Climatic effects on sugarcane ripening under the influence of cultivars and crop age

The lack of information about the effects of cultivars, crop age and climate on the sugarcane (Saccharum ssp.) crop yield and quality has been the primary factor impacting the sugar-ethanol sector in Brazil. One of the processes about which we do not have a satisfactory understanding is sugarcane ripening and the effects of cultivars, crop age and climate on that. Sugarcane ripening is the process of sucrose accumulation in stalks, which is heavily influenced by several factors, mainly by climatic conditions such as air temperature and water deficits. Because it is a complex process, studies of the variables involved in sugarcane ripening can provide important information, resulting in a better use of commercial cultivars, bringing advantages to growers, processing units, breeding programs and scientific community. In this review, we discuss the available knowledge of the interaction between climate conditions and sugarcane ripening, under the influence of genotypic characteristics and crop age. In several studies, the main conclusion is that sugarcane ripening depends on a complex combination of climate variables, the genetic potential of cultivars and crop management. Soil moisture and air temperature are the primary variables involved in sugarcane ripening, and their combination stimulates the intensity of the process. In addition, the need for studies integrating the effects of climate on plant physiological processes and on the use of chemical agents to stimulate sugarcane ripening is highlighted.

Climatic effects on sugarcane ripening under the influence of cultivars and crop age

The lack of information about the effects of cultivars, crop age and climate on the sugarcane (Saccharum ssp.) crop yield and quality has been the primary factor impacting the sugar-ethanol sector in Brazil. One of the processes about which we do not have a satisfactory understanding is sugarcane ripening and the effects of cultivars, crop age and climate on that. Sugarcane ripening is the process of sucrose accumulation in stalks, which is heavily influenced by several factors, mainly by climatic conditions such as air temperature and water deficits. Because it is a complex process, studies of the variables involved in sugarcane ripening can provide important information, resulting in a better use of commercial cultivars, bringing advantages to growers, processing units, breeding programs and scientific community. In this review, we discuss the available knowledge of the interaction between climate conditions and sugarcane ripening, under the influence of genotypic characteristics and crop age. In several studies, the main conclusion is that sugarcane ripening depends on a complex combination of climate variables, the genetic potential of cultivars and crop management. Soil moisture and air temperature are the primary variables involved in sugarcane ripening, and their combination stimulates the intensity of the process. In addition, the need for studies integrating the effects of climate on plant physiological processes and on the use of chemical agents to stimulate sugarcane ripening is highlighted.

Eficiência agrícola da produção de soja, milho e trigo no estado do Rio Grande do Sul entre 1980 e 2008

Agricultural efficiency (EA) is used as an indicator of the level of regional agricultural development, reflecting, by mean of the ratio between actual and achievable yields, the crop technology level. Based on that, the objective of this study was to evaluate the EA for soybean, corn and wheat crops in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, between 1980 and 2008, identifying the main factors which conditioned it. EA was obtained by the relationship between the achievable yield (PA) and actual crop yield (PR). PR was obtained from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) data base. PA was obtained by estimating the potential yield (PPf) with the FAO Agroecological Zone method, penalized by the water deficit for each crop phase. Average EAs for corn, soybean and wheat crops were 54, 61 and 43%, respectively. On the contrary of the majority of location, in Santa Rosa, São Borja and Veranópolis EA values were negative for soybean crop. The main factors that contributed to the increase of EA, in the majority of the locations, were: change on the soil use and fertility; use of agricultural machinery; prices paid for commodities; investments in research and development; climatic risk zoning; and plant breeding.

Eficiência agrícola (EA) é utilizada como indicador do nível de desenvolvimento agrícola regional, expressando, por meio da relação entre as produtividades real e atingível, o nível tecnológico empregado nas culturas. Com base nisso, o objetivo deste estudo foi avaliar a EA das culturas da soja, do milho e do trigo para o estado do Rio Grande do Sul, entre os anos de 1980 e 2008, identificando os principais fatores que as condicionaram. A EA foi obtida pela relação entre a produtividade atingível (PA) e a real (PR). A PR foi obtida junto ao banco de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A PA foi obtida pela estimativa da produtividade potencial (PPf), pelo método de Zona Agroecológica da FAO, deflacionada pelo déficit hídrico em cada uma das fases da cultura. Verificou-se que as EAs médias para as culturas do milho, da soja e do trigo para o RS foram iguais a 54, 61 e 43%, respectivamente. Nas localidades de Santa Rosa, São Borja e Veranópolis, a EA para a soja foi, ao contrário das demais localidades, negativa. Os principais fatores que contribuíram para o aumento da EA, na maioria das localidades, foram: mudanças no uso e fertilidade do solo; uso de mecanização agrícola; preços pagos pelas commodities; investimentos em pesquisa e desenvolvimento; adoção do zoneamento de risco climático; e melhoramento genético.

Eficiência agrícola da produção de soja, milho e trigo no estado do Rio Grande do Sul entre 1980 e 2008

Agricultural efficiency (EA) is used as an indicator of the level of regional agricultural development, reflecting, by mean of the ratio between actual and achievable yields, the crop technology level. Based on that, the objective of this study was to evaluate the EA for soybean, corn and wheat crops in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, between 1980 and 2008, identifying the main factors which conditioned it. EA was obtained by the relationship between the achievable yield (PA) and actual crop yield (PR). PR was obtained from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) data base. PA was obtained by estimating the potential yield (PPf) with the FAO Agroecological Zone method, penalized by the water deficit for each crop phase. Average EAs for corn, soybean and wheat crops were 54, 61 and 43%, respectively. On the contrary of the majority of location, in Santa Rosa, São Borja and Veranópolis EA values were negative for soybean crop. The main factors that contributed to the increase of EA, in the majority of the locations, were: change on the soil use and fertility; use of agricultural machinery; prices paid for commodities; investments in research and development; climatic risk zoning; and plant breeding.

