Đánh giá, dự báo năng suất cây trồng trước khi thu hoạch là một vấn đề có ý nghĩa rất lớn trong việc đề xuất các biện pháp kỹ thuật canh tác nhằm nâng cao năng suất - vấn đề này đã được sự quan tâm của nhiều nhà khoa học trên thế giới. Những cố gắng cải tiến hệ thống thông tin khí tượng toàn cầu cho dự báo khí tượng nông nghiệp, đặc biệt là dự báo năng suất, sản lượng cây trồng đã được Ban Khí tượng Nông nghiệp (CAgM) của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) và Tổ chức Nông Lương Liên hiệp quốc (FAO) thảo
luận một cách chi tiết ở nhiều khoá họp (WMO, 2010) [62].
Nghiên cứu dự báo năng suất, sản lượng cây trồng theo quan điểm khí tượng nông nghiệp đã được tiến hành từ những năm 1950. Các thông số cơ bản được chú ý trong các mô hình tính toán năng suất cây trồng gồm: bức xạ mặt trời, nhiệt độ không khí, lượng mưa, độ ẩm... Ở Liên Xô (cũ) ngay từ những năm 1964, để tổ chức và kế hoạch hóa nền sản xuất lớn xã hội chủ nghĩa, Trung tâm Dự báo Khí tượng - Thuỷ văn Quốc gia đã tiến hành dự báo hạn dài năng suất các cây trồng chính cho một vùng, một tỉnh. Hầu hết các công trình của các tác giả này đều dựa vào hàm tương quan nhiều biến giữa năng suất cây trồng và các nhân tố khí tượng, nông nghiệp. Trong những năm sau đó, các tác giả Liên xô như Polevoi A.N., 1978 [73], Tooming K. G., 1984 [84] đã mở rộng nhiều hướng nghiên cứu, hoàn thiện các mô hình toán học “Thời tiết - Cây trồng” và các mô hình dự báo năng suất dài hạn cho chúng.
Các tác giả Penning de Vries F.W.T. và cộng sự, 1989 [58] đã tính năng suất thực tế, năng suất tiềm năng của cây trồng trên cơ sở số liệu bức xạ mặt trời, nhiệt độ không khí ban ngày, ban đêm, dinh dưỡng khoáng và độẩm đất ở Hà Lan. Hàng loạt các mô hình tính toán dựa trên cơ sở phân tích hồi quy thực nghiệm dạng tuyến tính hoặc phi tuyến tính đã được sử dụng trong nghiệp vụ dự báo năng suất các loại cây trồng ở Cộng hoà Dân chủ Đức, Tiệp Khắc, Ba Lan...
Đối với các nước Châu Á, nhiều công trình nghiên cứu dự báo năng suất cây trồng đã được thực hiện. Ở Nhật Bản, Yoshio Murata, 1975 [63] đã đưa ra phương trình tương quan giữa năng suất với nhiệt độ và số giờ nắng để dự báo năng suất trong đó tác giả có phân tích chi tiết hơn và xây dựng mối quan hệ giữa năng suất với tổng số giờ nắng 40 ngày sau thời kỳ mấu chốt và nhiệt độ không khí trung bình trong thời kỳ đó. Hầu hết trên các vùng trồng
trọt quan trọng của Nhật Bản đều đã áp dụng phương pháp dự báo năng suất cây trồng. Về cơ bản, các tác giả Nhật Bản đều sử dụng những mô hình thực nghiệm để tính toán dự báo năng suất mà cơ sở là bức xạ mặt trời, nhiệt độở thời kỳ mấu chốt của cây.
Phần lớn các công trình trên thế giới đều sử dụng số liệu khí tượng như lượng mưa, nhiệt độ, bức xạ mặt trời, số giờ nắng và độ ẩm đất kết hợp với một số chỉ tiêu nông học khác như mức độ canh tác, các yếu tố cấu thành năng suất... để dự báo, đánh giá năng suất cây trồng. Ở các nước tiên tiến như Liên Xô, Mỹ, Canada, Nhật Bản đã tiến những bước khá xa trong lĩnh vực đánh giá và dự báo năng suất cây trồng. Những năm gần đây nhiều mô hình số trị, mô hình động thái “Thời tiết - Cây trồng”, mô hình phân tích hồi qui bội, mô hình thừa số... đã được áp dụng vào nghiệp vụ tính toán dự báo năng suất cây trồng.
