Cette avancée peut aider les décideurs politiques et les défenseurs de l'environnement à faire face aux menaces croissantes que font peser les espèces envahissantes sur la biodiversité et l'économie mondiale.

Une nouvelle étude du professeur Adam Lampert, de l'Institut des sciences de l'environnement de la Faculté d'agriculture, d'alimentation et d'environnement Robert H Smith, a développé un algorithme informatique conçu pour améliorer l'efficacité et l'efficience de la gestion des espèces envahissantes à l'échelle mondiale. Ce nouvel outil offre une approche rentable pour allouer les ressources entre divers endroits, cruciales pour protéger les écosystèmes, l'agriculture et la santé publique contre les impacts néfastes de ces espèces.

Le document de recherche intitulé "Optimiser les stratégies pour ralentir la propagation des espèces envahissantes" est publié dans PLOS Computational Biology. .

L'algorithme innovant est adaptable à un large éventail de modèles dynamiques de population et de méthodes de traitement. Il détermine la répartition spatiale la plus efficace des efforts de traitement pour ralentir la vitesse de propagation des espèces cibles, optimisant ainsi l'utilisation de ressources limitées dans les efforts de conservation de l'environnement.

"Les résultats démontrent une avancée prometteuse dans les pratiques de gestion environnementale", a déclaré le professeur Lampert. "L'algorithme a été développé à la fois pour un modèle général et un modèle plus spécifique pour la teigne spongieuse en Amérique du Nord, démontrant sa généralité et son potentiel pour améliorer considérablement les stratégies actuelles."

La recherche s'est concentrée sur deux modèles :un modèle générique généralisé et un modèle détaillé adapté à la spongieuse à l'aide de techniques de confusion sexuelle. Les résultats ont mis en évidence que l'utilisation de ce nouvel algorithme permet d'améliorer le rapport coût-efficacité des stratégies de traitement.

Cette évolution arrive particulièrement à point nommé, alors que les espèces envahissantes continuent de constituer des menaces croissantes pour la biodiversité et l’économie mondiale. En améliorant la répartition des efforts de traitement pour lutter contre ces espèces, l'algorithme peut soutenir les décideurs politiques et les défenseurs de l'environnement dans leurs efforts continus pour sauvegarder la santé environnementale.