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.

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.

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.