phytosanitaryФитосанитария. Карантин растенийPlant Health and Quarantine2782-327X10.69536/b3192-1363-1396-bphytosanitary-151Research ArticleАНАЛИТИКАВопросы оценки потенциального экономического значения карантинных видов насекомых и клещей при осуществлении анализа фитосанитарного рискаIssues of assessing the potential economic significance of quarantine species of insects and mites in the process of pest risk analysisГребенниковК. А.GrebennikovK. A.

Гребенников Константин Алексеевич, ведущий научный сотрудник лаборатории экологии и генетики насекомых и клещей

р. п. Быково, г. о. Раменский, Московская обл., 140150

Konstantin Grebennikov, Leading Researcher,Insects and Mites Ecology and Genetics Laboratory

Bykovo, Urban district Ramensky, Moscow Oblast, 140150

kgrebennikov@gmail.comФГБУ «Всероссийский центр карантина растений» (ФГБУ «ВНИИКР»)РоссияFederal State Budgetary Institution “All-Russian Plant Quarantine Center” (FGBU “VNIIKR”)Russian Federation202405032024012940Copyright © Гребенников К.А., 20242024Гребенников К.А.Grebennikov K.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://phytosanitary.vniikr.ru/jour/article/view/151

В статье приведен анализ существующих подходов к оценке потенциального экономического значения вредных организмов (насекомых и клещей) при проведении анализа фитосанитарного риска. Показана недостаточность существующей международной и отечественной методической основы для проведения такой оценки. Проведен анализ применимости и точности имеющихся методов оценки. Показана наибольшая практическая применимость метода составления частичной финансовой сметы (рartial budgeting). На основе существующих методов и практик предложена усовершенствованная методика, которая учитывает эмпирические данные о вредоносности насекомых и клещей для сельскохозяйственных культур и вероятность акклиматизации (принимаемую как пригодность условий), определенную в соответствии с математической моделью потенциального ареала вида. Данный подход обоснован объективной корреляцией между вредоносностью и численностью вредителей, в свою очередь, обусловленной пригодностью условий среды. Предложен подход к качественной оценке потенциальных экономических потерь на основе соотнесения расчетных показателей потенциального ущерба и валового внутреннего продукта в зоне анализа фитосанитарного риска. Изложенная методика позволяет значительно повысить достоверность и точность оценки потенциального экономического значения потенциально опасных видов насекомых и клещей при проведении анализа фитосанитарного риска, соответствует требованиям законодательства и методических документов в сфере карантина растений и математически эквивалентна методам оценки, применявшимся ранее в практике анализа фитосанитарного риска в Российской Федерации. Отмечены перспективы дальнейшего усовершенствования методов оценки негативного воздействия вредных организмов при проведении анализа фитосанитарного риска на основе более детализированных моделей сельскохозяйственного производства и экономических взаимосвязей

The article provides an analysis of existing approaches to assessing the potential economic significance of pests (insects and mites) when conducting pest risk analysis. The insufficiency of the existing international and Russian methodological framework for conducting such an assessment is shown. The applicability and accuracy of available assessment methods were analyzed. The greatest practical applicability of the method of drawing up partial budgeting is shown. Based on existing methods and practices, an improved methodology has been proposed that takes into account empirical data on the harmfulness of insects and mites to agricultural crops and the adaptation probability (taken as the suitability of conditions), determined in accordance with a mathematical model of the potential species distribution. This approach is justified by an objective correlation between harmfulness and the number of pests, in turn determined by the suitability of environmental conditions. An approach to the qualitative assessment of potential economic losses is proposed based on the correlation of calculated indicators of potential damage and gross domestic product in the pest risk analysis area. The presented methodology can significantly increase the reliability and accuracy of assessing the potential economic significance of potentially dangerous species of insects and mites when conducting pest risk analysis, meets the requirements of legislation and methodological documents in the field of plant quarantine and is mathematically equivalent to assessment methods previously used in the practice of pest risk analysis in the Russian Federation. Prospects for further improvement of methods for assessing the negative impact of pests when conducting pest risk analysis based on more detailed models of agricultural production and economic relationships are noted.

