"بحلول نهاية القرن، يتوقع العلماء أن يؤدى تغير المناخ إلى تقليل محصول الذرة بشكل كبير، مع تقدير بعض الخسائر بنسبة تصل إلى 28%، لكن هذه الحسابات تفتقر إلى العامل الرئيسى الذى يمكن أن يؤدى إلى انخفاض غلة الذرة وأكثر من ذلك الأعشاب الضارة.

ووفقا لموقع "" phys "" التقنى قال إن الينابيع الرطبة والصيف الأكثر حرارة وجفافًا، التى أصبحت بالفعل القاعدة فى حزام الذرة، وتضغط على الذرة أثناء مراحل الإنجاب الرئيسية، بما في ذلك حرير وتعبئة الحبوب، لكن نفس الظروف الجوية يمكن أن تفيد الأعشاب الضارة التي تنمو في البيئات الصعبة.

ويقول مارتي ويليامز: ""إن سوء الأحوال الجوية والأعشاب الضارة هما عاملان من عوامل الضغط على إنتاج المحاصيل، ولكن هناك القليل جدًا من الأبحاث حول كيفية تأثير الجمع بين هذين العاملين على إنتاجية المحاصيل، وتفترض نماذج الكمبيوتر التي توقع غلات الذرة في المستقبل ظروفًا خالية من الأعشاب الضارة""، عالم البيئة التابع لوزارة الزراعة الأمريكية - خدمة البحوث الزراعية، أستاذ منتسب في قسم علوم المحاصيل في إلينوي، ومؤلف مشارك لدراسة جديدة في Global Change Biology. ""من غير المحتمل أن يكون هذا هو الحال دون حدوث تحول كبير فى الطريقة التى ندير بها الأعشاب الضارة.""

ونادرًا ما يتم تحقيق السيطرة الكاملة على الحشائش فى الممارسة العملية، خاصةً إذا أخذنا فى الاعتبار مبيدات الأعشاب - الأداة الوحيدة الأكثر شيوعًا المستخدمة لتدمير الأعشاب الضارة - فهي تفقد قوتها أمام الحشائش المقاومة، ويمكن للعديد من أنواع الأعشاب الهامة، بما في ذلك Waterhemp و Palmer amaranth ، أن تتجاهل طرق العمل المتعددة لمبيدات الأعشاب، ومع عدم وجود فئات جديدة من مبيدات الأعشاب التى تقترب من التسويق التجاري في الذرة، تستمر آفاق المكافحة الكيميائية في التلاشي بالنسبة للأعشاب المقاومة.

ومع ذلك، كانت مكافحة الحشائش فى أواخر الموسم مثل الحنجرة المائية هي العامل الأكثر أهمية الذي يؤثر على محصول الذرة، أكبر من أى ممارسة إدارية أو عامل متعلق بالطقس.

وللوصول إلى هذا الاستنتاج، حلل فريق البحث، الذي يضم علماء المحاصيل كريستوفر لانداو وآرون هاجر، 27 عامًا من تجارب تقييم مبيدات الأعشاب التى تمثل أكثر من 200 بيئة مناخية فريدة في جميع أنحاء إلينوي.

ويقول ويليامز: ""عندما يريد باحثو ag أن ينظروا إلى تباين الطقس وإنتاجية المحاصيل بطريقة محكومة، فهذه تجربة واحدة في بيئتين أو ثلاث بيئات وإذا كانت دراسة كبيرة، فقد تصل إلى ست أو ثمانى بيئات""، ""مكننا تحليلنا من إلقاء نظرة على مجموعة بيانات تاريخية حيث كانت توجد مئات البيئات، هذا هو الجمال الحقيقي لها.

وساعدت خوارزميات التعلم الآلي الباحثين على فهم مجموعة البيانات الكبيرة والمعقدة. نظروا في اعتبارات إدارة المحاصيل، بما في ذلك تاريخ الزراعة، والاختيار الهجين، وكثافة الزراعة؛ مكافحة الحشائش في المائة لأنواع الحشائش المتعددة ؛ بيانات الطقس في مراحل النمو الرئيسية طوال دورة حياة الذرة؛ والعائد.

وأظهر التحليل خسارة بنسبة 50% في المتوسط ??عند الحد الأدنى من السيطرة على الأعشاب في أواخر الموسم، حتى مع مكافحة الحشائش القوية نسبيًا فى أواخر الموسم (تصل إلى 93?)، فاقمت الحشائش خسائر المحاصيل في الظروف الحارة أو الجافة.

وإن الجمع بين مكافحة الحشائش غير الكاملة وأحداث الطقس هذه هو المكان الذي نرى فيه خسائر المحاصيل أكبر بكثير من سوء الأحوال الجوية وحدها، وإن تحقيق 94% من مكافحة الحشائش فى وقت متأخر من الموسم يعد عائقًا مرتفعًا، وسأفاجأ إذا كان الكثير تضرب الحقول هذه العلامة لمكافحة الحشائش بشكل منتظم ""، كما يقول ويليامز.

 

 

 


"