本网讯 我院作物生理生态团队在国际农林科学领域经典期刊《Field Crops Research》在线发表了题为“Extension of the GreenLab in modelling maize canopy photosynthesis under high plant densities for trait discovery”的研究论文。该研究通过将C4光合作用生化模型与植物功能-结构模型GreenLab相结合，成功构建了一个能够从叶片到冠层精准模拟不同种植密度下玉米生长发育动态的“数字玉米”平台。该研究为玉米耐密与理想株型设计提供了精准、高效的理论指导和模型工具。
增加种植密度是提高玉米产量最有效的栽培措施之一。然而，高密度种植会缩减单株玉米可获得的水分、光照和养分等资源，导致单株干物质积累能力下降，从而降低个体生产力。因此，选育耐密植玉米品种对于保障粮食安全具有重要意义。冠层光合作用是植株生物量形成的核心过程，其效率直接影响作物产量。提升冠层光合效率是实现高产的关键途径。从发现并验证一个可提升冠层光合作用的基因，到将其成功应用于育种实践通常需要耗费较长时间。而多尺度作物/植物模型为这一过程提供了新的可能，该类模型能够在分子水平到群体水平之间建立量化联系，评估光合性状修饰的潜在产量效应，从而为冠层光合作用优化方案的设计与实施提供科学指导。
安徽农业大学为文章第一作者单位，安徽农业大学农学院已毕业博士生张鹏鹏博士、中国科学院自动化研究所王秀娟博士为该文共同第一作者。该研究得到国家重点研发计划项目（2023YFD2301500）的资助。（文图：田礼欣 初审：范宇 复审：余恩 终审：洪志生）
