Znaczenie modeli chorobowych w rolnictwie 4.0

Choroby roślin należą do najpoważniejszych czynników ryzyka w produkcji rolnej – w sadach, warzywach i uprawach polowych potrafią w ciągu kilku dni zredukować plon, obniżyć jakość handlową lub wymusić kosztowne, wielokrotne zabiegi ochronne. W warunkach rosnącej presji regulacyjnej, ograniczania substancji czynnych i zmienności klimatu tradycyjne podejście „kalendarzowe” przestaje być wystarczające. Odpowiedzią na to wyzwanie są modele chorobowe (plant disease forecasting models) – narzędzia łączące epidemiologię, meteorologię i agronomię w celu precyzyjnego określenia momentu zagrożenia infekcją.

Modele chorobowe opierają się na naukowo opisanych zależnościach między patogenem, rośliną i środowiskiem. Wykorzystując dane ze stacji meteorologicznych – takie jak temperatura, wilgotność względna, opad czy czas zwilżenia liścia – identyfikują tzw. okresy infekcyjne i wyznaczają optymalne okno zabiegu. W praktyce stanowią rdzeń systemów wspomagania decyzji (DSS - Decision Support Systems), które wspierają decyzję: czy zabieg jest konieczny, kiedy go wykonać i z jaką intensywnością.

Rozwój modeli chorobowych ma solidne podstawy naukowe i wieloletnią historię – od klasycznych tabel infekcyjnych dla parcha jabłoni po współczesne systemy wykorzystujące zaawansowane algorytmy, integrację prognoz pogody i dane aerobiologiczne. Badania terenowe wykazują, że dobrze skalibrowane modele mogą ograniczyć liczbę zabiegów fungicydowych nawet o kilkadziesiąt procent, przy zachowaniu skutecznej ochrony i bez strat plonowych. To nie tylko oszczędność kosztów, ale także realny wkład w realizację zasad integrowanej ochrony roślin (IPM).

W ujęciu biznesowym modele chorobowe rozwiązują prosty problem: kiedy naprawdę trzeba pryskać (i czym), a kiedy zabieg byłby tylko kosztem i ryzykiem (pozostałości, fitotoksyczność, presja selekcyjna odporności, ślad środowiskowy).

W niniejszym artykule przedstawiamy kompleksowe spojrzenie na modele chorobowe: ich definicje, zasady działania, wymagane dane i urządzenia, potwierdzoną badaniami skuteczność oraz wpływ na współczesne rolnictwo. Omawiamy także, kto z nich korzysta, w jakich sytuacjach przynoszą największe korzyści oraz jakie jednostki naukowe i inicjatywy międzynarodowe stoją za ich rozwojem.

Czym są modele chorobowe

Model chorobowy (plant disease forecasting / epidemiological model) to formalny opis relacji patogen–roślina–środowisko (często + praktyki ochrony), który pozwala prognozować:

• ryzyko infekcji (infection risk),
• okresy infekcyjne (infection periods),
• tempo rozwoju epidemii (czasem),
• oraz wspiera decyzję kiedy i czy wykonywać zabieg (Decision Support System, DSS).

W ujęciu naukowym jest to część rozwoju modelowania chorób roślin (od tabel/heurystyk do systemów DSS i coraz częściej modeli hybrydowych/AI).

Zasada działania „krok po kroku” (logika epidemiologiczna)

Najczęściej modeluje się ciąg zdarzeń:

1. Źródło inokulum (np. dojrzewanie zarodników, ich dostępność)
2. Warunki sprzyjające (temp., wilgotność/zwilżenie, opad, wiatr, promieniowanie)
3. Infekcja (pierwotna i/lub wtórna)
4. Inkubacja i objawy (opcjonalnie)
5. Rekomendacja: okno zabiegu, interwał, priorytet

Kluczowy w praktyce jest komponent zwilżenia liścia (leaf wetness duration) i temperatura (lub RH jako proxy), bo wiele patogenów wymaga określonego czasu zwilżenia w danej temperaturze, aby doszło do infekcji (klasyczny przykład: parch jabłoni – Mills/MacHardy).

Zarządzaj gospodarstwem w FarmPortal

Załóż bezpłatne konto

Zarejestruj się

Typy modeli chorobowych (co realnie istnieje w literaturze i wdrożeniach)

A) Modele progowe / empiryczne (rule-based)

• Reguły typu „jeśli RH > X% przez Y godzin w temp. T → rośnie ryzyko”.
• Często proste, wdrażalne, ale wrażliwe na „zmianę klimatu” i przenoszenie między regionami.

