Predicción de epidemias del oídio 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; 2...
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| Otros Autores: | , , , |
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | Español |
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| 773 | |t Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias |a Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias |g Vol.47, no.2 (2015), p.197-211, tbls. | ||
| 520 | |a 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 por ciento [modelo bivariado, N igual 40].. Las predicciones del modelo univariado [seleccionado por Stepwise; precisión de predicción: 87,5 por ciento] 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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