Новая вычислительная модель способна определить, как различные модели севооборота могут влиять на долгосрочную урожайность, когда растения находятся под угрозой вредных организмов. Мария Баргуэс-Рибера и Чайтанья Гохале из Института эволюционной биологии им. Макса Планка в Германии являются авторами этой интересной разработки

«Изобретение сельского хозяйства является основным эволюционным переходом в социальном развитии человечества. Преобразование образа жизни из кочевого в оседлый обеспечило человечеству стабильность, необходимую для быстрого прогресса.

Однако сельское хозяйство в том виде, как мы его знаем, сейчас в опасности. В то время как оно представляет собой грандиозный эксперимент по искусственному отбору, постоянно приходится бороться с грубой силой естественного отбора, который генерируют высокоинфекционные патогены растений. Многие агрохимические методы, увы, перестают быть устойчивыми.

С другой стороны, севооборот на протяжении тысячелетий формировался как устойчивый метод. Мы предоставляем вычислительную модель того, как севообороты могут использоваться для борьбы с патогенами и какие свойства моделей севооборота делают их устойчивыми в долгосрочной перспективе. Мы надеемся, что это исследование вместе с другими устойчивыми методами, такими как минимальное использование пестицидов и биоконтроль, сделают АПК более эффективным», заявляют авторы в резюме статьи.

Чтобы лучше понять, как севооборот может защитить товарные культуры от вредителей, ученые создали вычислительную модель техники, которая базируется на эволюционной теории.

Модель рассматривает сценарий, в котором товарные культуры (выращиваемые для получения прибыли) и покровные культуры (предназначенные для оздоровления почвы) чередуются, но подвержены воздействию патогена, поражающего только товарные культуры.

«Так, грибы Fusarium graminearum являются одним из таких патогенов, который заражает товарные культуры, кукурузу или пшеницу, но не заражает покровные культуры, скажем, клевер», поясняют авторы.

Анализ выявляет, какие модели севооборота максимизируют урожайность урожая в течение нескольких десятилетий при данном сценарии.

«Из всех возможных моделей севооборота, на самом деле, только немногие способны увеличить урожайность. В общем, требуется большое количество покровных сезонов, а также знание начального состояния почвы для определения фактического наилучшего севооборота. Поле может позволить себе соотношение урожая 1: 1 только в том случае, если питательные вещества в избытке с самого начала. Чтобы создать базовую модель ротации, мы сосредоточились на последовательной комбинации товарных культур и покровных культур. Денежные культуры - это те, которые дают продукт для коммерциализации, например, кукуруза, тогда как покровные культуры улучшают качество почвы на поле, но не дают прямой, существенной прибыли, например, клевер. Поскольку лучшее качество почвы обеспечивает большую доходность, оба вида культур могут привести к повышению дохода.

Надо помнить, что хотя севооборот используется для борьбы с болезнью, не все патогенные микроорганизмы одинаково уязвимы для воздействия покровных культур. Споры переносимых по воздуху патогенных микроорганизмов, таких как грибы, могут распространяться на далекие расстояния и их трудно контролировать с помощью севооборотов, поскольку инфекция часто распространяется с соседних полей. С другой стороны, севооборот может быть полезным инструментов для контроля почвенных патогенов, которые не могут размножаться на растении, не являющимся хозяином.

Почвенные патогены обычно подвержены влиянию методов ротации, многие из которых являются грибами. Отличным примером болезней сельскохозяйственных культур при этих состояниях является заболеваемость всех злаков корневыми гнилями, вызываемыми Gaeumannomyces graminis var. Tritici. Следовательно, ротация незерновой культуры с зерновой будет полезна.

Другие болезни сельскохозяйственных культур, такие как белая плесень, вызываемая Sclerotinia sclerotiorum, также находятся в центре нашего внимания. И мы будем учитывать ее в схеме севооборота, адаптированного к разным типам культур», пишут авторы.

В итоге, полученные данные свидетельствуют о том, что долгосрочный результат севооборота зависит от способности покровных культур как поддерживать качество почвы, так и уменьшать нагрузку патогенными микроорганизмами.

Исследователи хотят применить новую модель к конкретным видам для оценки характера севооборота для конкретных культур и их вредителей. Модель также может быть использована для изучения комбинированного воздействия севооборота и других методов защиты растений, таких как фунгициды, и использование культур, которые были генетически модифицированы для устойчивости к вредителям.

«Трансляционная эволюционная биология – развивающая область науки, где фундаментальные концепции эволюционной биологии могут применяться в прикладных условиях для осуществления эффективных изменений. Так же, как и при поиске новых антибиотиков, поиск новых сельскохозяйственных стратегий извлечет огромную пользу из эволюционной биологии.

Примечательно, что применение эволюционных принципов может помочь в борьбе с вредителями в агроэкосистемах. Наша работа дополняет предыдущие попытки сочетания генетики растений со стратегиями развертывания резистентности, но с новым акцентом на динамику патогенов растений и эволюцию патогенов в контексте последовательностей севооборота.

Мы представляем модель для оценки того, как различные схемы севооборота влияют на долгосрочные результаты урожайности и качество почвы. Вычислительные инструменты полагаются на исторические данные, чтобы предсказать, какое решение является наилучшим.

Обычно фермеры принимают во внимание ряд различных факторов (например, социальные, экономические, биологические и практические) при принятии решения о сельскохозяйственной стратегии.

Наша модель действительно упрощает этот сложный процесс принятия решений, сосредоточившись на меньшем наборе параметров, таких как качество почвы, урожайность, динамика заражения и эволюция вирулентности патогенов. Таким образом, мы можем предоставить de novo оценку особенностей поля, культур, эпидемиологии и эволюции патогенов, предсказывая возможную величину инфекции для каждой последовательности ротации», заключают авторы.

(Источник: journals.plos.org. Авторы: Мария Баргуэс-Рибера, Чайтанья Гохале).