B) Modele indeksowe (np. DSV)

• Liczą dzienny indeks presji chorobowej na podstawie pogody.
• Przykład: TOMCAST dla alternariozy (early blight) – DSV wyliczane z temperatury i warunków wilgotności/zwilżenia. (PMC)

C) Modele mechanistyczne (procesowe)

• Symulują biologię patogenu (produkcję/dyspersję zarodników, infekcję, rozwój).
• Zwykle lepsze „naukowo”, trudniejsze w danych, często implementowane jako DSS.

D) Hybrydy (mechanistyka + reguły zabiegowe + dane)

• Najczęstszy format komercyjnych DSS: model ryzyka + moduł decyzji „co i kiedy”.

E) AI/ML (data-driven) i podejścia „next-gen”

• Silny trend 2023–2025: rosnąca liczba prac o zastosowaniu ML i integracji większej liczby zmiennych (host–pathogen–environment), ale też dyskusja, na ile ML zastępuje klasyczne modelowanie i jak zapewnić przenaszalność/walidację. (ScienceDirect)

Jakie dane i urządzenia są potrzebne

Minimum wdrożeniowe (praktyczne DSS w sadach i warzywach)

• Stacja meteo możliwie blisko plantacji: temperatura, RH, opad; pożądane: wiatr i promieniowanie
• Zwilżenie liścia (czujnik LWD) albo model zwilżenia (mniej pewne lokalnie)
• Fenologia (ręcznie lub stopniodnie) – bo ryzyko zależy od fazy rozwoju rośliny
• Scouting (lustracje) – do walidacji, korekt, „ground truth”

Modele typu TOMCAST wprost opierają się na wilgotności/zwilżeniu i temperaturze. (PMC)

„Gold standard” (dla wysokiej precyzji i R&D)

• gęstsza sieć mikro-meteo w różnych kwaterach/ekspozycjach,
• integracja z prognozą pogody (planowanie zabiegów z wyprzedzeniem),
• aerobiologia / monitoring zarodników (pułapki zarodników) – są prace łączące TOMCAST z danymi aerobiologicznymi dla lepszej predykcji.
• integracja z rejestrem zabiegów, odmianą/podatnością, historią presji.

Kiedy modele chorobowe mają zastosowanie (i kiedy nie)

Najlepsze zastosowanie

• Choroby silnie zależne od pogody i zwilżenia (np. parch jabłoni, zarazy, alternariozy, mączniaki rzekome).
• Gospodarstwa, gdzie koszty fungicydów i liczba zabiegów są istotne (sady, warzywa intensywne).
• Systemy IPM, certyfikacje i presja regulacyjna na redukcję ryzyka pestycydów.

Ograniczenia / kiedy nie „zadziała magicznie”

• Brak wiarygodnych danych meteo lokalnie (najczęstszy killer jakości).
• Brak walidacji lokalnej (model „z innego klimatu” może mylić).
• Patogeny, gdzie decydują inne czynniki niż pogoda (np. dominują źródła inokulum, materiał siewny, praktyki uprawowe), albo gdy presja jest permanentnie ekstremalna.

Przeglądy podkreślają wrażliwość systemów prognozowania na zmienność klimatu i potrzebę adaptacji/walidacji.

Skuteczność: konkretne statystyki z badań (redukcja oprysków, wpływ na plon/chorobę)

Alternarioza ziemniaka (early blight) – modele infekcyjne / TOMCAST

W badaniu porównującym modele oparte o infekcję vs. standardy:

• redukcja zużycia fungicydów średnio o 37–49%,
• bez kary plonowej ani ekonomicznej w porównaniu do strategii referencyjnych (w danych warunkach).

To jest bardzo „praktyczna” liczba, bo mówi o realnym ROI DSS: mniej zabiegów, bez utraty wyniku.

Ogólna skuteczność DSS vs „kalendarz”

W metaanalizie/dużej syntezie (Communications Earth & Environment, 2021) pokazano, że:

• DSS potrafią istotnie ograniczać fungicydy, a redukcja choroby (incidence) w porównaniu do braku ochrony jest porównywalna z podejściem kalendarzowym; praca raportuje m.in. medianowe redukcje incidence rzędu ok. ~31–33% dla kalendarza i DSS vs. kontrola niechroniona (zależnie od metryk i warunków). (IPM Decisions)

W praktyce: DSS zwykle nie pogarsza kontroli względem „kalendarza”, a często redukuje liczbę zabiegów.

Parch jabłoni – logika Mills/MacHardy i systemy ostrzegania

W sadach kluczowe jest lepsze „trafienie” w okres infekcyjny (coverage + okno interwencyjne), co jest podstawą systemów typu NEWA/MSU/NIAB. Zasady oparte o temperaturę i zwilżenie (Mills → rewizja MacHardy) są fundamentem wielu wdrożeń.

Uwaga praktyczna: w sadach skuteczność bywa raportowana jako „pominięte zbędne zabiegi” i mniejsze interwały w kluczowych momentach; twarde liczby zależą silnie od sezonu (presji).

