Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial

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Fil: Bombelli, Enrique. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bombelli, Enrique, Moschini, Ricardo, Wright, Eduardo, López, María Virginia, Fabrizio, María del Carmen
Formato: Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Tecnológica Nacional 2013
Materias:
EPIDEMIOLOGÍA
MODELOS PREDICTIVOS
MANEJO DE ENFERMEDADES
ARÁNDANO ALTO
ALTERNARIA TENUISSIMA
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/arti/document/2013bombelli
Aporte de:
FAUBA Digital - Facultad de Agronomía (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling snrd:2013bombelli2021-10-15T16:56:07Z Bombelli, Enrique Moschini, Ricardo Wright, Eduardo López, María Virginia Fabrizio, María del Carmen 2013 Fil: Bombelli, Enrique. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina. Fil: Moschini, Ricardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua. Castelar, Buenos Aires, Argentina. Fil: Wright, Eduardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina. Fil: López, María Virginia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina. Fil: Fabrizio, María del Carmen. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina. Para predecir el comportamiento de enfermedades de plantas, mediante la construcción de modelos matemáticos, se evaluó la severidad de manchas foliares ocasionada por el hongo Altenaria tenuissima, en plantaciones de arándano alto (cultivar O’Neal) en tres localidades: San Pedro (S 33º 43’ - W 059º 41’), Concordia (S 31º 24’ - W 058º 02’) y Gualeguaychú (S 33º 01’ - W 058º 31’), durante los ciclos epidémicos primavero-estivo-otoñales de 2008/09 y y 2009/10. Los mejores modelos simples de regresión logistica de respuesta binaria integraron Snc (grado de senescencia florial) y DTxnP (días con temperaturas entre 16 y 36º C), con precisiones de predicción de 93,8% y 78,5% respectivamente. El mejor modelo de respuesta ordinal integró a la interacción FPr*DTxnP (días con precipitación mayor a 0,2 mm* días con temperaturas entre 16 y 36º C) y a Snc, con una precisión de 86,2%. tbls, grafs. application/pdf issn:1853-6352 http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/arti/document/2013bombelli spa Universidad Tecnológica Nacional info:eu-repo/semantics/openAccess openAccess http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/page/biblioteca#section4 Proyecciones Vol.11, no.1 47-60 https://www.frba.utn.edu.ar EPIDEMIOLOGÍA MODELOS PREDICTIVOS MANEJO DE ENFERMEDADES ARÁNDANO ALTO ALTERNARIA TENUISSIMA Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo publishedVersion info:eu-repo/semantics/publishedVersion
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