Progresso da cercosporiose da beterraba sob diferentes regimes de pulverização / Progress of beet Cercospora leaf spot under different spraying regimes

RESUMO

A cercosporiose da beterraba, causada por Cercospora beticola Sacc. é controlada por meio de pulverizações foliares com fungicidas seguindo um calendário fixo, sem considerar o progresso da doença. Um sistema de previsão pode predizer o progresso da doença e direcionar o regime de pulverizações, reduzindo o número de aplicações e otimizando o manejo da doença. Com o objetivo de avaliar o progresso da cercosporiose sob os diferentes regimes de pulverização foi aplicada a técnica de modelagem estatística conhecida por modelos mistos. Estes modelos não incluem apenas os efeitos fixos, mas também os efeitos aleatórios para cada um dos indivíduos da população em estudo. Nas safras agrícolas de 2018 e 2019, os regimes de pulverização utilizados foram baseados em sistemas com valores de severidade estimada (SE) acumulada de 0,15; 0,25, e 0,35, além dos controles padrões com intervalos de pulverizações de cinco e sete dias. A severidade acumulada da cercosporiose em função do tempo, nos cinco regimes de pulverização, foi calibrada com um modelo Gompertz ajustado pelo modelo misto e o efeito aleatório ajustado à assíntota superior. Como resultado da calibração do modelo, o tratamento com regime de pulverização com SE=0,35 não diferiu dos controles padrões com relação à área abaixo da curva de progresso da doença (AACPD), severidade final e produtividade. Os dados apresentados nesse...

ABSTRACT

Cercospora leaf spot (CLS) caused by Cercospora beticola Sacc. is controlled by foliar spraying with fungicides following a fixed schedule, without considering the disease progress. A forecasting system can predict the progress of the disease and direct the spraying regime, reducing the number of applications and optimizing the disease management. To evaluate the progress of CLS under the different spraying regimes, the statistical modeling technique known as mixed models was applied. These models include not only fixed effects but also random effects for each individual in the studied population. In the harvest seasons of 2018 and 2019, the spraying regimes used were based on systems with accumulated estimated severity (SE) values of 0.15; 0.25, and 0.35, in addition to standard controls with spraying intervals of five and seven days. The accumulated severity of CLS as a function of time in the five spraying regimes was calibrated with a Gompertz model adjusted by the mixed model and the random effect adjusted to the upper asymptote. As a result of the model calibration, the spraying regime treatment with SE=0.35 did not differ from the standard controls regarding the area under the disease progress curve (AACPD), final severity, and productivity. The data presented in this study demonstrate the efficiency of a forecasting system in CLS management, with the advantage of...