Optimalisatie van locatie-specifieke aanbevelingen voor keuze van variëteit, zaaidichtheid en stikstofbemesting voor maïs in de Nigeriaanse savanne met behulp van veldexperimenten en modellering

Maïs (Zea mays L.) is in de loop der jaren een belangrijk gewas geworden in de Nigeriaanse savannes, ook in de semi-aride Sudan Savanne-zone waar productie aanvankelijk niet haalbaar was. De jaarlijkse maïsproductie in het land veranderde van 1,06 miljoen ton in 1976 tot ongeveer 11,6 miljoen ton in 2017, maar de toename is te wijten aan uitbreiding van het areaal en niet aan de broodnodige intensivering. De gemiddelde opbrengst per hectare is sinds de jaren zeventig lager dan 2 Mg ha-1, hoewel opbrengsten> 7 Mg ha-1 zijn gerapporteerd in onderzoeksstations en op de beste percelen van kleinschalige landbouwbedrijven. De redenen voor de lage opbrengst per hectare zijn toegeschreven aan de inherent slechte bodems, frequente droogtes, plagen en ziekten en vooral aan het niet naleven van verbeterde agronomische praktijken en het niet gebruiken van verbeterde inputs zoals meststoffen en zaden. In de afgelopen jaren zijn door het International Institute for Tropical Agriculture (IITA) en zijn partners nieuwe maïsvariëteiten ontwikkeld die de meeste biotische en abiotische beperkingen tolereren. Verschillende landbouwkundige technologieën zijn ook ontwikkeld om de productiviteit van deze rassen te verhogen met het oog op het verhogen van de maïs-opbrengst. Verspreiding van dergelijke rassen en technologieën en de daaropvolgende acceptatie ervan vereist het opzetten van dure en tijdrovende veldproeven op meerdere locaties voor evaluatie van de cultivars. Selectie van geschikte variëteiten in agro-ecologische zones en toepassing van geschikte agronomische praktijken zoals optimale zaaidichtheid en locatie-specifieke bemesting zullen de belangrijkste vereisten zijn voor een toename van de productie per oppervlakte-eenheid.

Gewasmodellering biedt een mogelijkheid om het potentieel van nieuwe rassen en gewasbeheerspraktijken in verschillende omgevingen (bodem, klimaat, beheer) te verkennen voordat ze worden vrijgegeven. Aangezien de meeste simulatiemodellen elders in Europa en de VS zijn ontwikkeld, vereist het gebruik buiten hun ontwikkelingsgebied veel gegevens voor hun kalibratie en validatie. Bovendien maakt het tekort aan technische knowhow het gebruik van die modellen moeilijker, met name gebruik door beleidsmakers, landbouwers, technologen en voorlichters.

Over het algemeen werd dit onderzoek uitgevoerd om het vermogen van een dynamisch gewassimulatiemodel (DSSAT-CSM-CERES-Maize-model) te evalueren in het kiezen van de juiste maïsvariëteiten voor de Soedan en Noord-Guinea-savannes in Nigeria. Het onderzoek heeft ook tot doel het model te gebruiken om aanbevelingen op te stellen met betrekking tot optimale zaaidichtheden van de verschillende variëteiten die in de Nigeriaanse maïszone worden geproduceerd. Om de gestelde doelen en doelstellingen te bereiken, werden datasets verzameld uit drie verschillende bronnen. Twee van de gegevenssets werden verzameld door veldexperimenten op te zetten, terwijl de derde werd verkregen van maïsveredelaars in IITA.

De eerste set veldproeven werd uitgevoerd in het regenseizoen en in het droge seizoen van 2016 in vier onderzoeksstations in de Nigeriaanse Savanne. In de veldexperimenten werden 26 maïsvariëteiten gezaaid onder bijna optimale omstandigheden (water en nutriënten niet-gelimiteerd). Groei, fenologie en opbrengstkarakteristieken van elke variëteit werden gemeten met het oog op het ontwikkelen van "virtuele" genotypische kenmerken en deze in het model op te nemen. Naast gewasgegevens werden gedetailleerde bodemgegevens verzameld uit twee op elke locatie gegraven profielenkuilen. Ook werden dagelijkse weergegevens (minimum- en maximumtemperatuur, neerslag en zonnestraling) opgemeten. Het doel van deze experimenten was om de bestaande variëteiten en agro-ecologische omstandigheden van onze proeflocaties in het model te kalibreren.

De tweede set veldproeven werd uitgevoerd in de regenseizoenen van 2016 en 2017 op praktijkvelden (velden van boeren) in de Soedan en Noord-Guinea-savannes in Nigeria. De experimenten bestonden uit 10 maïsvariëteiten (verschillende variëteiten werden gebruikt in de twee agro-ecologische zones) geplant onder drie verschillende zaaidichtheden (2.6, 5.3 en 6.6 planten m-2). In elke agro-ecologische zone werden de experimenten uitgevoerd in 30 praktijkvelden in beide jaren, en werden gegevens verzameld over de respons van de rassen op de verhoogde zaaidichtheden. Daarnaast werden ook bodemgegevens van elk praktijkveld en weersgegevens van elke proeflocatie verzameld. Deze experimenten werden uitgevoerd om de respons van verschillende maïsvariëteiten op verhoogde zaaidichtheid te beoordelen, om het model te valideren, en om te evalueren hoe goed het model de respons van verhoogde zaaidichtheid kan voorspellen.

