Perspektif sistem pangan: bagaimana Beban
Global Penyakit Hewan terkait dengan Beban Global Kehilangan Tanaman
Ringkasan
Sistem pangan terdiri dari jaringan proses
yang saling terhubung yang bersama-sama mengubah masukan (lahan, tenaga kerja,
air, nutrisi, genetika, dan lain-lain) menjadi keluaran, termasuk nutrisi dan
pendapatan bagi masyarakat manusia. Sistem yang sempurna tidak ada, dan sistem
pangan global kita beroperasi di tengah ancaman bahaya, baik biotik maupun
abiotik, dan dengan keterbatasan sumber daya untuk memitigasi ancaman tersebut.
Oleh karena itu, terdapat inefisiensi dalam sistem yang menyebabkan kerugian: nilai
moneter, nutrisi, kesehatan, dan lingkungan, serta menciptakan eksternalitas
negatif tambahan dalam ruang kesehatan, sosial, dan lingkungan. Ancaman bahaya
kesehatan dalam sistem pangan kita tidak menghormati perbedaan sewenang-wenang
antara sektor 'tanaman' dan 'ternak', yang sangat saling terkait. Keterkaitan
ini terjadi ketika satu sektor menyediakan masukan bagi sektor lain atau
melalui efek substitusi di mana pasokan di satu sektor memengaruhi permintaan
di sektor lain. Pendekatan Satu Kesehatan menganjurkan penyelidikan bahaya
lintas sektoral dengan cara yang sangat interdisipliner. Makalah ini memberikan
kerangka kerja konseptual tentang bagaimana metodologi yang dikembangkan oleh
inisiatif Beban Kehilangan Tanaman Global dan Beban Penyakit Hewan Global dapat
diintegrasikan untuk menghasilkan estimasi beban bahaya dalam sistem pangan
kita, yang lebih memperhitungkan interkonektivitas dan mengarahkan kita menuju
pemahaman yang lebih baik tentang sistem pangan yang selaras dengan sifat
interdisipliner pendekatan Satu Kesehatan. Studi kasus terkait keterkaitan
sektor jagung dan unggas dalam konteks kesehatan masyarakat dan lingkungan yang
lebih luas disajikan.
Kata Kunci: Kesehatan Hewan, Kehilangan
Tanaman, Produksi Tanaman, Sistem Pangan, GBAD, GBCL, Beban Kehilangan Tanaman
Globa, Beban Kehilangan Tanaman Global, Jagung, Satu Kesehatan, Unggas, Afrika
Selatan.
Pendahuluan
Memenuhi permintaan
pangan yang terus meningkat sekaligus mengurangi dampak lingkungan dari
pertanian merupakan salah satu tantangan utama Antroposen. Menanggapi
peningkatan populasi, urbanisasi, dan meningkatnya ekspektasi konsumen, sistem
pangan (Scientific and Technical Review 3 43_19_Szyniszewska_preprint 3/19)
perlu memproduksi lebih banyak lagi untuk memenuhi kebutuhan pangan penduduk
dunia yang mendekati 9 miliar jiwa pada tahun 2050 [1-3]. Sistem pangan ini
saat ini menyumbang sepertiga emisi gas rumah kaca antropogenik, yang
diproyeksikan meningkat sebesar 30–40% pada tahun 2050 [4], dan sangat penting
untuk mengurangi dampak lingkungan dari pertanian guna mempertahankan fungsi
ekosistem [5].
Sistem pangan terdiri
dari proses-proses yang saling terhubung yang mengubah masukan (lahan, tenaga
kerja, air, nutrisi, dan sebagainya) menjadi keluaran yang menciptakan nutrisi
dan pendapatan bagi masyarakat. Sistem pangan yang ‘sempurna’ akan memungkinkan
transformasi ini terjadi secara efisien tanpa pemborosan atau kerugian. Namun,
sistem yang sempurna tidak ada, dan sistem pangan global menghadapi bahaya
biotik dan abiotik, yang menyebabkan inefisiensi pada sistem dan menyebabkan
kerugian moneter, nutrisi, dan lingkungan.
Strategi untuk mengurangi
dampak bahaya di seluruh sistem pangan diperlukan untuk mengurangi kerugian dan
memitigasi degradasi lingkungan sekaligus meningkatkan hasil gizi dan ekonomi.
Terdapat kebutuhan mendesak akan bukti berbasis data yang kuat mengenai skala
dan sifat bahaya ini untuk menginformasikan keputusan investasi dan intervensi
guna mencapai hal tersebut. Terdapat banyak penelitian tentang estimasi beban
bahaya dalam sistem pangan [6-8], tetapi metodologi yang kuat dan
terstandarisasi yang memungkinkan perbandingan antara bahaya atau sistem
produksi masih kurang.
