ГИС помогает в борьбе с саранчой

По материалам доклада Джастина Класса (justine.klass@ic.ac.uk) с соавторами на Всемирной конференции пользователей ESRI 2002 г.

Саранча – стадные насекомые отряда прямокрылых, семейства настоящих саранчовых. Вредитель сельскохозяйственных и дикорастущих растений. Распространена широко.

(Советский энциклопедический словарь)

САРАНЧОВЫЕ — надсемейство прямокрылых насекомых. Около 7 тыс. видов, распространены широко. Некоторые — опасные вредители сельского хозяйства (особенно стадные). (Большой энциклопедический словарь)

Перелетная саранча — насекомое с неполным превращением из отряда прямокрылых, опасный вредитель сельского хозяйства. (Энциклопедия Кирилла и Мефодия)

Из тысяч известных видов саранчовых наиболее вредоносными являются 10-15, для юга России — это, в первую очередь, перелетная или азиатская саранча, прус итальянский и мароккская саранча. Они являются опасными сельскохозяйственными вредителями, с легкостью пересекающими границы государств. Перелетная саранча потому и называется перелетной, что особи ее могут перемещаться на большие расстояния. Это крупное насекомое с длиной тела до 5-6 см бурого, темно зеленого или желтовато-зеленого цвета. В годы с низкой численностью перелетная саранча питается преимущественно дикой злаковой растительностью, однако при массовом размножении, мигрируя на большие расстояния, кулиги (скопления личинок) и стаи (скопления взрослых насекомых) могут наносить огромный вред сельскохозяйственным культурам, создают серьезные проблемы как для полевого земледелия, так и для пастбищного скотоводства. Саранча очень прожорлива. Высчитано, что отложенное в кубышки потомство одной самки за время своего развития съедает более 300 кг свежих растений. Только в США ежегодные потери от этих насекомых, включая затраты на борьбу, оцениваются в 400 млн. долларов.

Для борьбы с саранчой традиционно используются химические пестициды, но, принимая во внимание растущие требования к охране окружающей среды и здоровью людей, в качестве альтернативы в последние 15 лет все большее применение находят биологические средства защиты, например, энтомопатогенные паразитические грибы. Так, гриб Metarhizium anisopliae var acridum воздействует на семейство Acrididae, к которому принадлежит большинство видов саранчи. Разработана достаточно простая технология массового производства этого патогена на специальном субстрате с масляной основой, а способы его применения в широком диапазоне природных условий сходны с применяемыми при внесении химических препаратов.

Хотя M. anisopliae и является хорошим средством контроля численности и распространения саранчи, его эффективность, как и многих других биологических агентов, может сильно варьировать в зависимости от внешних условий. Понимание и способность прогнозирования этих вариаций являются необходимыми условиями его применения.

Так, одним из ключевых факторов, влияющим на вирулентность (уровень патогенности) биопестицида, является окружающая температура, вследствие чего их реальное воздействие может сильно меняться, иногда их применение приводит к очень быстрому результату, а в другое время оно может оказаться малоэффективным. В связи с этим, очевидна необходимость в разработке модели воздействия патогенов с целью надежного прогноза последствий их воздействия в конкретной природной обстановке. Далее рассказывается об использовании ГИС для моделирования и исследования пространственно-временных вариаций последствий применения патогена на мароккскую саранчу в Испании. Полученные результаты обсуждаются с точки зрения разработки стратегии применения этого биопестицида.

