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Sistema de predicción biológica para controlar la mancha foliar de la Sigatoka


Sistema de predicción biológica para controlar la mancha foliar
de la Sigatoka
Yellow_sigatoka_AV.jpg

El sistema de predicción biológica para controlar la mancha foliar de la Sigatoka monitorea el desarrollo de la enfermedad para controlarla con la aplicación mínima de fungicidas. El objetivo del método es impedir que la enfermedad se desarrolle hacia la necrosis. Considerando que la eficiencia de los tratamientos se basa en un fuerte efecto curativo, se prefiere el uso de fungicidas sistémicos al de fungicidas de contacto. Agregar aceite mineral al fungicida aumenta su efecto curativo. El método no es adecuado para zonas que reciben lluvia durante todo el año y funciona mejor cuando la logística y la toma de decisiones están centralizadas y a cargo de especialistas. Reducir el costo en la lucha contra las manchas foliares, también minimiza el impacto en el medio ambiente. El sistema de predicción fue adaptado para controlar la Sigatoka negra.

Metodología

Para decidir cuándo aplicar los fungicidas, hay que tener en cuenta el desarrollo de la enfermedad y de la planta, en tanto ambos dependen del clima. El primer paso consiste en crear un sistema de monitoreo en campo. El principal parámetro que se debe evaluar es el Estado de Evolución de la Enfermedad (EEE). El EEE también es un buen indicador de la eficiencia en la aplicación de los fungicidas. El protocolo completo está publicado en Fruits[1].

Parcela de observación

Para controlar el avance de la enfermedad, por lo general se usan 10 plantas de banano que tengan entre 8 y 10 hojas. Las 10 plantas se deben seleccionar al azar, dos meses después de la siembra y el etiquetado. La presencia de síntomas se observa una vez por semana, preferiblemente en plantas sin flores. Después de que las primeras plantas hayan florecido, se recomienda sembrar 20 nuevas plantas cada 3 o 4 meses para garantizar una disponibilidad de plantas sin flores para observación.

El número de parcelas de banano dependerá de la zona cubierta por el sistema de alerta y la presencia de microclimas. Una parcela tendrá una superficie de entre 20 y 200 ha, dependiendo de su uniformidad.

Colecta de datos

Cada semana hay que anotar el número de hojas en cada planta y la etapa de desarrollo de la hoja cigarro, utilizando la escala de Brun. Las etapas de desarrollo de la hoja cigarro se califican así: etapa A=0, etapa B=2, etapa C=4, etapa D=6 y Etapa E=8.

Cada semana, para cada planta, apunte para cada una de las 5 primeras hojas, la etapa más avanzada de la enfermedad. En la hoja de datos, para cada número de hoja, ponga una "x" en la columna correspondiente de estado de la enfermedad (dejar en blanco si la hoja no muestra ningún síntoma):

  • Etapa 1: Existe una mota de color verde amarillento (<1 mm) apenas visible a simple vista
  • Etapa 2: La mancha aumenta de tamaño, sobre todo en longitud (> 1-2 mm), y permanece de color verde amarillento
  • Etapa 3: La mancha comienza a ensancharse ligeramente, aumenta en longitud y comienza a ponerse de color rojo oxidado
  • Etapa 4: Esta es la primera etapa de la mancha. La mancha se vuelve marrón oscuro, está hundida y ha alcanzado su tamaño final. Se forma un halo amarillo como empapado de agua alrededor de la mancha. En esta etapa se forman los conidios
  • Etapa 5: Esta es la etapa final de la lesión. El área central de la mancha se vuelve gris, con márgenes color negro. En la zona central se pueden apreciar algunos puntos negros. Estos son los peritecios y espermogonios que producen los ascosporas y espermacios.

Estimación del EEE

Determinar el EEE requiere calcular un coeficiente, que representa la velocidad a la que se desarrolla la enfermedad, y la Tasa de Emisión Foliar (TEF).

Cálculo del coeficiente

La etapa de la enfermedad y el número de hoja (contando desde la hoja más joven, cuyo número es 1) se utilizan para determinar el valor del coeficiente (ver tabla a continuación). Para un determinado número de hoja, cuanto más avanzado sea el estado de la enfermedad, más rápido se está desarrollando. Para una fase determinada de la enfermedad, cuanto más joven sea la hoja, más rápido se desarrolla la enfermedad.