Kemitraan yang sedang
berkembang antara Beban Kehilangan Tanaman Global (GBCL) dan Beban Penyakit
Hewan Global (GBADs) bertujuan untuk mengisi kesenjangan ini melalui
kuantifikasi kerugian yang disebabkan oleh faktor sosial-ekonomi, biotik, dan
abiotik pada sistem produksi yang 'ideal' dan bebas bahaya. Pendekatan ini akan
mengkuantifikasi biaya kerugian produksi pangan yang dapat dicegah untuk
menyoroti bahaya utama dalam pengambilan keputusan kebijakan [9,10]. Metodologi
yang sedang dikembangkan ini pada dasarnya bersifat interdisipliner, mengakui
interaksi yang signifikan antara pilar-pilar utama sistem pangan, dan
memanfaatkan kerangka kerja teoretis yang saling melengkapi untuk
mengintegrasikan pemetaan bahaya antara tanaman pangan dan ternak.
Dalam makalah ini, kami mengidentifikasi
sinergi antara Sistem Pangan dan pendekatan Satu Kesehatan, memperkenalkan
pendekatan GBCL dan GBAD untuk penilaian beban, dan menguraikan keterkaitan
antara pendekatan-pendekatan ini. Untuk mengilustrasikan lebih lanjut
keterkaitan ini, kami kemudian menyajikan studi kasus keterkaitan sektor
produksi jagung dan ayam pedaging di Afrika Selatan sebelum mempertimbangkan
tantangan dan peluang yang ada di masa mendatang untuk pendekatan semacam ini.
Sistem Pangan dan
Pendekatan Satu Kesehatan
Sistem Pangan mencakup
berbagai masukan, aktivitas, dan keluaran yang terlibat dalam membawa produk
pangan dari ladang ke meja makan, sementara One Health memperluas konsep
tersebut untuk secara eksplisit mencakup dampak kesehatan manusia, hewan, dan
ekosistem dari proses-proses ini. Aktivitas sistem pangan mencakup produksi,
pemrosesan, pengemasan, distribusi, ritel, dan konsumsi, serta terkait dengan
konteks ekologi, ekonomi, sosial, dan politik tempat aktivitas tersebut
berlangsung [11]. Pendekatan sistem pangan mengakui kompleksitas sistem-sistem
ini dan trade-off yang melekat antara berbagai fungsi sistem pangan. Sistem
pangan sendiri merupakan pendorong utama hasil kesehatan, baik positif maupun
negatif, di tiga domain: manusia, hewan, dan lingkungan [12].
Konsep One Health
memberikan kontribusi penting bagi pendekatan Sistem Pangan, yaitu: 'pendekatan
terpadu dan terpadu yang bertujuan untuk menyeimbangkan dan mengoptimalkan
kesehatan manusia, hewan, dan ekosistem secara berkelanjutan' [13]. Baik
pendekatan One Health maupun Sistem Pangan mengakui saling ketergantungan
antara manusia, hewan, dan lingkungan yang lebih luas. One Health secara
eksplisit bertujuan untuk mengoptimalkan kesehatan manusia, hewan, dan
lingkungan, sementara pendekatan sistem pangan berfokus pada maksimalisasi
hasil gizi dan ekonomi manusia. Penerapan pendekatan One Health untuk
menciptakan metrik keberhasilan sistem pangan pada studi kasus akuakultur
berkelanjutan menggambarkan potensi integrasi kedua konsep ini.
Menerapkan pendekatan One
Health–Sistem Pangan yang terpadu untuk memahami bahaya dalam sistem
mengharuskan kita untuk mengonseptualisasikan dinamika fundamental
proses-proses di dalam sistem, interaksi dengan eksternalitas, termasuk
lingkungan, dan siklus umpan balik yang ada. Berdasarkan pengetahuan dan model
proses spesifik sektor kami, integrasi sektor tanaman pangan dan peternakan ke
dalam model proses terpadu membawa kita lebih dekat pada representasi sejati
dari dinamika kompleks sistem pangan.
Pendekatan GBCL
GBCL bertujuan untuk
mendukung ketahanan pangan dengan menghasilkan estimasi kerugian tanaman yang
dapat ditindaklanjuti dan mengidentifikasi penyebab yang mendasarinya, untuk
mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di seluruh kesehatan tanaman dan
sistem pangan. Penelitian menunjukkan bahwa hama saja menyebabkan kerugian yang
signifikan, sekitar 20–40%, pada tanaman pangan utama [14,15]. Kehilangan panen
mengganggu ketersediaan dan keterjangkauan hasil pertanian penting, yang
menyebabkan gangguan nutrisi manusia dan ternak serta kenaikan harga pangan,
sekaligus memberikan tekanan lebih besar pada Scientific and Technical Review 5
43_19_Szyniszewska_preprint 5/19 untuk menjembatani kesenjangan yang disebabkan
oleh produksi yang suboptimal. Meskipun jelas bahwa mengurangi kehilangan hasil
panen akibat faktor biotik atau abiotik, terutama dalam konteks pertumbuhan
populasi, merupakan peluang besar untuk meningkatkan produksi pangan dengan
dampak lingkungan lebih lanjut yang minimal, kita kekurangan bukti yang kuat
tentang masalah ini untuk memobilisasi tindakan.
