Schimbarile climatice au ca rezultat, in cele mai multe cazuri, cresterea presiunii bolilor si daunatorilor asupra culturilor agricole si horticole. Pentru o protectie eficienta a plantelor este foarte important sa detectam cat mai timpuriu prezenta agentilor de daunare. Tehnologia moderna poate sa vina in ajutorul fermierilor pentru atingerea acestui scop. In cadrul Congresului International de Protectia Plantelor (ICPP) de la Hyderabad (India), ce a avut loc in luna noiembrie, anul 2019, s-a discutat pe larg despre aceast aspect. In acest articol voi puncta despre noutatile din acest domeniu, care, intr-un viitor apropiat, ar putea fi folosite si de catre fermierii din Romania. Ca si in cazul precedentelor manifestari stiintifice care au avut ca subiect protectia plantelor, in cadrul acestui congres au fost prezentate rezultatele cercetarilor privind crearea de aplicatii pentru telefoanele mobile inteligente, de tip SmartPhone sau Android, pentru a ajuta fermierii sa recunoasca speciile de agenti de daunare care pot produce pagube ridicate de productie. In lucrarea „Building a smart phone based field diagnosis guide for farmers by extending the concept of generalization”, autorul P. Krishna Reddy si colab. (International Institute of Information Technology, Hyderabad, Telangana, India) a facut referire la crearea unei noi aplicatii in India, “Crop Darpan”, disponibila pe telefoanele mobile inteligente. Aceasta aplicatie ii ajuta pe micii fermieri sa identifice agentii de daunare, cu o mai mare acuratete, in acelasi timp facilitand buna comunicare intre acestia si specialistii de la centrele pentru protectia plantelor din aceasta tara. Noua aplicatie este foarte utila pentru identificarea bolilor sau a daunatorilor care au caracteristici asemanatoare si nu pot fi deosebiti cu usurinta la o prima vizualizare a campului! Prin cresterea gradului de acuratete a diagnosticului, fermierul poate sa ia cele mai bune masuri pentru combaterea agentilor de daunare.
Banda Sailaja si colab. (ICAR-Indian Institute of Rice Research, Rajendranagar, Hyderabad, India), in lucrarea „Application of artificial intelligence and IoT in rice pest management”, a facut referire la faptul ca inteligenta artificiala poate sa vina in ajutorul fermierilor, punand bazele unei noi revolutii agricole. In multe cazuri, fermierii sunt pusi in fata unor situatii critice din cauza factorilor biotici (buruienile, atacul bolilor sau al dauatorilor) care necesita luarea unor decizii rapide. Tehnologia informatiei reprezinta o unealta importanta care poate sa vina in ajutorul acestora pentru a lua cele mai bune decizii privind momentul optim al efectuarii tratamentelor de combatere. In India a fost dezvoltata platoforma on-line „Web based Rice Expert System”, care are rolul de a facilita recunoasterea bolilor si daunatorii orezului. Programul de recunoastere cuprinde 90 de criterii pentru identificarea insectelor si 105 criterii pentru identificarea bolilor acestei culturi. De asemenea, in acest soft au fost integrate influenta tuturor parametrilor meteorologici asupra evolutiei bolilor si daunatorilor orezului. Drept urmare, cu ajutorul acestei platforme on-line, dupa ce s-a realizat identificarea unei specii daunatoare, se pot introduce si parametrii climatici, in vederea realizarii unei prognoze privind evolutia agentilor de daunare in viitorul apropiat, in functie de evolutia vremii.
Se vor emite catre fermieri alerte imediate, privind iminenta atacului si a momentului optim cand trebuie efectuat tratamentul. Una dintre marile noutati ale acestui soft o reprezinta capacitatea de a elabora prognoze cat mai eficiente in viitor, cu ajutorul algoritmilor de invatare, pe baza datelor din anii trecuti. Este importat sa existe statii meteo automate in camp, precum si sisteme automate de monitorizare a agentilor de daunare pentru a creste precizia avertismentelor emise prin intermediul acestei platforme on-line. Dupa identificarea bolii sau daunatorului, aplicatia furnizeaza fermierilor cele mai adecvate optiuni pentru masurile de combatere integrata. Pentru a intelege mai bine relatiile dintre evolutia conditiilor meteorologice si agentii de daunare ai orezeului, s-a apelat la toate datele istorice disponibile din ultimii 20 de ani, obtinute in urma cercetarilor facute in principalele orezarii din India. Obiectivul pe termen mediu in India este reducerea pierderilor de recolta cauzate de principalii agenti de daunare ai orezeului (in prezent, intre 20 si 25%, anual) si a creste productivitatea acestei culturi. Aplicatii similare exista si in cazul celorlalte culturi din India.