Wpływ na rolnictwo (operacyjny, ekonomiczny, środowiskowy)

Operacyjny

• lepszy timing zabiegów (prewencja vs interwencja),
• mniej „panic spray” i mniej zabiegów „na wszelki wypadek”,
• łatwiejsze planowanie okna oprysku (zwłaszcza przy wietrze, deszczu, dostępności sprzętu).

Ekonomiczny

• redukcja kosztu PPP i roboczogodzin / paliwa,
• lepsze wykorzystanie droższych substancji (zabieg wtedy, kiedy ma sens).

Środowiskowy i regulacyjny

• DSS to praktyczny mechanizm realizacji celów IPM i redukcji ryzyka pestycydów, co jest mocno eksponowane w inicjatywach UE.

Kto korzysta z modeli chorobowych (profil użytkowników)

• Producenci: sady, warzywa intensywne, ziemniak/pomidor/winorośl; gospodarstwa precyzyjne
• Doradcy agronomiczni i grupy producenckie: konsolidują dane, rekomendacje dla wielu gospodarstw
• Jednostki badawcze i stacje doświadczalne: kalibracja, walidacja, rozwój modeli
• Ubezpieczenia / risk management (rzadziej bezpośrednio, częściej jako element oceny ryzyka)
• Firmy agrochemiczne (w R&D i demonstracjach; DSS jako „stewardship”)

Platformy IPM DSS mają wprost cel: ułatwić użycie DSS w IPM i ograniczać potrzebę pestycydów przy utrzymaniu produktywności.

Jednostki naukowe i inicjatywy, które opracowują/utrzymują modele (przykłady „pewne” źródłowo)

Sady (p. jabłoni) – modele infekcji oparte o Mills/MacHardy

• APS / środowisko nauk fitopatologii: rewizje kryteriów Millsa (MacHardy i wsp.) – fundament wielu modeli parcha.
• NIAB (UK): utrzymuje i opisuje modele prognozy infekcji parcha (schematy oparte o Millsa, zastosowanie do targetowania oprysków).
• Michigan State University – Enviroweather: narzędzia i modele ryzyka parcha jabłoni oparte o meteo i okresy infekcyjne.

Warzywa/ziemniak – TOMCAST i modyfikacje

• Publikacje walidacyjne TOMCAST w literaturze (np. prace o parametrach RH/T i DSV) oraz modyfikacje z aerobiologią (Hiszpania). (PMC)
• Prace porównawcze modeli infekcyjnych w alternariozie (2023) z policzoną redukcją fungicydów. (ScienceDirect)

Europa – platformizacja DSS

• IPM Decisions (Horizon 2020): paneuropejska platforma integrująca wiele DSS (25+), ułatwiająca dostęp do ocen ryzyka w IPM.

Trendy 2024–2026 (co się zmienia w modelach chorobowych)

• Integracja DSS w platformach i API (łatwiejsze wdrożenie dla doradców i producentów; IPM Decisions jako przykład). (PMC)
• Większy nacisk na odporność modeli na zmianę klimatu i aktualizację parametrów progowych/biologicznych. (plantprotection.pl)
• Hybrydy + ML: ML rośnie, ale w praktyce często wygrywa podejście hybrydowe (interpretowalne + biologicznie sensowne). (ScienceDirect)
• Więcej danych biologicznych (np. monitoring zarodników) do „odróżniania” sezonów z wysoką/ niską presją. (MDPI)

Jak mierzyć skuteczność (metodyka, którą akceptuje nauka i rynek)

Skuteczność DSS ocenia się zwykle w 3 wymiarach:

• Plant health outcome: incidence/severity, tempo epidemii
• Chemistry outcome: liczba zabiegów, kg substancji czynnej/ha, dawki
• Business outcome: plon, jakość, ekonomika i ryzyko

Przykładowo, w alternariozie (2023) pokazano jednocześnie redukcję fungicydów i brak kary plonowej. (ScienceDirect)

