Sâu xanh và rệp thuốc lá là loài gây hại chính ở các vùng trồng thuốc lá ở Việt Nam. Rệp không chỉ gây hại trực tiếp mà còn truyền nhiều loại virus như virus Y khoai tây, virus khảm dưa leo… Để phòng trừ sâu hại hiệu quả, góp phần giảm thiệt hại do sâu hại và hạn chế sử dụng thuốc bảo vệ thực vật, trong những năm gần đây, Viện thuốc lá đã xây dựng mô hình dự báo kết hợp giữa mô hình Skybit, Fuzzy và nhiệt độ phát triển ngày (DD) chạy trên phần mềm Excel. Dựa trên mối tương tác giữa dịch hại, điều kiện môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa) và giai đoạn phát triển của thuốc lá để đưa ra kết quả dự báo và tư vấn biện pháp phòng chống tốt nhất. Qua kết quả nghiên cứu cho thấy độ chính xác dự báo sâu xanh và rệp hại thuốc lá đạt từ 83% đến gần 100%. Đối với rệp thuốc lá, mô hình kết hợp giữa Skybit và Fuzzy có tác dụng dự báo chính xác nhất. Dự báo rệp theo mô hình DD có hiệu quả dự báo thấp và không thể áp dụng trong dự báo rệp thuốc lá ở Việt Nam. Với sâu xanh hại thuốc lá, mô hình dự báo kết hợp giữa Skybit, Fuzzy và DD cho kết quả dự báo cao nhất. Mô hình dự đoán càng chính xác khi các yếu tố thời tiết ít thay đổi trong điều kiện thích hợp của sâu hại. Dựa trên các kết quả dự báo và điều tra, chúng tôi đưa ra các biện pháp phòng chống tốt nhất, làm giảm thiệt hại do sâu hại gây ra; giảm sử dụng thuốc bảo vệ thực vật so với các năm trước; tăng năng suất và chất lượng và thu nhập cho nông dân trồng thuốc lá.
Bài báo được đăng tải trên tạp chí European Chemical Bulletin, 2023, tập 12, số 6, 229- 241, thuộc hệ thống Scopus, chất lượng Q3.
du-bao-sau-hai-chinh-tren-cay-thuoc-la-tren-dieu-kien-thoi-tiet.pdf
