Modelos basados en variables meteorológicas para estimar el progreso epidémico de la bacteriosis del nogal en variedades de distintos comportamientos.

Abstract

La bacteriosis del nogal es causada por Xanthomonas arboricola pv. juglandis. En Zavalla (Santa Fe), la actividad nogalera se centra en la producción de plantas injertadas en vivero. El presente trabajo tuvo por objetivo cuantificar el efecto ambiental sobre el desarrollo epidémico de la bacteriosis del nogal en variedades susceptibles y de mejor comportamiento a la enfermedad y elaborar modelos matemáticos que permitan predecir la severidad de la misma. En la localidad de Zavalla se realizaron observaciones de severidad (Sev%) de la bacteriosis cada siete días en cuatro variedades de nogal (tres susceptibles (sus=1): Chandler, Davis y Tulare y una de mejor comportamiento: Franquette (sus=0)), desde el fin de la primavera hasta los últimos días de febrero (N=76) durante tres campañas (2010/11, 2011/12 y 2012/13). Las variables regresoras meteorológicas se calcularon en los respectivos lapsos de 15 días previos a cada observación de tasa de incremento diario epidémico (Tid%=Sev%t–Sev%t-1/7). Las variables mejor correlacionadas (rk: coeficiente de correlación de Kendall Tau-b) con los niveles de bacteriosis (severo:Tid% >0,1367; moderado a nulo: Tid%<=0,1367, siendo 0,1367 el percentil 40% de los datos observados), para los dos tipos de variedades (sus=1 y sus=0), fueron DPr>9 (días con precipitación>9mm; rk=0,434) y DMojro (días sin lluvia, con mojado atribuible al rocío por ocurrencia de humedad relativa del aire mayor a 82%; rk=0,326). El modelo logístico integrado por DPr>9 y DMojro clasificó correctamente 62 casos de los 76 analizados en las tres campañas (precisión de predicción: PPred=81,5%), permitiendo cuantificar el efecto ambiental en ambos tipos de variedades de nogal analizadas. El modelo integrado por DPr>9 y DMojt (suma los días de mojado por rocío (DMojro) con los originados por precipitación (DMojpr)) logró una precisión de predicción de 80,3%. Ambas variables meteorológicas estarían expresando el requerimiento de agua libre de la bacteria para la infección (DMojt) y de energía en las lluvias (DPr>9) para favorecer la dispersión bacteriana.

Walnut Blight is caused by Xanthomonas arboricola pv. juglandis. In Zavalla (Santa Fe), walnut production is focused on the grafted plants in nurseries. The objective of this work was to quantify the environmental effect on the epidemic development of walnut blight, in susceptible varieties and in varieties with better behaviour to the disease, and to develop mathematical models to predict the severity of the disease In the locality of Zavalla observations of severity (Sev%) of walnut blight were made every seven days in four walnut varieties (three susceptible (sus=1): Chandler, Davis and Tulare and one with better performance: Franquette (sus=0)), from the end of spring until the last days of February (N=76) , during three crop seasons (2010/11, 2011/12 and 2012/13). Weather regression variables were calculated in the respective 15-day periods prior to each observation of daily epidemic increase rate (Tid%=Sev%t-Sev%t-1/7). The variables best correlated (rk: Kendall Tau-b correlation coefficient) with bacterial levels (severe: Tid% >0.1367; moderate to nil) were Tid%<=0.1367, with 0.1367 being the 40% percentile of the observed data), for both types of varieties (sus=1 and sus=0), were DPr>9 (days with precipitation>9mm; rk=0.434) and DMojro (days without rain, with wetness attributable to dew due to the occurrence of relative air humidity greater than 82%; rk=0.326). The logistic model integrated by DPr>9 and DMojro correctly classified 62 cases of the 76 analyzed in the three crop seasons (prediction accuracy: PPred=81.5%), allowing to quantify the environmental effect in both types of walnut varieties analyzed. The model integrated by DPr>9 and DMojt (summing the days of wetting by dew (DMojro) with those originated by precipitation (DMojpr)) achieved a prediction accuracy of 80.3%. Both meteorological variables would be expressing the bacterial free water requirement for infection (DMojt) and energy requirement in rainfall (DPr>9) to provide bacterial dispersion.

A bacteriose da nogueira é causada por Xanthomonas arboricola pv. juglandis. Em Zavalla (Santa Fe), o cultivo da nogueira concentra-se na produção de plantas enxertadas em viveiro. O objetivo deste trabalho foi quantificar o efeito do ambiente no desenvolvimento epidêmico da bacteriose da nogueira em variedades susceptíveis e de melhor comportamento e elaborar modelos matemáticos que permitam prever a sua severidade. En Zavalla foram feitas observações da severidade da bacteriose (Sev%) a cada sete dias em quatro variedades de nogueiras (três susceptíveis (sus=1): Chandler, Davis e Tulare e uma de melhor comportamento: Franquette (sus=0)), desde o final da primavera até os últimos dias de fevereiro (N=76), durante três safras (2010/11, 2011/12 e 2012/13),. As variáveis de regressão meteorológica foram calculadas nos respectivos intervalos de 15 dias antes de cada observação da taxa diária de progresso da epidemia (Tid%=Sev%t-Sev%t-1/7). As melhores variáveis correlacionadas (rk: coeficiente de correlação de Kendall Tau-b) com a severidade da bacteriose (severo:Tid% >0,1367; moderado a nulo: Tid%<=0,1367, sendo 0,1367 o percentil de 40% dos dados observados), para os dois tipos de variedades (sus=1 e sus=0), foram DPr>9 (dias com precipitação>9mm; rk=0,434) e DMojro (dias sem chuva, com molhamento devido ao orvalho pela ocorrência de umidade relativa do ar maior que 82%; rk=0,326). O modelo logístico integrado por DPr>9 e DMojro classificou corretamente 62 casos dos 76 analisados nas três safras (precisão de previsão: PPred=81,5%), permitindo quantificar o efeito do ambiente em ambos os tipos de variedades. O modelo integrado por DPr>9 e DMojt (soma dos dias com molhamento foliar pelo orvalho (DMojro) com os originados por precipitação pluvial (DMojpr)) atingiu uma precisão de previsão de 80,3%. Ambas as variáveis meteorológicas estariam expressando a necessidade de água livre para a infecção (DMojt) e o efeito mecânico da precipitação pluvial (DPr>9) na dispersão bacteriana. Com o uso do melhor modelo podem ser reduzidas as pulverizações com bactericida.