Eficiência agrícola (EA) é utilizada como indicador do nível de desenvolvimento agrícola regional, expressando, por meio da relação entre as produtividades real e atingível, o nível tecnológico empregado nas culturas. Com base nisso, o objetivo deste estudo foi avaliar a EA das culturas da soja, do milho e do trigo para o estado do Rio Grande do Sul, entre os anos de 1980 e 2008, identificando os principais fatores que as condicionaram. A EA foi obtida pela relação entre a produtividade atingível (PA) e a real (PR). A PR foi obtida junto ao banco de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A PA foi obtida pela estimativa da produtividade potencial (PPf), pelo método de Zona Agroecológica da FAO, deflacionada pelo déficit hídrico em cada uma das fases da cultura. Verificou-se que as EAs médias para as culturas do milho, da soja e do trigo para o RS foram iguais a 54, 61 e 43%, respectivamente. Nas localidades de Santa Rosa, São Borja e Veranópolis, a EA para a soja foi, ao contrário das demais localidades, negativa. Os principais fatores que contribuíram para o aumento da EA, na maioria das localidades, foram: mudanças no uso e fertilidade do solo; uso de mecanização agrícola; preços pagos pelas commodities; investimentos em pesquisa e desenvolvimento; adoção do zoneamento de risco climático; e melhoramento genético.

Environmental group identification for upland rice production in central Brazil

Upland rice (Oryza sativa L.) production is basically concentrated in four central Brazilian States, Mato Grosso, Goiás, Rondônia and Tocantins. To reduce the genotype and environment (G × E) interactions, the classification of environment groups was proposed. The goal of this study explores possibilities to adjust the upland rice regional breeding systems to optimally fit to the range of environments they are targeting, based on a historical yield data set of the Brazilian Geographic and Statistics Institute (IBGE, www.ibge.gov.br/home/) from 54 microregions. The specific objectives of this study were: (i) to identify and classify environmental groups in the Brazilian upland rice production area; (ii) to validate these environmental groups using yield data set from the upland rice multi-trial experiments (MTEs); (iii) and to identify the most representative site for each environmental group. For this the historical upland rice yield data from 54 microregions were detrented from the effects of technological advances and adjusted to the reference year, 2006. The adjusted yield data were used to build a matrix, which was submitted to a cluster analysis allowing the identification of three different environmental groups. These groups were classified as: highly favorable environment (HFE); favorable environment (FE); and less favorable environment (LFE). The HFE is less affected by inter-annual rainfall variability than the other two groups. The upland rice breeding programs must take into account the differences among the environmental groups to conduct their trials and suggest genotypes for the upland production area.

Environmental group identification for upland rice production in central Brazil

Upland rice (Oryza sativa L.) production is basically concentrated in four central Brazilian States, Mato Grosso, Goiás, Rondônia and Tocantins. To reduce the genotype and environment (G × E) interactions, the classification of environment groups was proposed. The goal of this study explores possibilities to adjust the upland rice regional breeding systems to optimally fit to the range of environments they are targeting, based on a historical yield data set of the Brazilian Geographic and Statistics Institute (IBGE, www.ibge.gov.br/home/) from 54 microregions. The specific objectives of this study were: (i) to identify and classify environmental groups in the Brazilian upland rice production area; (ii) to validate these environmental groups using yield data set from the upland rice multi-trial experiments (MTEs); (iii) and to identify the most representative site for each environmental group. For this the historical upland rice yield data from 54 microregions were detrented from the effects of technological advances and adjusted to the reference year, 2006. The adjusted yield data were used to build a matrix, which was submitted to a cluster analysis allowing the identification of three different environmental groups. These groups were classified as: highly favorable environment (HFE); favorable environment (FE); and less favorable environment (LFE). The HFE is less affected by inter-annual rainfall variability than the other two groups. The upland rice breeding programs must take into account the differences among the environmental groups to conduct their trials and suggest genotypes for the upland production area.

Climate changes and technological advances: impacts on sugarcane productivity in tropical southern Brazil

The climatic projections for this century indicate the possibility of severe consequences for human beings, especially for agriculture where adverse effects to productivity of crops and to agribusiness as a whole may occur. An agrometeorological model was used to estimate sugarcane yield in tropical southern Brazil, based on future A1B climatic scenarios presented in the fourth Intergovernmental Panel on Climate Change report, in 2007. Sugarcane yield was evaluated for 2020, 2050, and 2080 considering the possible impacts caused by changes in temperature, precipitation, sunshine hours and CO2 concentration in the atmosphere, as well as technological advances. Increasingly higher temperatures will cause an increase of the potential productivity (PP), since this variable positively affects the efficiency of the photosynthetic processes of C4 plants. Changes in solar radiation and rainfall, however, will have less impact. PP will increase by 15% in relation to the present condition in 2020, by 33% in 2050 and by 47% in 2080. Regarding the actual productivities (AP), the increase observed in PP will compensate for the negative effect of the projected increase in water deficit. AP will increase by 12% in relation to the present condition in 2020, by 32% in 2050 and by 47% in 2080. The increase in sugarcane productivity resulting from the projected scenarios will have important impacts on the sugarcane sector.

As projeções climáticas para este século indicam a possibilidade de graves conseqüências para a humanidade, especialmente para a agricultura, com efeitos adversos nas produtividades das culturas e no agronegócio como um todo. Neste estudo, foi utilizado um modelo agrometeorológico para estimar a produtividade da cana-de-açúcar na região de Piracicaba, SP, Brasil, baseado nos cenários futuros do clima A1B, apresentados no quarto relatório do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas, de 2007. A produtividade da cana-de-açúcar foi avaliada nos anos de 2020, 2050 e 2080, levando-se em consideração as possíveis alterações de temperatura, precipitação, insolação e concentração de CO2 na atmosfera, assim como os avanços tecnológicos. O aumento da temperatura acarretará no aumento da produtividade potencial (PP), já que essa variável afeta positivamente a eficiência do processo fotossintético das plantas C4; entretanto, as alterações na radiação solar e na chuva terão menores impactos na produtividade. A PP aumentará cerca de 15% em relação à condição atual em 2020, de 33% em 2050 e de 47% em 2080. Com relação à produtividade real (AP), o aumento da PP compensará o efeito negativo causado pelo aumento projetado para o déficit hídrico. A AP aumentará cerca de 12% em relação à condição atual em 2020, de 32% em 2050 e de 47% em 2080. O aumento da produtividade da cana-de-açúcar observado na ocorrência dos cenários futuros avaliados terá impactos importantes no setor canavieiro.

