Вопросы оценки потенциального экономического значения карантинных видов насекомых и клещей при осуществлении анализа фитосанитарного риска

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

1. Васютин А.С., Сметник А.И. и др. Карантин растений в Российской Федерации. М.: Колос, 2001, 375 с.

2. 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.

3. Захаренко В.А., Ченкин А.Ф., Черкасов В.А. Справочник по защите растений / Под ред. Ю.Н. Фадеева. М.: Агропромиздат, 1985, 414 с.

4. 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.

5. 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.

6. Международный стандарт по фитосанитарным мерам МСФМ № 2 «Структура анализа фитосанитарного риска». 2019, 20 с.

7. Международный стандарт по фитосанитарным мерам МСФМ № 11 «Анализ фитосанитарного риска для карантинных вредных организмов». 2019, 45 с.

8. Перевертин К.А. Прогнозирование потерь урожая от вредных организмов с помощью моделей «критической точки» // Прикладная фитонематология. М.: Наука, 2006. С. 85–97.

9. Приказ Министерства сельского хозяйства Российской Федерации от 5 февраля 2018 г. № 46 «Об утверждении Методики осуществления анализа фитосанитарного риска».

10. Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Математические модели биологических продукционных процессов. М.: МГУ, 1993, 300 с. ISBN 5-211-01755-2.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. Jenks G.F. The Data Model Concept in Statistical Mapping // International Yearbook of Cartography. 1967. Vol. 7. P. 186–190.

16. Modelling the impacts of pests and diseases

17. 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.

18. 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.

19. Росстат (Федеральная служба государственной статистики) [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 15.08.2023).

20. 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.