Sistema de información de alerta de enfermedades de cultivos: Modelo fusariosis

Publicado el: 3/8/2016
Autor/es: Martin, Nazareno H.; Malvina Martinez ; y Ricardo Moschini. Instituto de Clima y Agua CIRN INTA Castelar, Argentina

En la naturaleza, el llamado triángulo de la enfermedad resulta de la acción combinada de un patógeno virulento, un hospedante susceptible y un ambiente favorable. Este sistema interactivo se modifica cuando el hombre incorpora cultivos, con sus prácticas de manejo y estrategias de control de enfermedades, conformando un tetraedro o patosistema.

En los últimos 25 años, en el Instituto de Clima y Agua, se ha tratado de clarificar y cuantificar el rol del factor ambiental (meteorológico) en la expresión de enfermedades relevantes en diferentes cultivos, logrando desarrollar simples modelos predictivos. Para la concreción de estos estudios se contó  siempre con la participación de investigadores de otras disciplinas, como fitopatología y mejoramiento genético de cultivos, del INTA y de Universidades Nacionales. Muchos estudios se concentraron enla Fusariosisde la espiga de trigo (FET), enfermedad causada por el  hongo Fusarium graminearum (Schwabe) (teleomorfo Gibberella zeae (Schwein)).La FETreduce el rendimiento del cultivo y también produce toxinas ligadas al hongo (como el deoxynivalenol: DON) que contaminan a los granos usados para el consumo humano y animal El hongo sobrevive en residuos de numerosos cultivos y malezas formando fructificaciones que liberan esporas, las cuales germinan sobre las anteras y colonizan las flores cuando ocurre un ambiente favorable. No se forman granos o crecen en forma deficiente (chuzos) y las espiguillas afectadas sufren una despigmentación característica. En el período susceptible en el cual el lote de cultivo presenta espigas con anteras expuestas (25-30 días), epidemias severas se asocian a la ocurrencia de largos períodos de mojado (24 a72 h) y temperaturas de15 a25°C(Reis y Carmona, 2002).

Los fungicidas aplicados en el período susceptible pueden ayudar a prevenir pérdidas económicas pero su eficacia depende del momento de aplicación y tecnología para lograr una buena cobertura de la espiga. Los fungicidas que se disponen deben aplicarse en forma preventiva (antes de que ocurran eventos infectivos) o semi-preventiva (máximo2 a3 días después del evento infectivo) (Annone, 2003). Una estrategia de control racional puede basarse en el uso de modelos predictivos dela FETpara alertar en tiempo real sobre la ocurrencia de condiciones meteorológicas favorables para la infección (en niveles severos) y de esta forma estar a tiempo para el control químico pos-infección (semi-preventivo). Muy altos niveles de producción aseguran con mayor frecuencia la rentabilidad del uso de fungicidas. Esta situación se presenta en el SE de la región pampeana donde el rendimiento potencial del cultivo de trigo es máximo y el riesgo climático respecto ala FETes moderado. En el cuadrante NE de la región el riesgo climático es máximo pero decrece la potencialidad de los rendimientos del trigo.

 

Modelos predictivos dela FET

Epidemias severas dela FETse observan esporádicamente en la región pampeana, relacionadas a la ocurrencia de condiciones ambientales favorables durante el período susceptible para la infección en el trigo. Después de la epifitia de 1993, se iniciaron trabajos para lograr identificar variables meteorológicas que explicaran la variabilidad de la incidencia dela FET, observada por investigadores del área de fitopatología y mejoramiento de trigo dela EEA INTAPergamino a través de las campañas. El modelo empírico predictivo resultante (Moschini y Fortugno, 1996) fue el siguiente:                     

                                Inc(%)=20,37 + 8,63 PMoj - 0,49  GDTxn                                      Ec. 1   

A lo largo del período susceptible, la incidencia dela FET(Inc%: porcentaje de espigas afectadas) se incrementa fuertemente cuando se observa un mayor número de períodos de mojado (PMoj) de 2 días con registro de precipitación y humedad relativa (HR) >81% en el día 1 y una HR≥78% en el día 2 y disminuye con temperaturas máximas diarias altas (>26°C) y mínimas bajas (<9°C) (GDTxn). Los eventos de infección se identifican combinando la ocurrencia diaria de precipitación (fuente de mojado) y alta HR del aire (perdura el mojado), dando sentido biológico a la variable PMoj. En la práctica, esta misma variable (PMoj) es utilizada para decidir acciones de control químico dela FET. Enel sur de la región pampeana, González Montaner (2004) explicó que decisiones de manejo sanitario del trigo son tomadas al verificarse al menos dos eventos infectivos o períodos de mojado de dos días (PMoj), complementado con valores promedio de humedad relativa, en los 10 días previos a antesis, superiores a 70% y 80% para tigo candeal y pan respectivamente. Igualmente, Mazzilli y otros (2011) consideraron en Uruguay el criterio de no aplicación de fungicidas hasta que ocurran dos eventos infectivos (PMoj), evitando el control químico en 22 de las 28 fechas de floración analizadas. Recientemente el modelo predictivo empírico (Ec. 1) fue validado, junto a 8 modelos desarrollados a nivel mundial, bajo las condiciones de cultivo de Québec (Canadá) (Giroux y otros, 2016). El trabajo concluye que dos modelos de Estados Unidos y el desarrollado en Argentina fueron los más confiables, pudiéndose integrar a un sistema de toma de decisión respecto a la aplicación de fungicida.

