Grazie all’impiego di nuovo algoritmo, potrebbe essere possibile prevedere la resa e la qualità dei raccolti di mais. È quanto emerge da uno studio pubblicato sulla rivista Agronomy dai ricercatori dell’Università dell’Illinois di Urbana (Usa), che hanno utilizzato questo sistema per stimare l’entità e il contenuto nutrizionale delle piantagioni di mais del Midwest, negli Stati Uniti.
Per realizzare l’algoritmo, gli scienziati hanno analizzato i dati presenti nei resoconti pubblicati dallo U.S. Grains Council, che ogni stagione preleva campioni di cereali per valutarne la composizione e la qualità. Hanno quindi confrontato le informazioni presenti nei rapporti con i dati sulle condizioni meteorologiche che hanno caratterizzato le stagioni 2011-2017. In particolare, per elaborare il sistema si sono concentrati sul clima presente durante tre periodi critici dello sviluppo del cereale: emergenza, emissione degli stili e maturazione. Hanno così scoperto che l’elemento che fornisce dati più accurati sulla resa e sulla qualità del mais è la disponibilità di acqua durante le fasi dell’emissione degli stili e della maturazione.
Approfondendo l’analisi, gli autori hanno identificato le condizioni climatiche che influenzano la composizione del cereale, ossia le proporzioni di amido, olio e proteine presenti all’interno dei chicchi. Hanno individuato, nello specifico, due situazioni che favoriscono la presenza di concentrazioni più elevate di olio e proteine: la minore lisciviazione dell’azoto durante le prime fasi della crescita e temperature più alte durante la fioritura. Invece, temperature più basse durante la fioritura e la maturazione fanno sì che i chicchi abbiano un contenuto maggiore di olio che di proteine.
Gli scienziati spiegano che la capacità di prevedere le concentrazioni di proteine e olio nei chicchi di mais potrebbe influenzare i mercati globali, data la crescente domanda di mais ad alto contenuto proteico che proviene dall’industria mangimistica. Grazie al nuovo algoritmo, concludono gli esperti, potrebbe essere possibile prevedere il rendimento e la qualità delle colture settimane o mesi prima del raccolto, semplicemente osservando le condizioni meteorologiche.
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