Ma már minden eddiginél több eszköz áll rendelkezésünkre a fenntartható agresszív integrált növényvédelmi (IPM) rendszerek kifejlesztéséhez, amelyek idővel csak egyre jobbak lesznek. Az új agrotechnika lehetővé teszi majd a gazdálkodók számára, hogy csökkentsék az agrokémiai függőségüket? Ez az, amit a befektetők remélnek, és amit a szabályozó ügynökségek megcéloznak, hogy elérjék peszticidcsökkentési céljaikat.
A gazdák azonban nem tudják, hogy ezek a technológiák költséghatékonyan integrálhatók-e, és hogyan építhetők be agronómiai gyakorlatukba – vagy pedig új vegyszerekkel helyettesítik a rezisztencia vagy más okok miatt elveszett vegyszereket.
Ez egy még hatásosabb kérdéshez vezet: miért veszítünk még mindig viszonylag új és rendkívül hatékony növényvédő szereket a rezisztencia miatt, figyelembe véve, hogy a növényvédőszer-rezisztenciát először 1914-ben a mészkénnel, majd az 1940-es években sokkal nagyobb mértékben a DDT-vel kapcsolatban azonosították problémaként?
Nyolc évtizedes IPM-retorika
A válasz az lehet, hogy bár nyolc évtizeden át az IPM retorikáját folytattuk, nem gyakoroltuk szorgalmasan az alapelveit: a kártevők, hasznos szervezetek és gazdaszervezetek azonosítása; monitoring; cselekvési küszöbértékek/gazdasági kárszintek megállapítása; és a helyes gazdálkodási gyakorlat alkalmazása.
Lehet, hogy a nyomon követési erőfeszítések túlságosan költségesek vagy munkaigényesek voltak. Lehet, hogy elhanyagoltuk a következő évi kártevők telelőhelyeinek megtisztítását. Talán nem dolgoztunk ki releváns gazdasági kár- és kezelési modelleket.
Lehet, hogy végül is nem csökkentjük a vegyszerfüggőséget, de az IPM továbbra is a megoldás része marad.
Az okoktól függetlenül, az IPM számos alapelvét elhagytuk, egyszerűen azért, mert egyszerűbb és olcsóbb a növényvédő szerek használata, amelyek jellemzően nem igényelnek semmit sem integrálni a kártevők kezeléséhez. A gazdáknak azonban most azt mondják, hogy IPM-et kell alkalmazniuk, és új vegyszereket vagy termékeket kell használniuk. Ezek bonyolultabbak, költségesebbek, a kezelés idejét illetően nagyobb pontosságot igényelnek, és csak a kártevő bizonyos fejlődési szakaszaiban lehetnek aktívak. Lehet, hogy végül is nem fogjuk valóban csökkenteni a vegyszerfüggőséget, de az IPM továbbra is a megoldás része marad.
Fenntartható IPM rendszerek
A jó hír az, hogy ma már minden eddiginél több eszköz áll rendelkezésünkre a fenntartható IPM-rendszerek kialakításához. Az autonóm, szántóföldi érzékelők valós időben képesek a kártevők megfigyelésére, kiküszöbölve a munka és a pontatlan adatok használatát. A kártevőkkel és a terményekkel kapcsolatos információk kiegészíthetők további szántóföldi szenzorokkal, valamint műholdas, drón-, piaci és időjárási adatokkal. A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás segítségével a szántóföldi adatok tovább elemezhetők, hogy a különböző termékek használata esetén a gazdasági nyereségen/veszteségen alapuló modelleket állítsanak elő.
Gondoljunk például egy olyan gazdálkodóra, akit figyelmeztetnek, hogy egy jelentős kártevő első generációját észlelték a szántóföldi érzékelők. A következő napokban egy populációs modell pontosan meg tudja jósolni a párosodás, a peték és lárvák fejlődésének és a következő generációknak az időzítését. Az ilyen előrejelző információk birtokában pontosabban lehet időzíteni a feromonok, petefészek- és rovarnövekedés-szabályozók, táplálkozásgátlók, RNAi, steril rovarok vagy természetes ellenségek alkalmazását – vagy egyáltalán nem, ha a piaci kilátások rosszak.
Mivel az IPM-modellek eleve dinamikusak, idővel csak jobbak lesznek
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás ereje abban rejlik, hogy – együttesen alkalmazva – hatalmas adatmennyiségek elemzésére használhatók, hogy pontosan leírják az aktuális helyzetet, előrejelzést adjanak, és a gazdálkodó gazdasági megtérülése alapján megoldásokat kínáljanak. Ha a modell egyszer kialakult, az új adatokkal tovább tanul. És mivel az IPM-modellek definíció szerint dinamikusak, idővel csak egyre jobbak lesznek. Még nem tartunk ott, de már nincs olyan messze.
(Forrás: futurefarming.com)
