Nghiên cứu thiết kế công cụ mô phỏng dự đoán dịch bệnh, dịch hại lây lan (PoPS)
Lượt xem: 2493
Dự báo sinh thái có tiềm năng to lớn để hỗ trợ việc ra quyết định về môi trường và có thể kiểm tra được trên các phạm vi thời gian và địa điểm liên quan đến quản lý. Nghiên cứu về nền tảng dự báo dịch hại hoặc lây lan mầm bệnh (PoPS) - để thiết kế các dự báo lặp đi lặp lại gần về các cuộc dịch bệnh, dịch hại. Mô hình PoPS là hệ thống dự báo sinh thái vừa được cải tiến về mặt khoa học vừa được tối ưu hóa cho việc ra quyết định trong thế giới thực thông qua sự tham gia và sử dụng bền vững của các bên liên quan trong quản lý.

Ảnh: mô phỏng cho mô hình PoPS

Các nhà nghiên cứu từ Trường Đại học Bang Bắc Carolina đã phát triển một công cụ mô phỏng máy tính (PoPS) để dự đoán thời điểm và vị trí sâu bệnh tấn công cây trồng hoặc rừng, đồng thời kiểm tra thời điểm áp dụng hoặc các chiến lược quản lý thuốc trừ sâu.

Các nhà nghiên cứu làm việc với cơ quan kiểm tra sức khỏe động thực vật của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ báo cáo về những nỗ lực của họ trong việc phát triển và thử nghiệm công cụ PoPS cho nền tảng dự báo sự lây lan dịch hại hoặc mầm bệnh và tạo ra công cụ để dự báo bất kỳ loại dịch bệnh hoặc mầm bệnh ở bất kể vị trí nào.

Hệ thống mô hình máy tính hoạt động bằng cách kết hợp thông tin về điều kiện khí hậu thích hợp cho sự lây lan của một loại bệnh hoặc dịch hại nhất định với dữ liệu về các trường hợp đã được ghi lại, tốc độ sinh sản của mầm bệnh hoặc dịch hại và cách nó di chuyển trong môi trường.

Theo thời gian, mô hình được cải thiện khi các nhà quản lý tài nguyên thiên nhiên thêm dữ liệu mà họ thu thập được từ thực địa. Các nhà nghiên cứu cho biết phản hồi lặp đi lặp lại này với dữ liệu mới sẽ giúp hệ thống dự báo dự đoán sự lây lan trong tương lai tốt hơn.

Nhà nghiên cứu Chris Jones tại Trung tâm Phân tích không gian địa lý của Đại học bang Bắc Carolina cho biết: Công cụ này có thể được đưa vào sử dụng đối với người dùng không chuyên về kỹ thuật để tìm hiểu về động lực và cách quản lý của dịch bệnh và các quyết định quản lý sẽ ảnh hưởng đến sự lây lan như thế nào trong tương lai. Đây là công cụ cần thiết cho các cơ quan chịu trách nhiệm kiểm soát sâu bệnh hại cây trồng và các nguồn tài nguyên thiên nhiên quan trọng khác. Những loài gây hại này đe dọa nguồn cung cấp thực phẩm và đa dạng sinh học trong rừng và hệ sinh thái.

Ông Jones cho biết thêm: Vấn đề lớn nhất là số lượng lớn các loài gây hại và mầm bệnh mới xâm nhập. Các cơ quan liên bang và tiểu bang chịu trách nhiệm quản lý chúng có ngân sách ngày càng giảm để chi tiêu cho số lượng dịch hại ngày càng gia tăng. Họ phải tìm ra cách tiêu số tiền đó một cách khôn ngoan nhất có thể. Hiện các nhà nghiên cứu đã và đang sử dụng PoPS để theo dõi sự lây lan của tám loại sâu bệnh mới nổi khác nhau.

Trong nghiên cứu, các nhà nghiên cứu mô tả việc theo dõi cây sồi chết đột ngột, căn bệnh đã giết chết hàng triệu cây ở California kể từ những năm 1990. Họ cũng đang cải tiến mô hình để theo dõi đom đốm, một loài dịch hại ở Hoa Kỳ, ruồi đốm đốm đã xâm nhập vào cây ăn quả ở Pennsylvania và các bang lân cận từ năm 2014. Nó có thể tấn công cây nho, táo và anh đào, cũng như hạnh nhân và quả óc chó. Các nhà nghiên cứu cho biết, cũng giống như các nhà khí tượng học kết hợp dữ liệu vào các mô hình để dự báo thời tiết, các nhà khoa học sinh thái đang sử dụng dữ liệu để cải thiện dự báo các sự kiện môi trường - bao gồm cả sự lây lan của sâu bệnh hoặc mầm bệnh. Megan Skrip, đồng tác giả nghiên cứu và nhà truyền thông khoa học tại Trung tâm phân tích không gian địa lý cho biết: Có một sự chuyển động trong sinh thái học để dự báo các điều kiện môi trường. Nếu chúng ta dự báo thời tiết, có thể dự báo nơi sẽ có tảo nở hoa, hoặc loài nào sẽ ở một số khu vực nhất định vào một số thời điểm nhất định không? Bài báo này là một trong những minh chứng đầu tiên của việc làm này đối với sự lây lan của sâu bệnh và mầm bệnh.

 (a) β, số lượng loài gây hại hoặc mầm bệnh phát tán từ một vật chủ duy nhất trong điều kiện môi trường tối ưu, là điểm khởi đầu của mô hình PoPS

(b) Sự lây lan trên toàn cảnh được dự đoán bằng cách tính toán sự xâm nhập hoặc lây nhiễm (Ψ) cho mỗi ô.

Nghiên cứu này được công bố trên tạp chí Frontiers in Ecology and the Environment.

Nguồn tham khảo: Chris M Jones, Shannon Jones, Anna Petrasova, Vaclav Petras, Devon Gaydos, Megan M Skrip, Yu Takeuchi, Kevin Bigsby, Ross K Meentemeyer. Iteratively forecasting biological invasions with PoPS and a little help from our friends. Frontiers in Ecology and the Environment, 2021; DOI: 10.1002/fee.2357.

Minh Phương


Thống kê truy cập
  • Đang online: 29
  • Hôm nay: 1409
  • Trong tuần: 19 449
  • Tất cả: 4389035