Climate changes and technological advances: impacts on sugarcane productivity in tropical southern Brazil

The climatic projections for this century indicate the possibility of severe consequences for human beings, especially for agriculture where adverse effects to productivity of crops and to agribusiness as a whole may occur. An agrometeorological model was used to estimate sugarcane yield in tropical southern Brazil, based on future A1B climatic scenarios presented in the fourth Intergovernmental Panel on Climate Change report, in 2007. Sugarcane yield was evaluated for 2020, 2050, and 2080 considering the possible impacts caused by changes in temperature, precipitation, sunshine hours and CO2 concentration in the atmosphere, as well as technological advances. Increasingly higher temperatures will cause an increase of the potential productivity (PP), since this variable positively affects the efficiency of the photosynthetic processes of C4 plants. Changes in solar radiation and rainfall, however, will have less impact. PP will increase by 15% in relation to the present condition in 2020, by 33% in 2050 and by 47% in 2080. Regarding the actual productivities (AP), the increase observed in PP will compensate for the negative effect of the projected increase in water deficit. AP will increase by 12% in relation to the present condition in 2020, by 32% in 2050 and by 47% in 2080. The increase in sugarcane productivity resulting from the projected scenarios will have important impacts on the sugarcane sector.

As projeções climáticas para este século indicam a possibilidade de graves conseqüências para a humanidade, especialmente para a agricultura, com efeitos adversos nas produtividades das culturas e no agronegócio como um todo. Neste estudo, foi utilizado um modelo agrometeorológico para estimar a produtividade da cana-de-açúcar na região de Piracicaba, SP, Brasil, baseado nos cenários futuros do clima A1B, apresentados no quarto relatório do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas, de 2007. A produtividade da cana-de-açúcar foi avaliada nos anos de 2020, 2050 e 2080, levando-se em consideração as possíveis alterações de temperatura, precipitação, insolação e concentração de CO2 na atmosfera, assim como os avanços tecnológicos. O aumento da temperatura acarretará no aumento da produtividade potencial (PP), já que essa variável afeta positivamente a eficiência do processo fotossintético das plantas C4; entretanto, as alterações na radiação solar e na chuva terão menores impactos na produtividade. A PP aumentará cerca de 15% em relação à condição atual em 2020, de 33% em 2050 e de 47% em 2080. Com relação à produtividade real (AP), o aumento da PP compensará o efeito negativo causado pelo aumento projetado para o déficit hídrico. A AP aumentará cerca de 12% em relação à condição atual em 2020, de 32% em 2050 e de 47% em 2080. O aumento da produtividade da cana-de-açúcar observado na ocorrência dos cenários futuros avaliados terá impactos importantes no setor canavieiro.

Agrometeorology and plant disease management: a happy marriage

Many plant disease outbreaks are triggered by suitably warm temperatures during periods of leaf wetness. Measurements or estimations of leaf wetness duration provided by Agrometeorologists have allowed Plant Pathologists to devise weather timed spray schemes which often reduce the number of sprays required to control plant diseases, thus lowering costs and benefitting the environment. In the near future, tools such as numerical weather models with small grid spacings, and improved weather radar, are expected to reduce the need for tight networks of surface observations. The weather models will also provide growers with forecast warnings of potential upcoming disease outbreaks, which will further enhance the contribution of agrometeorology to plant disease management.

A disseminação de muitas doenças de plantas é influenciada por condições favoráveis de temperatura durante o período de molhamento foliar. As medidas e estimativas da duração do período de molhamento foliar fornecidas pelos Agrometeorologistas têm permitido aos Fitopatologistas dar alertas sobre a necessidade de pulverizações com base nas condições meteorológicas, o que normalmente reduz o número de aplicações para o controle de doenças, resultando em menor custo de produção e menor contaminação do ambiente. Em um futuro próximo, ferramentas como os modelos numéricos de tempo, com alta resolução espacial, e os radares meteorológicos mais avançados, deverão reduzir a necessidade de redes de observação meteorológica de superfície mais densas. Os modelos meteorológicos também possibilitarão a previsão de disseminação potencial das doenças de plantas, o que irá aumentar ainda mais a contribuição da agrometeorologia para o controle fitossanitário mais racional.

Agrometeorology and plant disease management: a happy marriage

Many plant disease outbreaks are triggered by suitably warm temperatures during periods of leaf wetness. Measurements or estimations of leaf wetness duration provided by Agrometeorologists have allowed Plant Pathologists to devise weather timed spray schemes which often reduce the number of sprays required to control plant diseases, thus lowering costs and benefitting the environment. In the near future, tools such as numerical weather models with small grid spacings, and improved weather radar, are expected to reduce the need for tight networks of surface observations. The weather models will also provide growers with forecast warnings of potential upcoming disease outbreaks, which will further enhance the contribution of agrometeorology to plant disease management.

A disseminação de muitas doenças de plantas é influenciada por condições favoráveis de temperatura durante o período de molhamento foliar. As medidas e estimativas da duração do período de molhamento foliar fornecidas pelos Agrometeorologistas têm permitido aos Fitopatologistas dar alertas sobre a necessidade de pulverizações com base nas condições meteorológicas, o que normalmente reduz o número de aplicações para o controle de doenças, resultando em menor custo de produção e menor contaminação do ambiente. Em um futuro próximo, ferramentas como os modelos numéricos de tempo, com alta resolução espacial, e os radares meteorológicos mais avançados, deverão reduzir a necessidade de redes de observação meteorológica de superfície mais densas. Os modelos meteorológicos também possibilitarão a previsão de disseminação potencial das doenças de plantas, o que irá aumentar ainda mais a contribuição da agrometeorologia para o controle fitossanitário mais racional.

