Adaptation Potential of Current Wheat Cultivars and Planting Dates under the Changing Climate in Ethiopia

Abstract

Global warming poses a severe threat to food security in developing countries. In Ethiopia, the primary driver of low wheat productivity is attributed to climate change. Due to the sparsity of observation data, climate-related impact analysis is poorly understood, and the adaptation strategies studied so far have also been insufficient. This study adopted the most popular DSSAT CERES-Wheat model and the ensemble mean of four GCMs to examine the quantitative effects of adjusted sowing dates and varieties on wheat yield. The two new cultivars (Dandaa and Kakaba), with reference to an old cultivar (Digelu), were considered for the mid-century (2036–2065) and late-century (2066–2095) under RCP 4.5 and RCP 8.5 climate scenarios. The results showed that the Dandaa cultivar demonstrates better adaptation potential at late sowing with a yield increase of about 140 kg/ha to 148 kg/ha for the mid- and late-century under RCP4.5. However, under RCP 8.5, Kakaba demonstrates higher adaptation potential with a yield gain for early sowing of up to 142 kg/ha and 170 kg/ha during the mid- and late-century, respectively. Late sowing of the Dandaa cultivar is recommended if GHG emissions are cut off at least to the average scenario, while the Kakaba cultivar is the best option when the emissions are high. The adaptation measures assessed in this study could help to enhance wheat production and adaptability of wheat to the future climate.

Modeling the Impact of Future Climate Change Impacts on Rainfed Durum Wheat Production in Algeria

“…This result is in concordance with those of [60], who reported that the early maturing cultivar did not show a yield reduction on any sowing dates, thanks to the earliness of the anthesis stage, on which risk of crop exposure to heat stress during the sensitive grain-filling stage is decreased or avoided. In Ethiopia, [61], reported that by the middle and the end of the 21st century, one wheat cultivar is adapted to late sowing date, under low CO 2 emissions of RCP 4.5, meanwhile another cultivar is well adapted to early sowing date, under elevated CO 2 emissions of RCP 8.5. So, it is important to assess the adaptation of wheat sowing dates under future CC scenarios by simulating different wheat cultivars yields with the crop model in order to select the best-adapted wheat cultivar to the projected CC.…”

A NOVEL INTEGRATIVE APPROACH TO STUDY THE DYNAMICS OF AN INCREASE IN COMMON SPRING WHEAT ADAPTIVITY AND HOMEOSTATICITY (on the example of breeding programs in the Northern Trans-Ural)

“…Экологические испытания -эффективный способ оценки как адаптивности (12,13), так и пластичности сортов (и гомеостатичности урожайности) (14). Выраженность адаптивности сортов обусловлена способностью противостоять действию лимитирующих факторов среды (15)(16)(17)(18)(19) при наличии генетико-физиологических систем адаптивности (ГФСА) (20). Пластичность сорта и поддержание его урожайности по годам зависят от числа ГФСА в геноме (9,(21)(22)(23).…”

“…Следует учитывать, что в случае, когда r = 1, ВГС = 0. Это указывает на довольно высокие различия ГФСА, детерминирующих признаки продуктивности (2,(16)(17)(18)(19), которые влияют на формирование урожайности в экологической зоне. Анализ коэффициентов корреляций по годам наблюдений показывает, что в засушливые годы формирование урожайности контролируют другие наборы продуктов генов.…”

Новый Комплексный Подход К Изучению Динамики Повышения Адаптивности И Гомеостатичности У Сортов Мягкой Яровой Пшеницы (На Примере Длительной Истории Селекции В Северном Зауралье)

“…Экологические испытания -эффективный способ оценки как адаптивности (12,13), так и пластичности сортов (и гомеостатичности урожайности) (14). Выраженность адаптивности сортов обусловлена способностью противостоять действию лимитирующих факторов среды (15)(16)(17)(18)(19) при наличии генетико-физиологических систем адаптивности (ГФСА) (20). Пластичность сорта и поддержание его урожайности по годам зависят от числа ГФСА в геноме (9,(21)(22)(23).…”

“…Следует учитывать, что в случае, когда r = 1, ВГС = 0. Это указывает на довольно высокие различия ГФСА, детерминирующих признаки продуктивности (2,(16)(17)(18)(19), которые влияют на формирование урожайности в экологической зоне. Анализ коэффициентов корреляций по годам наблюдений показывает, что в засушливые годы формирование урожайности контролируют другие наборы продуктов генов.…”