RESUMO A bacteriose da nogueira é causada por Xanthomonas arboricola pv. juglandis. Em Zavalla (Santa Fe), o cultivo da nogueira concentra-se na produção de plantas enxertadas em viveiro. O objetivo deste trabalho foi quantificar o efeito do ambiente no desenvolvimento epidêmico da bacteriose da nogueira em variedades susceptíveis e de melhor comportamento e elaborar modelos matemáticos que permitam prever a sua severidade. En Zavalla foram feitas observações da severidade da bacteriose (Sev%) a cada sete dias em quatro variedades de nogueiras (três susceptíveis (sus=1): Chandler, Davis e Tulare e uma de melhor comportamento: Franquette (sus=0)), desde o final da primavera até os últimos dias de fevereiro (N=76), durante três safras (2010/11, 2011/12 e 2012/13),. As variáveis de regressão meteorológica foram calculadas nos respectivos intervalos de 15 dias antes de cada observação da taxa diária de progresso da epidemia (Tid%=Sev%t-Sev%t-1/7). As melhores variáveis correlacionadas (rk: coeficiente de correlação de Kendall Tau-b) com a severidade da bacteriose (severo:Tid% >0,1367; moderado a nulo: Tid%<=0,1367, sendo 0,1367 o percentil de 40% dos dados observados), para os dois tipos de variedades (sus=1 e sus=0), foram DPr>9 (dias com precipitação>9mm; rk=0,434) e DMojro (dias sem chuva, com molhamento devido ao orvalho pela ocorrência de umidade relativa do ar maior que 82%; rk=0,326). O modelo logístico integrado por DPr>9 e DMojro classificou corretamente 62 casos dos 76 analisados nas três safras (precisão de previsão: PPred=81,5%), permitindo quantificar o efeito do ambiente em ambos os tipos de variedades. O modelo integrado por DPr>9 e DMojt (soma dos dias com molhamento foliar pelo orvalho (DMojro) com os originados por precipitação pluvial (DMojpr)) atingiu uma precisão de previsão de 80,3%. Ambas as variáveis meteorológicas estariam expressando a necessidade de água livre para a infecção (DMojt) e o efeito mecânico da precipitação pluvial (DPr>9) na dispersão bacteriana. Com o uso do melhor modelo podem ser reduzidas as pulverizações com bactericida.

ABSTRACTUMO Walnut Blight is caused by Xanthomonas arboricola pv. juglandis. In Zavalla (Santa Fe), walnut production is focused on the grafted plants in nurseries. The objective of this work was to quantify the environmental effect on the epidemic development of walnut blight, in susceptible varieties and in varieties with better behaviour to the disease, and to develop mathematical models to predict the severity of the disease In the locality of Zavalla observations of severity (Sev%) of walnut blight were made every seven days in four walnut varieties (three susceptible (sus=1): Chandler, Davis and Tulare and one with better performance: Franquette (sus=0)), from the end of spring until the last days of February (N=76) , during three crop seasons (2010/11, 2011/12 and 2012/13). Weather regression variables were calculated in the respective 15-day periods prior to each observation of daily epidemic increase rate (Tid%=Sev%t-Sev%t-1/7). The variables best correlated (rk: Kendall Tau-b correlation coefficient) with bacterial levels (severe: Tid% >0.1367; moderate to nil) were Tid%<=0.1367, with 0.1367 being the 40% percentile of the observed data), for both types of varieties (sus=1 and sus=0), were DPr>9 (days with precipitation>9mm; rk=0.434) and DMojro (days without rain, with wetness attributable to dew due to the occurrence of relative air humidity greater than 82%; rk=0.326). The logistic model integrated by DPr>9 and DMojro correctly classified 62 cases of the 76 analyzed in the three crop seasons (prediction accuracy: PPred=81.5%), allowing to quantify the environmental effect in both types of walnut varieties analyzed. The model integrated by DPr>9 and DMojt (summing the days of wetting by dew (DMojro) with those originated by precipitation (DMojpr)) achieved a prediction accuracy of 80.3%. Both meteorological variables would be expressing the bacterial free water requirement for infection (DMojt) and energy requirement in rainfall (DPr>9) to provide bacterial dispersion.