Performance of cylindrical leaf wetness duration sensors in a tropical climate condition

Leaf wetness duration (LWD) measurements are required for disease warning in several agricultural systems, since it is an important variable for the diagnose of plant disease epidemiology. The cylindrical sensor is an inexpensive and simple electronic LWD sensor initially designed to measure this variable for onions, however some studies show that it may be helpful for standard measurements in weather stations and also for different crops. Therefore, the objective of this study was to assess their performance under tropical climate conditions, in Brazil, having as standard measurements those obtained by flat plate sensors, which have presented very good performance when compared with visual observations. Before field assessments, all LWD sensors used in our study (flat plates and cylinders) were white latex painted and submitted to a heat treatment. Laboratory tests were performed in order to determine the resistance threshold for the sensor to be considered wet and the time response of the sensors to wetness. In the field, all cylindrical sensors were initially deployed horizontally 30-cm above a turfgrass surface in order to assess the variability among them with respect to LWD measurements. The variability among the horizontal cylindrical sensors was reduced by using a specific resistance threshold for each sensor. The mean coefficient of variation (CV) of LWD data measured by the cylindrical sensors was 9.7%. After that, the cylindrical sensors were deployed at five different angles: 0º, 15º, 30º, 45º, and 60º. Data of measurements made at these angles were compared with the standard measurement, obtained by flat plate sensors at the same height and installed at 45º. The deployment angle had no systematic effect on LWD measurements for the local tropical conditions, since the correlations between flat plate and elevated cylinder measurements were very high (R² > 0.91), which differed from the results obtained under temperate climatic conditions, where LWD measured by cylinders were two hours longer than by flat plate sensors.

Medidas da duração do período de molhamento (DPM) são necessárias para diversos sistemas de alerta fitossanitário, uma vez que a DPM é uma variável importante para a epidemiologia. O sensor cilíndrico é um sensor eletrônico barato e que pode ser facilmente produzido. Esse sensor foi inicialmente projetado para medir DPM em cebola, contudo alguns estudos indicam que ele também pode ser utilizado em estações meteorológicas e outras culturas. Portanto, o objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de sensores cilíndricos sob condições tropicais, no Brasil, tendo-se as medidas obtidas pelo sensor de placa como referência. Antes de serem instalados no campo, todos os sensors eletrônicos utilizados no estudo (placa e cilíndricos) foram pintados com tinta latex branca e, em seguida, submetidos a tratamento térmico. Testes de laboratório foram realizados para determinar um limiar de resistência, a partir do qual os sensores seriam considerados molhados, e o tempo de reposta dos sensores ao molhamento. No campo, todos os sensores foram inicialmente instalados na horizontal a 30 cm de altura sobre gramado, visando a avaliar a variabilidade entre os sensores de DPM. A variabilidade entre os sensores cilíndricos na horizontal foi reduzida com a adoção de um limiar de resistência específico para cada sensor. O coeficiente médio de variação para DPM diária medida pelos sensores cilíndricos foi igual a 9,7%. Posteriormente, os sensores cilíndricos foram instalados em 5 ângulos diferentes com a horizontal: 0, 15, 30, 45, and 60º. As medidas obtidas por esses sensores são comparáveis com a medida padrão, fornecida por sensores de placa instalados a 45º e mesma altura. A mudança do ângulo de instação não teve efeito sistemático sobre as medidas da DPM para as condições locais, uma vez que as correlações entre as medidas dos sensores de placa e sensores cilídricos inclinados foram bastante elevadas (R² > 0,91), o que difere dos resultados obtidos em condições de clima temperado, onde a DPM medida pelo sensor cilíndrico foi duas horas mais longa do que a medida pelo sensor de placa.

Climatic risk for potato late blight in the Andes region of Venezuela

Potato is an important crop for Venezuelan agriculture. However, its production is highly affected by late blight (Phytophtora infestans), since weather is commonly favorable for this disease. The aim of this study was to determine the sowing dates of low climatic risk for potato late blight in the Andes region of Venezuela, with an agrometeorological disease model and geographical information system (GIS) tools. The disease model used in this study was developed by Hyre (1954) which requires daily rainfall and temperature data which were obtained from 106 weather stations, located at the States of Mérida, Táchira, and Trujillo, for a period of 31 years. Hyre's model was applied for all stations obtainig the following variables: number of disease favorable days (DFD); number of periods with ten consecutive favorable days, named disease occurrence (O); and number of sprays required for disease control (S). These variables were used to calculate the Maximum Risk Index (MRI) and the Probable Risk Index (PRI). The interpolation of these indexes was used to generate maps of climatic risk for each sowing date. MRI and PRI maps showed that the highest climatic risk for potato late blight occurrence was during the rainy season, from May to July, decreasing during dry and mid seasons. However, high disease risk variability was observed for all seasons. The maps generated by coupling an agrometeorological disease model and GIS also show that in great part of potato areas of Andes region the number of sprays could be reduced, but more investigations about that must be carried out.

A batata é uma importante cultura para a agricultura venezuelana. Entretanto, sua produção é altamente afetada pela ocorrência da requeima (Phytophtora infestans), já que as condições climáticas são normalmente favoráveis para essa doença. O objetivo deste estudo foi determinar as datas de semeadura com os menores riscos climáticos para a ocorrência da requeima na região andina da Venezuela, considerando o uso de um modelo agrometeorológico de previsão da doença e um sistema de informação geográfica (GIS). O modelo de estimativa da doença utilizado foi o desenvolvido por Hyre (1954), o qual requer dados diários de chuva e temperatura. Esses dados foram obtidos de 106 estações meteorológicas, situadas nos estados de Mérida, Táchira e Trujillo, para períodos de 31 anos. O modelo de Hyre foi aplicado para todas as estações, obtendo-se as seguintes variáveis: número de dias favoráveis à doença (DFD); número de períodos com dez dias favoráveis consecutivos, denominado de ocorrência (O); e número de pulverizações requeridas para o controle da doença (S). Essas variáveis foram utilizadas para calcular o Índice de Máximo Risco (MRI) e o Índice de Risco Provável (PRI). A interpolação desses índices foi usada para gerar mapas de risco climático para cada época de semeadura. Os mapas de MRI e PRI mostraram que os maiores riscos para a proliferação da requeima da batata ocorre na estação chuvosa, de maio a julho, decrescendo durante as estações seca e de transição. Entretanto, alta variabilidade do risco para a doença foi observada em todas as épocas de semeadura. Os mapas gerados pela combinação do modelo agrometeorológico de previsão da doença e GIS também mostraram que em boa parte das áreas produtoras de batata na região andina da Venezuela a redução do número de pulverizações pode ser possível, no entanto há necessidade de novas pesquisas para se comprovar isso.

