Waldo Ojeda. Acapulco, Gro a 20 de noviembre de wob

Transcripción

1 MODELOS DE PREDICCION DE ENFERMEDADES Waldo Ojeda Acapulco, Gro a 20 de noviembre de 2009 wob

2 Que es un modelo? Es una representación simplificada de un sistema real que sirve de apoyo en cálculos y pronósticos de su comportamiento. Un modelo simplifica un sistema complejo para que pueda ser manejable y entendible. wob

3 Clasificación de modelos 1. Empírico o mecanicista 2. Estático o dinámico 3. Determinista o estocástico wob

4 Modelación para el pronóstico de enfermedades en cultivos Modelos determinísticos dinámicos basados en un conjunto de reglas, tablas, o algoritmos validados para un patógeno en particular después de pruebas de ajuste y validación en campo. Los modelos son una herramienta de apoyo y no pretenden sustituir la supervisión en campo ni al especialista en control de plagas y enfermedades. wob

5 Variables ambientales Los modelos son activados por condiciones ambientales locales monitoreadas a través de sensores localizados en el ambiente del cultivo. Principales variables usadas: Temperatura del aire Humedad relativa del aire Humedad de las hojas Punto de rocío Precipitación wob

6 Porqué son convenientes los modelos de pronóstico? Mejor acoplamiento de las aplicaciones de fungicidas con las necesidades del cultivo Reducción de las aplicaciones de fungicidas al mínimo requerido Beneficio ambiental al tener menos aplicaciones Beneficio económicos al tener menos aplicaciones wob

7 Retos Localizar los sensores en la zona y altura representativa Algoritmo robusto para mandar la señal de aplicación de fungicidas con oportunidad y efectividad Desarrollo y validación de modelos para la mayoría de las enfermedades de interés agrícola Aplicación del modelo y seguimiento en tiempo real de las condiciones ambientales wob

8 Triangulo clásico de las enfermedades wob

9 Pirámide de pronóstico de enfermedades Tiempo Patógeno Ambiente wob

10 Etapas de desarrollo de un modelo con fines de pronóstico de enfermedades 1. Alcances Enfermedad, región, cultivo, clima, infraestructura, problemática, manejo 2. Desarrollo Modelos disponibles, asunciones, variables ambientales, codificación del modelo 3. Validación Prueba de asunciones y validación del modelo 4. Puesta en operación Liberación publica del modelo wob

11 Alcances del modelo Los modelos asumen condiciones definidas de manejo del cultivo que pueden afectar los pronósticos si son violadas. Los modelos son desarrollados para condiciones climáticas particulares de una zona y consideran usualmente una sola enfermedad, por ejemplo tizón tardío para Los Mochis, Sinaloa. Cambio en las variables pueden afectar las predicciones, por ejemplo Tiempo de inicio del modelo Cambio en la fenología del cultivos Cambio en las variedades (mas o menos resistentes) Cambio en los fungicidas usados wob

12 Desarrollo En esta fase se define un algoritmo para procesar las variables de entrada en uno o mas índices cuantitativos de daños potenciales de la enfermedad. El objetivo del modelo es predecir el riesgo de una enfermedad o desarrollo del inoculo en función de variables clave del patógeno, cultivo y ambiente. Los modelos son desarrollado a partir de datos obtenidos de estudios de campo y laboratorio sobre el comportamiento del patógeno. Variables ambientales vitales son la temperatura y humedad ambiental, horas con humedad libre (rocío) y precipitación. En función del manejo y objetivos, se definen valores limites de o los índices de daño para recomendar las aplicaciones de fungicidas. wob

13 Validación Se requiere probar el grado de predicción del modelo bajo condiciones locales variables Modelos descriptivos deben ser validados por varios ciclos para considerar variabilidad interanual climática Se requiere conocer las ventajas económicas, prácticas, ambiéntales del modelo al compararlo con las practicas convencionales Los modelos desarrollados en otras latitudes, requieren una etapa de ajuste para la nuevas condiciones wob

14 Puesta en operación Los modelos requieren alimentarse de datos de campo del cultivo y condiciones ambientales para poder operar Los valores de los índices de riesgo generados por el modelo son la base en la toma de decisiones de aplicaciones fitosanitarias. Se requiere que los agricultores conozcan el modelo para poder usarlo, para lo cual la capacitación de agricultores y técnicos es indispensable. wob

15 Modelos históricos Reglas Irlandesas (Bourke, 1955) Temperatura mayor de 10 o C y HR>90% por un periodo de 12 hrs Periodos de Smith (1956). Dos días consecutivos con temperatura mínima mayor de 10 o C y con al menos 10 hrs de HR>90% wob

16 MODELOS DISPONIBLES Existe una gran diversidad de modelos con fines de pronóstico de enfermedades FAST (Forecasting AlTernaria Solani para jitomate) para pronostico de tizón temprano. TOMCAST (TOMato disease forecasting) para pronostico de tizón temprano. BLITECAST (WISDOM) para tizón tardío en papa y tomate wob