Słownik podstawowych pojęć i definicji

• DSS (Decision Support System) – system wspomagania decyzji, który na podstawie danych (np. pogodowych i biologicznych) generuje rekomendacje dotyczące ochrony roślin.
• IPM (Integrated Pest Management) – integrowana ochrona roślin; strategia minimalizująca użycie środków ochrony poprzez wykorzystanie prognoz, monitoringu i metod niechemicznych.
• Leaf Wetness Duration (LWD) – czas zwilżenia liścia; kluczowy parametr w modelach infekcji wielu patogenów liściowych.
• Okres infekcyjny (Infection Period) – przedział czasu, w którym warunki środowiskowe umożliwiają skuteczną infekcję przez patogen.
• Inokulum – materiał infekcyjny patogenu (zarodniki, konidia, askospory itp.), zdolny do wywołania choroby.
• DSV (Daily Severity Value) – dzienna wartość presji chorobowej wyliczana na podstawie warunków pogodowych; stosowana m.in. w modelu TOMCAST.
• Model mechanistyczny – model opisujący procesy biologiczne patogenu (np. kiełkowanie zarodników, infekcję, inkubację).
• Model progowy (rule-based) – model oparty na prostych warunkach logicznych (jeśli X → wtedy Y).
• Model hybrydowy – połączenie komponentu biologicznego, danych meteo oraz reguł decyzyjnych.
• Scouting (lustracja polowa) – regularne monitorowanie plantacji w celu oceny rzeczywistej presji chorób i weryfikacji prognoz modelu.
• Okno oprysku – optymalny czas wykonania zabiegu, wynikający z prognozy infekcji i warunków pogodowych.
• Incidence (zachorowalność) – procent roślin lub organów roślin z objawami choroby.
• Severity (nasilenie choroby) – stopień porażenia (np. procent powierzchni liścia z objawami).

FarmPortal w kontekście modeli chorobowych

FarmPortal daje jedno miejsce do zarządzania uprawami i ostrzeżenia o chorobach: alerty sprawdzane codziennie, integracja ze stacjami pogodowymi, historia ostrzeżeń oraz aplikacja mobilna, która zawsze informuje o aktualnej sytuacji.

Jedną z najnowocześniejszych funkcji FarmPortal jest Asystent Uprawy / Cyfrowy bliźniak uprawy, który zawiera modele chorobowe, alertowanie o chorobach, zalecnia oprysków, analizę kosztów, prognozy pogody oraz rozwiązania sztucznej inteligencji.

FAQ – pytania i odpowiedzi (Modele chorobowe i DSS)

Czym różni się podejście DSS od podejścia kalendarzowego?

Podejście kalendarzowe zakłada stałe interwały oprysków (np. co 7–10 dni), natomiast DSS wyznacza moment zabiegu na podstawie presji patogenu i warunków infekcji, co ogranicza zbędne aplikacje.

Jakie dane są kluczowe dla modeli chorobowych?

Najczęściej krytyczne są: temperatura, opad, wilgotność oraz czas zwilżenia liścia (LWD). Wiele chorób liściowych wymaga określonego czasu zwilżenia w danym zakresie temperatur, by doszło do infekcji.

Czy modele chorobowe zawsze pozwalają zmniejszyć liczbę oprysków?

Największe oszczędności pojawiają się wtedy, gdy presja choroby jest zmienna, a „kalendarz” generuje zabiegi „na wszelki wypadek”. W sezonach o bardzo wysokiej presji DSS może przede wszystkim poprawiać timing i zmniejszać ryzyko spóźnienia zabiegu.

Jakie są potwierdzone korzyści w badaniach?

W badaniu dla early blight ziemniaka wykazano 37–49% redukcji zużycia fungicydów bez straty plonu, a w meta-analizie strategii DSS wskazano możliwość redukcji zabiegów o co najmniej 50% w porównaniu do programów kalendarzowych, bez kompromisu w ochronie.

Jak wygląda praktyczne wdrożenie w gospodarstwie?

Schemat jest prosty: lokalna stacja meteo → wybór modelu pod uprawę/chorobę → progi i reguły decyzyjne → alerty → okno oprysku → scouting i kalibracja → analiza efektu sezon do sezonu.

Co jest najczęstszą przyczyną błędów prognoz?

Brak wiarygodnych danych meteo z lokalizacji plantacji lub brak weryfikacji terenowej (scouting). Modele wymagają „ground truth” i kalibracji do lokalnych warunków.

Czy FarmPortal ma modele chorobowe?

FarmPortal integruje zarządzanie uprawami i system ostrzeżeń o chorobach z danymi pogodowymi. W praktyce umożliwia codzienny monitoring sytuacji i prowadzenie historii ostrzeżeń, co wspiera wykorzystanie modeli i alertów w decyzjach o ochronie.

Podsumowanie

Modele chorobowe w systemach DSS umożliwiają przejście z ochrony „kalendarzowej” na ochronę opartą o realną presję patogenu. W badaniach wykazano m.in. 37–49% redukcji zużycia fungicydów bez straty plonu (early blight – ziemniak) oraz możliwość redukcji liczby zabiegów o ≥50% w ujęciu globalnym w strategiach DSS w porównaniu do podejścia kalendarzowego, przy zachowaniu skuteczności ochrony. Kluczem wdrożenia jest jakość danych meteo (najlepiej z lokalnej stacji), właściwy dobór modelu do choroby i uprawy oraz stała weryfikacja terenowa.

Powiązane artykuły

• Stacje meteo – fizyczne czy wirtualne w rolnictwie?
• Ochrona roślin i zdrowie upraw (FarmPortal)
• Rolnictwo precyzyjne w FarmPortal