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Pressemeldung

Nr. 128 / 2017

23. Juni 2017 : Erst stirbt der Mais, dann der Mensch: Wissenschaftler entwickeln mathematische Modelle im Kampf gegen neue Pflanzenkrankheit

Pflanzenkrankheiten bedrohen weltweit die Nahrungssicherheit. So breitet sich "Maize Lethal Necrosis" (MLN) seit 2011 besonders in Kenia aus, wo die Maiskrankheit in besonders betroffenen Regionen bis zu 90 Prozent der Ernte zerstört hat. Wissenschaftler der Universität Osnabrück haben nun in einem internationalen Forscherteam mathematische Modelle entwickelt, die ein besseres Verständnis der Handlungsoptionen der Landwirte ermöglichen und zur Bekämpfung der verheerenden Krankheit beitragen können.

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© Foto / Nick Cunniffe (Cambridge)

Forscher entwickeln mathematische Modelle im Kampf gegen neue Pflanzenkrankheit.

Es sind verheerende Nachrichten, die in Bezug auf die neue Pflanzenkrankheit aus Kenia kommen: Lokale Berichte sprechen von "Hungerzonen", weil rund 90 Prozent der kenianischen Bevölkerung von der Maisernte als Nahrung oder zum Lohnerwerb abhängen. Der finanzielle Verlust wurde 2014 auf 50 Millionen US-Dollar geschätzt. Besonders verheerend ist, dass 75 Prozent des Maisbestandes von kleinen und mittleren Farmen unter 10 Hektar angebaut werden. Kleinbauern sind daher nicht nur besonders betroffen; es fehlen ihnen auch die finanziellen Mittel zur Eindämmung der Epidemie, beispielsweise durch zertifiziertes Saatgut oder Pestizide.

MLN entsteht durch eine Doppelinfektion der Maispflanzen, nämlich mit dem Maize Chlorotic Mottle Virus (MCMV) und einem Potyvirus, häufig Sugarcane Mosaic Virus (SCMV). Diese Viren breiten sich über mehrere Kanäle aus, zum Beispiel durch infiziertes Saatgut, über den Boden und durch verschiedene Insektenarten, die die Viren von Pflanze zu Pflanze oder zwischen benachbarten Feldern übertragen. »Wir haben es hier mit mehreren sogenannten Multiskalen-Problemen zu tun, da die unterschiedlichen Übertragungswegen auf unterschiedlichen Zeitskalen innerhalb einer Anbauphase und zwischen Anbauphasen als auch auf unterschiedlichen räumlichen Skalen innerhalb eines Feldes und zwischen den Feldern ablaufen«, erläutert Prof. Dr. Frank Hilker vom Osnabrücker Institut für Umweltsystemforschung.

In dieser biologisch komplexen Gemengelage mit humanitären und sozio-ökonomischen Dimensionen ist es schwer, effiziente Kontrollstrategien zu entwickeln und Handlungsfolgen abzuschätzen. Dies gilt umso mehr, da viele Aspekte der Doppelinfektion noch unerforscht sind. Das aus Mathematikern, Ökologen, Pflanzenpathologen und Evolutionsbiologen bestehende Forscherteam hat über mehrere Jahre zusammengearbeitet und mathematische Modelle entwickelt, mit denen die Handlungsoptionen der Farmer untersucht werden können. Eine Kombination aus Fruchtwechsel, sauberem Saatgut, dem Ausmerzen betroffener Pflanzen und Vektorkontrolle führt zu dem besten Ergebnis. Aber dies ist üblicherweise nur großen Farmen möglich, die sich Pestizide und zertifiziertes Saatgut leisten können. »Kleinbauern dagegen haben nur begrenzte Ressourcen und können die Epidemie gemäß unseren Simulationen nur unwesentlich eingrenzen. Sie stehen ihr ohnmächtig gegenüber«, so Hilker.

Für einen langfristigen und nachhaltigen Erfolg in der Epidemiekontrolle ist eine synchronisierte Managementstrategie über große räumliche Flächen nötig. Wenn einzelne Kleinbauern statt Mais eine andere Frucht anbauen, unterbindet das die Übertragung zwischen den Vegetationsperioden innerhalb eines Feldes. »Aber um Infektionen aus Nachbarfeldern zu vermeiden, ist eine konzertierte Aktion notwendig«, folgern die Forscher. Solange keine gezielte Information, Ausbildung und Koordination erfolgt, könnten sich nur die großen Farmen erfolgversprechend gegen MLN wappnen.

Angesichts des erwarteten Bevölkerungswachstums auf über neun Milliarden Menschen bis 2050 wird die globale Nahrungsversorgung eine der zentralen Herausforderungen der Zukunft sein. MLN bedroht die Maisproduktion auch in anderen Regionen der Welt, etwa in Südamerika und Südostasien. Der von den Forschern entwickelte Ansatz ist auch hier anwendbar. »Unsere Ergebnisse heben den Nutzen mathematischer Modelle als Grundlage für das Management von Epidemien hervor, insbesondere wenn nur eingeschränktes Wissen über Erreger und ihre Übertragungswege verfügbar ist«, so Hilker. Eine weitere Besonderheit sei das entwickelte Modellgerüst für Doppelinfektionen. Das ist potenziell auch für andere Ackerbau-Systeme nutzbar, in den Koinfektionen verheerende Auswirkungen haben. Die Forschung wurde vom National Institute for Mathematical Biology and Synthesis unterstützt. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift „Phytopathology“ publiziert. Hilker FM et al. 2017. Modeling virus coinfection to inform management of maize lethal necrosis in Kenya. Phytopathology, doi.org/10.1094/PHYTO-03-17-0080-FI

Weitere Informationen für die Redaktionen:
Prof. Dr. Frank Hilker, Universität Osnabrück
Institut für Umweltsystemforschung
Zur Zeit im Forschungssemester an der University of California
Kontakt über E-Mail: frank.hilker@uni-osnabrueck.de