RESUMEN La bacteriosis del nogal es causada por Xanthomonas arboricola pv. juglandis. En Zavalla (Santa Fe), la actividad nogalera se centra en la producción de plantas injertadas en vivero. El presente trabajo tuvo por objetivo cuantificar el efecto ambiental sobre el desarrollo epidémico de la bacteriosis del nogal en variedades susceptibles y de mejor comportamiento a la enfermedad y elaborar modelos matemáticos que permitan predecir la severidad de la misma. En la localidad de Zavalla se realizaron observaciones de severidad (Sev%) de la bacteriosis cada siete días en cuatro variedades de nogal (tres susceptibles (sus=1): Chandler, Davis y Tulare y una de mejor comportamiento: Franquette (sus=0)), desde el fin de la primavera hasta los últimos días de febrero (N=76) durante tres campañas (2010/11, 2011/12 y 2012/13). Las variables regresoras meteorológicas se calcularon en los respectivos lapsos de 15 días previos a cada observación de tasa de incremento diario epidémico (Tid%=Sev%t–Sev%t-1/7). Las variables mejor correlacionadas (rk: coeficiente de correlación de Kendall Tau-b) con los niveles de bacteriosis (severo:Tid% >0,1367; moderado a nulo: Tid%<=0,1367, siendo 0,1367 el percentil 40% de los datos observados), para los dos tipos de variedades (sus=1 y sus=0), fueron DPr>9 (días con precipitación>9mm; rk=0,434) y DMojro (días sin lluvia, con mojado atribuible al rocío por ocurrencia de humedad relativa del aire mayor a 82%; rk=0,326). El modelo logístico integrado por DPr>9 y DMojro clasificó correctamente 62 casos de los 76 analizados en las tres campañas (precisión de predicción: PPred=81,5%), permitiendo cuantificar el efecto ambiental en ambos tipos de variedades de nogal analizadas. El modelo integrado por DPr>9 y DMojt (suma los días de mojado por rocío (DMojro) con los originados por precipitación (DMojpr)) logró una precisión de predicción de 80,3%. Ambas variables meteorológicas estarían expresando el requerimiento de agua libre de la bacteria para la infección (DMojt) y de energía en las lluvias (DPr>9) para favorecer la dispersión bacteriana.

In Argentina, wheat Fusarium head blight (FHB) is a disease predominantly caused by the fungus Fusarium graminearum (Schwabe) (teleomorfo Gibberella zeae (Schwein)). FHB is considered a floral disease because the infection process begins at the anthers. Severe FHB epidemics are associated to the occurrence of long wet periods from anthesis to milk-dough ripe wheat stages. The sporadic weather-induced nature of FHB in the Pampa region led to the development and validation of empirical and fundamental-empirical weather-based incidence and Fusarium index (IndF%) forecasting systems. Both systems recognize infective events by head wetting combining the simultaneous occurrence of precipitation (Pr) and high relative humidity. The current study contrasted the Fusarium index values predicted by the weather-based fundamental-empirical system, in its original version and adjusted version (IndFPOri: original and IndFPAju: adjusted), with those observed in many wheat cultivars in M. Juárez (Córdoba, 2011/12 and 2012/13), Gdor. Mansilla (Entre Ríos) in 2012/13 and in Oliveros (Santa Fe, 2012/13 y 2013/14). The greatest observed and predicted IndF values were registered in 2012/13, especially in wheat cultivars that headed before 10 October. Overestimated IndF values were obtained using the original forecasting system in Gdor. Mansilla and Oliveros, in 2012/13. The overestimation was sharply reduced calculating adjusted IndF values, defining a day with precipitation that with occurrence of Pr>0,5mm and thermal amplitude <11oC. Differences between predicted IndFPOri and IndFPAju values were not clearly observed in M. Juarez (2011/12 and 2012/13) and Oliveros (2013/14). Besides, IndF predictions without using anthesis date as input data were calculated. Greater accuracy of simulated anthesis date with the model DSSAT-CERES wheat led to a more precise calculation of predicted IndF values. Genetic coefficients of current wheat cultivars have to be updated for improving the simulation of wheat growing stages.