Проект по Испании

Исследования показали, что основным ограничением, влияющим на эффективность этого гриба, является температура. Наиболее эффективно биопестицид воздействует на саранчу при температуре около 30°C, но он малоэффективен при температурах ниже 10°C и выше 40°C. Кроме того, выяснено, что многие виды саранчовых обладают возможностью терморегуляции, обеспечивая наиболее комфортную для них температуру тела (около 38°C) в течение большей части суток, а зараженные особи способны поднимать ее до 42°C. В результате, возможны существенные пространственно-временные вариации скорости и эффективности воздействия биопрепарата. Так, например, в условиях теплых ночей (20-25°C), что благоприятно для роста M. anisopliae, и относительно короткого дневного времени, что ограничивает возможности терморегуляции саранчи, 50-100% гибель особей наблюдалась в течение 15-дневного периода. С другой стороны, в районах с более длинным светлым временем суток и более холодными ночами (5-15°C) 50% особей оставались активными и способными к размножению даже через 35 дней после применения препарата. Таким образом, понимание пространственно-временной динамики воздействия биопестицида в реальных условиях чрезвычайно важно.

Для этих целей был разработан специальный инструмент поддержки принятия решений, основанный на модели, позволяющей дать прогнозную оценку динамики гибели саранчи во времени после применения биопестицида при разных исходных условиях (рис. 1). Сравнение получаемых с его помощью результатов и данных полевых наблюдений в разных природных условиях показало их очень хорошее соответствие.

Рис. 1. Ключевые компоненты прогнозной модели эффективности воздействия биопатогена

К настоящему времени накоплен успешный опыт картирования распространения инфекционных заболеваний и/или случаев воздействия пестицидов на насекомых на основе данных об окружающей среде и космоснимков. Это касается, например, исследований распространения малярии в разных климатических условиях, а в Организации Объединенных Наций по Питанию и Сельскому хозяйству (FAO) разработана основанная на ГИС система мониторинга и прогноза распространения популяции пустынной саранчи (Healey et al., 1996). Эти исследования в основном опирались на классификацию растительности или значения нормализованного вегетационного индекса (NDVI) в качестве показателей температурных условий и влажности почвы. Но, поскольку в предложенной прогностической модели используются почасовые данные о развитие патогена, данных дистанционного зондирования недостаточно для обеспечения требуемой повторности исходных данных. Поэтому разработанная модель была встроена в среду ArcGIS, что обеспечило наглядное представление результатов анализа пространственно-временного воздействия биопестицида в сезонном цикле на Мароккскую саранчу (Dociostaurus marocannus) в ряде районов Испании.

Методика

Место и объекты исследования. Мароккская саранча наносит вред урожаю и пастбищам Испании в течение многих столетий, ею заражено более 500 тыс. гектаров земли в провинциях Бадахос, Альмерия, Сарагоса и Сьюдад-Реаль, находящихся в разных географических районах страны. То есть, они хорошо подходят для расширенного тестирования предложенной модели, проводившегося по проекту, реализованному при финансовой поддержке Европейского Союза.

Анализ исходных данных. Для оценки температуры тела саранчи и скорости роста патогена важны ежечасные данные о температуре воздуха. Для создания поверхностей почасовых значений температуры использовались ее минимальные и максимальные ежесуточные значения за апрель и май 2000 г., полученные по данным наблюдений на сети метеостанций на территории Испании. Их интерполяция по узлам сетки с размером ячейки, равным 1 км, была проведена по методу обратных взвешенных расстояний. Эти поверхности были совмещены с цифровыми моделями рельефа, полученными с сайта Геологической службы США. Оценочные значения почасовых температур воздуха были получены на основе расчета по синусоидально-экспоненциальной модели (Patron & Logan, 1981), а соответствующих значений температуры тела саранчи, которые могут на 5-10 °C превышать температуру воздуха, – по логической регрессионной модели, предложенной Кемпом (Kemp, 1986).

Полученные данные о температуре тела саранчи были введены в модель роста патогена с целью составления прогноза его почасового развития. Затем все данные были суммированы по суткам, по каждой ячейке пространственной сетки были оценены темпы гибели особей и получена сводка гибели саранчи за каждые сутки после применения биопестицида.

