Dzisiejsza ochrona roślin przed chorobami zmierza do opracowania prognostycznych modeli agroekosystemów i ekosystemów leśnych, za pomocą których byłoby możliwe optymalizowanie podejmowania decyzji taktycznych dla osiągania maksymalnych korzyści. Prowadzi to do zbierania i integrowania szeregu grup danych kompleksowych, z których każda stanowiłaby określony dynamiczny subsystem: biologiczny, fizyczny, meteorologiczny lub socjalno-ekonomiczny. Takie postępowanie może być ułatwione przez zastosowanie analizy systemowej i matematycznego modelowania.

Mając na uwadze potrzeby ochrony przed chorobami roślin, Apple (1977) proponuje wzięcie pod uwagę następujących elementów:

a) jakościowa analiza struktury i funkcji (zachowania się) ekosystemu; chodzi tu o zidentyfikowanie podstawowych składników ekosystemu i ich interakcji oraz o dogodne ujęcie tej analizy w postaci graficznej,

b) sformułowanie matematycznego modelu ekosystemu, co sprowadza się do poszukiwania matematycznych równań wyrażających interakcje systemu, zmiany stanu podstawowych składników z upływem czasu i aspekty przypadkowości narzucane przez nieregularnie występujące zmienne, jak np. przez pogodę; powstają submodele dla populacji roślin, dla każdej choroby o większym znaczeniu, a także uwzględniające aspekt biometeorologiczny; submodele te z kolei łączy się, aby otrzymać model całego ekosystemu,

c) ocena adekwatności (odpowiedniości) modelu; używając szeregu hipotetycznych uwarunkowań sprawdza się przez odpowiednie porównania prognozy modelu z ogólnymi oczekiwaniami opartymi na aktualnych obserwacjach ekosystemu; postępowanie to powinno ujawnić potrzeby udoskonalenia modelu i luki w dostępnej, a wchodzącej tu w rachubę wiedzy, które należałoby zamknąć przez dodatkowe badania,

d) matematyczna analiza zachowania się ekosystemu; używając aktualnych danych opisujących ważniejsze funkcjonalne składniki ekosystemu i w miarę potrzeby modyfikując model, ustala się ogólny typ zachowania się ekosystemu i porównuje go z wynikami ćwiczeń symulacyjnych, do których wprowadzano dane arbitralne dla stwierdzenia zachowań ekosystemu w warunkach skrajnych, e) optymalizacja decyzji w sprawie sposobu zagospodarowania ekosystemu; po nadaniu zmiennym ekosystemu wyrażającym jego wpływy i wypływy, określonych wartości (aby osiągnąć jakąś korzystną funkcję), używa się modelu do poszukiwania warunków maksymalizujących korzyści. To postępowanie jest znane jako matematyczne programowanie.

Pierwsze dwa etapy analizy systemowej (a, b), a niekiedy także trzeci etap, można przeprowadzić na podstawie danych z odpowiedniej literatury, rozumienia rzeczy, intuicji i logiczności procesów. Odsłaniają się wtedy braki aktualnej wiedzy i potrzeba wyjaśnienia niektórych krytycznych momentów na drodze eksperymentalnej. Dla etapów c i d potrzebne są obserwacje polowe i dane z doświadczeń kontrolowanych (dla wyjaśnienia podstawowych mechanizmów i oceny adekwatności).

Można, co prawda, opracować praktyczne systemy ochrony przed chorobami bez formalnego modelowania i analizy systemowej, wymaga to jednak dobrej znajomości ekosystemu i ekologii głównych patogenów. Opracowanie systemu ochrony jest procesem ciągłym, wymagającym ustawicznego doskonalenia i przystosowywania. Ich wartość musi jednak usprawiedliwiać koszt ich opracowania i stosowania.

Źródło: Karol Mańka „Fitopatologia leśna” Warszawa 1998