Panorama sanitario de cultivos estivales en el norte de la provincia de Buenos Aires. Soja - Informe enero 2019

Publicado el: 13/1/2019
Autor/es:

Soja

Introducción

Durante la cuarta semana de diciembre y primera de enero se realizó un relevamiento de enfermedades en el cultivo de soja de primera en 40 lotes de las localidades de Pergamino, M.H. Alfonzo, El Socorro, Rojas. Arrecifes y Acevedo. Los lotes fueron elegidos al azar, el monitoreo se realizó con un muestreo convencional, registrando los siguientes datos: 1) los estados fenológicos; 2) la prevalencia (porcentaje de lotes con enfermedades), 3) la incidencia (número de individuos enfermos), 4) la severidad (porcentaje del área foliar afectada por la enfermedad), 5) la altura de síntomas en las plantas y 6) la cobertura de los entresurcos (5 y 6 únicamente para mancha marrón). Además las enfermedades de fin de ciclo, la mancha marrón y el Tizón foliar por Cecospora fueron relacionadas con las variables meteorológicas de los años 2018/19 El objetivo de este relevamiento fue: analizar el panorama sanitario en soja en la zona norte de la provincia de Buenos Aires.

Resultados
1- Estados fenológicos:
Los datos de los estados fenológicos de los lotes evaluados se expresan en porcentaje en la Tabla 1.

Las enfermedades observadas fueron: la mancha marrón (MM) causada por Septoria glycines (Figura 5), el tizón foliar por Cercospora (TFC), causado por Cercospora kikuchii (Figura 6), el cancro del tallo (CT) causada por Diaporthe/Phomopsis spp. (Figura 7)y el tizón bacteriano (TB) causado por Pseudomonas syringae pv. glycinea (Figura 8).

Todas las enfermedades fueron diagnosticadas a partir de métodos clásicos de identificación de hongos a campo y en laboratorio. Las muestras recolectadas fueron desinfectadas con hipoclorito de sodio al 2% y posteriormente sometidas a cámara húmeda e incubadas durante 48h a 24±2°C a oscuridad constante. Los signos presentes en las muestras fueron analizados bajo microscopio estereoscópico y microscopio óptico.

2- Prevalencia:
El número de lotes con presencia de enfermedades se expresa en porcentaje en la Tabla 2.

 

3- Incidencia:
La incidencia de las enfermedades evaluadas se expresa en porcentaje en la Tabla 3. En el caso de la MM la incidencia no se considera porque es del 100%.

 

4- Severidad:
La severidad de las enfermedades evaluadas se expresa en porcentaje en la Tabla 4.

5- Altura de síntomas en las plantas:
En la mayoría de los lotes relevados con síntomas de MM se encontraban muy cercanos al umbral recomendado para la aplicación de fungicidas foliares que es un 25% de altura de las plantas con síntomas (APS) (Figura 1). Es importante destacar que los mayores valores de APS para la MM lo presentaron aquellos lotes con monocultivo de soja.

 

6- Cobertura de los entresurcos:
El 90% de los lotes relevados presentaba una cobertura incompleta de los entresurcos (nivel 3: 30% de cobertura en promedio) (Figura 2). La falta de cobertura favorece el ascenso de la MM en las plantas.

Influencia de las variables meteorológicas sobre la Mancha Marrón:

Se corrió un modelo logístico binario fue desarrollado a partir de datos de enfermedad (tasas de incremento de la MM tomados en las fases reproductivas R3, R4, R5 y R6) y meteorológicos (temperatura máxima (Tmax) y mínima (Tmin), precipitación (Prec) y humedad relativa (HR) de Pergamino.

La ecuación de mejor ajuste fue la siguiente:

Logit= -2.2226 + 1.1404* DHRT + 0.1727* DPrec

Logit=ln(PrS/1-PrS), siendo PrS la probabilidad de ocurrencia de una tasa de incremento de mancha marrón severa (S) y ln es el logaritmo natural. Resolviendo la expresión 1 / (1+ExpLogit) se obtiene el valor de PrS. Evento binario: PrM=1-PrS, siendo PrM probabilidad de observar una tasa de incremento de mancha marrón moderada a ligera. DHRT: es el número de días con Tmax< 25ºC y Tmin>15ºC y HR>76%. DPrec: es el número de días con lluvias > a 6 mm. La primera variable está relacionada con la temperatura y humedad necesaria para generar eventos infectivos de mancha marrón y la última con la dispersión.

Las variables meteorológicas del modelo original fueron calculadas en un lapso (período crítico) que se extiende desde la fecha correspondiente a cada fase reproductiva (comenzando en R3) menos 28 días (Figura 3).


Figura 3. Evolución de la probabilidad de ocurrencia de una tasa de incremento severo (pSev) de mancha marrón y de las principales variables del modelo (DHRT y DPrec) en los años 2018/19.

El modelo se corrió a partir del 20 de noviembre. Se puede observar que ya desde esa fecha la probabilidad de obtener una tasa de incremento severo de la MM (línea negra) superó el umbral de riesgo (línea roja). Las variables meteorológicas DHRT (barras naranjas) y Dprec (barras celestes) relacionadas con la infección y dispersión de la enfermedad satisficieron los requerimientos hasta el 11 de diciembre, luego de esta fecha la variable DHRT que contempla las necesidades térmicas bajo considerablemente.