Data tentang skala,
cakupan, pola spasial, dan faktor-faktor penyebab kehilangan hasil panen sudah
usang, kurang terperinci, tidak dibagikan, atau bahkan hilang sama sekali.
Kesenjangan bukti ini menimbulkan tantangan yang signifikan bagi para pengambil
keputusan, menghambat kemampuan mereka untuk mengidentifikasi masalah yang
paling kritis dan mengevaluasi pengembalian investasi mereka. GBCL bertujuan
untuk menjembatani kesenjangan pengetahuan ini dengan menyediakan penilaian
berbasis bukti tentang kehilangan hasil panen, mengidentifikasi tanaman
spesifik yang terdampak, dan menganalisis faktor-faktor yang berkontribusi
terhadap kehilangan tersebut. Tujuan utamanya adalah menyediakan informasi yang
dibutuhkan para pemangku kepentingan di sektor pertanian, termasuk donor
penelitian, pembuat kebijakan, dan industri, untuk membuat keputusan yang
tepat.
Kami mendefinisikan beban
ekonomi kehilangan panen sebagai nilai panen yang hilang akibat bahaya,
ditambah biaya langkah-langkah pengendalian yang diterapkan untuk memitigasi
kerugian, termasuk input dan tenaga kerja (Gambar 1). Amplop kehilangan panen dihitung
sebagai selisih antara produksi aktual dan hasil panen hipotetis yang dapat
dicapai tanpa adanya bahaya. Hasil panen yang dapat dicapai (Ya) adalah hasil
panen yang dicapai dengan praktik optimal secara ekonomi dengan keterbatasan
minimal akibat cuaca selama musim tanam [16-18]. Hasil panen yang dapat dicapai
dalam konteks (AYIC), sebagaimana didefinisikan oleh GBCL, merupakan ambang
batas atas untuk tanaman tertentu yang dapat dicapai dengan mempertimbangkan
konteks lokal termasuk iklim, ketersediaan air, input nutrisi yang diharapkan,
dan konteks sosial-ekonomi wilayah tersebut, termasuk praktik agronomi yang
dominan. Beban spesifik bencana kemudian diperkirakan melalui atribusi beban
keseluruhan terhadap penyebab abiotik (misalnya kekeringan, banjir, dll.) dan
biotik (misalnya gulma, jamur, bakteri, virus, dan hama lainnya) tertentu.
Memahami dan mengelola berbagai faktor ini secara efektif sangat penting untuk
mengoptimalkan hasil panen dan memastikan ketahanan serta keberlanjutan sistem
pangan.
Pendekatan GBADs
GBADs memiliki visi yang
sama dengan GBCL, yaitu menyediakan data beban yang andal dan terstandar untuk
menginformasikan keputusan investasi Mirip dengan GBCL, inisiatif GBAD
bertujuan untuk mencapai visi ini melalui pendekatan analisis kesenjangan;
untuk mengukur dan menghubungkan kerugian yang dialami di sektor peternakan
akibat penyakit menular, penyakit tidak menular, dan bahaya eksternal (misalnya
peristiwa iklim ekstrem, pemangsaan, pencurian). Analisis kesenjangan yang
dikembangkan oleh GBAD ini disebut sebagai ‘Animal Health Loss Scientific and
Technical Review 6 43_19_Szyniszewska_preprint 6/19 Envelope’ (AHLE) [19] dan
membentuk batasan atribusi spesifik bahaya apa pun, sekaligus menghilangkan
risiko penghitungan ganda dampak spesifik bahaya seperti yang mungkin terjadi
dalam estimasi beban sumatif ‘tradisional’ [19].
Pendekatan ini
memungkinkan kondisi produksi saat ini dibandingkan dengan tingkat produksi
ideal untuk menilai ‘kesenjangan’ beban kerugian yang ditanggung sektor
peternakan (Gambar 2). Nilai-nilai yang relevan secara lokal diterapkan pada
total biomassa bobot hidup ‘pada kuku’ dan pada produk sumber ternak yang
dihasilkan, dan hasil ini dikuantifikasi dalam istilah ekonomi yang
memungkinkan kompatibilitas antar sistem dan dengan pendekatan GBCL. Selubung
kerugian kesehatan hewan dan skenario kesehatan sempurna juga diisi oleh data
spesifik konteks, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti genetika dan
pendekatan peternakan [20].
Beban spesifik bahaya
diatribusikan dalam AHLE berdasarkan dampak relatifnya terhadap berbagai
penyakit dan kondisi. Untuk melakukan atribusi tersebut secara terstandarisasi,
ontologi kesehatan hewan [21] telah dikembangkan untuk memastikan definisi konsep
dan hubungan kesehatan hewan yang interoperabel dan jelas. Selain itu,
metodologi atribusi telah dikembangkan yang secara khusus menggabungkan
hubungan antara kondisi penyakit dan dampak sinergis atau antagonis dari
komorbiditas [22].