Ảnh hưởng của các nhân tố môi trường đến sinh trưởng, phát triển và hình thành năng suất của các cây trồng nông nghiệp là đối tượng của rất nhiều công trình nghiên cứu. Nhằm xác định được định lượng ảnh hưởng của những điều kiện môi trường, trong đó có thời tiết khí hậu, đến năng suất cây trồng, đã khởi thảo hàng loạt những mô hình toán như mô hình thống kê, mô hình vật lý - thống kê, mô hình động thái - thống kê. Trong số các mô hình đó, mô hình động thái càng ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong những nghiên cứu lý thuyết về khí tượng nông nghiệp và giải quyết những bài toán nghiệp vụ khí tượng nông nghiệp như: định giá điều kiện khí tượng nông nghiệp hình thành năng suất cây trồng, dự báo năng suất cây trồng nói riêng và năng suất một hệ sinh thái nông nghiệp nói chung. Trên cơ sở đó có thể xây dựng bài toán điều khiển sinh trưởng của cây trồng và mục đích cuối cùng của mô hình là nhằm nâng cao, ổn định năng suất và bảo đảm an toàn về lương thực.
năng suất hệ sinh thái nông nghiệp là của tác giả Monsi - Sacki công bố trong Tạp chí Thực vật Nhật Bản vào năm 1953. Tiếp sau là các công trình của các tác giả người Nga như Nhitriporovic A. A., 1961 [72], Gliamin E. P., 1980 [68], Sirotenco O. D., 1977 [80], Tooming K. G., 1974 [83], Polevoi A. N., Xukhop L. N., 1986 [75]... Các công trình nêu trên đã đưa ra mô hình động đối với quá trình quang hợp của quần thể, có tính đến ảnh hưởng của bức xạ tổng cộng, nhiệt độ không khí và nhiệt độ đất. Ngay từ những năm 1980, ban Khí tượng Nông nghiệp Thế giới (CAgM) đã phân các loại mô hình động thái hình thành năng suất cây trồng theo các hạng (lớn, trung bình, nhỏ) dựa trên quy mô về bước thời gian tính toán (Sirotenco O. D., 1983) [61] (bảng 1.1).
Ở Việt Nam, từ những năm 1980 đã bắt đầu tiệm cận với các mô hình dự báo năng suất cây trồng như: mô hình thống kê và mô hình động thái. Trong đó mô hình động thái quá trình hình thành năng suất cây trồng đã và đang được quan tâm nghiên cứu nhiều hơn (Lê Thị Kim Dung, 1985) [8], (Vũ Hoàng Hoa, 1994) [15], (Vũ Thị Xuân Hoà, 1993) [16], (Nguyễn Văn Liêm, 2001) [19], (Nguyễn Văn Viết, 1986) [41].
Mô hình quá trình hình thành năng suất cây trồng mang tính động thái do trong quá trình mô hình hoá có tính tất cả các đặc trưng và các tham số của hệ thống “Đất - Cây trồng - Lớp không khí sát đất”. Như vậy, tổng sinh khối của thực vật, tình trạng ẩm ướt hay khô hạn của đất, sự di chuyển và sự hấp thụ các chất vô cơ và hữu cơ luôn luôn biến đổi theo thời gian (từ khi gieo đến khi thu hoạch). Tất cả các biến của mô hình động thái đều được tính theo phương thẳng đứng như profil bức xạ tổng cộng, nhiệt độ không khí, nhiệt độ nước, nhiệt độ đất, độ ẩm đất và profil sinh khối khô của rễ, thân, lá, bông (hoặc củ, hạt). Vì vậy, mô hình quá trình hình thành năng suất là mô hình cân bằng động với các biến số thay đổi theo phương thẳng đứng và theo từng bước thời gian.
Bảng 1.1. Phân loại mô hình động thái
Số TT Cây trồng
được mô hình hoá Tên mô hình Tên nước Xếp loại của mô hình
1 Ngô ELCROS Hà Lan Lớn
2 Ngô Mỹ Trung bình
4 Ngô CORNMOD Mỹ Trung bình
5 Ngô Liên Xô (cũ) Nhỏ
6 Bông SIMCOTII Mỹ Lớn
7 Bông COTCROP Mỹ Lớn
8 Đậu tương SOYMOD Mỹ Lớn
9 Lúa mì mùa đông Mỹ Nhỏ
10 Lúa mì mùa thu Liên Xô (cũ) Nhỏ 11 Đại mạch mùa thu Liên Xô (cũ) Trung bình
12 Cây ba chẻ SIMED Mỹ Lớn
13 Cây ba chẻ Áo Nhỏ
14 Cây ba chẻ Liên Xô (cũ) Trung bình
15 Cà rốt SUBGOL Mỹ Lớn
16 Rau diếp Anh Trung bình
17 Bắp cải Anh Trung bình
18 Cỏ ba lá Áo Nhỏ
19 Kê Mỹ Nhỏ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
20 Hướng dương Nhật Bản Trung bình
Nguồn: Sirotenco O. D., 1983 [61]
Các mô hình động thái hình thành năng suất cây trồng được xây dựng gần đây nhất đã tiếp cận với việc phân bố chất đồng hoá trong cây, người đầu tiên đi theo hướng này là Ross Iu. K., 1968 [76].
