Forscher von Texas A&M AgriLife Research haben Modelle der künstlichen Intelligenz entwickelt, um das Bevölkerungswachstum vorherzusagen. Thripse (Frankliniella occidentalis) In Tomaten- und Paprikaanbausystemen wurde das Tool eingesetzt. Die Studie ergab eine Genauigkeit von 87,7 % im Freiland und 84,9 % in Folientunneln. Es kann das Ausbruchsrisiko frühzeitig erkennen und Managemententscheidungen unterstützen, bevor es zu Ernteschäden kommt.
Die Studie evaluierte Modelle des maschinellen Lernens in zwei kontrastierenden Produktionsumgebungen. Random Forest zeigte die besten Ergebnisse auf offenen Feldern. XGBoost erzielte die höchste Genauigkeit in Gewächshäusern. Die Autoren testeten außerdem Gradient Boosting Machine (GBM). Alle drei Algorithmen analysierten umweltbezogene und biologische Variablen im Zusammenhang mit der Insektendynamik.
Die Studie nutzte Daten von 1.686 gelben Klebefallen, die wöchentlich auf Tomaten- und Paprikafeldern der Texas A&M AgriLife-Forschungsstation in Bushland, Texas, aufgestellt wurden. Davon stammten 903 Fallen aus hohen Folientunneln und 783 von angrenzenden Freilandflächen. Nach der Standardisierung arbeiteten die Forscher mit 2.254 Modelleinheiten.
Die Forscher kombinierten die Thrips-Zählungen mit meteorologischen Daten. Zu den erfassten Parametern gehörten Durchschnitts-, Höchst- und Tiefsttemperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Windgeschwindigkeit und Windrichtung. Die Studie berücksichtigte auch die Populationsdichte, die 14 Tage vor der Probenentnahme gemessen wurde. Dieser Zeitraum entspricht in etwa der Entwicklungszeit des Insekts vom Ei bis zum adulten Tier unter den untersuchten Bedingungen.
Die vorherige Insektenpopulation, in der Studie als „Elternpopulation“ bezeichnet, erwies sich in beiden Umgebungen als Hauptfaktor für den Schweregrad des Befalls. Die Temperatur folgte an zweiter Stelle. Luftfeuchtigkeit und Wind hatten sekundäre Auswirkungen. Auf offenen Feldern trug die Kombination aus einer hohen vorherigen Populationsdichte und höherer relativer Luftfeuchtigkeit zu einem hohen Befallsgrad bei. In hohen Tunneln hatte der Wind einen größeren Einfluss auf die Vorhersage eines hohen Befallsgrads.
Der Unterschied zwischen den Umgebungen war entscheidend. Modelle, die in einem System trainiert wurden, konnten die Population im anderen System nicht vorhersagen. Die Genauigkeit betrug 44,13 %, als das Modell für das Gewächshaus auf das Freiland angewendet wurde. Das Freilandmodell erreichte 38,22 %, als es auf die Gewächshäuser angewendet wurde. Die Autoren schlussfolgerten, dass Freiland und Gewächshaus selbst bei direkter Nachbarschaft unterschiedliche Mikroökosysteme darstellen.
Diese Erkenntnis unterstreicht die Bedeutung des Mikroklimas für die Schädlingsbekämpfung. Laut den Autoren unterscheiden sich Folientunnel und Freilandflächen hinsichtlich Temperaturstabilität, Luftfeuchtigkeit, Wind und Exposition. Diese Bedingungen beeinflussen die Entwicklung, Ausbreitung und das Übertragungspotenzial von Viren. Frankliniella occidentalisDie Studie zeigt, dass Prognoseinstrumente diese Unterschiede berücksichtigen müssen, um dem Produzenten nützliche Warnmeldungen zu liefern.
Die Antizipation von Risiken kann die Managementlogik verändern. Laut Kiran Gadhave, Entomologe bei AgriLife Research und Assistenzprofessor am Institut für Entomologie der Texas A&M University, verlagert die frühzeitige Identifizierung von Risiken eine Woche im Voraus den Fokus von der Schadensbehebung hin zu einer präventiven Strategie.
Die Ergebnisse weisen auch auf Einschränkungen hin. Die Autoren berichten, dass die Modelle biologische Regulatoren wie natürliche Feinde und interspezifische Konkurrenz noch nicht berücksichtigen. Die Studie nutzte zudem meteorologische Daten einer Freilandstation. Bei hohen Tunneln können im Inneren installierte Sensoren die räumliche Auflösung und die ökologische Interpretation der Zusammenhänge zwischen Klima und Thripsen verbessern.
Weitere Informationen finden Sie unter doi.org/10.1016/j.ecoinf.2026.103690
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