Mendefinisikan nilai AHLE
penting karena memungkinkan risiko untuk dievaluasi dan diperingkat. Sumber
daya keuangan yang terbatas, baik di peternakan individu, di dalam lembaga
pembangunan, atau pemerintah, berarti kuantifikasi risiko memungkinkan intervensi
untuk menunjukkan pengembalian investasi. Hal ini melengkapi pengelolaan sistem
pangan skala kecil atau makro dan meningkatkan ketahanan melalui pengurangan
dampak ekonomi penyakit dengan cara yang paling efisien secara finansial.
Keterkaitan antara GBCL
dan GBAD
Pendekatan kami mengakui
bahwa dua komponen terbesar produksi pangan, sektor tanaman pangan dan
peternakan, saling terhubung dan bergantung pada hubungan input-output yang
sangat saling bergantung. Penyelarasan metodologis antara GBCL dan GBAD
memungkinkan kami mengembangkan kerangka kerja konseptual untuk
mengintegrasikan penilaian kedua sektor tersebut, yang akan mendukung
pendekatan sistem pangan perintis untuk penilaian beban. Mengingat keterkaitan
yang nyata, yang diilustrasikan dalam studi kasus konseptual jagung dan unggas
di Afrika Selatan di bawah ini, jelas bahwa bahaya, baik yang berasal dari
dalam sistem tanaman pangan maupun peternakan, memiliki dampak yang luas di
seluruh sistem pangan. Produksi tanaman pangan dan residu terkaitnya menyediakan
input bagi sektor peternakan, ketersediaan, kualitas, dan harga produksi
tanaman pangan, oleh karena itu berdampak langsung pada produktivitas ternak.
Sebaliknya, produk sampingan ternak (pupuk kandang, tepung daging dan tulang)
menyediakan pupuk bagi sektor tanaman pangan, dan di banyak belahan dunia,
ternak dimanfaatkan untuk memberikan daya tarik bagi pengelolaan, produksi,
panen, dan distribusi produk-produk sektor tanaman pangan. Produk tanaman
pangan dan ternak dapat memiliki hubungan substitusi berdasarkan elastisitas
permintaan atau didorong oleh tekanan regulasi.
Sebagai contoh, larangan
Uni Eropa terhadap tepung daging dan tulang sebagai input pakan untuk produksi
unggas dan babi antara tahun 2001–2021 mengakibatkan peningkatan impor kedelai
yang sesuai selama periode tersebut, menunjukkan hubungan substitusi yang kuat
antara sektor-sektor ini [23]. Bahaya yang terdapat pada tanaman pangan atau
sisa tanaman dapat menyebabkan dampak langsung terhadap kesehatan ternak
(misalnya, aflatoksikosis dan keracunan tembaga), sementara bahaya yang berasal
dari produk sampingan ternak, misalnya pemberian pupuk kandang yang menyebabkan
peningkatan kadmium, kromium, tembaga, dan seng dalam tanah, dapat berdampak
konsekuensial terhadap kesehatan tanaman [24,25]. Akibat interkonektivitas
antara kedua industri tersebut, sektor tanaman pangan dan peternakan mengalami
berbagai bahaya identik yang memengaruhi produktivitas, termasuk aflatoksin
yang mengakibatkan pemborosan pangan serta menyebabkan toksisitas bagi ternak
dan manusia, wabah penyakit, peristiwa cuaca ekstrem, kontaminan lingkungan,
dan lainnya. Apabila bahaya-bahaya ini berdampak langsung di kedua sektor,
beban bahaya dapat diatribusikan di kedua sektor tersebut untuk estimasi beban
yang lebih akurat guna memandu pengambilan keputusan kebijakan.
Misalnya, bahaya abiotik
akibat perubahan iklim akan berdampak pada sektor pertanian dan peternakan.
Perubahan pola cuaca akan mengakibatkan perubahan distribusi vektor dan
patogen, yang berpotensi meningkatkan jangkauan geografis atau jumlah generasi
yang telah selesai. Peningkatan suhu, serta defisit air atau tekanan berlebih,
berpotensi mengurangi hasil panen [26,27]. Penurunan hasil panen sereal
diperkirakan terjadi di beberapa lokasi, yang dapat menyebabkan persaingan
sumber daya antara nutrisi manusia dan hewan. Persaingan
dan keterbatasan sumber daya tersebut dapat berdampak pada preferensi ras
ternak dengan rasio konversi pakan yang lebih tinggi. Namun, ras-ras ini pada
gilirannya dapat mengalami peningkatan beban penyakit tidak menular, misalnya
deformitas tungkai yang terkait dengan ras unggas yang tumbuh lebih cepat.
Kerangka kerja konseptual tingkat tinggi
memberikan representasi yang disederhanakan tentang keterkaitan antara
bagian-bagian sistem pangan serta kesehatan lingkungan dan manusia (Gambar 3).
Kemampuan untuk memodelkan bahaya yang berdampak pada sektor tanaman pangan dan
peternakan akan memberikan platform baru untuk pengelolaan masalah yang
memengaruhi kedua sektor secara bersamaan (Szyniszewska, 8
43_19_Szyniszewska_preprint 8/19).
Dampak
Baik GBCL maupun GBAD bertujuan untuk
mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti dan dapat dimanfaatkan secara
optimal oleh para pembuat kebijakan lokal, nasional, dan global (Gambar 4).