En Argentina, el principal agente causal de la enfermedad conocida como fusariosis de la espiga de trigo (FET) es el hongo Fusarium graminearum (Schwabe) (teleomorfo Gibberella zeae (Schwein)). La FET es una enfermedad floral pues el proceso de infección comienza en las anteras. Las epidemias severas están asociadas a la ocurrencia de largos períodos de mojado desde antesis a grano lechoso-pastoso. La FET se caracteriza por su fuerte dependencia de factores meteorológicos y por manifestarse esporádicamente. Esta situación impulsó el desarrollo de sistemas de pronóstico empíricos y fundamental-empíricos con base ambiental para predecir la incidencia de la FET y el índice de Fusarium (IndF %). Ambos sistemas de pronóstico identifican eventos infectivos por mojado de la espiga, combinando la ocurrencia de precipitación (Pr) y altos registros de humedad relativa. Este estudio contrastó los valores estimados de índice de Fusarium predicho por sistema fundamental-empírico, en su versión original y su versión ajustada (IndFPOri: original e IndFPAju: ajustado), con los observados en numerosos cultivares de trigo en M. Juárez (Córdoba, 2011/12 y 2012/13), Gdor. Mansilla (Entre Ríos) en 2012/13 y en Oliveros (Santa Fe, 2012/13 y 2013/14). Los mayores valores observados y predichos de IndF se registraron en 2012/13, sobre todo en trigos que espigaron antes del 10/10. El sistema original predijo valores de IndF muy sobreestimados en Gdor. Mansilla y Oliveros, en 2012/13. Los valores de IndFPAju corrigieron significativamente esta sobreestimación, definiendo un día de precipitación a aquel con Pr>0,5mm y amplitud térmica diaria menor a 11oC. Entre los valores predichos de IndFPOri y de IndFPAju no se observaron diferencias marcadas en M. Juárez (2011/12 y 2012/13) ni en Oliveros (2013/14). Por otro lado se analizaron las predicciones del índice de Fusarium sin utilizar la fecha de antesis como dato de entrada. Se observó que cuanto más precisa fue la simulación de la fecha de antesis obtenida con el modelo DSSAT-CERES trigo, más exacto resultó el cálculo del índice predicho de Fusarium, por lo que será clave actualizar los coeficientes genéticos de los cultivares comerciales actuales de trigo que determinan la evolución de los estados fenológicos del cultivo.

Powdery mildew, caused by Uncinula necator (Schwein) Burrill is one of the most damaging disease affecting grapevines (Vitis vinifera L.) in Mendoza and worldwide, reducing yield and fruit quality. Throughout six growing seasons (2001/02; 2002/03; 2005/06; 2007/08; 2008/09; 2009/10), powdery mildew incidence values (expressed as daily epidemic increment rates) were observed in clusters from flowering to onset of ripening (change of color of the grape berries), in a grapevine planted with the susceptible Chenin cultivar at the EEA INTA Mendoza (Luján de Cuyo). From hourly values of thermal-moisture elements recorded by upper canopy sensors, meteorological variables were calculated in the 15 previous days of each epidemic observation. Using variables which integrate the effects of air temperature and humidity and frequency of light precipitations over the epidemic progress, logistic models were adjusted for estimating the probability of occurrrence of severe, moderate and nil epidemic increment rates, reaching maximum prediction accuracy of 92.5% (two variable models, N=40). Predicted values by the univariate model (selected by Stepwise procedure; prediction accuracy: 87.5%) were validated with the epidemic curve observed during 2000/2001 growing season. These model predictions could complement epidemic observations, giving regional scale to warning systems for improving the decision making process regarding disease chemical control.

El oídio de la vid (Vitis vinifera L.), causado por Uncinula necator (Schwein) Burrill, es una enfermedad fúngica relevante en viñedos de la provincia de Mendoza, ocasionando pérdidas de producción y degradación de la calidad del fruto cosechado. Durante seis campañas agrícolas (2001/02; 2002/03; 2005/06; 2007/08; 2008/09; 2009/10), en un parral del cultivar susceptible Chenín (EEA INTA Mendoza, Luján de Cuyo), se observó la evolución de la incidencia del oídio en racimos (como tasa de incremento epidémica diaria), desde floración hasta envero. A partir de registros térmico-hídricos horarios (monitoreados con sensores ubicados en la parte superior del canopeo) se calcularon variables meteorológicas en los 15 días previos a cada observación del progreso de la epidemia. Con variables que integran efectos de la temperatura, humedad del aire y frecuencia de precipitaciones ligeras sobre el incremento de la enfermedad en función del tiempo, se ajustaron modelos de regresión logística para estimar las probabilidades de ocurrencia de tasas epidémicas categorizadas (severa, moderada y nula), logrando una precisión de predicción máxima de 92,5% (modelo bivariado, N=40). Las predicciones del modelo univariado (seleccionado por "Stepwise"; precisión de predicción: 87,5%) se validaron satisfactoriamente con la curva epidémica observada en 2000/2001. Los valores estimados por estos modelos podrían complementar a las observaciones epidémicas y emitir alarmas regionales que sustenten la toma de decisión de control químico.

