Phát triển công cụ quản lý bệnh hại cây trồng từ dữ liệu NDAWN

Mạng lưới Thời tiết Nông nghiệp Bắc Dakota (NDAWN) không chỉ đo lượng mưa và nhiệt độ trên toàn bang mà còn đóng vai trò trong việc phát triển các công cụ quản lý bệnh hại cây trồng.

Vào đầu những năm 1990, những người trồng khoai tây đã tài trợ xây dựng các trạm thời tiết nhằm phục vụ việc xây dựng mô hình dự báo bệnh mốc sương. Thành công của mô hình đã cung cấp cơ sở kiểm chứng ban đầu, đồng thời tạo động lực cho việc mở rộng NDAWN. Trong cùng thời kỳ, dự báo bệnh Cercospora trên cây củ cải đường cũng được phát triển từ các nghiên cứu liên quan.

NDAWN được thành lập năm 1989 bởi John Enz, khi đó là giảng viên của Đại học Bang North Dakota và nhà khí hậu học của bang. NDAWN được tài trợ bởi Trung tâm Khí hậu High Plains, tổ chức hoạt động tại sáu bang với mục tiêu tăng cường khả năng sử dụng và tiếp cận dữ liệu, thông tin khí hậu. Ban đầu, mạng lưới có sáu trạm thời tiết tự động trên toàn bang North Dakota. Gần bốn thập kỷ sau, hệ thống đã phát triển lên 250 trạm thời tiết tự động tại North Dakota, Minnesota và vùng đông bắc Montana.

NDAWN cũng bao gồm các mô hình về sinh trưởng cây trồng, thời điểm gieo trồng, quản lý côn trùng và điều kiện thích hợp cho vật nuôi.

“NDAWN cung cấp dữ liệu thời tiết và đất có chất lượng cao, cụ thể theo từng địa phương, chủ yếu phục vụ nông nghiệp nhưng cũng hữu ích cho nhiều lĩnh vực khác”, Daryl Ritchison, người đã giữ cương vị Giám đốc NDAWN trong 10 năm qua và đồng thời là nhà khí hậu học của bang cho biết.

Wise Roads, một dự án của Hiệp hội Năng lượng Western Dakota (WDEA), tập trung nâng cao hiệu quả vận tải trong ngành công nghiệp dầu khí. Để cung cấp thông tin thời tiết chính xác và chi tiết hơn cho các cán bộ quản lý đường bộ cấp hạt, WDEA đã phối hợp với NDAWN triển khai 50 trạm thời tiết đạt tiêu chuẩn nghiên cứu tại các hạt sản xuất dầu ở phía tây North Dakota. Các trạm Wise Roads đa năng này được trang bị camera độ phân giải cao, có khả năng đo nhiệt độ, tốc độ và hướng gió, độ ẩm, cùng nhiệt độ và độ ẩm của đất. Trước đó, dữ liệu thời tiết tại khu vực Bakken luôn trong tình trạng khan hiếm.

WDEA đóng phí thường niên cho NDAWN để hỗ trợ trang trải chi phí vận hành các trạm này. Ritchison cho biết thêm, các khoản tài trợ khác cũng góp phần duy trì hoạt động của toàn bộ mạng lưới trạm NDAWN.

Vào giữa những năm 1990, phạm vi hoạt động của hệ thống được mở rộng sang cây ngũ cốc hạt nhỏ, cải dầu và côn trùng. Qua nhiều thập kỷ, các công cụ như Mô hình Dự báo bệnh trên cây ngũ cốc hạt nhỏ và các chương trình Quản lý dịch hại tổng hợp (IPM) tiếp tục được phát triển.

“NDAWN đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu bệnh cây và quản lý dịch hại nhờ cung cấp dữ liệu thời tiết thời gian thực, có độ phân giải cao, mang tính bản địa và đạt tiêu chuẩn nghiên cứu, bên cạnh các dữ liệu lịch sử. Nguồn thông tin này cho phép các nhà nghiên cứu đưa ra những khuyến cáo kỹ thuật, tạo tiền đề vận hành các mô hình dự báo tương ứng”, Ritchison cho biết.

Gần đây, một công cụ dự báo bệnh mốc trắng trên đậu tương, có tên NDAWN White Mold Risk Maps, đã được phát triển.

Các bản đồ lần đầu tiên được công bố trực tuyến trong vụ sản xuất năm 2025. Ban đầu, chúng được phát triển tại Đại học Wisconsin và triển khai dưới dạng một ứng dụng dành cho điện thoại thông minh có tên Sporecaster. Wade Webster, nhà bệnh học đậu tương kiêm trợ lý giáo sư tại NDSU, đã cải tiến và kiểm chứng các mô hình bằng dữ liệu quan sát từ các cánh đồng sản xuất đại trà trên toàn bang North Dakota, nơi bệnh mốc trắng xuất hiện. Hiện nay, ông sử dụng dữ liệu có độ phân giải cao, đạt tiêu chuẩn nghiên cứu của NDAWN để xây dựng các kết quả dự báo.

