オート麦は青銅器時代からアイルランドで栽培されており、かつてはオート麦が馬の主要な飼料であった 150 万エーカー以上の土地を占めていました。馬が乗り物に置き換わったため、エンバクの作付面積は減少しましたが、エンバク穀物の健康上の利点が新たに評価された結果、エンバクへの関心が新たに高まっています.エンバクの穀物は、コレステロール、インスリン、およびグルコースを低下させる効果があり、糖尿病や心臓病のリスクを軽減することが示されています.エンバクは現在、機能性食品 (健康を与える特性を持つ食品) に分類されています。
オーツでの宿泊
多くの点で、エンバクは成長する他の穀物と似ています。ただし、大麦や小麦などの他の穀物と比較して、エンバク作物は他の穀物と比較してより大きな傾向があります.穀物植物の茎は、適切に機能するために直立している必要があります。倒伏は、風や降雨の結果として茎が垂直位置から恒久的に移動したときに発生し、エンバク植物の頭 (穀物を含む植物部分) が出現してから収穫までいつでも発生する可能性があります.根の倒伏は、土壌が湿りすぎたときにエンバク植物の根が植物を直立に保つことができなくなったときに発生します.ステムの倒伏は、ステムの下部が座屈または曲がると発生します。倒伏はエンバクで頻繁に起こる現象であり、特に穂の出芽直後に倒伏が発生した場合、大幅な収量損失を引き起こす可能性があります。倒伏は収量の損失に加えて、穀物の品質の低下、収穫および乾燥コストの増加にもつながります。
エンバク作物の倒伏の蔓延にもかかわらず、エンバクのこのプロセスを理解し、耐倒伏性を改善するための研究は比較的ほとんど行われていません.倒伏に対する作物の耐性は、品種の選択、播種日、播種率、窒素施肥のタイミングと速度、成長調節剤の使用など、多くの農業要因の影響を受けます。ただし、エンバク植物の倒伏特性を改善するためにこれらの要因をどのように組み合わせることができるかについては、定量的な理解が不十分です。さらに、エンバクが他の穀物に比べて倒伏しやすい理由は完全には理解されていません.
エンバクの宿泊過程が理解されていないのは、過程の複雑な性質に部分的に起因しており、完全に理解するにはいくつかの分野の知識が必要です.宿泊施設を理解するために必要な主要な分野には、農学、生理学、風工学、およびモデリングが含まれます。しかし、ティーガスク、ADAS、およびバーミンガム大学から、これらの各分野の専門知識を持つ学際的なチームが編成され、エンバクの宿泊に関する複雑な問題を研究しています.
研究アプローチ
このアプローチには、風が固体構造物とどのように相互作用するかを説明する工学原理に基づく数学的な宿泊モデルの開発が含まれます。このようなモデルはすでにコムギで開発されており、このアプローチはエンバクの宿泊モデルを作成するためにさらに開発されています。モデルをパラメータ化するために、エンバク作物に対して実施された一連の測定が使用されます。
風による作物の動きは、ビデオ カメラを使用して作物の動きを追跡することによって測定されます。このデータは、音波風速計によって収集された高解像度の 3 次元風データと相関しています (上の図を参照)。モデルのデータを提供するために、倒伏に関連する植物特性の測定もエンバク作物で行われます。これらの特性には、ルート プレートの直径とルートの深さ、ステムの直径と壁の厚さ、重心、振動の固有振動数 (ステムの「弾力性」) が含まれます。
宿泊施設に影響を与える農業要因が変化するフィールド実験は、フィールド条件でのモデルの適用性をテストするために使用されます。このような実験は、倒伏に影響を与える幅広い植物の特性を生み出すように設計されています。農学的処理から収集されたデータは、農学の変化が倒伏リスクに及ぼす影響を定量化するために使用されます。
メリット
開発された倒伏モデルは、倒伏抵抗性に最も大きな影響を与える植物の特性を特定するために使用されます。次に、品種の選択と作物管理を通じて最も重要な植物の特性を変更する範囲を、野外実験で収集されたデータから推定できます。次に、倒伏モデルを使用して、倒伏リスクに対するこの変化の影響を推定します。倒伏モデルは、作物が最も悪天候を除いて倒伏を回避できるようにするために必要な各植物特性の形状と強度を定量化するためにも使用されます。この情報は、植物育種家と農学者の両方にターゲットを提供します。このモデルの重要な機能は、気候変動がエンバクの宿泊にどのように影響するかをテストして、新たに育種されたエンバクの品種が、気候変動から生じる新たな圧力に耐性があることを確認することです.
エンバクの倒伏プロセスのキャリブレーションされたモデルの開発は、エンバク作物の倒伏プロセスと、倒伏に対する耐性をどのように改善できるかについての基本的な理解の開発を促進します。エンバク作物の倒伏リスクを最小限に抑えることで、エンバク作物の可能性を最大限に引き出すことができます.
Teagasc の John Finnan と John Spink、英国バーミンガム大学の Mohammadreza Mohammadi、Mark Sterling、Chris Baker、ADAS High Mowthorpe の Pete Berry。
