Improving sorghum productivity under changing climatic conditions: A modelling approach

Akinseye, Folorunso M.; Ajeigbe, H A; Traoré, Pierre C. Sibiry; Zemadim, Birhanu; Whitbread, Anthony

doi:10.1016/j.fcr.2019.107685

Cited by 49 publications

(26 citation statements)

References 31 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The high model accuracy (RMSE n ) and low RMSE values indicate good agreements between observed and model predicted values suggesting that the APSIM model is a good decision-making tool for crop production in northern Nigeria. Akinseye et al (2020) reported a good agreement between observed and predicted values for sorghum yield in the dry savannas of Nigeria and suggested that the APSIM model can be used to predict crop performance in the Nigeria savannas.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 85%

“…In the Southern Guinea savanna, the optimum sowing window was early June to late July for the variety SAMMAZ-15 and mid-June to late-July for SAMMAZ-16. Akinseye et al (2020) used the APSIM model to understand the response of sorghum varieties to nitrogen applications in the semi-arid Nigeria. The results show that the model replicated the observed yield accounting for yield differences and variations in phenological development between two sorghum varieties.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Simulation of the Optimum Planting Windows for Early and Intermediate-Maturing Maize Varieties in the Nigerian Savannas Using the APSIM Model

Beah

Kamara

Jibrin

et al. 2021

Front. Sustain. Food Syst.

View full text Add to dashboard Cite

The Agricultural Production Systems Simulator (APSIM) model was calibrated and validated and used to identify the optimum planting windows for two contrasting maize varieties for three agro-ecologies in the Nigeria savannas. The model was run for 11 planting windows starting from June 1 and repeated every 7 days until 16 August using long-term historical weather data from the 7 selected sites representing three agro-ecological zones (AEZs). The evaluation with the experimental data showed that the model performance was reasonable and accurately predict crop phenology, total dry matter (TDM) and grain yield for both maize varieties. The seasonal planting date analysis showed that optimum planting windows for 2009EVDT and IWDC2SynF2 depend on the variety, agro-ecozones and sites. Planting from June 15 to 28 simulated the highest mean grain yield for both varieties in all the agro-ecologies. In the Southern Guinea savanna (SGS) where the length of growing season is 180–210 days, the best planting window was June 8–July 19 for 2009EVDT and June 8–July 26 for IWDC2SynF2 in Abuja. The planting window that gives attainable yield at Yelwa, is June 15–July 5 for 2009EVDT and June 8–28 for IWDC2SynF2. In the Northern Guinea savannah (NGS) where the length of growing season is 150–180 days, the optimum planting window is June 15–July 19 for both varieties at Zaria and June 8–July 19 for 2009EVDT and June 8–August 2 for IWDC2SynF2 at Sabon Gari. In the Sudan savannah (SS) where the growing season is 90–120 days, planting of 2009EVDT can be delayed up to the third week of July. For the medium-maturing variety, IWDC2SynF2, planting should be done by the first week of July. Though Yelwa is in the SGS, lower yields and narrower sowing windows were simulated for both varieties than for those of the other locations. This is probably due to the poor soil fertility in this location.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 85%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Simulation of the Optimum Planting Windows for Early and Intermediate-Maturing Maize Varieties in the Nigerian Savannas Using the APSIM Model

Beah

Kamara

Jibrin

et al. 2021

Front. Sustain. Food Syst.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…These factors change in relation to climate change, which is predicted to make sorghum production riskier, especially under rainfed agriculture and more so for smallholder farmers (McCarthy and Vlek, 2012 ). A feasible approach of modifying management practices through a deliberate choice between an improved sorghum variety and local landraces accompanied by an appropriate time of sowing will enhance the adaptive capacity of many resource-poor sorghum farmers and ultimately increase sorghum production ensuring food and livelihood security (Akinseye et al, 2020 ).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Harnessing Sorghum Landraces to Breed High-Yielding, Grain Mold-Tolerant Cultivars With High Protein for Drought-Prone Environments