El modelo se corrió hasta el 31 de diciembre con datos meteorológicos de la E.E.A. INTA Pergamino.

Influencia de las variables meteorológicas sobre el tizón foliar por Cercospora:

Se corrió un modelo logístico binario que fue desarrollado a partir de datos de tasas de incremento de TFC tomados entre las fases reproductivas R1 y R7 y datos meteorológicos (temperatura máxima (Tmax) y mínima (Tmin), precipitación (Prec) y humedad relativa (HR) de Pergamino.

La ecuación de mejor ajuste fue la siguiente:

Logit= -0,8524 + 0,4152 DHR-0,0420 GDTmax

Logit=ln(PrS/1-PrS), siendo PrS la probabilidad de ocurrencia de una epidemia severa (S) y ln es el logaritmo natural. Resolviendo la expresión 1 / (1+Exp-Logit) se obtiene el valor de PrS. Evento binario: PrM=1-PrS, siendo PrM probabilidad de observar una epidemia moderada a ligera.

DHRT: número de días con HR>76%

GDTmax: En los días conde Tmax>28°C, GDTmax= ∑ (Tmax28°C).

El modelo se corrió a partir del 20 de noviembre. Se puede observar que al principio y por pocos días la probabilidad de obtener una tasa de incremento severo del TFC (línea negra) superó el umbral de riesgo (línea roja). Luego se mantuvo por debajo del umbral desde el 22/11 al 14/12, subiendo desde esta fecha hasta el 25/12 donde volvió a bajar hasta el 31/12 donde finalizó la corrida del modelo (Figura 4).


Figura 4. Evolución de la probabilidad de ocurrencia de una tasa de incremento severo (pSev) de tizón foliar por Cercospora y de las principales variables del modelo (DHRT y GDTmax) en los años 2018/19. 

Recomendaciones y consideraciones finales.
1. En base a los resultados del relevamiento realizado se recomienda seguir monitoreando y no aplicar fungicida en aquellos lotes con bajos niveles de enfermedad. Para la MM, en especial, las altas frecuencias de precipitaciones y la baja canopia de la soja, en la mayoría de los lotes, han favorecido el progreso de la enfermedad. En el caso de que la MM supere el umbral de acción (25% de la APS) se recomienda la aplicación de fungicidas foliares. Las condiciones climáticas hasta ahora demuestran que la MM a futuro se encontrará por encima del umbral, lo cual se corroborará a campo en los próximos informes.

2. El TFC presenta niveles muy bajos de incidencia y severidad hasta ahora, por lo tanto se recomienda continuar con el monitoreo semanal y para aquellos lotes que lleguen al umbral antes de R5 (GM 4.5), realizar un tratamiento químico. Umbral del TFC: 25 % de severidad promedio en los folíolos y un 50% de incidencia [umbral propuesto por Lavilla e Ivancovich, 2015 sin publicar]. Las condiciones climáticas hasta ahora demuestran que el TFC a futuro se encontrará por debajo del umbral, lo cual se corroborará a campo en los próximos informes.

3. El CT tuvo una prevalencia del 60% y con una incidencia considerable (20%). También es importante resaltar que en 2018 los primeros síntomas del CT comenzaron a aparecer a finales de enero, principios de febrero en el norte de la provincia de Buenos Aires y este año los primero síntomas los encontramos a finales de diciembre de 2018 y principios de enero de 2019. El CT puede reducir en un 45% el número de granos pl-1 y un 8% el peso de 1000 granos (Montoya, Schlie y Ridao, 2017), en coincidencia con la pérdida de 4 a 9% en la misma variable causada por CT-Dpc con I% de 20% reportada por Pioli (Mercosoja, 2006). En próximas evaluaciones se realizará la determinación del agente casual del CT, sea por Dpm y/o Dpc en base a las respectivas macro y micro-morfologías.

4. El TB es una enfermedad que en la actualidad no se le conocen implicancias sobre el rendimiento, sin embargo su diagnóstico es importante para que no se confunda con otras enfermedades que puedan afectar a la producción de soja.

5. En esta experiencia también se han observado muchos lotes con quemado de sol (Figura 9), enfermedad abiótica que puede confundirse con el TFC.

6. También se vieron varias manchas parecidas a la mancha ojo de rana causada por Cercospora sojina, de las cuales pudo diagnosticarse que los agentes causales fueron de tipo abióticos y bióticos. Los de tipo bióticos fueron causado por Alternaria spp. y en un solo caso de los 40 lotes relevados se ha diagnosticado de Cercospora sojina.

 

 

 

 


Este trabajo se encuentra enmarcado dentro de los siguientes proyectos
> Proyecto de Extensión de la UNNOBA titulado: “Panorama sanitario de los cultivos de trigo, maíz y soja para el Norte de la Pcia de Buenos Aires”, Exp Nº 2563/17.
> Proyecto de investigación SIB UNNOBA - Exp. N° 0133/2017.

Publicado en el 8° Boletín Digital de Fitopatología de la UNNOBA

 
Autor/es
Ingeniera Agrónoma egresada de la Universidad de Concepción del Uruguay, E. Ríos (2004). Magíster en Producción Vegetal de la Escuela para Graduados Alberto Soriano de la FAUBA (2009).
 
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