Представление результатов. Результаты расчетов постоянно вводились в ArcGIS и представлялись в картографическом виде. Серия полученных карт наглядно иллюстрирует прогнозные вариации воздействия патогена (рис. 2). Гибель 90% особей саранчи в разных районах Испании достигается за промежуток времени от 7 до 34 суток. В апреле темпы гибели самые быстрые (менее 14 суток) на восточном побережье и в долине Гвадалквивира на юге страны, наименьший эффект (34 и более суток) биопестицид оказывает в северных и центральных провинциях Испании (рис. 2А).

Рис. 2. Прогнозное время (в сутках) гибели 90% особей мароккской саранчи при распылении патогенного биопестицида в апреле (А) и мае (Б) 2000 г.

Через месяц распределение прогнозных значений гибели саранчи существенно меняется (рис. 2Б). Вирулентность патогена повысилась в центральных и северных районах Испании. Так, вне горных районов тот же 90% уровень гибели происходит за период от 14 до 33 дней, а не за более чем 34 дней, что наблюдалось месяцем раньше. В то же время, эффективность воздействия препарата в мае (34 и более суток) по сравнению с апрелем (менее 19 суток) существенно снизилась в южной части страны. Обобщенные результаты прогноза за два месяца по четырем исследуемым провинциям приведены в табл. 1.

Табл. 1. Расчетная эффективность воздействия патогена (в сутках) по четырем зараженным саранчой провинциям Испании в 2000 г.

Заключение

Работы по проекту показали преимущества объединения модели, описывающей биологическое взаимодействие между патогеном и его хозяином, с данными об окружающей среде с целью прогнозирования пространственно-временных вариаций вирулентности патогена на территории целой страны. Полученные результаты свидетельствуют о том, что период, необходимый для гибели подавляющего большинства особей мароккской саранчи от гриба M. anisopliae, может варьировать в пределах от 7 до 34 и более суток. При применении патогена в более благоприятное время (месяц) продолжительность этого периода можно сократить на 8-10 суток. Знание изменений в активности воздействия патогена помогает существенно повысить эффективность мер борьбы с саранчовыми и родственными им сельскохозяйственными вредителями при применении биопестицидов, являющихся альтернативой использующихся для этих целей химических препаратов.

Встраивание модели воздействия патогена в среду ГИС обеспечивает наиболее наглядное представление пространственно-временных особенностей данного процесса. Используя накопленные ряды данных, мы намереваемся использовать данную модель для разработки карт эффективности с указанием наиболее подходящих мест и времени применения данного биопестицида. Кроме того, на основе этих карт и данных текущих наблюдений на метеостанциях специалисты на местах получают возможность оценивать ожидаемые темпы гибели особей саранчи и принимать адекватные меры по борьбе с этим опасным сельскохозяйственным вредителем.

Литература

1. Healey, R. G., S. G. Robertson, J. I. Magor, J. Pender and K. Cressman, (1996) A GIS for desert locust forecasting and monitoring, International Journal of Geographical Information Systems, 10(1):117-136.
2. Hunter, D. M., R. J. Milner, and P.A. Spurgin (2001) Aerial treatment of the Australian plague locust, Chortoicetes terminifera (Orthoptera : Acrididae) with Metarhizium anisopliae (Deuteromycotina : Hyphomycetes). Bulletin of Entomological Research, 91 (2):93-99.
3. Kemp, W. P. (1986) Thermoregulation in three rangeland grasshoppers. Canadian Entomologist, 118:335-343.
4. Lomer, C.J et al. (1999) Development of strategies for the incorporation of biological pesticides into the integrated management of locusts and grasshoppers. Agricultural and Forest Entomology,1:71-88.
5. Ouedraogo, A., J. Fargues, M. S. Goettel, and C. J. Lomer (1997) Effect of temperature on vegetative growth among isolates of Metarhizium anisopliae and M. flavoviride. Mycopathologia, 137(1):37-43.
6. Parton, W. J. & J. A. Logan (1981) A model for diurnal variation in soil and air temperature. Agricultural Meteorology, 23:205-216.