Los insectos y enfermedades que dañan los cultivos probablemente estén presentes en muchos lugares que se cree que están libres de ellos, según muestra una nueva investigación.
Por lo general, se supone que las plagas que no se han informado en un área determinada están ausentes, pero el análisis de la Universidad de Exeter muestra que muchas plagas están "actualmente no observadas, pero probablemente presentes" una probabilidad de más del 75%.
El estudio identificó grandes cantidades de plagas en esta categoría en China, India, el sur de Brasil y algunos países de la antigua URSS.
Los investigadores utilizaron datos de 1.739 plagas en la base de datos de distribución de plagas del Centro para la Agricultura y la Biociencia Internacional CABI.
"Nuestro modelo nos permite cuantificar el riesgo de que una determinada plaga esté presente en un determinado lugar", dijo el Dr. Dan Bebber, de la Universidad de Exeter.
"Nuestro truco para probar la precisión del modelo fue utilizar observaciones de plagas de China publicadas en la literatura china, que aún no se han incorporado a las bases de datos mundiales de plagas.
"Muchas de las especies que a la gente le preocupa encontrar en ciertos lugares probablemente ya estén allí.
"Esa etapa inicial es crucial si queremos detener la propagación, por lo que estas son las plagas en las que deberíamos centrar nuestros esfuerzos"
El descubrimiento de plagas y patógenos de cultivos en nuevas áreas se ha acelerado en los últimos años, impulsado principalmente por el comercio mundial, pero también potencialmente por el cambio climático.
Dirigirse a áreas donde probablemente haya nuevas plagas, o es muy probable que lleguen, podría ser un aspecto clave para abordar su propagación y reducir el daño resultante en los cultivos.
"Los estudios previos a menudo han asumido que las plagas no reportadas en una base de datos de distribución global representan una verdadera ausencia", dijo el Dr. Bebber.
"Nuestro análisis proporciona un método para cuantificar estas 'pseudo-ausencias' para permitir un mejor modelo de distribución y análisis de riesgos"
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Materiales proporcionado por Universidad de Exeter . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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