёх сортов голубиного гороха (ICPH3762, ICPH2740 и Maruti) в Медаке и Парбхани — регионах, представляющих SAT Индии. Полевые результаты показали, что пересадка была более эффективным методом посева, чем прямой посев. Имитации культур в рамках климатического сценария RCP 4.5 прогнозировали снижение урожайности для обоих методов посева; однако пересадка с оптимальной датой посева для подходящего сорта оказалась более эффективной стратегией агроадаптации для получения сравнительно более высокой урожайности зерна голубиного гороха в будущих климатических условиях. Имитации определили 30 июня и 10 июля как оптимальные даты посева для ICPH3762 и 10 июня и 20 июня для ICPH2740 в локациях Медак и Парбхани соответственно в периоды 2021–2040 и 2041–2060. Для Maruti 30 июня имитируется как лучшая дата пересадки в обеих локациях в будущих периодах.

Хотя пересадка и оптимизированные окна посева показали потенциал для повышения продуктивности голубиного гороха в будущих климатических сценариях, результаты следует интерпретировать с осторожностью, поскольку экономическая осуществимость, ограничения внедрения и экстремальные климатические явления, такие как засухи и волны тепла, не оценивались. Поэтому результаты представляют собой предварительные доказательства выгод адаптации, а не окончательные рекомендации для широкомасштабного внедрения или реализации политики. Будущие исследования должны включать климатические экстремумы, множественные климатические модели и социально-экономические анализы для укрепления рекомендаций по адаптации.

Это исследование и имитационный анализ предлагают сведения для политиков по поддержке мелких фермеров в SAT путём продвижения климатически устойчивых практик, таких как пересадка рассады, подходящие сроки посева и выбор сортов, через целевые программы распространения знаний. Включение климатически разумных календарей в национальные планы может помочь фермерам адаптироваться к изменениям климата и повысить продуктивность. Исследование показывает, что пересадка в оптимальные даты является перспективной стратегией для поддержания урожайности голубиного гороха в будущих климатических сценариях в полузасушливых регионах.

Kamdi PJ, Gogumalla P, Sawargaonkar GL, Singh R and Jat ML (2026) Pigeonpea transplanting for climate change adaptation: simulating transplanting methods and planting dates for sustainable pigeonpea production in semi-arid tropics. Front. Agron. 8:1827344. doi: 10.3389/fagro.2026.1827344

Перевод статьи «Pigeonpea transplanting for climate change adaptation: simulating transplanting methods and planting dates for sustainable pigeonpea production in semi-arid tropics» автора Kamdi PJ, Gogumalla P, Sawargaonkar GL, Singh R and Jat ML, оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: wikipedia