Ajuste de modelos logísticos a la tasa de incremento de severidad de manchas foliares ocasionadas por Alternaria tenuissima en arándano = Logistic models adjustment to growth rate of severity of blueberry leaf spot caused by Alternaria tenuissima

Abstract

La severidad de manchas foliares, ocasionadas por Alternaria tenuissima en arándano, fue observada en el cultivar O’Neal en San Pedro (59º 38’ S; 33º 44’ O), Concordia (31º 19’ S; 58º 5’ O) y Gualeguaychú (33º 01’ S; 58º 30’ O) durante tres ciclos epidémicos. Sobre las curvas epidémicas observadas, que ajustaron a modelos logísticos o Gompertz (R2 > 0,65, error bajo) se calcularon las tasas de incremento diario de severidad (TId%; N = 34), cuya variación se relacionó con variables meteorológicas y grado de senescencia foliar (Snc: 1 a 4), calculadas en lapsos de 10 a 28 días previos a cada valor observado de TId%. Se ajustaron modelos de regresión logística para estimar las probabilidades de ocurrencia de TId% severas (> 0,033 %) y moderadas a nulas (≤ 0,033 %). La variable DPrT (días con precipitación y temperaturas entre 19 y 36 °C) calculada en los 10 días previos a cada valor de TId% resultó la más fuertemente correlacionada (coeficiente de Kendall = 0,70). La mayor precisión de predicción (94,1 %) fue alcanzada por modelos bivariados, como los que integraron a DPrT y PrAc (acumulación de las precipitaciones diarias) y a DPrT y Snc. Los resultados confirman el lento progreso epidémico primaveral y las altas tasas de incremento estivales, concordantes con la mayor frecuencia de días con precipitación (fuente de mojado para la infección), con registros térmicos entre 19 y 36 °C. Hojas con senescencia creciente favorecen el incremento de tasas de infección.

The severity of leaf spot, caused by Alternaria tenuissima, was observed in blueberry plantations (cultivar O’Neal) of San Pedro (59º 38’ S; 33º 44’ W), Concordia (31º 19’ S; 58° 5’ W) and Gualeguaychú (33º 01’ S; 58º 30’ W), for three epidemic cycles. Severity daily growth rates (TId%; N = 34) were calculated on epidemic curves adjusted to Logistic or Gompertz models (R2 > 0.65, low error). The variation in TId% levels was related to meteorological variables and the degree of leaf senescence (Snc: 1 to 4). Regression logistic models were used to estimate the probabilities of occurrence of severe TId% (> 0.033 %) and moderate to none TId% (≤ 0.033 %). The variable DPrT (rainy days with temperatures between 19 and 36 °C) calculated 10 days before to each value of TId%, was the most strongly correlated (Kendall correlation = 0.70) with TId%. The highest predictive accuracy (94.1 %) was achieved by bivariate models, such as those integrating DPrT and PrAc (daily rainfall accumulation) and DPrT and Snc. The results confirm the slow progress of spring epidemics, contrasting with high summer growth rates, consistent with the greater frequency of days with rainfall (free water source for infection) and temperatures between 19 and 36 °C. Leaves with increasing senescence favor the increase of infection rates.