Первые модели прогнозирования стадий личинок совки в Африке помогут в борьбе с опасным вредителем

Исследование под руководством CABI разработало первые модели прогнозирования, нацеленные на личиночные стадии совки (Spodoptera frugiperda). Используя данные спутникового наблюдения в реальном времени и данные о наличии вредителя в поле, модели помогут в борьбе с этим опустошительным вредителем, который только в Африке, по оценкам, ежегодно наносит ущерб урожаю в размере 9,4 млрд долларов США.

Модели, разработанные для популяций личинок совки в Африке, могут помочь мелким фермерам точнее прогнозировать оптимальное время для проведения защитных мероприятий на своих культурах, чтобы предотвратить ущерб. Вредитель предпочитает кукурузу, но может поражать более 100 других видов растений.

Исследование, опубликованное в журнале Crop Protection, построило две модели появления популяций личинок на основе полевых данных по совке на кукурузе в Замбии. Затем модели были проверены с использованием аналогичных данных с нескольких участков кукурузы в Кении.

Эффективный контроль совки должен осуществляться на ранней стадии цикла выращивания культуры, когда личинок трудно обнаружить. Модели помогают определить временное окно, когда следует проводить обработку при наличии вредителя или когда мониторинг будет наиболее эффективен.

Новое моделирование появления и развития популяций личинок раннего и позднего возраста — по отношению к физиологическому времени от посадки — теперь позволяет отправлять фермерам предупреждения заранее, до времени вмешательства или мониторинга.

Это моделирование уже принесло плоды в рамках службы PRISE (Pest Risk Information Service) под руководством CABI, которая предоставляет фермерам предупреждения в реальном времени через SMS-сообщения.

Например, по итогам короткого сезона дождей 2019/2020 в Кении опрос показал, что 59% фермеров, получавших услуги прогнозирования, изменили свои методы борьбы с совкой.

Вмешательства на основе моделирования данных спутникового наблюдения, в свою очередь, привели к сокращению популяции совки и увеличению урожая кукурузы. 87% опрошенных фермеров, выращивающих кукурузу, считали, что время, рекомендованное PRISE для принятия мер, было правильным.

Анализ данных о влиянии PRISE показывает рентабельность инвестиций 1:182. Это означает, что 1,8 миллиона фермеров, охваченных PRISE за пять лет с момента запуска проекта в 2017 году, получили дополнительно 1,5 миллиарда фунтов стерлингов в виде стоимости продукции.

Доктор Шон Т. Мерфи, один из главных архитекторов проекта PRISE, отметил: «Крайне важно разрабатывать эффективные стратегии и инструменты борьбы с вредителями, такие как простые реализуемые модели, представленные в этом исследовании. Хотя модели были разработаны для инициативы PRISE, их можно использовать в других системах прогнозирования вредителей».

Исследователь Алисса Лоури добавила, что «модели не требуют от фермеров непосредственной оценки пороговых значений вмешательства и могут быть легко улучшены в будущем, когда появятся данные по этим порогам для Африки. Поскольку результатом работы этих моделей является время для действия, их можно использовать в сочетании с различными методами контроля».

Тип моделирования, использованный в этом исследовании, можно легко применить к другим основным насекомым-вредителям сельскохозяйственных культур в Африке, и работа по нескольким другим видам в рамках проекта PRISE уже активно ведется.