“Các mô hình tiếp tục được tinh chỉnh và kiểm chứng trên toàn bang North Dakota bằng dữ liệu từ các cánh đồng sản xuất đậu tương có xuất hiện bệnh mốc trắng”, Webster cho biết. “Các mô hình sử dụng nhiều biến số môi trường, chẳng hạn như nhiệt độ, độ ẩm tương đối và tốc độ gió, để giúp dự đoán nguy cơ xuất hiện thể quả đĩa (apothecia), là nguồn gây nhiễm của bệnh mốc trắng. Vì các thể quả đĩa này đóng vai trò là nguồn khởi nhiễm, do đó việc dự đoán sự hình thành của chúng là một chỉ báo quan trọng về nguy cơ phát sinh bệnh”.

Bệnh mốc trắng ước tính gây thiệt hại hơn 60 triệu USD cho ngành trồng đậu tương. Công cụ dự báo bệnh mốc trắng có thể góp phần giảm thiểu con số này. “Điều này có tác động rất lớn đến nông dân trên toàn bang”, Webster cho biết.

Công cụ này cho phép nông dân theo dõi nguy cơ phát sinh bệnh hằng ngày và đưa ra quyết định có cơ sở hơn về thời điểm và khu vực cần phun thuốc trừ nấm.

“Công cụ này có thể giúp họ phun thuốc trừ nấm vào những thời điểm hiệu quả nhất nhằm phát huy tối đa tác dụng. Đồng thời, thiết bị cũng giúp người dân tránh phun thuốc khi không cần thiết, từ đó hạn chế lãng phí ngân sách vào những vật tư không mang lại hiệu quả đầu tư trực tiếp”, Webster cho biết.

Kết quả kiểm chứng cho thấy các biến thời tiết từ đơn vị cung cấp dịch vụ thời tiết hiện tại phù hợp chặt chẽ với số liệu quan trắc từ các trạm NDAWN trên toàn bang.

“Kết quả xác nhận này cho phép chúng tôi tự tin triển khai các mô hình thông qua NDAWN để phục vụ nông dân North Dakota”, Webster nói. “Trong tương lai, thông tin thời tiết từ NDAWN sẽ đóng vai trò then chốt trong việc tiếp tục hoàn thiện và phát triển các mô hình dự báo bệnh trên nhiều loại cây trồng của bang. Việc có sẵn mạng lưới thời tiết này mang lại khả năng rất lớn trong việc xây dựng các hệ thống dự báo, giúp nông dân có được thông tin tốt nhất để đưa ra những quyết định quản lý mang tính rủi ro tài chính cao”.

Webster cho rằng dữ liệu của NDAWN còn có thể được sử dụng để phát triển thêm nhiều công cụ khác trong tương lai.

“NDAWN là một công cụ rất quan trọng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống thường nhật”, Webster cho biết. “Hệ thống này không chỉ giúp chúng ta theo dõi các hình thái thời tiết hằng ngày để đưa ra quyết định phù hợp cho cây trồng và đời sống, mà còn cung cấp nguồn dữ liệu để phát triển những ứng dụng mới mẻ, thú vị, giúp mọi thứ trở nên dễ dàng hơn. Bản đồ nguy cơ bệnh mốc trắng này chính là một ví dụ minh họa”.

Một ví dụ khác về giá trị mà NDAWN mang lại là tính năng cảnh báo nghịch đảo nhiệt theo thời gian thực, giúp phát hiện hiện tượng nghịch đảo nhiệt ở tầng không khí thấp. Hiện tượng này xảy ra khi nhiệt độ gần mặt đất thấp hơn nhiệt độ của lớp không khí phía trên. Vùng không khí lạnh và đặc hơn này có thể khiến các hạt thuốc phun bị trôi dạt ra ngoài khu vực cần xử lý.

“NDAWN là hệ thống cảnh báo nghịch đảo nhiệt theo thời gian thực duy nhất tại Hoa Kỳ”, Ritchison cho biết.

Ritchison nhìn thấy nhiều triển vọng trong việc tiếp tục mở rộng tác động của NDAWN trong tương lai.

“Tôi kỳ vọng có thể sử dụng dữ liệu thời tiết chi tiết, mang tính bản địa cao của NDAWN để thiết lập các điều kiện ban đầu cho những mô hình có độ phân giải cao, trong đó có cả việc phát triển các mô hình dự báo thời tiết bằng trí tuệ nhân tạo (AI)”, Ritchison chia sẻ. “Hệ thống sẽ tiếp nhận thông tin theo thời gian thực từ các trạm thời tiết, bao gồm nhiệt độ không khí và đất, độ ẩm và lượng mưa, sau đó tích hợp các hướng dẫn hiện hành của NDAWN về cây trồng và dịch hại. Toàn bộ dữ liệu này sẽ cung cấp cho các mô hình máy tính một bức tranh chính xác, chi tiết đến từng tọa độ về những gì thực sự đang diễn ra trên đồng ruộng”.

Ritchison nhấn mạnh giá trị thiết thực đối với người trồng trọt: “Việc xuất phát từ điều kiện thực tế trên khắp các vùng địa hình đa dạng của North Dakota giúp các mô hình đạt độ chính xác và tin cậy cao hơn hẳn, từ đó loại bỏ bớt yếu tố phỏng đoán khi đưa ra dự báo”.

Huỳnh Thị Đan Anh theo Đại học Bang North Dakota.