Predicción de epidemias del oidio de la vid [Uncinula necator [Schwein] Burrill] mediante modelos basados en factores meteorológicos = Weather-based models for predicting grape powdery mildew (Uncinula necator (Schwein) Burrill) epidemics
El oídio de la vid (Vitis vinifera L.), causado por Uncinula necator (Schwein) Burrill, es una enfermedad fúngica relevante en viñedos de la provincia de Mendoza, ocasionando pérdidas de producción y degradación de la calidad del fruto cosechado. Durante seis campañas agrícolas (2001/02; 2002/03;...
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| Formato: | info:ar-repo/semantics/artículo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/1320 http://revista.fca.uncu.edu.ar/images/stories/pdfs/2015-02/Numerados/Cp15_Oriolani.pdf |
| Sumario: | El oídio de la vid (Vitis vinifera L.), causado por Uncinula necator (Schwein) Burrill, es
una enfermedad fúngica relevante en viñedos de la provincia de Mendoza, ocasionando
pérdidas de producción y degradación de la calidad del fruto cosechado. Durante seis
campañas agrícolas (2001/02; 2002/03; 2005/06; 2007/08; 2008/09; 2009/10),
en un parral del cultivar susceptible Chenín (EEA INTA Mendoza, Luján de Cuyo), se
observó la evolución de la incidencia del oídio en racimos (como tasa de incremento
epidémica diaria), desde floración hasta envero. A partir de registros térmico-hídricos
horarios (monitoreados con sensores ubicados en la parte superior del canopeo) se calcularon
variables meteorológicas en los 15 días previos a cada observación del progreso de
la epidemia. Con variables que integran efectos de la temperatura, humedad del aire y
frecuencia de precipitaciones ligeras sobre el incremento de la enfermedad en función del
tiempo, se ajustaron modelos de regresión logística para estimar las probabilidades de
ocurrencia de tasas epidémicas categorizadas (severa, moderada y nula), logrando una
precisión de predicción máxima de 92,5% (modelo bivariado, N=40). Las predicciones
del modelo univariado (seleccionado por "Stepwise"; precisión de predicción: 87,5%) se
validaron satisfactoriamente con la curva epidémica observada en 2000/2001. Los valores
estimados por estos modelos podrían complementar a las observaciones epidémicas y
emitir alarmas regionales que sustenten la toma de decisión de control químico. |
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