Climatic risk for potato late blight in the Andes region of Venezuela

Potato is an important crop for Venezuelan agriculture. However, its production is highly affected by late blight (Phytophtora infestans), since weather is commonly favorable for this disease. The aim of this study was to determine the sowing dates of low climatic risk for potato late blight in the Andes region of Venezuela, with an agrometeorological disease model and geographical information system (GIS) tools. The disease model used in this study was developed by Hyre (1954) which requires daily rainfall and temperature data which were obtained from 106 weather stations, located at the States of Mérida, Táchira, and Trujillo, for a period of 31 years. Hyre's model was applied for all stations obtainig the following variables: number of disease favorable days (DFD); number of periods with ten consecutive favorable days, named disease occurrence (O); and number of sprays required for disease control (S). These variables were used to calculate the Maximum Risk Index (MRI) and the Probable Risk Index (PRI). The interpolation of these indexes was used to generate maps of climatic risk for each sowing date. MRI and PRI maps showed that the highest climatic risk for potato late blight occurrence was during the rainy season, from May to July, decreasing during dry and mid seasons. However, high disease risk variability was observed for all seasons. The maps generated by coupling an agrometeorological disease model and GIS also show that in great part of potato areas of Andes region the number of sprays could be reduced, but more investigations about that must be carried out.

A batata é uma importante cultura para a agricultura venezuelana. Entretanto, sua produção é altamente afetada pela ocorrência da requeima (Phytophtora infestans), já que as condições climáticas são normalmente favoráveis para essa doença. O objetivo deste estudo foi determinar as datas de semeadura com os menores riscos climáticos para a ocorrência da requeima na região andina da Venezuela, considerando o uso de um modelo agrometeorológico de previsão da doença e um sistema de informação geográfica (GIS). O modelo de estimativa da doença utilizado foi o desenvolvido por Hyre (1954), o qual requer dados diários de chuva e temperatura. Esses dados foram obtidos de 106 estações meteorológicas, situadas nos estados de Mérida, Táchira e Trujillo, para períodos de 31 anos. O modelo de Hyre foi aplicado para todas as estações, obtendo-se as seguintes variáveis: número de dias favoráveis à doença (DFD); número de períodos com dez dias favoráveis consecutivos, denominado de ocorrência (O); e número de pulverizações requeridas para o controle da doença (S). Essas variáveis foram utilizadas para calcular o Índice de Máximo Risco (MRI) e o Índice de Risco Provável (PRI). A interpolação desses índices foi usada para gerar mapas de risco climático para cada época de semeadura. Os mapas de MRI e PRI mostraram que os maiores riscos para a proliferação da requeima da batata ocorre na estação chuvosa, de maio a julho, decrescendo durante as estações seca e de transição. Entretanto, alta variabilidade do risco para a doença foi observada em todas as épocas de semeadura. Os mapas gerados pela combinação do modelo agrometeorológico de previsão da doença e GIS também mostraram que em boa parte das áreas produtoras de batata na região andina da Venezuela a redução do número de pulverizações pode ser possível, no entanto há necessidade de novas pesquisas para se comprovar isso.

Performance of cylindrical leaf wetness duration sensors in a tropical climate condition

Leaf wetness duration (LWD) measurements are required for disease warning in several agricultural systems, since it is an important variable for the diagnose of plant disease epidemiology. The cylindrical sensor is an inexpensive and simple electronic LWD sensor initially designed to measure this variable for onions, however some studies show that it may be helpful for standard measurements in weather stations and also for different crops. Therefore, the objective of this study was to assess their performance under tropical climate conditions, in Brazil, having as standard measurements those obtained by flat plate sensors, which have presented very good performance when compared with visual observations. Before field assessments, all LWD sensors used in our study (flat plates and cylinders) were white latex painted and submitted to a heat treatment. Laboratory tests were performed in order to determine the resistance threshold for the sensor to be considered wet and the time response of the sensors to wetness. In the field, all cylindrical sensors were initially deployed horizontally 30-cm above a turfgrass surface in order to assess the variability among them with respect to LWD measurements. The variability among the horizontal cylindrical sensors was reduced by using a specific resistance threshold for each sensor. The mean coefficient of variation (CV) of LWD data measured by the cylindrical sensors was 9.7%. After that, the cylindrical sensors were deployed at five different angles: 0º, 15º, 30º, 45º, and 60º. Data of measurements made at these angles were compared with the standard measurement, obtained by flat plate sensors at the same height and installed at 45º. The deployment angle had no systematic effect on LWD measurements for the local tropical conditions, since the correlations between flat plate and elevated cylinder measurements were very high (R² > 0.91), which differed from the results obtained under temperate climatic conditions, where LWD measured by cylinders were two hours longer than by flat plate sensors.

