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https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3473| Type: | Monografia |
| Title: | Modelo agrometeorológico para previsão da ferrugem da folha do trigo |
| Author: | Thiesen, Betina |
| First advisor: | Radons, Sidinei Zwick |
| metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Poersch, Nerison Luis |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Ludwig, Juliane |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Moraes, Mariana Poll |
| Resume: | O trigo é a principal cultura de inverno no Brasil, mas sua viabilidade é sujeita à alta incidência de doenças, especialmente favorecidas pelo clima do Sul do país. O controle é oneroso, e a margem de lucro que o produtor obtém com o cereal não permite o uso imponderado de fungicidas. Para determinar o momento mais propício para aplicação do controle e possibilitar, assim, maior eficiência da medida, empregam-se modelos agrometeorológicos de previsão, que associam dados da ecologia do patógeno com as condições meteorológicas em determinado local, resultando em um indicador do risco de ocorrência de uma epidemia da doença. Em trigo, a ferrugem da folha é a doença mais comum, capaz de ocasionar queda superior a 50% no rendimento de grãos. Seu fungo causador é dotado de grande variabilidade genética, e frequentemente consegue superar a resistência de cultivares após alguns anos. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho foi esboçar um modelo de previsão de ocorrência da ferrugem da folha do trigo no Noroeste do Rio Grande do Sul, com o intuito de que esse futuramente pudesse vir a auxiliar aos produtores da região no manejo da doença. Nesse contexto, foi realizado em Cerro Largo, RS, no inverno de 2019, um experimento associando o grau de severidade da ferrugem em 13 cultivares de trigo, sob 3 distintas épocas de cultivo, à construção de um modelo de previsão à ocorrência e severidade da doença. Com o auxílio de uma escala diagramática, 117 parcelas experimentais foram avaliadas semanalmente para observação da severidade. Os registros deram origem a curvas de progressão da doença, as quais apresentaram aspecto exponencial, gerando equações quadráticas. Os dados de estações meteorológicas automáticas foram tabulados para estimar os momentos de maior favorabilidade à doença ao longo do ciclo, conforme satisfação das condições propícias ao fungo. A associação da severidade observada com a estimada através do modelo resultou em coeficientes de correlação superiores a 0,95. No entanto, ainda é prematuro utilizá-lo para previsões, sendo necessários ajustes em sua formulação para melhor acurácia das estimativas. |
| Abstract: | Wheat is Brazil’s main winter crop, but its viability is subordinated to the high incidence of diseases, which are specially favoured by Southern Brazil's weather. Control is costly, and the profit margin the producer earns from the cereal does not allow the weightless use of fungicides. To determine the most propitious moment for control application and thus enable better efficiency to the measure, there are disease forecasting models, which combine pathogen ecology data with weather conditions at a given location, resulting in an indicator of the risk of a disease outbreak. In wheat, the leaf (or brown) rust is the most common disease, capable of causing more than 50% drop in grain yield. Its causative fungus is endowed with great genetic variability, and can often overcome the resistance of cultivars after a few years. Therefore, the objective of the present work was to model a predicting system for the occurrence of wheat leaf rust in the Northwest of Rio Grande do Sul, in order that this could in the future help the producers of the region in the management of the disease. In this context, an experiment was conducted in Cerro Largo, RS, in the winter of 2019, associating the degree of rust severity in 13 wheat cultivars, under 3 different growing seasons, with the construction of a prediction model for the occurrence of the disease. With the aid of a diagrammatic scale, 117 experimental plots were evaluated weekly for severity observation. The records gave origin to disease progression curves, which presented an exponential aspect, generating quadratic equations. Data from automatic weather stations were manipulated to estimate the most favorable occasions for the disease throughout the wheat cycle, according to the satisfaction of the conditions favorable to the fungus. The association of observed and estimated severity by the model resulted in correlation coefficients greater than 0.95. However, it is still early to rely on it for forecasts, because adjustments in its formulation are required to provide better accuracy of forecasting |
| Keywords: | Puccinia triticina Trigo controle de praga Produção agrícola Praga de plantas |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal da Fronteira Sul |
| Acronym of the institution: | UFFS |
| College, Institute or Department: | Campus Cerro Largo |
| Type of Access: | Acesso Aberto |
| URI: | https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3473 |
| Issue Date: | 29-Nov-2019 |
| Appears in Collections: | Agronomia |
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