O alta aplicatie (”Plantix”) a fost dezvoltata in colaborare cu ICRISAT (India), CABI (Elvetia), precum si cu specialistii de la PEAT (un start-up german), pentru detectarea timpurie a bolilor si daunatorilor culturilor agricole, precum si diagnoza deficientelor de nutritie ale plantelor (Srikanth Rupavatharam si colab., International Crops Research Institute for the Semi Arid Tropics (ICRISAT), Patancheru, Hyderabad, India, in lucrarea „Android application that uses artificial intelligence to diagnose diseases and monitor them real-time”). In baza de date a acestei aplicatii se regasesc 385 de boli, daunatori si simpotome ale carentei de fertilizare. Cu ajutorul aplicatiei se pot vizualiza principalele specii de daunatori sau boli de pe teritoriul Indiei precum si elaborarea de prognoze privind evolutia acestora in functie de conditiile meteorologice dintr-o anumita regiune. Aplicatia ”Plantix” si-a dovedit utilitatea in monitorizarea viermelui frunzelor de porumb (Spodoptera frugiperda), daunator invaziv, extrem de periculos, detectat recent in India. Situatia la zi cu acest daunator se poate vizualiza in timp real, accesand aceasta pagina web: https://plantix.net/en/live/fall-armyworm. Pe viitor, creatorii acestei aplicatii spera sa realizeze modele matematice pentru o mai buna prognoza a raspandirii bolilor si daunatorilor culturilor agricole, folosind in acest scop si datele de clima si sol din ultimii zeci de ani, combinati cu rezultatele cercetarilor privind evolutia agentilor de daunare din aceeasi perioada de timp, in diferite regiuni ale tarii.
Cercetatorii din India incearca sa vina in sprijinul fermierilor mici din aceasta tara, care practica o agricultura de subzistenta, prin elaborarea de modele matematice predictibile privind raspandirea agentilor de daunare in teren, precum si de crearea de noi metode de interpretare statistica a datelor din camp, tinand cont de specificitatea acestui tip de agricultura (Sonal Bakiwala, Hyderabad, Telangana, India, in lucrarea „Spatio-temporal prediction of pest attack in India”). Autorul prezentarii a mentionat importanta acestor modele matematice, avand in vedere problemele cu care se confrunta fermierii mici, a caror hrana depinde exclusiv de ceea ce produc in propriile ferme. In India, tara cu mai mult de 1,3 miliarde de locuitori, suprafata medie a unei ferme este de 0,75 ha. Pentru a minimiza pagubele produse de catre agentii de daunare, dar si de specii invazive, cum ar fi Spodoptera frugiperda, este important a se prognoza si nivelul pagubelor pe care acest periculos daunator l-ar putea produce intr-o anumita zona, tintand cont atat de conditiile meteo, dar mai ales de particularitatile tehnologiei agricole din fermele de subzistenta. In acest scop, s-a incercat elaborarea sistemului ”Machine learning”, care consta intr-o serie de modele matematice ce au ca scop o prognoza cat mai exacta a evolutiei in timp si spatiu a agentilor de daunare. Avand in vedere ca toti algoritmii nu pot fi integrati in acelasi model, matematicienii si statisticienii din India au elaborat o interpretare multivariata autoregresiva (Multivariate Autoregressive Integrated Moving Average (MARIMA)) a sirurilor de date din camp privind atat evolutia agentilor de daunare cat si a conditiilor meteorologice. Prin aceasta noua abordare statistica, se incearca cresterea gradului de predictibilitate a raspandirii daunatorilor invazivi, cum este viermele frunzelor de porumb (S. frugiperda), cunoscut fiind faptul ca adultii acestei specii au o viteza foarte mare de deplasare. Avantajul acestei metode consta in scaderea gradului de erori medii, precum si cresterea acuratetii prognozelor in timp. Estimarile furnizate de aceste modele matematice, care au ca baza noile metode de interpretare statistica a datelor, sunt foarte apropiate de rezultatele obtinute in urma observatiilor directe efectuate in camp (calibrarea modelului matematic).
Pe viitor, aplicatii similare ar putea fi dezvoltate si in Romania, pentru principalele culturi de camp. Ar oferi o mana de ajutor fermierilor in combaterea agentilor de daunare. Combaterea de precizie a bolilor sau daunatorilor este esentiala pentru ca fermierii sa isi poata proteja cat mai bine culturile, in conditiile schimbarilor climatice, resimtite din ce in ce mai mult si in tara noastra.
Explicatii figuri:
Fig. 1 – Folosirea aplicatiilor de pe telefonul mobil pentru identificarea timpurie a agentilor de daunare (sursa foto: https://pragmatic-net.eu/product-name/plantix/ );
Fig. 2 – Pentru o cat mai buna acuratete in identificarea agentilor de daunare, aplicatiile de pe telefonul mobil au o importanta baza de date (sursa foto: https://cen.acs.org/food/agriculture/App-developing-world-farmers-attracts/97/i47 );
Fig. 3 – Pe baza fotografiei facute cu telefonul mobil se poate identifica agentul de daunare (sursa foto: https://krishijagran.com/farm-mechanization/use-plantix-app-to-spot-plant-disease/ );
Fig. 4 – Aplicatiile pot fi utilizate in camp cu usurinta de catre fermieri (sursa foto: https://agfundernews.com/breaking-crop-disease-recognition-app-plantix-raises-e6-6-million-series-a-led-by-rtp-global.html ).
Dr. ing. Georgescu Emil
INCDA Fundulea
