Esta ferramenta inovadora, que combina dados genómicos e meteorológicos, pode acelerar o melhoramento de novas variedades e ajudar os agricultores a tomar decisões em tempo real.

Publicado na revista ‘Plant, Cell and Environment’, o estudo demonstrou que o modelo alcançou até 96% de precisão na previsão da altura das plantas e 74% na previsão do tempo de floração, mesmo em campos não utilizados para treinar o sistema. A investigação baseou-se em dados de 14 épocas de cultivo e utilizou uma coleção de 400 variedades de sorgo geneticamente sequenciadas, representativas da diversidade global da planta.

Os cientistas identificaram os fatores ambientais mais influentes, como o acumulado térmico para a floração e a variação térmica diária para a altura.

Foram também identificados sete grupos genéticos ligados à floração e 69 à altura, com base em 265 mil marcadores genéticos.

O modelo integra um índice ambiental que permite ajustar as previsões às diferentes respostas das plantas a variados contextos de cultivo, um fenómeno conhecido como plasticidade fenotípica.

Segundo Jianming Yu, coordenador do estudo, "obter informações sobre o que é provável que aconteça com antecedência tem um valor imenso".

A equipa acredita que a ferramenta não só tornará as culturas mais resilientes às alterações climáticas, como também apoiará os agricultores com previsões sazonais fiáveis.

No futuro, planeiam reforçar os modelos com dados adicionais recolhidos por drones.