Etapa de desarrollo de la enfermedad

Número de hoja
1
2
3 4 5
1

100

80

60

40

20

2

120

100

80

60

40

3

-

120

100

80

60

4

-

-

120

100

80

5

-

-

-

120

100

 
Para cada etapa de la enfermedad/número de hoja se determina un coeficiente de corrección, sumando el número de 'x' en cada columna de estado de la enfermedad y multiplicándolo por el valor del coeficiente que corresponde a la asociación entre la etapa de la enfermedad y el número de hoja. Por ejemplo, si sólo una de las 10 plantas muestreadas tenían la enfermedad en etapa 1, con síntomas en la hoja 2, multiplique 1 por 80 para obtener 80. Sume todos los coeficientes corregidos para obtener el Coeficiente sumatorio (Sumcoef) que se utilizará para calcular el EEE.

Cálculo de la TEF

La TEF de cada planta muestreada se calcula así:

TEF = ((número actual de hojas) + (0.1 x etapa actual de la hoja cigarro)) - ((número previo de hojas) + ( 0.1 x etapa previa de la hoja cigarro))

La TEF de cada planta muestreada se suma para obtener la sumatoria de la TEF (SumTEF).

La TEF durante 10 días se calcula así:

TEF10d = (SumTEF x 10) / (Número de plantas de banano x número de días entre observaciones)

La TEF de la semana en curso se calcula así:

TEFsemana en curso = (TEFsemana anterior + TEF10d) / 2

Cálculo del EEE semanal

El EEE semanal se calcula así:

EEE = Sumcoef x TEFsemana en curso

Cuándo aplicar los fungicidas

Proyecte el EEE en el tiempo para decidir cuándo fumigar. El EEE no debe exceder de 2500 para mantener la eficiencia del fungicida. La decisión de fumigar dependerá de la forma de la amenaza. Si el EEE aumenta significativamente, aplique tratamiento. Una vez aplicado el tratamiento, el EEE disminuirá y no se deberá programar otro tratamiento hasta que haya otro aumento significativo del EEE.

Graph_SED_sigatoka_leaf_spot.jpg

Ejemplo de cronograma de aplicación de fungicidas con base en las fluctuaciones semanales del EEE.
(Source Ganry et al. 2008[1])

Solución de problemas

Un sistema de predicción biológica funciona en regiones con un período seco (que puede ser tan corto como de un mes), baja presión de la enfermedad y donde no se ha observado resistencia al fungicida. La enfermedad se controla mejor si la colecta de datos, la decisión de tratamiento y la logística de éste están a cargo de una unidad técnica bien entrenada, no en manos de los productores. Éstos, sin embargo, pueden ayudar a mantener el nivel de inóculo bajo deshojando con regularidad, especialmente antes de un tratamiento programado.

Si el EEE no disminuye después de una aplicación, el tratamiento no ha sido efectivo. Esto se puede deber a diversos factores como mala cobertura, mala elección del fungicida, resistencia del hongo al fungicida o un nivel de inóculo demasiado alto.

El uso de aceite mineral como vehículo del fungicida mejora la eficacia del tratamiento. Sólo se deben usar formulaciones de fungicidas compatibles con aceite puro. También es necesario conocer el efecto fitotóxico del aceite para determinar la concentración que se vaya a utilizar.

Dependiendo del tipo de fungicida que se utilice y del tiempo de exposición del hongo al fungicida, puede ocurrir que poblaciones de hongos desarrollen resistencia al fungicida. Monitorear este indicador y tomar medidas adecuadas, como cambiar de fungicidas o alternarlos, reducirá la selección de cepas de hongos resistentes.

Referencias

1. Ganry, J., De Lapeyre De Bellaire, L. and Mourichon, X. 2008. A biological forecasting system to control Sigatoka disease of bananas and plantains. Fruits, 63(6):381-387.

Ver también en este sitio

Paginas Musapedia sobre prácticas para reducir la aplicación de plaguicidas:

 

Esta página forma parte de una serie iniciada gracias a una subvención del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Bosques de Francia, al Foro Mundial del Banano.White