Mô hình hay hệ thống dự báo bệnh cây được xây dựng nhằm giúp người sản xuất đưa ra các quyết định để (i) giảm chi phí và tăng hiệu quả sử dụng thuốc BVTV; (ii) chọn mua vật liệu giống phù hợp và (iii) chọn loại cây trồng và thời vụ trồng thích hợp tại một địa điểm cụ thể. Dự báo bệnh hại thực chất là xác định các nguy cơ khi bệnh xuất hiện.
Một hệ thống dự báo bệnh tốt phải đạt các yêu cầu sau
Tính tin cậy (sử dụng các số liệu môi trường và sinh học chính xác)
Tính đơn giản (mô hình càng đơn giản càng dễ được nhà sản xuất áp dụng)
Tính hữu ích (mô hình dự báo nên áp dụng khi bệnh và/hoặc tác nhân gây bệnh có thể được phát hiện một cách tin cậy)
Tính sẵn có (các thông tin cần thiết về các thành phần của tam giá bệnh cần phải có) Khả năng áp dụng đa mục đích (công cụ giám sát và đưa quyết định cho nhiều bệnh và dịch hại)
Hiệu quả chi phí (sử dụng hệ thống dự báo phải đem lại hiệu quả chi phí tương đối so với các biện pháp quản lý bệnh sẵn có khác)
Có nhiều kiểu mô hình dự báo khác nhau. Có mô hình dự báo tổng quát, nhằm vào một nhóm bệnh có cùng chung các đặc điểm sinh học và sinh thái (ví dụ mô hình dự báo bệnh truyền qua đất, bệnh truyền qua không khí…). Có mô hình dự báo nhằm vào từng bênh cụ thể (ví dụ mô hình dự báo bệnh đạo ôn, bệnh khô vằn, bệnh mốc sương…).
Dựa vào các yếu tố tác động chủ yếu đến dịch bệnh, có các mô hình dự báo sau:
Mô hình dự báo dựa vào đánh giá nguồn bệnh sơ cấp. Mô hình này thường áp dụng đối với các bệnh đơn chu kỳ.
Mô hình dự báo dựa vào đánh giá điều kiện thời tiết thuận lợi cho sự hình thành và phát triển của nguồn bệnh thứ cấp. Mô hình dự báo này thích hợp cho các bệnh đa chu kỳ và có phản ứng nghiêm ngặt với điều kiện thời tiết. Các ví dụ điển hình là mô hình dự báo bệnh mốc sương (P. infestans), bệnh đạo ôn lúa (P. oryzae)
Mô hình dự báo dựa vào đánh giá cả nguồn bệnh sơ cấp và thứ cấp. Mô hình này thích hợp cho các bệnh hỗn hợp. Ví dụ mô hình dự báo bệnh ghẻ táo (Venturia inequalis)
Mô hình dự báo đa mục đích. Ví dụ hệ thống dự báo EPIRPRE (viết tắt của EPIdemiology, PREdiction, và PREvention) phát triển tại Hà Lan dự báo nhiều bệnh trên cây lúa mỳ.
Hiện nay, nhiều hệ thống dự báo cung cấp thông tin hang ngày cho người sử dụng dưới dạng on-line. Ví dụ hệ thống dự báo bệnh thối bông lúa mỳ (Fusarium) (www.wheatscab.psu.edu); bệnh gỉ sắt đậu tương (Phakopsora pachirhizi)(www.sbrusa.net). Cả 2 mô hình này cung cấp thông tin về bệnh, các đề xuất phòng trừ, thông tin dự báo sự xuất hiện của bệnh trên cơ sở ký chủ, tác nhân gây bệnh và các yếu tố môi trường.
Khi áp dụng mô hình dự báo cần chú ý 2 loại dự báo sai:
Dự báo dương sai. Mô hình dự báo sự xuất hiện của một bệnh trong khi thực tế không có bệnh.
Dự báo âm sai. Mô hình dự báo bệnh không xuất hiện trong khi thực tế bệnh có xuất hiện. Để khắc phục 2 loại sai lầm này, mô hình cần phải được thử nghiệm, điều chỉnh nhiều năm và quan trọng là phải tính được thiệt hại kinh tế nếu mô hình dự báo sai.
CHƯƠNG 7. DỊCH BỆNH CÂY VÀ QUẢN LÝ BỆNH
Một trong các mục tiêu quan trọng của nghiên cứu dịch bệnh là ứng dụng các kiến thức về dịch bệnh để quản lý bệnh.