الرياضيات تساعد المحاصيل في مقاومة تغيرات المناخ وراثيا

Image caption تمكن العلماء من التعرف على بعض السمات الوراثية المسؤولة عن مقاومة التغير المناخي

يطور باحثون نماذج رياضية تهدف إلى التعرف على المادة الوراثية التي من الممكن أن تساعد في تحسين قدرة المحاصيل الغذائية على تحمل التغيرات المناخية.

فهناك آثار مثل الجفاف والآفات والأمراض الزراعية تضرب المحاصيل وتضر بالأمن الغذائي العالمي.

ويأمل العلماء في التوصل إلى نماذج من شأنها الإسراع في عملية التعرف على السمات، مثل مقاومة الجفاف، مما يسمح للمزارعين بزراعة محاصيل مقاومة للتغيرات المناخية.

وتجدر الإشارة إلى أن المساحات الجافة تمثل 40 في المئة من الغطاء الأرضي ويقطنها أكثر من 2.5 مليار نسمة.

وانعقدت ورشة عمل بالمغرب ضمت علماء رياضيات وعلماء في المحاصيل الزراعية بغية مناقشة الطرق التي يمكن من خلالها تطبيق الرياضيات في الإسراع من وتيرة البحث في قاعدة بيانات السمات الوراثية النباتية (بنوك الجينات) لاكتشاف السمات المقاومة للتغير المناخي بين العينات الموجودة.

وتتضمن خصائص التربة بالمناطق الجافة ندرة المياه باستمرار، وموجات الجفاف المتكررة، وانحلال التربة ، وغيرها من الخصائص التي من المتوقع أن تزداد سؤءًا نتيجة التغير المناخي.

حاجة ماسة

يقول خبراء إن هناك حاجة ماسة إلى جيل جديد من المحاصيل الزراعية التي تظهر قدرة أكبر على مقاومة الحرارة والجفاف تلبية لاحتياجات الأمن الغذائي في المستقبل.

وقال عبد الله باري، الباحث في المركز الدولي لأبحاث الزراعة في المناطق الجافة ومقره سوريا :"نرى انتشار الأمراض في الوقت الحالي على نطاق أوسع من ذي قبل. كما أصبحت مشكلات النبات ذات الصلة بالحرارة منتشرة إلى حدٍ كبير أيضًا أكثر مما كانت عليه في الماضي."

مصدر الصورة Getty
Image caption اكتشف النموذج الرياضي الجديد الجينات التي يمكنها الفتك بأخطر آفة على القمح الروسي

جدير بالذكر أن هناك 1700 بنك للجينات الزراعية على مستوى العالم تضم سبعة ملايين عينة – وهي مورد هائل يستخدمه العلماء للانتهاء من مهمة الوصول إلى السمات الوراثية التي يسعى إليها البحث – وهو ما يجعل تلك المهمة كالبحث عن إبرة في كومة قش.

وأضاف باري أن تطوير تلك النماذج الرياضية من شأنه أن يساعد على تركيز البحث على "استهداف (العينات) مع احتمالية كبيرة لاكتشاف تلك السمات وتقليل الوقت المستغرق في عملية البحث."

وأوضح أن فريق أكاردا كان يعكف على تطوير أسلوب يستخدم في صياغة "نظام حساب تعليمي" لجمع البيانات الضرورية التي تسمح للمزارعين "بالتركيز على السمات المطلوبة مثل مقاومة الآفات والأمراض والجفاف والحرارة.

توفير الوقت

كان على المزارعين، بدون هذا النموذج الرياضي، الاعتماد على الطرق التقليدية التي تستهلك الكثير من الوقت، وهي طريقة "المحاولة والخطأ"، التي تتطلب تهجين نباتات وإخضاع السلالة المستنبتة للظروف المتوقع أن تواجهها في الحقل أثناء التغيرات الجوية القاسية.

بعدها يأتي اختيار النباتات التي أظهرت قدرة أكبر على التكيف مع الظروف الجوية القاسية والاحتفاظ بها في شكل مخزون من البذور في حين تستبعد تلك السلالة التي لم تتمكن من التكيف مع الظروف في أغلب الأحيان أو عدم الاحتفاظ بها في مخزون البذور. وفي تلك الحالة، يضطر المزارع إلى تكرار العملية مرة ثانية.

مصدر الصورة Getty
Image caption تقاوم السمات التي يكتشفها النموذج الجفاف والحرارة والآفات أيضا

وبالفعل، أثبت النموذج الرياضي، الذي أطلق عليه العلماء استراتيجية التحديد الدقيق للخلية المتكاثرة (فيجز)، نجاحا في عدة تجارب. وقال باحثون إن ذلك الأسلوب تعرف على المصادر الأولى على الإطلاق لمقاومة أكثر الأنماط الحيوية فتكا بآفة المن التي تصيب القمح الروسي، وهي من أكثر الآفات التي تسبب خسائر فادحة في العائدات.

وفي الوقت الحالي، يركز البحث على عدد من المحاصيل الزراعية الغذائية التي تزرع في المناطق الجافة مثل العدس والحمص والفول والقمح والشعير.

وكان باري وزملاؤه قد نشروا ورقة بحثية العام الماضي بعنوان "نظام فيجز يتعرف على السمات الوراثية المقاومة للجفاف في عينات الفول".

وقال باري لبي بي سي إنه "من خلال النتائج التي توصلنا إليها حتى الآن، تلقينا العديد من الطلبات من مزارعين."

وأضاف: "نعمل الآن مع عدد منهم من أجل تطوير المزيد من البيانات الوراثية."

المزيد حول هذه القصة