Modelo predictivo de la severidad del tizón foliar por Cercospora kikuchii mediante variables meteorológicas
DOI:
https://doi.org/10.15517/am.2023.54430Palabras clave:
hongo, patología, plaga, Glycine maxResumen
Introducción. En el manejo integrado de enfermedades es importante incorporar elementos como umbrales de daño económico, monitoreo y sistemas de pronóstico de riesgo, los cuales constituyen herramientas para definir estrategias de control de las mismas. Objetivo. Desarrollar un modelo predictivo de la severidad del tizón foliar por Cercospora (TFC), mediante variables meteorológicas para el norte de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Materiales y métodos. Se contó con datos de incidencia y severidad del TFC correspondientes a cinco ciclos productivos de soja (2013-2017) en Pergamino, Buenos Aires, relevados en distintos estados reproductivos R1 a R7. La variable dependiente fue la probabilidad de ocurrencia de niveles categorizados de la tasa de incremento (TI) de la severidad del TFC causado por C. kikuchii. Se registró diariamente la temperatura máxima y mínima, la precipitación y la humedad relativa. Se calculó el coeficiente de correlación no paramétrico de Kendall Tau-b entre los niveles categorizados binariamente de TI de la severidad del TFC y las variables meteorológicas. Resultados. Las variables meteorológicas con mayor correlación en relación a la TI del TFC fueron aquellas relacionadas con la humedad relativa [Días con humedad relativa (HR)>76 % (DHR), días con temperatura máxima (Tmax) <28 °C temperatura mínima (Tmin) >15 °C y HR >76 % (DHRT), días con Tmax <28 °C, Tmin >15 °C, lluvias >0,5 mm y HR >75 %(MOJro)]. La inclusión de una variable térmica (en los días donde Tmax <28 °C GDTmax: Σtemperatura máxima-28 ºC) resultó importante para el ajuste del modelo predictivo. Conclusión. Se pudo desarrollar un modelo de predicción de la severidad del TFC que incluyó dos variables meteorológicas, una relacionada con los días de humedad relativa y otra térmica relacionada con un límite de temperatura máxima para el desarrollo de la enfermedad. Para validar y robustecer el modelo propuesto es necesario contar con más datos de severidad a través de los años.
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