The Least Limiting Water Range (LLWR) integrates water potential, aeration and mechanical resistance conditions that can be limiting to plant growth. The LLWR was often determined in field crops, but studies performed under tree plantations are scarce. In this study, soil LLWR was determined in young and mature Eucalyptus dunnii plantations using pedo-transfer functions. Frequency of soil moisture values falling outside the LLWR (p out) was statistically evaluated using the PROC CATMOD model. LLWR increased from 0.009 cm³ cm-3 in silty clay Bt horizons to 0.207 cm3 cm-3 in silty loam C horizons. The p out was negatively related to LLWR (R² = 0.83***). The slope of the fitted model (b1 = - 30.5475) was not altered by climatic conditions, but its intercept varied from dry (b o = 5.0083) to wet (b o = 3.5207) years. From this empirical-fundamental model, it can be concluded that LLWR is a suitable index to indicate the best soil physical conditions for the growth of eucalyptus plantations.

El Intervalo Hídrico Óptimo (IHO) es el rango de agua del suelo dentro del cual el crecimiento de la planta está menos limitado por el potencial de agua, la aireación y la resistencia del suelo a la penetración de raíces. El IHO es a menudo determinado en cultivos, pero su aplicación en estudios de plantaciones forestales son escasos. Los objetivos fueron: a) estimar el IHO del suelo en plantaciones de Eucalyptus dunnii joven y adulto usando funciones de edafo-transferencia; b) relacionar funcionalmente la frecuencia de humedad observada localizada fuera del IHO (p fuera) con el IHO y determinar si la relación es influenciada por el tipo de suelo y las condiciones meteorológicas del período de crecimiento. Se estimó el IHO en suelos Argiudoles Típico y Abrúptico, usando funciones de edafo-transferencia (FT) de retención hídrica y resistencia del suelo. La frecuencia de humedad observada fuera del rango del IHO (p fuera) fue evaluada estadísticamente usando el modelo PROC CATMOD. El IHO aumentó de 0,009 cm³ cm-³ (horizonte Bt arcillo limoso) a 0,207 cm³ cm-3 (horizonte C franco limoso). El modelo de regresión logística muestra que pfuera se relacionó negativamente con el IHO (R² = 0,83***). La pendiente del modelo (b1 = -30,5475) no varió por condiciones climáticas pero la ordenada al origen resultó influenciada por este parámetro (b o seco = 5,0083; b o húmedo = 3,5207). El modelo fundamental-empírico sostuvo al IHO como un indicador de calidad física del suelo apto para evaluar factores climáticos que inciden sobre el consumo de agua en eucaliptos.

The planthopper Delphacodes kuscheli Fennah (Hemiptera: Delphacidae), principal insect vector of Mal de Río Cuarto virus on corn in Argentina, produces severe disease outbreaks when migration of large macropterous populations coincides with early corn growth stages. Linear models based on winter environmental variables were developed to explain variation of macropterous populations accumulated on oat until November 30 (1993-2001) in La Aguada (department of Río Cuarto, Córdoba, Argentina). Using daily records of maximum and minimum temperatures and precipitation, variables were generated and processed in different periods from June 1 to September 20. The best bivariate model (R²=0.97) had the lowest mean square error, was selected by Stepwise procedure, and its validation was highly satisfactory. It included the variable DDTxn, which accumulates mean temperature values exceeding 10°C on days with maximum and minimum temperature >24.5°C and 11°C, respectively, and DPr, which counts days with precipitation (>0mm). These variables were processed from July 1 to September 19. Using this model (correctly validated against independent observations in Chaján, Sol de Mayo and Espinillo -department of Río Cuarto- for 2, 3 and 7 years, respectively), climate risk in the Pampas region was evaluated relative to insect population levels in the endemic area.

