Matematik, Milyar Dolarlık Tarımsal Kayıpları Nasıl Önleyebilir? Aflatoksin Salgınlarını Tahmin Eden Yeni Model

Teksas’ta mısır tarlalarını tehdit eden aflatoksin adlı zehirli mantarlarla mücadelede yeni bir umut doğdu. Uydu görüntüleri, toprak ve iklim verileriyle geliştirilen matematiksel model sayesinde, hastalık riski önceden tahmin edilebiliyor. Bu yenilik, çiftçilere milyarlarca dolarlık kayıpların önlenmesinde destek olabilir.

Matematiksel Modellemeyle Zehirli Mantar Salgınlarına Karşı Erken Uyarı Sistemi

Zirai hastalıklar tarımsal üretimin en büyük tehditlerinden biri olmaya devam ediyor. Özellikle mısır gibi temel tarım ürünlerinde meydana gelen mikotoksin bulaşmaları, hem ekonomik açıdan büyük zararlara hem de insan ve hayvan sağlığı açısından ciddi risklere yol açabiliyor. Ancak Texas Üniversitesi Arlington ve ABD Tarım Bakanlığı (USDA) ortaklığında yürütülen yeni bir çalışma, bu tehdidi öngörmek için matematiğin gücünü kullanıyor.

Bu çalışmanın odak noktası, mısırda sıkça rastlanan ve kansere yol açabilen bir mikotoksin olan aflatoksinin salgınlarını önceden tahmin edebilmek. Aflatoksin, çoğunlukla Aspergillus cinsi mantarlar tarafından üretiliyor ve çoğu zaman gözle görülür bir enfeksiyon belirtisi olmadan ürüne bulaşabiliyor. Bu da hem tespiti zorlaştırıyor hem de mücadelenin etkinliğini azaltıyor.

UTA Matematik Bölümü’nde doktora sonrası araştırmalarını sürdüren matematikçi Angela Avila, bu soruna çözüm getiren çalışmanın başyazarları arasında yer alıyor. Avila’nın katkısı, Teksas genelinde mısır ekim tarihlerini yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden çıkarmak olmuş. Çünkü mısır, belirli gelişim evrelerinde aflatoksin bulaşmasına karşı çok daha hassas. Bu nedenle ekim tarihlerinin doğru belirlenmesi, risk tahminlerinin doğruluğunu ciddi oranda artırıyor. Nitekim yapılan modelleme çalışmasında, bu verilerin dahil edilmesi makine öğrenimi tabanlı modellerin doğruluğunu %20 ila %30 oranında artırmış durumda.

Bu kapsamda geliştirilen Aflatoksin Risk İndeksi (ARI) adlı model, toprak özellikleri, meteorolojik veriler ve bitki örtüsü göstergeleri (NDVI gibi) ile birlikte değerlendirilerek, belirli bir sezonda aflatoksin bulaşma riskini tahmin ediyor. Böylece çiftçiler, henüz ürünlerinde herhangi bir sorun ortaya çıkmadan önce önlem alma şansına sahip oluyor.

Çalışmanın USDA'daki yürütücü isimlerinden biri olan Dr. Lina Castano-Duque, bu modelin ilerleyen aşamalarda sadece Teksas değil, tüm ABD çapında yaygınlaştırılmasının planlandığını belirtiyor. Uzun vadede, tarımsal üretimdeki sürdürülebilirliği sağlamak ve gıda güvenliğini artırmak adına bu tür bilimsel ve teknolojik çözümlerin önemi daha da artacak.

Mikotoksin kaynaklı ekonomik kayıpların her yıl milyarlarca doları bulduğu düşünüldüğünde, bu model sadece üreticilere değil; gıda işleyicilerine ve tüketicilere de doğrudan fayda sağlayacak bir yenilik sunuyor. Avila’ya göre, modelin yaygınlaşması çiftçilere daha bilinçli kararlar alma ve ilaçlama gibi girdi uygulamalarını optimize etme imkânı verecek.

Kısacası, matematiksel modelleme ve yapay zekâ destekli tarımsal karar sistemleri artık sadece teorik akademik çalışmalar değil; doğrudan tarlaya, çiftçiye ve gıda zincirine dokunan somut çözümler sunuyor. Önümüzdeki yıllarda bu tür modellerin yaygınlaşması, hem ekonomik verimliliği hem de gıda güvenliğini ciddi şekilde artırabilir.

KAYNAK: sciencedaily