bằng 2 cách: xây dựng mô hình thực nghiệm và xây dựng mô hình lý thuyết. Cách thứ nhất là tìm các mối tương quan giữa các tham số đầu vào của môi trường bên ngoài (khí tượng, thuỷ văn, khí tượng nông nghiệp...) và năng suất của cây trồng, ít quan tâm đến bản chất của các quá trình hình thành năng suất của cây trồng. Cách thứ hai là xây dựng mô hình dựa trên những quá trình sinh lý của cây trồng, sự phụ thuộc của các quá trình sinh lý vào các tham số môi trường bên ngoài và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các quá trình đó đến quá trình hình thành năng suất cây trồng. Theo Ross Iu. K., mô hình tính toán quang hợp được chia làm 2 loại: thực nghiệm và bán thực nghiệm.
“Quang hợp” biểu hiện một cách tổng quát quá trình tổng hợp chất hữu cơ dưới xúc tác của ánh sáng mặt trời. Quá trình quang hợp chỉ có thể thực hiện được ở thực vật có chứa diệp lục hay vi khuẩn diệp lục. Bản chất của quá trình quang hợp thực chất là quá trình biến đổi năng lượng chứ không phải đơn thuần là quá trình cốđịnh CO2. Nói khác đi, đó là quá trình chuyển biến những chất vô cơ đơn giản thành những hợp chất hữu cơ phức tạp có hoạt tính cao ở cây trồng dưới tác động của năng lượng ánh sáng mặt trời. Trong thời gian pha sáng, quang hợp xảy ra, chuyển năng lượng ánh sáng về dạng năng lượng hoá học và nước; trong thời gian pha tối, CO2 chuyển sang dạng các đường cacbon. Cường độ quang hợp của cây trồng phụ thuộc vào cường độ chiếu sáng, nồng độ khí CO2 trong không khí, nhiệt độ, độẩm đất và mức độ đảm bảo dinh dưỡng khoáng. Quá trình quang hợp được biểu diễn theo phương trình cơ bản sau đây:
2 6 12 6 2 2 6H C 6O 6CO + O → H O +
Có hai cách để mô hình hoá quá trình quang hợp của cây trồng. Cách thứ nhất là dựa trên sự mô tả mối quan hệ giữa cường độ quang hợp của cây trồng và bức xạ mặt trời, do tác giả Monsi-Sacki đề xuất vào năm 1953 (dẫn của Budagovski) [65]. Sau đó, một số tác giả khác đã đưa thêm vào công thức
tính quang hợp những thành phần có liên quan như nhiệt độ không khí, độẩm đất.
Cách thứ hai là mô tả ảnh hưởng đến quang hợp dựa vào tốc độ khuyếch tán của khí CO2, theo đường dẫn “Không khí - Khí khổng - Khoảng trống giữa tế bào - Chất diệp lục”. Cường độ quang hợp phụ thuộc vào sức chống chịu cacboxyl.
Nhiều khía cạnh khác nhau về lĩnh vực mô hình hoá quá trình hình thành năng suất và chất lượng cây trồng đã được các tác giả như Tooming K. G., 1974 [83], Polevoi A. N., Xukhop L. N., 1986 [75], Sirotenco O. D., 1981 [81] đề cập đến. Theo cấu trúc, tất cả các mô hình tính toán năng suất được chia ra thành 3 loại:
- Mô hình thống kê;
- Mô hình động thái thời kỳ ngắn; - Mô hình động thái thời kỳ dài.
Trong đó mô hình thống kê không chứa đựng yếu tố thời gian, và không gian các thông số của môi trường bên ngoài.
Mô hình động thái thể hiện tính ưu việt so với mô hình thống kê do khi tính toán theo mô hình động thái thì số lượng tham số không phụ thuộc vào độ dài của giai đoạn tính toán và độ dài của bước thời gian. Mô hình động thái có cấu trúc phản ánh đúng được bản chất vật lý, ảnh hưởng của các nhân tố môi trường ngoài đến quá trình sinh trưởng, phát triển và hình thành năng suất của cây trồng, Nguyễn Văn Viết, 1986 [41].
Mô hình động thái thời kỳ ngắn mô tả biến trình ngày của quá trình hình thành năng suất của cây trồng ứng với động lực ngày đêm của các tham số khí tượng. Mô hình động thái thời kỳ ngắn nghiên cứu động thái quang hợp ngày, hô hấp và tích luỹ chất đồng hoá... được tính toán với độ phân giải bước thời gian là ngày trong suốt cả quá trình hình thành năng suất.
