Combattere la malattia del mosaico della manioca nel sud-est asiatico
Strategie per gestire la malattia del mosaico della manioca e proteggere le comunità agricole.
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Indice
- Importanza della Manioca
- Comprendere i Virus del Mosaico della Manioca
- L'importanza del Monitoraggio Precoce
- Il Ruolo dei Materiali di Piantagione Puliti
- Modello di Riferimento per la Gestione delle Malattie
- Analisi dei Rischi Ambientali
- Modellizzazione della Rete per la Diffusione dei Patogeni
- Analisi degli Scenari delle Strategie di Gestione
- Risultati e Intuizioni Chiave
- Conclusione
- Direzioni Future
- Fonte originale
I sistemi di semi sono fondamentali nell'agricoltura per fornire buone varietà di colture e prevenire la diffusione di parassiti e malattie. Le malattie delle colture, soprattutto quelle causate da patogeni invasivi, possono causare danni gravi, specialmente man mano che l'area e la densità delle colture aumentano in tutto il mondo. In Asia, l'aumento del commercio e i cambiamenti climatici hanno reso più comuni le epidemie di parassiti e malattie delle colture, specialmente in regioni come la Subregione del Grande Mekong del Sud-Est asiatico. Colture importanti come il mais, le banane e la manioca sono minacciate da parassiti e malattie, colpendo i mezzi di sussistenza di milioni di piccoli agricoltori della zona.
Importanza della Manioca
La manioca è un alimento base vitale e una fonte di amido industriale nelle regioni tropicali e subtropicali. Molti piccoli agricoltori coltivano la manioca su terreni di scarsa qualità che non sono adatti per altre colture. È essenziale per i mezzi di sussistenza delle comunità rurali. Sfortunatamente, malattie come la malattia da mosaico della manioca (CMD) causata da virus del mosaico della manioca sono emerse come ostacoli significativi alla produzione. Questi virus si diffondono tramite le mosche bianche e attraverso materiali di piantagione infetti. Il primo caso segnalato di CMD nel Sud-Est asiatico è stato in Cambogia nel 2015, con rapida diffusione nei paesi vicini.
Comprendere i Virus del Mosaico della Manioca
Il virus del mosaico della manioca noto come virus del mosaico della manioca dello Sri Lanka (SLCMV), trovato in Cambogia, è più aggressivo rispetto ad altri ceppi precedentemente noti nella regione. Anche se i virus del mosaico della manioca hanno creato sfide per la coltivazione della manioca in Africa per anni, la loro apparizione nel Sud-Est asiatico sembra improvvisa. La rapida diffusione della CMD è preoccupante poiché minaccia la sostenibilità dell'industria della manioca nella regione. Le autorità devono prendere decisioni difficili riguardo all'allocazione delle risorse per il monitoraggio e come distribuire efficacemente materiali di piantagione sani.
L'importanza del Monitoraggio Precoce
Il monitoraggio e la gestione precoce della CMD sono vitali, soprattutto durante le fasi iniziali di un'epidemia. Si possono adottare azioni efficaci per minimizzare gli effetti della malattia quando i dati sono ancora limitati. È fondamentale utilizzare strategie basate sui dati per gestire le epidemie emergenti e riconoscere che un intervento tempestivo è spesso necessario per il controllo efficace dei patogeni invasivi. Sono stati creati vari modelli per prevedere e gestire la diffusione di malattie come la CMD.
Il Ruolo dei Materiali di Piantagione Puliti
Una delle migliori strategie per combattere la CMD è utilizzare materiali di piantagione privi di malattie. Tuttavia, poiché i tassi di moltiplicazione di questi materiali sono bassi, non ci sono forniture a sufficienza disponibili. Per mitigare la diffusione della CMD, è cruciale distribuire intelligentemente questi materiali puliti e mirare a specifiche aree in base all'incidenza della malattia.
Modello di Riferimento per la Gestione delle Malattie
Per affrontare la CMD, un modello di riferimento che incorpora l'apprendimento automatico può fornire un prezioso supporto decisionale per gestire i sistemi di semi. Questo modello aiuta a valutare i Rischi Ambientali mentre cattura anche la possibile diffusione attraverso lo scambio di semi e il movimento delle mosche bianche. Integrando diverse fonti di dati, mira a prevedere il rischio di malattia e sviluppare strategie di gestione efficaci in regioni come Cambogia e Vietnam.
Analisi dei Rischi Ambientali
Per prevedere il rischio di CMD in aree che non sono state infettate, i ricercatori devono capire come i fattori ambientali contribuiscono all'instaurazione e alla diffusione della malattia. Utilizzando diverse tecniche di apprendimento automatico, i ricercatori possono stimare i livelli di rischio di diverse regioni in base al clima, all'uso del suolo e ad altri fattori rilevanti. Queste informazioni diventano essenziali nei modelli di proiezione, permettendo alle autorità di identificare le aree a rischio maggiore.