Kolaborasi antarinisiatif ini memperhitungkan interkonektivitas antarsektor
sistem pangan untuk memberikan bukti empiris yang kuat tentang skala faktor
yang berkontribusi terhadap kerugian tanaman dan ternak, mengidentifikasi
sinergi dan trade-off yang terkait dengan mitigasi bahaya, dan berkontribusi
pada pemahaman yang lebih baik tentang implikasi yang lebih luas dari kerugian
yang disebabkan oleh bahaya biotik dan abiotik dalam sistem pangan.
Keputusan dapat berkaitan dengan strategi
pengendalian bahaya, pendekatan subsidi, atau pengembangan strategi adaptasi.
Misalnya, mungkin lebih hemat biaya bagi pemerintah untuk mensubsidi strategi
perlindungan tanaman di hulu, daripada menanggung konsekuensi dampak di hilir
(misalnya pada kualitas gizi, kerugian ekonomi, ketahanan air, emisi gas rumah
kaca, dan hilangnya keanekaragaman hayati) [28]. Biaya relatif strategi
pencegahan versus profilaksis telah terdefinisi dengan baik untuk dampak
spesies invasif [28]. Kesadaran ini dapat mendukung alokasi sumber daya yang
tepat dan memungkinkan perbandingan dengan peluang investasi potensial lainnya,
termasuk potensi untuk mendorong peningkatan investasi sektor swasta atau
publik dalam mitigasi bahaya pertanian.
Di tingkat petani, mengomunikasikan risiko
kerugian yang disebabkan oleh tekanan (misalnya, peristiwa iklim ekstrem atau
penyakit) dapat memberdayakan petani untuk mengambil tindakan tepat waktu dan
menerapkan strategi mitigasi yang tepat. Studi terbaru di Afrika Selatan dan
Kenya [29,30] menemukan bahwa sebagian besar peternak skala kecil tidak tangguh
terhadap kekeringan, meskipun strategi adaptasi telah terbukti bermanfaat dan
adopsinya masih rendah. Studi-studi ini menyoroti perlunya dukungan dan penyelarasan
kebijakan yang tepat, meskipun hal ini dapat didukung oleh integrasi GBCL dan
GBAD.
Estimasi kerugian yang ditimbulkan melalui
GBCL dan GBAD akan memungkinkan penilaian risiko yang lebih baik, yang
berpotensi mendukung pengajuan kredit dan pengembangan produk asuransi yang
tepat bagi petani. Estimasi kerugian yang dihasilkan melalui inisiatif-inisiatif
ini juga dapat memberikan data tambahan tentang dokumen bebas penyakit yang
dapat dikembangkan, membuka saluran ekspor yang lebih baik untuk operasi
komersial, serta meningkatkan akses pasar dan peluang perdagangan. Tinjauan
Ilmiah dan Teknis 9 43_19_Szyniszewska_pracetak 9/19
Pendekatan proaktif terhadap mitigasi bahaya
berbasis data dapat memitigasi dampak negatif pada sistem pangan,
mengoptimalkan dan menyeimbangkan hasil gizi, kesehatan, dan ekonomi manusia
serta kesehatan hewan, orang yang bekerja dengan hewan, dan ekosistem sejalan
dengan pendekatan Satu Kesehatan.
Keterkaitan sektor jagung
dan unggas di Afrika Selatan
GBCL dan GBAD telah
ditunjuk untuk berkolaborasi dalam program Satu Pangan, sebuah kemitraan antara
pemerintah Inggris dan Afrika Selatan yang bertujuan untuk menerapkan
pendekatan 'semua bahaya' untuk memetakan bahaya dalam sistem pangan. Fokus
proyek ini adalah untuk mengintegrasikan model yang dihasilkan oleh GBCL dan
GBAD untuk memperkirakan beban bahaya di seluruh sektor tanaman pangan dan
peternakan. Proyek ini menggunakan contoh rantai nilai tanaman pangan (jagung)
dan peternakan (daging unggas) sebagai dasar untuk eksplorasi bahaya.
Pada tahun pertama dari
proyek tiga tahun tersebut, proses-proses kunci dan pendorong-pendorong
dianalisis untuk menghasilkan sebuah model konseptual mengenai hubungan antara
sektor tanaman pangan dan hewan dalam sistem pangan. Metode estimasi hasil panen
GBCL menilai produksi tanaman pangan dalam konteks kondisi lokal dengan
menggunakan model ensemble Fase3a dari AgMIP’s Global Gridded Crop Model
Intercomparison project. Kami menghitung hasil panen model di setiap lokasi
yang dijalankan pada klimatologi historis antara tahun 1996-2015 [31].