Medidas da duração do período de molhamento (DPM) são necessárias para diversos sistemas de alerta fitossanitário, uma vez que a DPM é uma variável importante para a epidemiologia. O sensor cilíndrico é um sensor eletrônico barato e que pode ser facilmente produzido. Esse sensor foi inicialmente projetado para medir DPM em cebola, contudo alguns estudos indicam que ele também pode ser utilizado em estações meteorológicas e outras culturas. Portanto, o objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de sensores cilíndricos sob condições tropicais, no Brasil, tendo-se as medidas obtidas pelo sensor de placa como referência. Antes de serem instalados no campo, todos os sensors eletrônicos utilizados no estudo (placa e cilíndricos) foram pintados com tinta latex branca e, em seguida, submetidos a tratamento térmico. Testes de laboratório foram realizados para determinar um limiar de resistência, a partir do qual os sensores seriam considerados molhados, e o tempo de reposta dos sensores ao molhamento. No campo, todos os sensores foram inicialmente instalados na horizontal a 30 cm de altura sobre gramado, visando a avaliar a variabilidade entre os sensores de DPM. A variabilidade entre os sensores cilíndricos na horizontal foi reduzida com a adoção de um limiar de resistência específico para cada sensor. O coeficiente médio de variação para DPM diária medida pelos sensores cilíndricos foi igual a 9,7%. Posteriormente, os sensores cilíndricos foram instalados em 5 ângulos diferentes com a horizontal: 0, 15, 30, 45, and 60º. As medidas obtidas por esses sensores são comparáveis com a medida padrão, fornecida por sensores de placa instalados a 45º e mesma altura. A mudança do ângulo de instação não teve efeito sistemático sobre as medidas da DPM para as condições locais, uma vez que as correlações entre as medidas dos sensores de placa e sensores cilídricos inclinados foram bastante elevadas (R² > 0,91), o que difere dos resultados obtidos em condições de clima temperado, onde a DPM medida pelo sensor cilíndrico foi duas horas mais longa do que a medida pelo sensor de placa.

Estimating leaf wetness duration over turfgrass, and in a 'Niagara Rosada' vineyard, in a subtropical environment

Leaf wetness duration (LWD) is a key parameter in agrometeorology because it is related to plant disease occurrence. As LWD is seldomly measured in a standard weather station it must be estimated to run warning systems for schedule chemical disease control. The objective of the present study was to estimate LWD over turfgrass considering different models with data from a standard weather station, and to evaluate the correlation between estimated LWD over turfgrass and LWD measured in a 'Niagara Rosada' vineyard, cultivated in a hedgerow training system, in Jundiaí, São Paulo State, Brazil. The wetness sensors inside the vineyard were located at the top of the plants, deployed at an inclination angle of 45º and oriented southwest, with three replications. The methods used to estimate LWD were: number of hours with relative humidity above 90% (NHRH > 90%), dew point depression (DPD), classification and regression tree (CART) and Penman-Monteith (PM). The CART model had the best performance to estimate LWD over turfgrass, with a good precision (R² = 0.82) and a high accuracy (d = 0.94), resulting in a good confidence index (c = 0.85). The results from this model also presented a good correlation with measured LWD inside the vineyard, with a good precision (R² = 0.87) and a high accuracy (d = 0.96), resulting in a high confidence index (c = 0.93), showing that LWD in a 'Niagara Rosada' vineyard can be estimated with data from a standard weather station.

A duração do período de molhamento (DPM) é uma variável agrometeorológica chave para a ocorrência de doenças de plantas. Como a DPM é raramente medida nas estações meteorológicas, ela deve ser estimada quando se pretende empregar sistemas de alerta de controle químico. Desse modo, o objetivo do presente estudo foi avaliar a estimativa da DPM sobre gramado por diferentes modelos a partir de dados meteorológicos obtidos em uma estação meteorológica padrão e verificar as relações entre a DPM estimada para o gramado e a medida em um vinhedo de 'Niagara Rosada', conduzido em espaldeira, em Jundiaí, SP, Brasil. Os sensores de molhamento no vinhedo foram instalados no topo das plantas com um ângulo de inclinação de 45º e com a face superior do sensor voltada para sudoeste, com três repetições. Os quatro modelos de estimativa da DPM foram: número de horas com umidade relativa do ar acima de 90% (NHUR > 90%), depressão do ponto de orvalho (DPO), árvore de classificação e regressão (CART) e o de Penman-Monteith (PM). O modelo CART estimou melhor a DPM no gramado, apresentando uma boa precisão (R² = 0,82) e uma ótima exatidão (d = 0,94), resultando num bom índice de confiabilidade (c = 0,85). Esta estimativa também apresentou uma boa correlação com a DPM medida no interior do vinhedo, com uma precisão razoável (R² = 0,87) e uma ótima exatidão (d = 0,96), resultando num ótimo índice de confiabilidade (c = 0,93), o que permite concluir que é possível estimar a DPM no vinhedo de 'Niagara Rosada' por meio de dados medidos ou estimados na estação meteorológica padrão.

Spatial variability of leaf wetness duration in cotton, coffee and banana crop canopies

Despite the importance of leaf wetness duration for plant disease epidemiology, there has been little attention paid to research on how its variability relates to different cropping situations. The objective of this study was to evaluate the spatial variability of leaf wetness duration (LWD) in three crops, comparing these measurements with turfgrass LWD, obtained in a standard weather station. LWD was measured by electronic sensors in three crops with different canopy structures and leaf area: cotton, coffee and banana. For the cotton crop, cylindrical sensors were deployed at the lower third and on the top of the canopy, facing southwest. For the coffee crop, flat plate sensors were installed in the lower third of the canopy facing northeast and southwest; in the middle third facing northeast and southwest; and inside and on the top of the canopy. For the banana canopy, cylindrical sensors were used to measure LWD in the lower third of the canopy and in the upper third of the plant. Turfgrass LWD was simultaneously measured in a nearby standard weather station. The LWD showed different patterns of variation in the three crop canopies. For coffee plants, the longest LWD was found in the lower portions of the canopy; for the banana crop, the upper third of the canopy showed the longest LWD; whereas for the cotton crop no difference was observed between the top and lower third of the canopy. Turfgrass LWD presented a good relationship with LWD measured on the top or in the upper third of the crops. Thus, the estimate of crop LWD can be perfomed based on turfgrass LWD, this being a useful tool for plant disease management purposes for crops in which the longer LWD occurs at the upper canopy portion.