17 EL MODELO TOMCAST Tizón temprano La enfermedad inicia cuando las esporas caen sobre la superficie de la hoja, germinan y penetran el tejido de las hojas. Posteriormente, el micelio del hongo crece y se expande, produciendo lesiones características del hongo (circulares y de color café) con anillos concéntricos obscuros. Estas lesiones producen nuevas esporas, las cuales son diseminadas por el viento, agua de riego, o transportadas por los implementos o los trabajadores. Bajo condiciones favorables, el ciclo se completa en aproximadamente una semana, de la llegada de la espora a la hoja a la producción de miles de nuevas esporas. wob

18 El modelo TOMCAST Nace en 1985 como una mejora del modelo FAST El model TOM-CAST se ha usado para pronosticar la enfermedad del tizón temprano que es causado por el hongoalternaria solani afectando a especies de la familia solanácea como jitomate, berenjena, y papa. Se ha usado tambien en Canadá para el pronóstico del tizón tardío en papa y remolacha azucarera. El modelo se ha perfeccionado a través de otros modelos como el BLITECAST (Krause et al, 1975). wob

19 De la formación de esporas a las germinación del hongo Alternaria La esporulación es optima a temperaturas del orden de 26 o C bajos condiciones de abundante humedad generada por lluvia, niebla, riego o rocío. Las infecciones son mas fuertes en plantas estresadas, afectadas por nemátodos, o con deficiencias de nitrógeno Las esporas germinan en solo dos horas en un rango amplio de temperaturas, sin embargo solo toma ½ hora la germinación en el rango de o C. El hongo requiere de 3-12 hrs para penetrar a la planta dependiendo de la temperatura. Despues de penetrar, la lesiones pueden formarse en un tiempo de 2-3 días si las condiciones ambientales son propicias (temperaturas 16 o C y largos periodos de humedad) o la infección puede permanecer en dormancia en espera de mejores condiciones wob ambientales.

20 Índice de severidad (IS) El modelo TOM-CAST se basa en la estimación diaria del índice de severidad, en el rango de 0-4. Un valor del IS de 0 indica condiciones desfavorables, mientras que un valor de 4 indica un ambiente altamente favorable para la formación de esporas. La aplicación de fungicidas se basa cuando la acumulación del valor del IS diario alcanza un valor establecido, usualmente en el rango de wob

21 Tabla para asignación del IS en función de la temperatura ambiental media diaria (T) y la duración en horas de humedad en las hojas T ( o C) Índice de severidad (IS) diario < > < > < >21 Horas con humedad en las hojas < >23 Notas: la tabla también es usada por el modelo conocido como FAST1 wob

22 Momento de la aplicación Modelo TOM-CAST 1. La primera aplicación se realiza cuando el índice de severidad alcanza el valor predefinido IS o, usualmente en el orden de Aplicaciones posteriores se realizan cada vez que se alcancen un valor predefinido IS n, del orden 20, y el índice reinicia. wob

23 Aplicación de pesticidas El uso de pesticidas es el medio más efectivo para controlar la incidencia de una enfermedad cuando el inoculo se ha desarrollado con condiciones climáticas favorables. Sin embargo es un reto pronosticar la oportunidad y dosis de las aplicaciones de pesticidas, que se deben de optimizar para evitar la aplicación innecesaria de pesticidas. Aunque existe una regla practica cualitativa para decidir el momento de una aplicación: Posponer la aplicación de un pesticida, tanto como sea posible sin disminuir su efectividad para obtener un control efectivo de la enfermedad. La aplicación cuantitativa de la regla anterior ha sido objeto de numerosas investigaciones en los últimos 50 años. wob

24 Retos del modelo El problema es que hay que calibrar los valores acumulados de IS para la primera y posteriores aplicaciones de fungicidas, IS o y IS n wob

25 Reglas de aplicación de fungicidas 1. Solo puede aplicarse una aplicación en una semana. 2. Se calculan diariamente los valores de IS con datos de la última semana 3. Los índices IS se ajustan a cero a partir del día de aplicación. 4. Se aplica la primera aplicación cuando el valor de IS alcance un valor de 35 o han transcurrido al menos 5 semanas que coincide con el inicio de la etapa de inicio de fructificación (firts-fuit set) 5. La segunda y posteriores aplicaciones se definen cuando el valor de IS acumulado, de la ultima semana, alcance un valor de 11 a 14 wob

26 Comentarios finales Existen varias reglas generales para la aplicación de un modelo con fines de pronóstico para la aplicación de fungicidas: Existe un periodo critico de desarrollo del organismo dañino La temperatura del aire y la humedad de las hojas son los factores ambientales más importantes para estimar el daño potencial del organismo Se define un índice de severidad basado en el promedio de la temperatura en el periodo donde la humedad de las hojas haya alcanzado un valor critico Los pesticidas son aplicados cuando el índice de severidad alcanza un valor crítico, validado experimentalmente. wob