Rata-rata, 28% dari hasil panen pra-panen hilang akibat faktor biotik dan
abiotik. Pada beberapa tahun, seperti pada musim kemarau 2015/6, angka ini jauh
lebih besar, mencapai lebih dari 50% kehilangan. Rata-rata, kehilangan pasca
panen yang terjadi selama tahap pengeringan, penyimpanan, dan pengangkutan,
diperkirakan
ated sebesar 15% menurut data dalam Sistem
Informasi Kehilangan Pasca Panen Afrika (APHLIS). Sekitar setengah dari jagung
yang diproduksi di Afrika Selatan digunakan untuk produk makanan manusia dan
hampir setengahnya digunakan sebagai pakan ternak, dengan sejumlah kecil
digunakan untuk keperluan industri. Pakan ternak berbasis jagung merupakan
mayoritas diet berdasarkan volume di sektor unggas. Industri ayam pedaging
adalah pasar jagung terbesar kedua di Afrika Selatan [32] (Gambar 5).
Pendekatan pemetaan bahaya tanaman dan ternak
gabungan dapat memberikan wawasan berharga tentang masalah yang memengaruhi
kedua sistem. Misalnya, beberapa patogen jamur jagung menyebabkan kerugian
tanaman di ladang dalam bentuk busuk tongkol dan batang, dan juga dapat
ditransfer ke sistem pengolahan jagung karena pertumbuhan jamur dapat terjadi
setelah panen selama penyimpanan, baik di dalam maupun di makanan [33]. Pertumbuhan jamur ini
dapat menyebabkan sintesis mikotoksin yang menimbulkan risiko bagi ternak dan
kesehatan manusia. Melalui pemodelan ekonomi lebih lanjut dalam kerangka
ekuilibrium parsial, kolaborasi ini akan mengkuantifikasi variabilitas kerugian
dan bahaya, serta menyelidiki dampaknya terhadap volume dan biaya produk jagung
dan unggas (Scientific and Technical Review 10 43_19_Szyniszewska_preprint
10/19). Kerja sama akan terjalin dengan mitra Afrika Selatan untuk meningkatkan
data masukan ke dalam model dan mendorong wawasan lokal yang bermanfaat, yang
pada gilirannya akan menginformasikan kebijakan.
Tantangan, kebutuhan data, dan arah masa depan
Sebagai sebuah kemitraan, kami bercita-cita
untuk memberikan estimasi akurat tentang kerugian sistem pangan, guna
meningkatkan efektivitas penelitian dalam surveilans bahaya, respons bahaya,
dan epidemiologi. Melalui penyelarasan program GBCL dan GBAD, kami bekerja sama
untuk menciptakan metodologi sinergis, yang akan memungkinkan kami memperoleh
hasil yang lebih baik ini. Kemitraan ini dapat memberikan pandangan holistik
dan menyeluruh tentang permasalahan yang dihadapi dalam produksi pangan,
sehingga kami harus terus menghubungkan hasil kami di tahun-tahun mendatang
untuk mempercepat pemahaman kami tentang kerugian dalam sistem pangan. Melalui
pekerjaan kami hingga saat ini, kami sedang menyelidiki cara-cara untuk
meningkatkan efisiensi pengumpulan bukti dan proses-proses ini dapat dibagikan
di seluruh program untuk meningkatkan kumpulan data yang tersedia untuk
pemodelan.
Keberhasilan kemitraan ini bergantung pada
ketersediaan data ini untuk mendorong model-model agar menghasilkan keluaran
yang bermakna yang dapat meningkatkan kedalaman bukti yang tersedia untuk
pengambilan keputusan seputar bahaya sistem pangan [27]. Penyediaan data dapat
menjadi hambatan bagi pemodelan karena banyak tingkat sistem pangan belum
sepenuhnya siap untuk secara akurat menangkap semua masukan dan keluaran
produksi pangan [34]. Melalui integrasi dan penyelarasan kedua inisiatif kami,
kami dapat memastikan bahwa prinsip-prinsip data FAIR berada di garis depan
pendekatan sistem pangan. Melalui komitmen terhadap prinsip-prinsip FAIR,
inisiatif kami akan menyediakan platform terbuka bagi upaya yang benar-benar
global dan berbasis komunitas untuk mengatasi beban ekonomi dan lingkungan
terbesar yang berdampak pada sistem pangan [9].
Kesimpulan
Estimasi ilmiah tentang
kehilangan hasil panen dan ternak serta dampak ekonomi sangat penting dalam
sistem pangan. Mereka meningkatkan kesadaran, mendorong intervensi yang
terarah, mengamankan sumber daya, dan meningkatkan ketahanan, yang menghasilkan
penurunan volatilitas harga, peningkatan akses pasar, dan pasokan pangan yang
andal. Estimasi kerugian dan bahaya kesehatan terkait sejauh ini telah didekati
secara spesifik untuk setiap sektor. Kolaborasi yang dijelaskan dalam makalah
ini merupakan contoh pergeseran menuju pendekatan holistik, yaitu Sistem
Pangan-Kesehatan Tunggal, yang akan memungkinkan pengambilan keputusan optimal
dari perspektif masyarakat.
Referensi
[1] Tilman D., Balzer C., Hill J. & Befort
B.L. (2011). – Global food demand and the sustainable intensification of
agriculture. Proc. Natl Acad. Sci. USA, 108(50), 20260-20264. https://doi.org/10.1073/pnas.1116437108
[2] Alexandratos N. & Bruinsma J. (2012).
