Theo báo cáo của nhóm nghiên cứu Mỹ, được công bố trên Tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences, bệnh thực vật không chỉ dừng lại ở biên giới quốc gia và hàng dặm đại dương cũng không ngăn được sự lây lan bệnh dịch.

Đây là lý do quan trọng cần giám sát bệnh thực vật, củng cố hệ thống phát hiện và mô hình dự báo bệnh toàn cầu nhằm giảm thiểu nguy cơ bùng phát dịch bệnh trong tương lai, bảo vệ nguồn cung lương thực toàn cầu.

Tác giả chính của bài báo, Jean Ristaino, GS William Neal Reynolds về Bệnh học Thực vật thuộc Đại học Bang North Carolina cho biết, điều quan trọng nhất là phát hiện sớm các nguồn bùng phát dịch bệnh thực vật và ngăn chặn sự lây lan trước khi trở thành đại dịch. Khi dịch bệnh xảy ra, rất khó để kiểm soát, tương tự như những khó khăn để ngăn chặn sự lây lan của Covid-19 .

Đồng tác giả bài báo Graham MacDonald, PGS Khoa Địa lý tại Đại học McGill nhận xét: “Chúng ta thấy rõ, chia sẻ thông tin, phân tích dữ liệu và mô hình hóa dự báo có ý nghĩa quan trọng như thế nào trong đại dịch Covid – 19”, cần phải có những công cụ thu thập, phân tích, xử lý dữ liệu toàn cầu để có khả năng ngăn chặn những đợt bùng phát dịch bệnh thực vật tương lai - từ xác định dịch bệnh trong mạng lưới thương mại toàn cầu cho đến giám sát khoa học ở địa phương”.

Hiện chỉ một số rất ít bệnh dịch được giám sát toàn cầu - như bệnh gỉ sắt lúa mì và bệnh mốc sương, một mầm bệnh quan trọng tấn công khoai tây, gây ra nạn đói ở Ireland, những các bệnh cây trồng khác không được theo dõi thường xuyên.

Ở các quốc gia tiên tiến có một vài mạng lưới giám sát, nhưng cần được kết nối và tài trợ từ các cơ quan liên chính phủ, từng bước mở rộng sang các hệ thống giám sát toàn cầu. Có thể giám sát dịch bệnh bằng hệ thống cảm biến quang điện linh hoạt tử từ cấp địa phương đến quốc gia, cho phép phát hiện nhanh chóng và theo dõi mầm bệnh thực vật mới xuất hiện.

Khoa học hội tụ bảo vệ mùa màng

Cần có những nỗ lực từ nhiều nhà khoa học trong một khái niệm là khoa học hội tụ để ngăn chặn đại dịch bệnh thực vật. Khái niệm này bao gồm các nhóm nhà khoa học đa lĩnh vực, cộng đồng nông dân và người trồng rừng cùng phối hợp bảo vệ mùa màng, cây trồng.

Các nhà khoa học đang nghiên cứu phương pháp mô hình hóa nguy cơ lây lan mầm bệnh thực vật, trên cơ sở các dữ liệu thống kê từ nhiều lĩnh vực nghiên cứu khoa học khác nhau, có thể kịp thời dự đoán và ngăn chặn sự bùng phát. Mô hình hóa và dự báo lây lan dịch bệnh là cơ sở để tiến hành các phương pháp nhằm giảm thiểu tổn thất và kịp thời ngăn chặn đại dịch.

Dịch bệnh cây trồng ngày càng gia tăng

Nhóm nghiên cứu của GS Ristaino cho biết, những đợt bùng phát dịch bệnh thực vật trên thế giới đang gia tăng về tần suất, đe dọa đến nguồn cung cấp lương thực toàn cầu. Theo thống kê năm 2019, tổn thất trung bình đối với các loại cây lương thực chính như lúa mì, gạo và ngô dao động từ 21% đến 30% do sâu bệnh hại cây trồng.

Một ví dụ là chuối giống Cavendish, không có khả năng chống lại loại mầm bệnh Fusarium odoratissimum Tropical race 4, gây bệnh Panama. Mầm bệnh này lây lan nhanh chóng từ châu Á sang châu Phi, Trung Đông và Nam Mỹ, ảnh hưởng trực tiếp lên chuối, được trồng ở châu Mỹ để xuất khẩu.

Biến đổi khí hậu làm trầm trọng thêm nguy cơ dịch bệnh

Biến đổi khí hậu cũng sẽ làm trầm trọng thêm những đợt bùng phát dịch bệnh. Ở châu Phi, biến đổi khí hậu khiến loại châu chấu phát triển nhanh hơn và tàn phá mùa màng xa hơn về phía nam của châu Phi cận Sahara.

Lượng mưa thường xuyên sẽ khiến các mầm bệnh thực vật lây lan nhanh trong không khí, bào tử nấm có thể di chuyển theo những trận cuồng phong, như bệnh gỉ sắt đậu tương đến Bắc Mỹ từ Nam Mỹ nhờ những cơn bão. Cũng có những trường hợp mầm bệnh xuất hiện sớm hơn do thời tiến nóng lên.

Tính chất toàn cầu của thương mại thực phẩm cũng là nguyên nhân làm xuất hiện một số đại dịch bệnh thực vật. Sự xuất hiện của các mầm bệnh mới làm tăng thêm mối đe dọa với nguồn cung cấp lương thực, đang căng thẳng do nhu cầu lương thực ngày càng tăng trên toàn cầu.

Toàn cầu hóa có nghĩa là nông nghiệp và nguồn cung cấp lương thực được kết nối xuyên biên giới. Mô hình hóa dự báo dịch bệnh và phân tích các mạng lưới thương mại nông lâm sản, chia sẻ thông tin giữa các quốc gia có thể kịp thời xác định nguy cơ dịch bệnh để thực hiện các biện pháp ngăn chặn lây lan thành đại dịch.