De derde dataset werd verzameld uit lange-termijn rassenproeven die werden uitgevoerd door gewasveredelaars vóór ze de variëteiten introduceerden. Deze datasets werden gebruikt om aan te tonen hoe beschikbare informatie uit rassenproeven kan worden gebruikt om genotype-specifieke parameters (GSP's) te ontwikkelen voor gebruik in het CERES-Maize-model.

Op basis van de gegevens van de gedetailleerde kalibratie-experimenten en de rassenproeven werden twee sets GSP's ontwikkeld voor 26 huidige maïsvariëteiten die in de Nigeriaanse maïszone worden geproduceerd. Vergelijking van de twee verschillende types proeven toonde aan dat GSP's gegenereerd uit de gedetailleerde experimenten nauwkeuriger waren.  Maar de rassenproeven konden ook worden gebruikt, maar impliceerden een lagere nauwkeurigheid. De sequentiële benaderingsmethode die werd gebruikt in de genotype calculator (GENCALC) voor het berekenen van GSP's in het model werd ook geoptimaliseerd. Daarnaast hebben we de gedetailleerde experimentele gegevens gebruikt om na te gaan hoe goed het model de interactie tussen genotype en omgeving (Genotype Environment Interaction, GEI) kan voorspellen. Het model voorspelde nauwkeurig de waargenomen GEI.  De voorspelde graanopbrengsten werden gebruikt om de stabiliteit van de verschillende rassen in verschillende omgevingen te rangschikken. Lange-termijn weergegevens (1992-2017) van de droge en humiede savannes werden vervolgens gebruikt om seizoensanalyses uit te voeren. Hieruit bleek dat, in tegenstelling tot de huidige aanbevelingen, halfvroege variëteiten die alleen voor de humiede savannes werden voorgesteld, ook in de droge savannes kunnen worden gekweekt.

Gegevens van de zaaidichtheidsproeven werden op twee wijzen gebruikt. Eerst werd een gedetailleerde analyse uitgevoerd van de respons van de maïsvariëteiten op verhoogde zaaidichtheid. Een heterogene covariantiestructuur (Eberhart-Russel factor-analytisch model, FAM) werd gebruikt om de genotype × omgeving × dichtheid interactie (G × E × D) te beschrijven. Op basis van deze analyse werd vastgesteld dat hogere opbrengsten alleen worden verwacht bij een toenemende zaaidichtheid in optimale omgevingen. De resultaten laten ook zien dat, onder optimale omgevingen, maïsvariëteiten kunnen worden gezaaid met een dichtheid van meer dan 6 planten per m2, wat de geteste hoogste dichtheid overschrijdt en de huidige aanbeveling overtreft. Ten tweede werden de waargenomen graanopbrengsten van praktijkvelden gebruikt om de reeds gekalibreerde rassen in het CERES-Maize-model te evalueren. Het gekalibreerd en geëvalueerd model werd vervolgens gebruikt om aanbevelingen voor de zaaidichtheid te geven voor de verschillende maïsvariëteiten onder verschillende stikstofmeststof-dosissen. Gedetailleerde biofysische en economische analyses werden uitgevoerd met behulp van de lange-termijn weersreeksen. De modelsimulaties gaven aan dat vroege en extra-vroege maïsvariëteiten konden worden geplant onder een zaaidichtheid van maximaal 8,8 planten per m2 onder hoge stikstof-dosissen (90 kg N ha-1) in de Soedan Savanna met hogere graanopbrengsten en financiële opbrengsten per hectare . Een zaaidichtheid van 6,6 planten per m2 en 90 kg N ha-1 bleek het hoogste financiële rendement voor gezinsarbeid te produceren. Voor de late en half-vroege variëteiten in de Noord-Guinea Savanna leverde de zaaidichtheid van 6,6 planten per m2 en een N bemesting met 120 kg N ha-1 de hoogste graanopbrengsten en financiële opbrengsten per landeenheid op. Maar het hoogste rendement op gezinsarbeid werd gesimuleerd voor een zaaidichtheid van 5,3 planten m2 en een N bemesting van 120 kg N ha-1. Deze gesimuleerde resultaten tonen aan dat kleinschalige boeren voor optimale economische opbrengsten de plantdichtheid van maïs in een deel van hun land moeten verhogen en de N-meststoffen die ze zich kunnen veroorloven op dat gebied concentreren. Het resterende deel van het land kan vervolgens worden gebruikt voor peulvruchten en andere gewassen met een lage input.