Resumo: O objetivo deste trabalho foi simular a distribuição geográfica do período de incubação da ferrugem do cafeeiro Coffea arabica, com uso de dados de dois modelos climáticos regionais, o Eta-HadGEM2-ES e o Eta-MIROC5. O cenário de alta emissão de gases de efeito estufa (RCP 8,5 W m-2) foi utilizado para os estados de Minas Gerais e São Paulo, para os cenários climáticos atual e futuro. O comportamento de seis diferentes equações de regressão do período de incubação (PI), disponíveis na literatura, também foi analisado em função dos dados dos modelos climáticos regionais. Os resultados indicam possibilidade de aumento de área afetada na região estudada, com PI inferior a 19 dias, de 0,5% para Eta-MIROC5 a 14,2% para Eta-HadGEM2-ES. A severidade da ferrugem do cafeeiro em cenários futuros deverá aumentar nos meses mais quentes e úmidos do ano, estendendo-se para os meses mais secos e frios. O potencial de infecção da ferrugem é estimado de forma diferente pelas equações estudadas. Em cenários de temperaturas mais elevadas, a equação de Kushalappa & Martins indica um potencial muito alto de severidade.

Abstract: The objective of this work was to simulate the geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in Coffea arabica, using data of two regional climate models, Eta-HadGEM2-ES and Eta-MIROC5. The scenario of high greenhouse gas emission (RCP 8.5 W m-2) was used for the states of Minas Gerais and São Paulo, Brazil, for current and future climate scenarios. The behavior of six different regression equations for incubation period (IP), available in the literature, was also analyzed as affected by data from the regional climate models. The results indicate the possibility of an increase in the affected area in the studied region, when the IP is less than 19 days, from 0.5% for Eta-MIROC5 to 14.2% for Eta-HadGEM2-ES. The severity of coffee leaf rust in future scenarios should increase in the hottest and wettest months of the year, extending to the driest and coldest months. The potential of rust infection is estimated differently by the studied equations. In higher temperature scenarios, the Kushalappa & Martins equation indicates a very high severity potential.

A análise de risco das mudanças climáticas globais sobre doenças de plantas é de grande importância para o setor agrícola, pois permite a avaliação de estratégias de manejo para minimizar prejuízos futuros. O presente trabalho teve por objetivo simular os cenários futuros de epidemias de ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix), pela elaboração de mapas de distribuição geográfica usando um modelo que estima o período de incubação do patógeno e dados de três modelos climáticos globais (CSIRO-Mk3.0, INM-CM3.0, and MIROC3.2.medres). O período da normal climatológica de 1961-1990 foi comparado com as décadas de 2020, 2050 e 2080, usando cenários A2 e B1 do IPCC. Mapas foram preparados com resolução espacial de 0,5 X 0,5 graus de latitude e longitude para dez Estados produtores do Brasil. As variáveis climáticas utilizadas foram temperaturas máximas e mínimas mensais. Os mapas obtidos no cenário A2 permitem verificar que há tendência de redução do período de incubação, quando se compara os cenários futuros com o clima de 1961-1990. No cenário B1, também foi observada redução do período, porém nota-se que é inferior ao cenário A2.

Risk analysis of climate change on plant diseases has great importance for agriculture since it allows the evaluation of management strategies to minimize future damages. This work aimed to simulate future scenarios of coffee rust (Hemileia vastatrix) epidemics by elaborating geographic distribution maps using a model that estimates the pathogen incubation period and the output from three General Circulation Models (CSIRO-Mk3.0, INM-CM3.0, and MIROC3.2.medres). The climatological normal from 1961-1990 was compared with that of the decades 2020s, 2050s and 2080s using scenarios A2 and B1 from the IPCC. Maps were prepared with a spatial resolution of 0.5 × 0.5 degrees of latitude and longitude for ten producing states in Brazil. The climate variables used were maximum and minimum monthly temperatures. The maps obtained in scenario A2 showed a tendency towards a reduction in the incubation period when future scenarios are compared with the climatological normal from 1961-1990. A reduction in the period was also observed in scenario B1, although smaller than that in scenario A2.

O objetivo deste trabalho foi avaliar os impactos potenciais da mudança climática sobre a distribuição espacial de nematóides (raças de Meloidogyne incognita) e do bicho-mineiro (Leucoptera coffeella) da cultura de café, com uso de Sistema de Informações Geográficas. O conhecimento dos impactos da mudança climática na ocorrência de pragas e doenças é de grande importância para o setor agrícola, pois permite a elaboração de estratégias para minimizar prejuízos futuros. Cenários futuros centrados nas décadas de 2020, 2050 e 2080 (cenários A2 e B2), foram obtidos a partir de cinco Modelos Climáticos Globais, disponibilizados pelo Centro de Distribuição de Dados do Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima. Por meio de modelos para previsão do número de gerações anuais do nematóide e do bicho-mineiro, foram elaborados mapas de distribuição geográfica. Os mapas obtidos no cenário A2 permitem verificar que poderá haver aumento na infestação, tanto do nematóide quanto da praga, pelo maior número de gerações por mês, quando se compara com a normal climatológica de 1961-1990. No cenário B2, o número de gerações também foi maior que no cenário atual, porém nota-se que é inferior ao observando no cenário A2.

The objective of this work was to assess the potential impact of climate change on the spatial distribution of coffee nematodes (races of Meloidogyne incognita) and leaf miner (Leucoptera coffeella), using a Geographic Information System. Assessment of the impacts of climate change on pest infestations and disease epidemics in crops is needed as a basis for revising management practices to minimize crop losses as climatic conditions shift. Future scenarios focused on the decades of the 2020's, 2050's, and 2080's (scenarios A2 and B2) were obtained from five General Circulation Models available on Data Distribution Centre from Intergovernmental Panel on Climate Change. Geographic distribution maps were prepared using models to predict the number of generations of the nematodes and leaf miner. Maps obtained in scenario A2 allowed prediction of an increased infestation of the nematode and of the pest, due to greater number of generations per month, than occurred under the climatological normal from 1961-1990. The number of generations also increased in the B2 scenario, but was lower than in the A2 scenario for both organisms.