– World agriculture towards 2030/2050: the 2012 revision. ESA Working Paper No.
12-03. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy,
147 pp. https://doi.org/10.22004/ag.econ.288998
[3] Godfray H.C.J., Beddington J.R., Crute
I.R., Haddad L., Lawrence D., Muir J.F. et al. (2010). – Food security: the
challenge of feeding 9 billion people. Science, 327(5967), 812-818. https://doi.org/10.1126/science.1185383
[4] Intergovernmental Panel on Climate Change
(IPCC) (2022). – Climate Change and Land: IPCC Special Report on Climate
Change, Desertification, Land Degradation, Sustainable Land Management, Food
Security, and Greenhouse Gas Fluxes in Terrestrial Ecosystems. Cambridge
University Press, Cambridge, United Kingdom, 896 pp. https://doi.org/10.1017/9781009157988
[5] Hunter M.C., Smith R.G., Schipanski M.E.,
Atwood L.W. & Mortensen D.A. (2017). – Agriculture in 2050: recalibrating
targets for sustainable intensification. BioScience, 67(4), 386-391. https://doi.org/10.1093/biosci/bix010
[6] Vermeulen S.J., Campbell B.M. & Ingram
J.S.I. (2012). – Climate change and food systems. Annu. Rev. Environ. Resour.,
37, 195-222. https://doi.org/10.1146/annurev-environ-020411-130608 Scientific
and Technical Review 12 43_19_Szyniszewska_preprint 12/19
[7] Myers S.S., Smith M.R., Guth S., Golden
C.D., Vaitla B., Mueller N.D. et al. (2017). – Climate change and global food
systems: potential impacts on food security and undernutrition. Annu. Rev.
Public Health, 38, 259-277. https://doi.org/10.1146/annurev-publhealth-031816-044356
[8] Béné C., Prager S.D., Achicanoy H.A.E.,
Toro P.A., Lamotte L., Cedrez C.B. et al. (2019). – Understanding food systems
drivers: a critical review of the literature. Glob. Food Secur., 23, 149-159. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2019.04.009
[9] Rushton J., Bruce M., Bellet C., Torgerson
P., Shaw A., Marsh T. et al. (2018). – Initiation of Global Burden of Animal
Diseases Programme. Lancet, 392(10147), 538-540. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31472-7
[10] CABI (2024). – Global Burden of Crop
Loss. CABI, Wallingford, United Kingdom. Available from:
https://www.cabi.org/projects/global-burden-of-crop-loss (accessed on 5
September 2023).
[11] Brown M.E., Antle J.M., Backlund P., Carr
E.R., Easterling W.E., Walsh M.K. et al. (2015). – Climate Change, Global Food
Security, and the U.S. Food System. U.S. Global Change Research Program,
Washington, DC, United States of America, 146 pp. https://doi.org/10.7930/J0862DC7
[12] Häsler B., Queenan K., Alarcon P., Raj E.
& Whatford L. (2023). – Where One Health meets Food Systems teaching and
learning: expanding skillsets for food system transformation. One Health Cases,
2023, ohcs20230010. https://doi.org/10.1079/onehealthcases.2023.0010
[13] One Health High-Level Expert Panel
(OHHLEP), Adisasmito W.B., Almuhairi S., Behravesh C.B., Bilivogui P., Bukachi
S.A. et al. (2022). – One Health: a new definition for a sustainable and
healthy future. PLoS Pathog., 18(6), e1010537. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1010537
[14] Food and Agriculture Organization of the
United Nations (FAO) (2020). – 27th Session of the Committee on Agriculture.
Item 2.2: preventing, anticipating and responding to high-impact animal and
plant diseases and pests. FAO, Rome, Italy. Available at:
https://www.fao.org/3/nd740en/nd740en.pdf (accessed on 5 September 2023).
[15] Savary S., Willocquet L., Pethybridge
S.J., Esker P., McRoberts N. & Nelson A. (2019). – The global burden of
pathogens and pests on major food crops. Nat. Ecol. Evol., 3(3), 430-439.
https://doi.org/10.1038/s41559-018-0793-y
[16] Fischer R.A. (2015). – Definitions and
determination of crop yield, yield gaps, and of rates of change. Field Crops
Res., 182, 9-18. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2014.12.006
[17] Reynolds M., Kropff
M., Crossa J., Koo J., Kruseman G., Molero Milan A. et al. (2018). – Role of modelling in international
crop research: overview and some case studies. Agronomy, 8(12), 291. https://doi.org/10.3390/agronomy8120291
[18] Lobell D.B., Cassman K.G. & Field
C.B. (2009). – Crop yield gaps: their importance, magnitudes, and causes. Annu.
Rev. Environ. Resour., 34, 179-204.
https://doi.org/10.1146/annurev.environ.041008.093740 Scientific and Technical
Review 13 43_19_Szyniszewska_preprint 13/19
[19] Torgerson P.R. & Shaw A.P.M. (2021).