Карантин растенийанализ фитосанитарного рискавредные организмынасекомые и клещиэкономическое значениепрогнозированиеPlant quarantinepest risk analysispestsinsectsmiteseconomic significanceforecastingРабота выполнена в рамках государственного задания на выполнение государственных работ (№ ЕГИСУ НИОКТР 122041300171-6).The work was carried out within the framework of the state assignment for the implementation of public works (USISU NIOKTR No. 122041300171-6).ReferencesВасютин А.С., Сметник А.И. и др. Карантин растений в Российской Федерации. М.: Колос, 2001, 375 с.Vasyutin A.S., Smetnik A.I. et al. Plant protection in the Russian Federation [Karantin rasteniy v Rossiyskoy Federatsii]. M.: Kolos, 2001, 375 p. (In Russ.)Гребенников К.А., Кулакова Ю.Ю. 2022. Разработка методов математического моделирования вероятности проникновения, распространения и негативного воздействия карантинных видов насекомых в целях научно-методического обеспечения выполнения анализа фитосанитарного риска для территории Российской Федерации (промежуточный отчет) (рукопись). Инв. № 16-2022 ПО ВНИИКР. Быково, ФГБУ «ВНИИКР». № ЕГИСУ НИОКТР 122041300171-6. 139 с.Grebennikov K.A., Kulakova Yu.Yu. 2022. Development of methods for mathematical modeling of the probability of introduction, spread and negative impact of quarantine species of insects for the purpose of scientific and methodological support for performing pest risk analysis for the territory of the Russian Federation (interim report) (manuscript) [Razrabotka metodov matematicheskogo modelirovaniya veroyatnosti proniknoveniya, rasprostraneniya i negativnogo vozdeystviya karantinnykh vidov nasekomykh v tselyakh nauchno-metodicheskogo obespecheniya vypolneniya analiza fitosanitarnogo riska dlya territorii Rossiyskoy Federatsii]. Inv. No. 16-2022 BY VNIIKR. Bykovo, FGBU “VNIIKR”. No. EGISU NIOKTR 122041300171-6. 139 p. (In Russ.)Захаренко В.А., Ченкин А.Ф., Черкасов В.А. Справочник по защите растений / Под ред. Ю.Н. Фадеева. М.: Агропромиздат, 1985, 414 с.Zakharenko V.A., Chenkin A.F., Cherkasov V.A. Handbook of plant protection [Spravochnik po zashchite rasteniy] / Ed. Yu.N. Fadeeva. M.: Agropromizdat, 1985, 414 p. (In Russ.)Захаренко В.А. Современное состояние и перспективы экономики применения пестицидов в агроэкосистемах России // Агрохимия. 2021. № 5. С. 68–83. URL: https://doi.org/10.31857/S0002188121050148.Zakharenko V.A. Current state and prospects of the economy of the use of pesticides in agroecosystems of Russia [Sovremennoye sostoyaniye i perspektivy ekonomiki primeneniya pestitsidov v agroekosistemakh Rossii] // Agrochemistry. 2021; 5: 68–83. URL: https://doi.org/10.31857/S0002188121050148. (In Russ.)Лисовский А.А., Дудов С.В., Оболенская Е.В. Преимущества и ограничения методов экологического моделирования ареалов. 1. Общие подходы // Журнал общей биологии. 2020. T. 81, № 2. С. 123– 134.Lisovsky A.A., Dudov S.V., Obolenskaya E.V. Advantages and limitations of application of the species distribution modeling methods. 1. A general approach [Preimushchestva i ogranicheniya metodov ekologicheskogo modelirovaniya arealov. 1. Obshchiye podkhody] // Journal of General Biology. 2020; 81; 2: 123–134. (In Russ.)Международный стандарт по фитосанитарным мерам МСФМ № 2 «Структура анализа фитосанитарного риска». 2019, 20 с.International Standard for Phytosanitary Measures ISPM № 2 “Framework for pest risk analysis”. 2019, 20 p.Международный стандарт по фитосанитарным мерам МСФМ № 11 «Анализ фитосанитарного риска для карантинных вредных организмов». 2019, 45 с.International Standard for Phytosanitary Measures ISPM № 11 “Pest risk analysis for quarantine pests”. 2019, 45 p.Перевертин К.А. Прогнозирование потерь урожая от вредных организмов с помощью моделей «критической точки» // Прикладная фитонематология. М.: Наука, 2006. С. 85–97.Perevertin K.A. Forecasting crop losses from pests using “critical point” models [Prognozirovaniye poter’ urozhaya ot vrednykh organizmov s pomoshch’yu modeley «kriticheskoy tochki»] // Applied Phytonematology. M.: Nauka, 2006; 85–97. (In Russ.)Приказ Министерства сельского хозяйства Российской Федерации от 5 февраля 2018 г. № 46 «Об утверждении Методики осуществления анализа фитосанитарного риска».Order of the Ministry of Agriculture of the Russian Federation dated February 5, 2018 No. 46 “On approval of the Methodology for performing pest risk analysis”.Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Математические модели биологических продукционных процессов. М.: МГУ, 1993, 300 с. ISBN 5-211-01755-2.Riznichenko G.Yu., Rubin A.B. Mathematical models of biological production processes [Matematicheskiye modeli biologicheskikh produktsionnykh protsessov]. M.: MSU, 1993, 300 p. ISBN 5-211-01755-2. (In Russ.)Aubertot J.N., Robin M.H. Injury Profile SIMulator, a qualitative aggregative modelling framework to predict crop injury profile as a function of cropping practices, and the abiotic and biotic environment. I. Conceptual bases. // PLoS ONE. 2013. Vol. 8, No. 9. P. 1–12. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0073202.Aubertot J.N., Robin M.H. Injury Profile SIMulator, a qualitative aggregative modelling framework to predict crop injury profile as a function of cropping practices, and the abiotic and biotic environment. I. Conceptual bases. // PLoS ONE. 2013. Vol. 8, No. 9. P. 1–12. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0073202.Economic impact assessment in pest risk analysis / Soliman T., Mourits M.C.M., Oude Lansink A.G.J.M., van der Werf W. // Crop Protection. 2010. Vol. 29, Issue 6. P. 517–524. URL: https://doi.org/10.1016/j.cropro.2009.12.014.Economic impact assessment in pest risk analysis / Soliman T., Mourits M.C.M., Oude Lansink A.G.J.M., van der Werf W. // Crop Protection. 2010. Vol. 29, Issue 6. P. 517–524. URL: https://doi.org/10.1016/j.cropro.2009.12.014.EFSA. Guidance on quantitative pest risk assessment // EFSA journal. 2018. Vol. 16, Issue 8. P. 1–86. URL: https://doi.org/10.2903/j.efsa.2018.5350.EFSA. Guidance on quantitative pest risk assessment // EFSA journal. 2018. Vol. 16, Issue 8. P. 1–86. URL: https://doi.org/10.2903/j.efsa.2018.5350.Injury Profile SIMulator, a Qualitative Aggregative Modelling Framework to Predict Injury Profile as a Function of Cropping Practices, and Abiotic and Biotic Environment. II. Proof of Concept: Design of IPSIM-Wheat-Eyespot / Robin M.H., Colbach N., Lucas P., Montfort F., Cholez C., Debaeke P., Aubertot J.N. // PLoS ONE. 2013. Vol. 8, No. 10. P. 1–13. URL: https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0075829.Injury Profile SIMulator, a Qualitative Aggregative Modelling Framework to Predict Injury Profile as a Function of Cropping Practices, and Abiotic and Biotic Environment. II. Proof of Concept: Design of IPSIM- Wheat-Eyespot / Robin M.H., Colbach N., Lucas P., Montfort F., Cholez C., Debaeke P., Aubertot J.N. // PLoS ONE. 2013. Vol. 8, No. 10. P. 1–13. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0075829.Jenks G.F. The Data Model Concept in Statistical Mapping // International Yearbook of Cartography. 1967. Vol. 7. P. 186–190.Jenks G.F. The Data Model Concept in Statistical Mapping // International Yearbook of Cartography. 1967. Vol. 7. P. 186–190.Modelling the impacts of pests and diseasesModelling the impacts of pests and diseases on agricultural systems / Donatelli M., Magarey R.D., Bregaglio S., Willocquet L., Whish J.P.M., Savary S. // Agricultural Systems. 2017. Issue 155. P. 213–224. URL: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.019.on agricultural systems / Donatelli M., Magarey R.D., Bregaglio S., Willocquet L., Whish J.P.M., Savary S. // Agricultural Systems. 2017. Issue 155. P. 213–224. URL: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.019.Oerke E.-C. Crop losses to pests // The Journal of Agricultural Science. 2006. Vol. 144, Issue 1. P. 31–43. URL: https://doi.org/10.1017/S0021859605005708.Oerke E.-C. Crop losses to pests // The Journal of Agricultural Science. 2006. Vol. 144, Issue 1. P. 31–43. URL: https://doi.org/10.1017/S0021859605005708.Rosstat (Federal State Statistics Service) [Electronic resource].URL: https://rosstat.gov.ru (last accessed: 15.08.2023).Росстат (Федеральная служба государственной статистики) [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 15.08.2023).Savary S., Willocquet L., 2014. Simulation Modeling in Botanical Epidemiology and Crop Loss Analysis. The Plant Health Instructor [Electronic resource]. URL: https://www.apsnet.org/edcenter/disimpactmngmnt/topc/BotanicalEpidemiology/Pages/default.aspx (last accessed: 15.08.2023). URL: https:// doi.org/10.1094/PHI-A-2014-0314-01.Savary S., Willocquet L., 2014. Simulation Modeling in Botanical Epidemiology and Crop Loss Analysis. The Plant Health Instructor [Электронный ресурс]. URL: https://www.apsnet.org/edcenter/disimpactmngmnt/topc/BotanicalEpidemiology/Pages/default.aspx (дата обращения: 15.08.2023). URL: https://doi.org/10.1094/PHI-A-2014-0314-01.Savary S., Willocquet L., 2014. Simulation Modeling in Botanical Epidemiology and Crop Loss Analysis. The Plant Health Instructor [Электронный ресурс]. URL: https://www.apsnet.org/edcenter/disimpactmngmnt/topc/BotanicalEpidemiology/Pages/default.aspx (дата обращения: 15.08.2023). URL: https://doi.org/10.1094/PHI-A-2014-0314-01.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.