Агрономія

У США розробили платформу прогнозування поширення шкідників і хвороб

У США розробили платформу прогнозування поширення шкідників і хвороб

Дослідники з Університету штату Північна Кароліна (NCSU) у співпраці зі Службою інспекції здоров’я тварин і рослин Міністерства сільського господарства США створили інструмент для прогнозування будь-якого типу захворювань або патогенів, незалежно від їх місцезнаходження.

Про це повідомляється на сайті університету.

Система комп’ютерного моделювання називається «PoPS» (Платформа прогнозування поширення шкідливих організмів або патогенів).

Робота системи заснована на об’єднанні інформації про кліматичні умови, які підходять для поширення певної хвороби або шкідника, з даними про те, де були зареєстровані випадки поширення. Крім цього, програмне забезпечення платформи розраховує швидкість розвитку патогена/шкідника, його переміщення в навколишньому середовищі.

Розширення функціоналу відбувається за рахунок регулярного додавання даних і інформації про патогени і шкідників від користувачів системи, а також уповноважених організацій (зокрема, Міністерства сільського господарства США).

За словами дослідників, зворотний зв’язок з користувачами, а також постійне додавання до платформи нових даних допомагають системі прогнозування краще передбачати майбутнє поширення шкідників і патогенів.

Згідно з даними NCSU, цим інструментом може користуватися будь-який агроном для проведення оцінки ситуації в конкретному регіоні і відстеження динаміки поширення захворювань сільськогосподарських культур, управління ними, а також складання прогнозу на перспективу про вплив поширення шкідників і патогенів на найближчий час.

Дослідники вважають, що платформа має важливе значення для аграріїв. Оскільки державні і федеральні агентства в США, що відповідають за боротьбу з шкідниками та хворобами сільськогосподарських культур, стикаються зі зростаючим числом погроз для сільськогосподарських культур, дерев та інших важливих природних ресурсів.

Нагадаємо, американські вчені розробляють систему визначення оптимальної кількості азоту в ґрунті.