et al. 2021

View full text Add to dashboard Cite

Intermittent drought and an incidence of grain mold disease are the two major constraints affecting sorghum production and productivity. The study aimed at developing drought-tolerant sorghum varieties possessing a high protein content and tolerance to grain mold with stable performance using additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) and genotype and genotype × environment interaction (GGE) biplot methods. Systematic hybridization among the 11 superior landraces resulted in subsequent pedigree-based breeding and selection from 2010 to 2015 evolved 19 promising varieties of grains such as white, yellow, and brown pericarp grains. These grain varieties were evaluated for their adaptability and stability for yield in 13 rainfed environments and for possessing tolerance to grain mold in three hot spot environments. A variety of yellow pericarp sorghum PYPS 2 (3,698 kg/ha; 14.52% protein; 10.70 mg/100 g Fe) possessing tolerance to grain mold was identified as a stable variety by using both AMMI and GGE analyses. Four mega-environments were identified for grain yield and fodder yield. Sorghum varieties PYPS 2, PYPS 4, PYPS 8, and PYPS 11 were highly stable in E2 with a low grain mold incidence. Besides meeting the nutritional demand of smallholder farmers under dryland conditions, these varieties are suitable for enhancing sorghum productivity under the present climate change scenario.

show abstract

“…Аналогічні дослідження з моделлю APSIM були проведені для території Нігерії та Малі з використанням декількох сценаріїв змін клімату на період до 2069 р. [14].…”

Section: вступunclassified

Агроекологічні Умови Формування Продуктивності Сорго В Південних Областях України В Умовах Змін Клімату

Польовий¹,

Божко²,

Вольвач³

et al. 2020

visnyk

View full text Add to dashboard Cite

Культура сорго в останнє десятиріччя отримала важливе місце серед зернових культур. Велика популярність сорго зумовлена невибагливістю культури до місць вирощування, високими життєдія-льними показниками, невимогливістю до догляду і високою врожайністю. Для розширення ареалу розповсюдження сорго необхідне досконале обґрунтування впливу навколишнього середовища на продуктивність культури. В основі дослідження використані матеріали багаторічних спостере-жень за врожайністю сорго та метеорологічними факторами. Розглянуті особливості формування врожаїв сорго за різних агрометеорологічних умов упродовж вегетаційного періоду за даними спос-тережень з 1986 по 2015 рр., а також динаміка формування урожаїв різних агроекологічних катего-рій на майбутнє за період з 2021 по 2050 рр. Очікувані метеорологічні показники на майбутнє розра-ховувалися з використанням сценаріїв зміни клімату RCP2.6, RCP6.0, RCP4,5 та RCP8.5. Як апарат досліджень використовувалась модель оцінки агрокліматичних умов, розроблена А. М. Польовим. На підставі виконаних розрахунків середніх багаторічних агрокліматичних показників формування агро-екологічних категорій врожайності сорго та розрахунків за сценаріями змін клімату на період 2021–2050 рр. можна відзначити, що за сценарні періоди порівняно з фактичним за багаторічний період очікуватимуться відчутні зміни в температурному режимі та вологозабезпеченості сорго впро-довж вегетаційного періоду в разі реалізації будь-якого зі сценаріїв. Встановлено, що відхилення те-рмічних показників будуть незначними, але ці показники визначені за багаторічний період, який вклю-чає останні роки минулого століття і початок поточного, коли зростання температури вже відбу-лося. Тому подальші зміни температурного режиму і режиму зволоження не сприятимуть створен-ню сприятливих умов для розвитку сорго. Кращі умови для розвитку рослин і формування врожаю сорго очікуються в разі реалізації сценаріїв RCP2.6 та RCP6.0. Ці умови майже однакові за обома сценаріями, що сприятиме збільшенню очікуваного врожаю зерна сорго. За умови реалізації сценаріїв RCP4,5 та RCP8.5 очікуються несприятливі агроекологічні умови для розвитку сорго через підви-щення посушливості, яка призведе до зменшення врожаю порівняно із середнім багаторічним на 3–4 ц/га. Найбільш несприятливі умови для формування продуктивності сорго очікуються в разі реалі-зації сценарію RCP8.5, врожай зерна не перевищить 88 % від середнього багаторічного. Перспекти-вним буде вирощування сорго для отримання зеленої маси, яка може використовуватись і як корм для тваринництва, і як сировина для виготовлення біопалива.

show abstract

Improving sorghum productivity under changing climatic conditions: A modelling approach

Cited by 49 publications

References 31 publications

Simulation of the Optimum Planting Windows for Early and Intermediate-Maturing Maize Varieties in the Nigerian Savannas Using the APSIM Model

Simulation of the Optimum Planting Windows for Early and Intermediate-Maturing Maize Varieties in the Nigerian Savannas Using the APSIM Model

Harnessing Sorghum Landraces to Breed High-Yielding, Grain Mold-Tolerant Cultivars With High Protein for Drought-Prone Environments

Агроекологічні Умови Формування Продуктивності Сорго В Південних Областях України В Умовах Змін Клімату

Contact Info

Product

Resources

About