Mô hình động thái thời kỳ dài mô tả quá trình hình thành năng suất cây trồng đối với tất cả các khía cạnh trong suốt cả thời gian sinh trưởng. Bước thời gian trong các mô hình động thái thời kỳ dài là tuần hay cả thời gian sinh trưởng.
Các mô hình động thái cây trồng sử dụng phương trình toán học để mô tả quá trình tăng trưởng, phát triển và hình thành năng suất của cây trồng dưới tác động của thời tiết, điều kiện đất đai và các biện pháp chăm sóc, quản lý. Dạng mô hình này đã tích hợp kiến thức khoa học từ các ngành nông học một cách đa dạng. Hầu hết các mô hình cây trồng sử dụng một hoặc nhiều thông sốđể xác định sự khác biệt giữa các giống. Gần đây, các nghiên cứu đã đi sâu thêm một bước về mối quan hệ giữa các thông số cụ thể và kiểu gen của cây trồng.
Điển hình trong hướng nghiên cứu này là mô hình GeneGro. Đây là mô hình mô phỏng tác động của bảy gen vào các quá trình sinh lý trong đậu tương, quy định cụ thể về sự khác biệt về giống thông qua sự hiện diện hay vắng mặt của các gen này. Mô hình này được phát triển trên cơ sở mô hình BEANGRO. GeneGro hiện đã được đưa vào mô hình hệ thống cây trồng (CSM - một hệ thống các mô hình mô phỏng sự tăng trưởng và phát triển của hơn 20 loại cây trồng khác nhau). Phiên bản CSM-GeneGro hiện đang được thực hiện chỉ dành cho đậu tương. Việc kết hợp thông tin di truyền đã tăng cường khả năng giảđịnh của mô hình liên quan đến các vấn đề về sinh lý cây trồng, nâng cao tiện ích của mô hình trong nghiên cứu cải tiến cây trồng, quản lý cây trồng, biến đổi khí hậu và các lĩnh vực khác (Gerrit Hoogenbooma và cộng sự, 2004) [52].
Mô hình mô phỏng đã được sử dụng gần 40 năm và ngày càng trở nên phức tạp hơn với những tiến bộ trong kiến thức khoa học và khoa học máy tính. Những nỗ lực đã được thực hiện để chỉ ra các mô hình có thể được sử
dụng để hỗ trợ trong nỗ lực cải tiến cây trồng (White, 1998). Ví dụ như sự khác biệt mô phỏng trong các thử nghiệm khác nhau (Mavromatis et al, 2001, 2002.), xác định các đặc điểm sinh lý của dòng có năng suất tiềm năng cao (Hammer et al, 1996; Boote et al, 2001; Banterng et al, 2004a, b. ) và đề xuất các chiến lược phát triển khả năng chịu hạn (Spitters và Schapendonk, 1990). Tuy nhiên, để sử dụng mô hình trong phạm vi rộng gặp nhiều khó khăn do tính đại diện của giống không đảm bảo.
Các tiến bộ trong việc mô tả bộ gen thực vật, sự hiểu biết về quá trình tăng trưởng và phát triển đã cho phép các nhà mô hình hoá thực hiện một cuộc cải tổ cần thiết về cách thức mô phỏng phản ứng của cây trồng. Di truyền đóng một vai trò quan trọng trong các mô hình mô phỏng cây trồng, thể hiện ở các phản ứng khác nhau với nhiệt độ, độ dài ngày, bức xạ mặt trời, nước, nitơ, và các yếu tố môi trường khác. Tuy nhiên cách thức áp dụng trong mô phỏng rất khác nhau, phụ thuộc vào từng đối tượng, mô hình. Một số mô hình hoàn toàn bỏ qua di truyền học, một số sử dụng một vài thông số để mô tả phản ứng đặc trưng nhất của cây trồng. White và Hoogenboom (2003) đã xác định sáu mức độ chi tiết di truyền trong các mô hình mô phỏng cây trồng:
(i) Mô hình chung, không tham khảo đến loài.
(ii) Mô hình cụ thể loài không tham khảo về kiểu di truyền. (iii) Sự khác biệt di truyền được đại diện bởi các thông số cụ thể.
(iv) Khác biệt di truyền đại diện bởi các alen cụ thể, phản ứng của gen thể hiện thông qua mô hình tuyến tính.
(v) Di truyền khác biệt đại diện bởi các kiểu gen, phản ứng của gen thể hiện rõ, mô phỏng dựa trên kiến thức về quy định của biểu hiện kiểu gen và các phản ứng của kiểu gen và môi trường.
(vi) Di truyền khác biệt đại diện bởi các kiểu gen, phản ứng gen và môi trường được mô phỏng ở mức độ tương tác cao đặc biệt là với các chất