Modellizzazione della Rete per la Diffusione dei Patogeni
Un altro aspetto del modello è la creazione di un modello di rete per visualizzare come la CMD può diffondersi attraverso gli scambi di steli di piantagione e il movimento delle mosche bianche. È importante differenziare tra fonti locali ed esterne di infezione per valutare accuratamente la probabilità di presenza della malattia in diversi distretti.
Analisi degli Scenari delle Strategie di Gestione
L'analisi consiste nel testare diverse strategie per la distribuzione di materiali di piantagione puliti. Simulando varie strategie di gestione, i ricercatori possono identificare quali metodi saranno più efficaci nel rallentare la diffusione della CMD. I risultati guideranno le decisioni su dove concentrare gli sforzi e le risorse.
Risultati e Intuizioni Chiave
Valutazione del Rischio: Prevedere il rischio di instaurazione della CMD basato su dati ambientali può aiutare a identificare aree vulnerabili. Le previsioni suggeriscono diversi livelli di rischio in diversi distretti.
Importanza dei Materiali di Piantagione Puliti: Distribuire costantemente materiali di piantagione puliti in aree specifiche può ridurre drasticamente la prevalenza della CMD nel tempo.
Strategie di Gestione Efficaci: Le posizioni di gestione fisse, dove i distretti con alta prevalenza di CMD sono gestiti in modo coerente, hanno mostrato risultati migliori rispetto ad aree scelte casualmente o zone di gestione in continuo cambiamento.
Impatto delle Restrizioni Commerciali: Limitare il movimento di materiali di piantagione infetti attraverso il commercio può ridurre drasticamente la diffusione della CMD, soprattutto in regioni non adiacenti.
Coinvolgimento degli Stakeholder: Coinvolgere gli stakeholder locali in sessioni di feedback può migliorare l'utilità dei risultati del modello e aiutare a adattare le risorse per soddisfare le esigenze locali.
Conclusione
La gestione della malattia da mosaico della manioca nel Sud-Est asiatico è una sfida complessa che richiede un approccio multifaccettato. Utilizzando efficacemente i sistemi di semi e stabilendo un solido modello di supporto decisionale, le autorità possono mitigare l'impatto della CMD sull'industria della manioca. La cooperazione tra agricoltori locali, ricercatori e responsabili politici è cruciale per mantenere una produzione sostenibile di manioca e proteggere i mezzi di sussistenza di molte comunità rurali nella regione.
Direzioni Future
Un ulteriore affinamento del modello di malattia e l'incorporazione di dati aggiuntivi possono portare a decisioni migliori nella lotta contro la CMD. Migliorare la comprensione del comportamento delle mosche bianche e dei sistemi di semi della manioca giocherà un ruolo significativo negli sforzi di ricerca futuri. Identificare le zone di gestione ottimali e adattare continuamente le strategie in base a nuove informazioni garantirà che le azioni siano efficaci nel minimizzare l'impatto della CMD in un mondo in rapido cambiamento.
Titolo: Decision support for managing an invasive pathogen through efficient clean seed systems: Cassava mosaic disease in Southeast Asia
Estratto: CONTEXTEffective seed systems must both distribute high-performing varieties efficiently and slow or stop the spread of pathogens and pests. Epidemics increasingly threaten crops around the world, endangering the incomes and livelihoods of smallholder farmers. Responding to these food and economic security challenges requires stakeholders to act quickly and decisively during the early stages of invasions, typically with very limited resources. The recent introduction of cassava mosaic virus into southeast Asia threatens cassava production in the region. OBJECTIVESOur goal in this study is to provide a decision-support framework for efficient management of healthy seed systems, applied to cassava mosaic disease. The specific objectives are to (1) evaluate disease risk in disease-free parts of Cambodia, Lao PDR, Thailand, and Vietnam by integrating disease occurrence, climate, topology, and land use, using machine learning; (2) incorporate this predicted environmental risk with seed exchange survey data and whitefly spread in the landscape to model epidemic spread in a network meta-population model; and (3) use scenario analysis to identify candidate regions to be prioritized in seed system management. RESULTS AND CONCLUSIONSThe analyses allow stakeholders to evaluate strategy options for allocating their resources in the field, guiding the implementation of seed system programs and responses. Fixed rather than adaptive deployment of clean seed produced more favorable outcomes in this model, as did prioritization of a higher number of districts through the deployment of smaller volumes of clean seed. SIGNIFICANCEThe decision-support framework presented here can be applied widely to seed systems challenged by the dual goals of distributing seed efficiently and reducing disease risk. Data-driven approaches support evidence-based identification of optimized surveillance and mitigation areas in an iterative fashion, providing guidance early in an epidemic, and revising them as data accrue over time.
Autori: Karen A Garrett, K. Andersen Onofre, E. Delaquis, J. Newby, S. de Haan, C. T. L. Thuy, N. Minato, J. Legg, W. Cuellar, R. Alcala Briseno
Ultimo aggiornamento: 2024-02-15 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.13.580210
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.13.580210.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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