Apesar da importância da duração do período de molhamento para a epidemiologia de doenças de plantas, pouca atenção tem sido dada à sua variabilidade em diferentes posições da cultura. O objetivo deste estudo foi avaliar a variabilidade espacial da duração do período de molhamento (DPM) em três culturas, comparando-se as medidas obtidas com a DPM medida sobre gramado em um posto meteorológico padrão. A DPM foi medida por sensores eletrônicos em três culturas com diferentes estruturas de dosséis e áreas foliares: algodão, café e banana. Na cultura do algodão, os sensores cilídricos foram instalados no terço médio e no topo do dossel voltados para o sudoeste. Na cultura do café, sensores de placa foram instalados no terço inferior do dossel voltados para nordeste e sudoeste; no terço médio também voltados para nordeste e sudoeste; no interior e no topo do dossel. Na cultura da banana, sensores cilíndricos foram instalados nos terços inferior e superior da planta. A DPM sobre gramado foi simultaneamente medida em um posto meteorológico próximo às culturas. A DPM exibiu diferentes padrões de variação nas três culturas. Para o cafeeiro, a DPM mais longa foi observada nas partes mais baixas da planta; para a bananeira, o terço superior foi o que apresentou a maior DPM; enquanto que para a cultura do algodão não houve diferença entre o topo e o interior do dossel. A DPM medida sobre gramado apresentou boa correlação com a DPM medida no topo ou no terço superior das culturas. Dessa forma, pode-se estimar a DPM nas culturas a partir da DPM do gramado, sendo esta uma ferramenta muito útil para o manejo de doenças de plantas em culturas onde a DPM mais longa ocorre nas porções superiores do dossel.

Spatial variability of leaf wetness duration in cotton, coffee and banana crop canopies

Despite the importance of leaf wetness duration for plant disease epidemiology, there has been little attention paid to research on how its variability relates to different cropping situations. The objective of this study was to evaluate the spatial variability of leaf wetness duration (LWD) in three crops, comparing these measurements with turfgrass LWD, obtained in a standard weather station. LWD was measured by electronic sensors in three crops with different canopy structures and leaf area: cotton, coffee and banana. For the cotton crop, cylindrical sensors were deployed at the lower third and on the top of the canopy, facing southwest. For the coffee crop, flat plate sensors were installed in the lower third of the canopy facing northeast and southwest; in the middle third facing northeast and southwest; and inside and on the top of the canopy. For the banana canopy, cylindrical sensors were used to measure LWD in the lower third of the canopy and in the upper third of the plant. Turfgrass LWD was simultaneously measured in a nearby standard weather station. The LWD showed different patterns of variation in the three crop canopies. For coffee plants, the longest LWD was found in the lower portions of the canopy; for the banana crop, the upper third of the canopy showed the longest LWD; whereas for the cotton crop no difference was observed between the top and lower third of the canopy. Turfgrass LWD presented a good relationship with LWD measured on the top or in the upper third of the crops. Thus, the estimate of crop LWD can be perfomed based on turfgrass LWD, this being a useful tool for plant disease management purposes for crops in which the longer LWD occurs at the upper canopy portion.

Apesar da importância da duração do período de molhamento para a epidemiologia de doenças de plantas, pouca atenção tem sido dada à sua variabilidade em diferentes posições da cultura. O objetivo deste estudo foi avaliar a variabilidade espacial da duração do período de molhamento (DPM) em três culturas, comparando-se as medidas obtidas com a DPM medida sobre gramado em um posto meteorológico padrão. A DPM foi medida por sensores eletrônicos em três culturas com diferentes estruturas de dosséis e áreas foliares: algodão, café e banana. Na cultura do algodão, os sensores cilídricos foram instalados no terço médio e no topo do dossel voltados para o sudoeste. Na cultura do café, sensores de placa foram instalados no terço inferior do dossel voltados para nordeste e sudoeste; no terço médio também voltados para nordeste e sudoeste; no interior e no topo do dossel. Na cultura da banana, sensores cilíndricos foram instalados nos terços inferior e superior da planta. A DPM sobre gramado foi simultaneamente medida em um posto meteorológico próximo às culturas. A DPM exibiu diferentes padrões de variação nas três culturas. Para o cafeeiro, a DPM mais longa foi observada nas partes mais baixas da planta; para a bananeira, o terço superior foi o que apresentou a maior DPM; enquanto que para a cultura do algodão não houve diferença entre o topo e o interior do dossel. A DPM medida sobre gramado apresentou boa correlação com a DPM medida no topo ou no terço superior das culturas. Dessa forma, pode-se estimar a DPM nas culturas a partir da DPM do gramado, sendo esta uma ferramenta muito útil para o manejo de doenças de plantas em culturas onde a DPM mais longa ocorre nas porções superiores do dossel.

Estimating leaf wetness duration over turfgrass, and in a 'Niagara Rosada' vineyard, in a subtropical environment

Leaf wetness duration (LWD) is a key parameter in agrometeorology because it is related to plant disease occurrence. As LWD is seldomly measured in a standard weather station it must be estimated to run warning systems for schedule chemical disease control. The objective of the present study was to estimate LWD over turfgrass considering different models with data from a standard weather station, and to evaluate the correlation between estimated LWD over turfgrass and LWD measured in a 'Niagara Rosada' vineyard, cultivated in a hedgerow training system, in Jundiaí, São Paulo State, Brazil. The wetness sensors inside the vineyard were located at the top of the plants, deployed at an inclination angle of 45º and oriented southwest, with three replications. The methods used to estimate LWD were: number of hours with relative humidity above 90% (NHRH > 90%), dew point depression (DPD), classification and regression tree (CART) and Penman-Monteith (PM). The CART model had the best performance to estimate LWD over turfgrass, with a good precision (R² = 0.82) and a high accuracy (d = 0.94), resulting in a good confidence index (c = 0.85). The results from this model also presented a good correlation with measured LWD inside the vineyard, with a good precision (R² = 0.87) and a high accuracy (d = 0.96), resulting in a high confidence index (c = 0.93), showing that LWD in a 'Niagara Rosada' vineyard can be estimated with data from a standard weather station.