Sobre la base del modelo empírico (Ec. 1), se desarrolló y validó un sistema de pronóstico fundamental-empírico (Moschini y otros, 2002; Moschini y otros, 2016) para estimar el índice de Fusarium (IndF%=Incidencia% * Severidad%/100), pudiendo cuantificar la evolución diaria del proceso múltiple de infección (evento por evento). Este modelo fue el primero en ser incorporado a un nuevo sistema de información de alerta de enfermedades (http://agrometeorologia.inta.gob.ar/modeloenfermedad/), desarrollado en el Instituto de Clima y Agua a partir de la campaña 2015/16.

 

Sistema de Información de Alerta de Enfermedades de cultivos

Es una plataforma de software cuyo objetivo es aplicar diversos modelos de enfermedades de cultivos, resultantes de una trayectoria de investigación en la temática. Los mismos se orientan a la predicción de niveles de enfermedad en base a variables meteorológicas calculadas a partir de registros diarios de temperatura máxima (Tx,°C) y mínima (Tn,°C), precipitación (Prec, mm) y HR (%, promedio de los valores observados a las 9, 15 y 21 h). Estos registros que alimentan al sistema provienen de las Redes Meteorológicas de INTA: Estaciones Meteorológicas Convencionales (EMC) y Estaciones Meteorológicas Automáticas (EMA) y del Servicio Meteorológico Nacional (se utilizan los datos para procesamiento del modelo pero no se visualizan).

Funcionalidades del Sistema de Información: consisten en la visualización gráfica y cuantitativa del resultado de diversos modelos de enfermedades. Los modelos son de carácter público y gratuito, además el resultado se puede descargar digitalmente en formatos de archivos estándares (xls, png). Actualmente se dispone de dos modelos de enfermedades: Modelo Fusariosis de la espiga del trigo (FET) y Modelo dela Sarnade los cítricos (etapa de calibración). Se espera a futuro la implementación de nuevos modelos.

Acceso al Sistema: se puede acceder desde cualquier navegador Web ingresando la URL: http://agrometeorologia.inta.gob.ar/modeloenfermedad/. Posteriormente se deberá seleccionar el modelo de alerta de enfermedades de interés. Para ingresar al mismo no se requiere identificación del usuario (usuario/password).

Aplicación del sistema para el Modelo Fusariosis: se presentan resultados obtenidos por el Modelo Fusariosis en la campaña 2012/13, caracterizada por observar una severa epidemia dela FETen todo el cuadrante NE de la región pampeana y específicamente enla Provinciade Entre Ríos (Velázquez y otros, 2013):

1. Al acceder al sistema se visualizará un mapa con estaciones meteorológicas (de distintos orígenes), tal como se observa enla Figura1 (izquierda). En este caso, el usuario selecciona (presiona) la estación meteorológica ubicada en Gral. Galarza (Entre Ríos). 

 

Figura 1: Selección de estación meteorológica - localidad Gral. Galarza, Entre Rios. Fecha de aparición de primeras espigas con anteras: 25-09-2012.

2. El usuario define la fecha de aparición de las primeras espigas con anteras (inicio del período susceptible para la infección: PSI), observando el lote de trigo que quiere analizar. En este caso se establece la fecha 25/09/2012 (Figura 1, derecha). Para correr el modelo se presiona: calcular.