– A simple metric to capture losses: the concept of an animal health loss
envelope. Bull. Panorama 2021-1. World Organisation for Animal Health, Paris,
France. https://doi.org/10.20506/bull.2021.1.3259
[20] Gilbert W., Marsh T.L., Chaters G.,
Jemberu W.T., Bruce M., Steeneveld W. et al. (2023). – Measuring disease cost
in farmed animals for the Global Burden of Animal Diseases: a model of the
Animal Health-Loss Envelope [pre-print]. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.4472099
[21] Bruce M. & McIntyre K.M. (2021). –
Animal health ontology and attribution: linking key elements in the GBADs
programme. Bull. Panorama 2021-1. World Organisation for Animal Health, Paris,
France. https://doi.org/10.20506/bull.2021.1.3260
[22] Rasmussen P., Shaw A.P.M., Muñoz V.,
Bruce M. & Torgerson P.R. (2022). – Estimating the burden of multiple
endemic diseases and health conditions using Bayes’ Theorem: a conditional
probability model applied to UK dairy cattle. Prev. Vet. Med., 203, 105617. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2022.105617
[23] Elferink E.V., Nonhebel S. & Schoot
Uiterkamp A.J.M. (2007). – Does the Amazon suffer from BSE prevention? Agric.
Ecosyst. Environ., 120(2–4), 467-469. https://doi.org/10.1016/j.agee.2006.09.009
[24] Borobia M., Villanueva-Saz S., Ruiz de
Arcaute M., Fernández A., Verde M.T., González J.M. et al. (2022). – Copper
poisoning, a deadly hazard for sheep. Animals (Basel), 12(18), 2388. https://doi.org/10.3390/ani12182388
[25] Rizvi A., Zaidi A., Ameen F., Ahmed B.,
AlKahtani M.D.F. & Saghir Khan M. (2020). – Heavy metal induced stress on
wheat: phytotoxicity and microbiological management. RSC Adv., 10(63),
38379-38403. https://doi.org/10.1039/D0RA05610C
[26] Thornton P., Nelson G., Mayberry D. &
Herrero M. (2022). – Impacts of heat stress on global cattle production during
the 21st century: a modelling study. Lancet Planet. Health, 6(3), e192-e201. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(22)00002-X
[27] Raymond K., BenSassi N., Patterson G.T.,
Huntington B., Rushton J., Stacey D.A. et al. (2023). – Informatics progress of
the Global Burden of Animal Diseases programme towards data for One Health.
Rev. Sci. Tech., 42, 218-229. https://doi.org/10.20506/rst.42.3365
[28] Cuthbert R.N., Diagne C., Hudgins E.J.,
Turbelin A., Ahmed D.A., Albert C. et al. (2022). – Biological invasion costs
reveal insufficient proactive management worldwide. Sci. Total Environ., 819,
153404. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.153404
[29] Bahta Y.T. & Myeki V.A. (2022). – The
impact of agricultural drought on smallholder livestock farmers: empirical
evidence insights from Northern Cape, South Africa. Agriculture, 12(4), 442.
https://doi.org/10.3390/agriculture12040442 Scientific and Technical Review 14
43_19_Szyniszewska_preprint 14/19
[30] Kalele D.N., Ogara W.O., Oludhe C. &
Onono J.O. (2021). – Climate change impacts and relevance of smallholder
farmers’ response in arid and semi-arid lands in Kenya. Sci. Afr., 12, e00814. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2021.e00814
[31] Frieler K., Volkholz J., Lange S., Schewe
J., Mengel M., del Rocío Rivas López M. et al. (2024). – Scenario setup and
forcing data for impact model evaluation and impact attribution within the
third round of the Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project
(ISIMIP3a). Geosci. Model Dev., 17(1), 1-51. https://doi.org/10.5194/gmd-17-1-2024
[32] South African Poultry Association (SAPA)
(2021). – 2021 industry profile. SAPA, Honeydew, South Africa, 100 pp.
Available at: https://www.sapoultry.co.za/wp-content/uploads/2023/01/2021-
Industry-Profile.pdf (accessed on 5 September 2023).
[33] World Health Organization (WHO) (2023). –
Mycotoxins. WHO, Geneva, Switzerland. Available from:
https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/mycotoxins (accessed on 12
January 2024).
[34] Biermann O., Koya S.F., Corkish C.,
Abdalla S.M. & Galea S. (2021). – Food, big data, and decision-making: a
scoping review–the 3-D Commission. J. Urban Health, 98(Suppl. 1), 69-78. https://doi.org/10.1007/s11524-021-00562-x
SUMBER:
A.M. Szyniszewska, K.M. Simpkins, L. Thomas,
T. Beale, A.E. Milne, M.E. Brown, B. Taylor, G. Oliver, D.P. Bebber, T. Woolman,
S. Mahmood, C. Murphy, B. Huntington & C. Finegold. 2024.
A food systems perspective: how Global Burden
of Animal Diseases links to the Global Burden of Crop Loss. Scientific and
Technical Review 43 | 2024 |
https://www.woah.org/app/uploads/2024/03/43-19-szyniszewska-preprint.pdf
No comments:
Post a Comment