对于基础研究和面向应用的研究，需要以可重复的方式将农作物暴露于相关的田间条件下。“我们向植物科学界展示IPK 的 PhenoSphere，作为研究植物对天气变量和其他环境条件变化的反应的新工具”，IPK 分子遗传学系主任 Thomas Altmann 教授博士说。PhenoSphere 能够详细分析暴露于当前和预期未来气候情景(例如更严重的干旱、更高的温度和增加的 CO 2 浓度)的天气条件下的植物种群的性能相关性状表达和因果生物学机制。

其技术能力克服了典型生长室和温室的一些限制。在这里，可以以每小时的分辨率实现有意的温度分布，可以在微小的分辨率范围内控制光的质量和数量。还可以通过复杂的照明系统模拟云，并且可以在亚小时范围内改变风速和风向，大气 CO 2水平可以提高。每天可以自动浇水和施肥，大容量容器允许使用不同的土壤类型和成分以及调节土壤温度。“这将支持系统生物学分析，以阐明农艺相关性状表达的分子机制。它还可以测试来自不同方法(例如网络分析和建模)的假设。”Thomas Altmann 教授说道。

初步结果非常有希望。在 PhenoSphere 中模拟单个玉米生长季节并使用大容量土壤容器导致植物生长和发育进程与相应田间季节种植时相同种群表现出的速率相匹配。该研究的第一作者 Marc Heuermann 博士说：“田间种植的植物和实验中的植物需要相同的时间才能达到峰值生长速度、叶子成熟和抽雄。” “当在单季模拟中使用真实的日子作为模板时，天气模拟与室外环境在种植期间的温度、热时间和 VPD 剖面之间的相关性最高”，Marc Heuermann 博士解释道。

因此，PhenoSphere 填补了迄今为止建立的受控环境表型系统和现场表型试验之间的空白。“在动态但受控的 PhenoSphere 环境中引发田间生长和发育的能力是一个非常实质性和重要的进步，远远超出了标准气候温室培养程序之前的改进”，Thomas Altmann 教授博士说。

经过优化和验证的现场环境模拟程序现在还可用于执行(种子)产量试验，这需要与本研究的基准实验根本不同的特定实验设置和设计。

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