3. La evolución diaria del Índice de Fusarium (IndF%) a lo largo del Período Susceptible parala Infección(PSI) se puede observar a través de un gráfico (presionar Grafico) y tabla (presionar Datos) En la opción Gráfico, el comportamiento del modelo se representa a través de un eje cartesiano donde la relación de variables corresponde a IndF% (eje vertical) / PSI (eje horizontal) (Figura 2, Grafico). El valor umbral de riesgo severo del IndF% fue fijado en 10% (línea roja). La Figura3 (Tabla) presenta la dinámica diaria del IndF% a lo largo del PSI (en este caso se inicia el 25/09/2012), junto a los registros diarios de Tx, Tn, Prec y HR. El evento infectivo responsable del muy alto incremento del Índice de Fusarium (supera el umbral de riesgo) fue el observado en el lapso comprendido entre el  6/10/2016 y el 8/10/2016, donde se combinó la ocurrencia de 72 h de mojado (precipitación en los 3 días y muy altos valores de HR) y alta temperatura media (18,6°C). El 5/10/2016 se invalida por la muy elevada amplitud térmica (>11°C), a pesar de la ocurrencia de Prec y HR alta.  El 9/10/2016 la temperatura media inferior a15°Cprodujo un incremento menor del IndF (24 h de mojado).

 

Figura 2(Gráfico): Evolución diaria del Índice de Fusarium (en verde) a lo largo del Período Susceptible para la infección (inicio 25/09/2012) en Gral. Galarza (Entre Ríos).

 

 

Figura 3(Tabla): Evolución del Índice de Fusarium (IndF%) en 13 días del PSI (inicio: 25/09/2012), junto a los registros diarios de Tx, Tn, Prec y HR en Gral. Galarza (Entre Ríos).

El sistema ofrece un breve análisis informativo (presionar Análisis), donde determina con precisión la fecha de la alerta (8/10/2016) y ofrece información respecto al PSI analizado por el modelo (número de días del PSI y fechas en las que se detectan datos faltantes). La recomendación de aplicar un fungicida apropiado (grupo de los triazoles) se verificó al acumularse 72 h de mojado entre el 6 y 8/10/2016 junto a altos registros térmicos en esta ventana temporal. En años con epidemia severa, como lo fue el 2012 en el NE de la región pampeana, se producen múltiples eventos de infección. El sistema puede identificar que evento infectivo es responsable del incremento del Indice de Fusarium por encima del umbral de riesgo (se combina la ocurrencia de un largo período de mojado, elevada temperatura y alta disponibilidad de espigas con anteras).  

  

Conclusiones

Es de vital importancia disponer de una herramienta en línea y de libre acceso que permita aplicar los diversos modelos de enfermedades desarrollados en cultivos relevantes, ofreciendo al usuario la posibilidad de alertarlo en tiempo real sobre la ocurrencia de eventos severos de infección y ayudar a la toma de decisión sobre un potencial control químico (alerta inmediata pos infección). De esta forma, este sistema de información puede aportar al control racional de muchos patosistemas por razones económica-ecológicas.

 

Bibliografía

1. Annone, J.G., 2003. Particularidades del control químico de la FET. Seminario: problemas asociados a la Fusariosis en trigo y estrategias para su prevención. Bolsa de Cereales de Buenos Aires 3-4 de julio de 2003.
2. M.-E. Giroux, G. Bourgeois, Y. Dion, S. Rioux, D. Pageau, S. Zoghlami, C. Parent, E. Vachon, and A. Bañase, 2016. Evaluation of Forecasting Models for Fusarium Head Blight of Wheat Under Growing Conditions of Quebec, Canada. Plant Disease, 100 (6): 1192-1201 (doi: http://dx.doi.org/10.1094/PDIS-04-15-0404-RE)
3. González Montaner J., 2004. Avances en el control de enfermedades en trigo. Actas Congreso A Todo Trigo. Mar del Plata, Argentina 2004: 43-54
4. Mazzilli S., Pérez C., Ernst O., 2011. Una alternativa para optimizar el uso de fungicidas para controlar fusariosis de espiga en trigo. Agrociencia, 15, 2:60-68.
5. Moschini, R.C., Fortugno C., 1996. Predicting wheat head blight incidence using models based on meteorological factors in Pergamino, Argentina. European Journal of Plant Pathology 102: 211-218.
6. Moschini R.C., M. Acuña, E. Alberione, J. Castellarín, F. Ferraguti, H. F. Lozza, M. I. Martínez, 2016. Validación de sistemas de pronóstico del impacto dela Fusariosisde la espiga en cultivares de trigo. Meteorológica 41(1): 37-46
7. Reis E.M., Carmona M., 2002. Fusariosis del trigo. Biología, epidemiología y estrategias para su manejo. Buenos Aires. Argentina
8. Velázquez P.D., Formento A.N., Schutt L.S., Velázquez J.C., 2013. Comportamiento de cultivares de trigo implantados en tres fechas de siembra frente ala Fusariosisde la espiga. Revista Agromercado. Cuadernillo Clásico de Trigo N°174 pp. 17-20. ISSN 1515-223X.

 
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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