Исследователи создали инструмент для прогнозирования распространения болезней и вредителей
Исследователи из Университета Северной Каролины разработали компьютерный инструмент моделирования для прогнозирования времени и места атак вредителей и болезней на сельскохозяйственные культуры или леса, а также для тестирования сроков применения пестицидов или других стратегий управления.
"Это как иметь множество разных Земель для экспериментов, чтобы проверить, как что-то сработает, прежде чем тратить время, деньги и усилия на реализацию", — сказал ведущий автор исследования Крис Джонс.
В журнале Frontiers in Ecology and the Environment исследователи представили инструмент PoPS (Pest or Pathogen Spread Forecasting Platform). Он создан совместно с Службой инспекции здоровья животных и растений Министерства сельского хозяйства США и может прогнозировать распространение любого типа болезни или патогена в любом месте.
Как работает модель:
- Объединяет данные о климатических условиях, благоприятных для распространения конкретной болезни или вредителя.
- Учитывает информацию о зарегистрированных случаях, скорости размножения патогена/вредителя и способах его перемещения в окружающей среде.
- Постоянно улучшается за счет обратной связи — добавления новых данных с полей от менеджеров природных ресурсов.
"У нас есть инструмент, который можно передать в руки не техническому пользователю, чтобы изучать динамику болезней и управление ими, а также то, как управленческие решения повлияют на распространение в будущем", — отметил Джонс.
Актуальность инструмента растет, так как государственные агентства сталкиваются с растущим числом угроз для сельхозкультур, деревьев и других важных ресурсов при сокращающемся бюджете.
Текущее применение PoPS:
Отслеживание 8 различных возникающих угроз.
Внезапная гибель дуба — болезнь, убившая миллионы деревьев в Калифорнии с 1990-х годов. Новый, более агрессивный штамм обнаружен в Орегоне.
Пятнистая фонарница — инвазивный вредитель в США, поражающий сельхозкультуры (виноград, яблоки, вишню, миндаль, грецкие орехи) с 2014 года.
Исследователи проводят аналогию с метеорологией: так же, как прогнозы погоды улучшаются с поступлением данных, экологическое прогнозирование (включая распространение вредителей) становится точнее.
"Эта статья — одна из первых демонстраций такого подхода к прогнозированию распространения вредителей и патогенов", — сказала соавтор Меган Скрип.