Champaign, Illinois, Mei 22 (IPS)-Wakati upainia wa kilimo na baba wa “Mapinduzi ya Kijani” Norman Borlaug alianza kuzaliana na ugonjwa wa ngano, aliye na kiwango cha juu cha ngano, alitumia miaka kwa bidii kupanda na kuchapa vielelezo tofauti kwa mkono. Aliorodhesha kila matokeo hadi alipofika kwenye aina ambayo ingebadilisha kilimo na kuzuia njaa. Matokeo yalikuwa makubwa zaidi kuliko ilivyotarajiwa: inakadiriwa kuwa aliokoa zaidi ya watu bilioni Ulimwenguni kote kutokana na njaa.
Megan Matthewstoday, zana za computational kama modeli zinaweza kutumika kufahamisha na kutarajia matokeo yanayotarajiwa ya majaribio ya hatua ya mapema, kusaidia kutanguliza ni mikakati gani ya kufuata na kupunguza wakati unaohitajika kufikia lengo moja. Pamoja na ulimwengu unakabiliwa na hitaji sawa na wakati wa Borlaug kubadilisha kilimo ili kulisha endelevu idadi ya watu ulimwenguni, teknolojia na michakato bora ni muhimu. Baolojia ya computational na modeli hutoa vifaa ambavyo vinaweza kuongoza wanasayansi kuelekea maeneo ya kuahidi zaidi ya utafiti unaoibuka na kuharakisha uvumbuzi wa mafanikio unaohitajika kufanya kilimo kuwa sawa na endelevu. Kuchanganya uchambuzi wa data, sayansi ya kompyuta na modeli, biolojia ya computational huleta pamoja mbinu hizi kuelewa vizuri mifumo ya kibaolojia. Uwezo wa kufurahisha juu ya upeo wa sayansi ya mazao ni maendeleo ya mapema kuelekea mazao ya nafaka ili kupata virutubishi vyao na kupunguza hitaji la mbolea. Kunde kama maharagwe, mbaazi na lenti tayari zina uwezo huu, lakini kuboresha uboreshaji wa virutubishi na ukuaji katika mimea isiyo ya kushoto inaweza kuwa na athari ya mabadiliko katika mavuno na uendelevu. Watafiti, pamoja na wale wanaohusika katika miradi ya virutubishi vya uhandisi katika kilimo (ENSA) wanaofanya kazi na wafadhili kama milango ya kilimo, wanachunguza mwingiliano wa mmea na bakteria ya udongo inayoitwa rhizobia, pamoja na kuvu wa mycorrhizal (AMF), ambayo hutoa mmea na nitrojeni na phosphorus kupitia biolojia ya biolojia. Kutumia uwezo huu kunaweza kupunguza hitaji la mbolea ya isokaboni kutoa virutubishi hivi, kuhakikisha faida nyingi. Kwa moja, mbolea mara nyingi ni gharama kubwa kwa wakulima, haswa kutokana na bei tete katika miaka kadhaa iliyopita. Hii inaweza kuwa gharama ya kukataza kwa wakulima katika nchi zenye kipato cha chini au jamii. Kwa kuongezea, matumizi mabaya ya mbolea yanaweza kusababisha athari mbaya za mazingira. Uzalishaji wa mbolea ya nitrojeni na hutumia akaunti kwa karibu asilimia tano ya uzalishaji wa gesi chafu na oksidi ya nitrous inayozalishwa ni mara 300 zaidi kuliko dioksidi kaboni. Mbolea inayoendeshwa pia husababisha blooms hatari za algal ambazo zinakua katika njia za maji, na kuua bioanuwai ya majini. Wakati faida za kutoa mimea zaidi uwezo wa kupata virutubishi biolojia zinaonekana, haijawa wazi hadi sasa ni nini athari halisi ya alama hizi za virutubishi zingekuwa kwenye mimea. Hasa, wanasayansi wanajua mwingiliano kati ya bakteria wa mchanga au kuvu na mimea huathiri ukuaji, lakini sio kwa kiasi gani. Utafiti wa hivi karibuni wa kikundi changu umechunguza hii kwa mara ya kwanza kutumia mfano wa metabolic kwa mahindi. Ilichambua kiwango cha ukuaji wa mahindi ikiwa ingepata uwezo wa kuingiliana na rhizobia, ambayo kwa sasa haina. Mfano pia ulitathmini kiwango cha ukuaji wakati mahindi yanahusishwa na AMF. Rhizobia husaidia katika fixation ya nitrojeni, kuvuta nitrojeni kutoka hewani na kuishiriki na mimea badala ya kaboni. AMF, badala yake, husaidia mimea kupata virutubishi zaidi kwenye mchanga zaidi ya ile inayoweza kupatikana na mizizi yao peke yao. Matokeo yanaonyesha kuwa kuweka sifa hizi ili kuruhusu mwingiliano na Rhizobia na AMF kunaweza zaidi ya viwango vya ukuaji wa mahindi mara mbili katika hali ndogo ya virutubishi. Wakati mfano hautabiri mabadiliko katika mavuno, ni sawa kutarajia kuwa viwango vya ukuaji wa juu chini ya hali hizi pia vinaweza kusababisha mavuno ya juu. Matokeo ya modeli ni muhimu sana kutokana na umuhimu wa ulimwengu wa mahindi kama mazao ya usalama wa chakula. Kwa mfano, mahindi ni moja ya mazao muhimu katika Afrika Kusini mwa Jangwa la Sahara, kutoa theluthi ya kalori zote, lakini mkoa huo unapata mavuno ya chini ya mahindi kuliko sehemu zingine za ulimwengu. Kwa mkulima mdogo wa mahindi wa chini katika Afrika Kusini mwa Jangwa la Sahara na njama ya hekta mbili, mavuno ya mahindi mara mbili yangelingana na $ 1000 ya ziada kila mwaka. Kutumia mfano ambao ulitengenezwa na kuhalalishwa na data ya majaribio, tuliweza kuonyesha kwa kiasi kikubwa uwezo wa kuchanganya njia hizi mbili, ambazo zinaweza kuwa hazijapewa kipaumbele vinginevyo. Bila modeli, aina hii ya uchambuzi ingechukua miaka kukusanya, kutathmini na kuainisha, juu ya wakati unaohitajika ili kufanikiwa mhandisi wa mahindi ya nitrojeni, ambayo haipo kwa sasa. Mara nyingi, modeli na sayansi ya majaribio hutendewa kama tofauti na tofauti kutoka kwa mwingine. Na bado, zinapojumuishwa, wawili hao hutoa uwezo mkubwa wa kuharakisha sayansi ya mazao kwa faida ya umma. Haichukui mawazo dhahiri kuzingatia njia nyingi ambazo modeli zinaweza kusaidia kuhalalisha na kuhalalisha vipaumbele vya utafiti. Kwa kuwaunganisha wanasayansi katika taaluma hizi kwenye mkutano wa kila mwaka wa Jamii ya Jaribio la Biolojia baadaye mwaka huu, natumai kuwasha mazungumzo juu ya jinsi modeli inaweza kusaidia na kuongeza sayansi ya majaribio ya tafsiri. Na kwa kufanya kazi kwa pamoja, tunaweza kuongeza maendeleo tunayofanya kuelekea mifumo endelevu ya chakula kwa wote.
Megan Matthewsmpelelezi mkuu na mradi wa kuwezesha virutubishi katika Mradi wa Kilimo (ENSA) na Profesa Msaidizi katika Chuo Kikuu cha Illinois