From 2003 to 2008, late season disease severity (LSDsev) values (Brown spot and Cercospora leaf blight) were recorded at the R7 growth stage at several sites in Santa Fe and Córdoba Provinces. The annual LSDsev records (N=15) were grouped into two epidemic categories based on a threshold value (median of observed disease data): severe (LSDsev >36 %) and moderate to light (LSDsev <=36 %). Variations in epidemic levels were studied in relation to precipitation-based variables, processed in a time window limited by R3 and R5 growth stages. The variables were expressed as frequency (days) and total accumulation (mm) of daily precipitations greater than the thresholds 1, 5, 7 and 10 mm. The variables PrF7 (number of days with precipitations>7 mm) and AcPr7 (total accumulation of daily precipitations >7 mm) and the interaction (product) between them (It7) were the most strongly correlated, according to Kendall tau-b coefficients (rK=0.74, 0.60 and 0.71 respectively). Logistic regression model including AcPr7 correctly estimated the probability of occurrence of epidemic categories in 12 cases (out of 15). Logistic models integrating PrF7 or the interaction effect (It7) presented prediction accuracies of 93.3 %. These results could be useful for prediction and chemical control of LSD.

Durante los años 2003 a 2008 se evaluó la severidad de las enfermedades de fin de ciclo (SevEFC, mancha marrón y tizón morado) en el estado fenológico R7 en localidades de las provincias de Santa Fe y Córdoba. Los valores de SevEFC (N=15) se categorizaron binariamente en función de un valor umbral en: epidemia severa (Sev EFC>36 %) y epidemia moderada a ligera (<=36 %). La variación de la SevEFC en R7 fue analizada en relación a variables ligadas a la precipitación, procesadas entre R3 y R5. Las variables se expresaron como frecuencia y precipitación acumulada en mm, que superan los umbrales: 1, 5, 7 y 10 mm. Las variables DPr7 (días con precipitación >7 mm), PrAc7 (acumulado de precipitaciones diarias >7 mm) y la interacción entre ambas (It7) resultaron ser las más fuertemente correlacionadas con los niveles epidémicos (coeficiente de Kendall Tau-b (r K = 0,74, 0,60 y 0,71 respectivamente). El modelo de regresión logística que incluyó a PrAc7 estimó correctamente la probabilidad de ocurrencia en 12 de las 15 observaciones de SevEFC. Los modelos logísticos que integraron las variables DPr7 o It7, obtuvieron precisiones de predicción de 93,3 %. Estos resultados podrían ser útiles para la predicción y control de las EFC.

Regression logistic techniques were used to study the environmental variables associated with fumonisin content in maize grain. The dependent variable consisted of 29 values of fumonisins B1 and B2 (FB1 and FB2) from samples of susceptible hybrid sowed in several sites of the Pampas region from 2006/07 to 2008/09. Meteorological variables were recorded in relation to the silking stage. The Np2 variable (number of periods of two days with simultaneous recording of rainfall and relative humidity > or = 81 % (day 1) and relative humidity > 70 % at the second day) was the most strongly correlated with FB1 and FB2 (Kendall coefficient: τ: 0.63 and 0.52 respectively) and was included in simple and bivariate regression logistic models with Txm (mean maximum temperature). A trivariate model integrated for two interactive variables and Txm achieved the highest accuracy of prediction, classifying correctly 93 % of cases. The environmental variables identified in this study stimulate F. verticillioides infection and can explain the variability in fumonisin levels at harvest. These results could be useful for the rational management of both disease and mycotoxin.

Técnicas de regresión logistica fueron utilizadas para estudiar las variables meteorológicas asociadas al contenido de fumonisinas en grano de maíz. La variable dependiente consistió en 29 valores de contenido de fumonisina B1 y B2 (FB1 y FB2) provenientes de muestras de un híbrido susceptible sembrado en varios sitios de la región pampeana, desde 2006/07 a 2008/09. Las variables meteorológicas fueron procesadas alrededor de la aparición de estigmas. La variable Np2 (número de períodos de dos días con registro simultáneo de lluvia y humedad relativa > o = 81 %, día 1, y humedad relativa > 70% en el segundo día) resultó la más fuertemente correlacionada con el contenido de FB1 y FB2 (coeficiente de Kendall: τ: 0,63 y 0,52 respectivamente) y fue incluida en modelos de regresión logística simple y bivariado, junto a Txm (temperatura máxima media). Un modelo trivariado integrado por dos variables interactivas y Txm logró la mayor precisión de predicción al clasificar correctamente el 93% de los casos. Las variables ambientales identificadas favorecen la infección de F. verticillioides, de esta manera se puede explicar la variabilidad en los niveles de fumonisina a cosecha. Estos resultados podrían ser útiles para el manejo racional de ambos, la enfermedad y la micotoxina.