A duração do período de molhamento (DPM) é uma variável agrometeorológica chave para a ocorrência de doenças de plantas. Como a DPM é raramente medida nas estações meteorológicas, ela deve ser estimada quando se pretende empregar sistemas de alerta de controle químico. Desse modo, o objetivo do presente estudo foi avaliar a estimativa da DPM sobre gramado por diferentes modelos a partir de dados meteorológicos obtidos em uma estação meteorológica padrão e verificar as relações entre a DPM estimada para o gramado e a medida em um vinhedo de 'Niagara Rosada', conduzido em espaldeira, em Jundiaí, SP, Brasil. Os sensores de molhamento no vinhedo foram instalados no topo das plantas com um ângulo de inclinação de 45º e com a face superior do sensor voltada para sudoeste, com três repetições. Os quatro modelos de estimativa da DPM foram: número de horas com umidade relativa do ar acima de 90% (NHUR > 90%), depressão do ponto de orvalho (DPO), árvore de classificação e regressão (CART) e o de Penman-Monteith (PM). O modelo CART estimou melhor a DPM no gramado, apresentando uma boa precisão (R² = 0,82) e uma ótima exatidão (d = 0,94), resultando num bom índice de confiabilidade (c = 0,85). Esta estimativa também apresentou uma boa correlação com a DPM medida no interior do vinhedo, com uma precisão razoável (R² = 0,87) e uma ótima exatidão (d = 0,96), resultando num ótimo índice de confiabilidade (c = 0,93), o que permite concluir que é possível estimar a DPM no vinhedo de 'Niagara Rosada' por meio de dados medidos ou estimados na estação meteorológica padrão.

Obtaining weather data for input to crop disease-warning systems: leaf wetness duration as a case study

Disease-warning systems are decision support tools designed to help growers determine when to apply control measures to suppress crop diseases. Weather data are nearly ubiquitous inputs to warning systems. This contribution reviews ways in which weather data are gathered for use as inputs to disease-warning systems, and the associated logistical challenges. Grower-operated weather monitoring is contrasted with obtaining data from networks of weather stations, and the advantages and disadvantages of measuring vs. estimating weather data are discussed. Special emphasis is given to leaf wetness duration (LWD), not only because LWD data are inputs to many disease-warning systems but also because accurate data are uniquely challenging to obtain. It is concluded that there is no single " best" method to acquire weather data for use in disease-warning systems; instead, local, regional, and national circumstances are likely to influence which strategy is most successful.

Os sistemas de alerta fitossanitário são ferramentas de suporte à decisão desenvolvidos para ajudar os agricultures a determinar o melhor momento da aplicação das medidas de controle para combater as doenças de plantas. As variáveis meteorológicas são dados de entrada quase que obrigatórios desses sistemas. Este trabalho apresenta uma revisão sobre os meios pelos quais as variáveis meteorológicas são coletadas para serem usadas como dados de entrada em sistemas de alerta fitossanitário e sobre os desafios associados à logística de obtenção desses dados. Essa revisão compara o monitoramento meteorológico ao nível do produtor, nas propriedades agrícolas, com aquele feito ao nível de redes de estações meteorológicas, assim como discute as vantagens e desvantagens entre medir e estimar tais variáveis meteorológicas. Especial ênfase é dada à duração do período de molhamento foliar (DPM), não somente pela sua importância como dado de entrada em diversos sistemas de alerta fitossanitário, mas também pelo desafio de se obter dados acurados dessa variável. Pode-se concluir, após ampla discussão do assunto, que não há um método único e melhor para se obter os dados meteorológicos para uso em sistemas de alerta fitossanitário; por outro lado, as circunstâncias a nível local, regional e nacional provavelmente influenciam a estratégia de maior sucesso.

Obtaining weather data for input to crop disease-warning systems: leaf wetness duration as a case study

Disease-warning systems are decision support tools designed to help growers determine when to apply control measures to suppress crop diseases. Weather data are nearly ubiquitous inputs to warning systems. This contribution reviews ways in which weather data are gathered for use as inputs to disease-warning systems, and the associated logistical challenges. Grower-operated weather monitoring is contrasted with obtaining data from networks of weather stations, and the advantages and disadvantages of measuring vs. estimating weather data are discussed. Special emphasis is given to leaf wetness duration (LWD), not only because LWD data are inputs to many disease-warning systems but also because accurate data are uniquely challenging to obtain. It is concluded that there is no single " best" method to acquire weather data for use in disease-warning systems; instead, local, regional, and national circumstances are likely to influence which strategy is most successful.

Os sistemas de alerta fitossanitário são ferramentas de suporte à decisão desenvolvidos para ajudar os agricultures a determinar o melhor momento da aplicação das medidas de controle para combater as doenças de plantas. As variáveis meteorológicas são dados de entrada quase que obrigatórios desses sistemas. Este trabalho apresenta uma revisão sobre os meios pelos quais as variáveis meteorológicas são coletadas para serem usadas como dados de entrada em sistemas de alerta fitossanitário e sobre os desafios associados à logística de obtenção desses dados. Essa revisão compara o monitoramento meteorológico ao nível do produtor, nas propriedades agrícolas, com aquele feito ao nível de redes de estações meteorológicas, assim como discute as vantagens e desvantagens entre medir e estimar tais variáveis meteorológicas. Especial ênfase é dada à duração do período de molhamento foliar (DPM), não somente pela sua importância como dado de entrada em diversos sistemas de alerta fitossanitário, mas também pelo desafio de se obter dados acurados dessa variável. Pode-se concluir, após ampla discussão do assunto, que não há um método único e melhor para se obter os dados meteorológicos para uso em sistemas de alerta fitossanitário; por outro lado, as circunstâncias a nível local, regional e nacional provavelmente influenciam a estratégia de maior sucesso.