ABSTRACT The objective of this work was to quantify damage and yield losses in lettuce parasitized by Meloidogyne javanica, as well as the growth characteristics of naturally cultivated field plants infested by this pathogen. The experimental area consisted of four seedbeds of 10.0x1.60 m cultivated with 160 plants in each, totaling 640 plants. The damages and yield loss were quantified in four evaluations (Ev1, Ev2, Ev3, and Ev4), with each evaluation corresponding to a cultivation cycle. The four plantings were made in the consecutive form. The fresh mass weight and dry mass weight (FMW and DMW, respectively), gall number (GN), and final population of the nematodes (FP) were evaluated. The population increase of M. javanica caused a reduction in the FMW and DMW in all evaluations. In Ev1 and Ev2, 100% of the plants were commercialized. In Ev3 and Ev4, 7% and 65% of the plants, respectively, could not be commercialized. The Ev4 was completely unviable since the produce had losses of U$ 7.42; U$ 23.19 and U$ 1,484.10 for the cultivation of 640; 2,000 and 128,000 plants, respectively. The economic threshold in Ev4 was 10,151 nematodes/plant or 109 galls/plant.

RESUMEN El objetivo de este trabajo fue cuantificar el daño agronómico en un cultivo de lechugas parasitadas por Meloidogyne javanica y caracterizar el crecimiento de plantas cultivadas en un campo infestado por este patógeno. El estudio se hizo en cuatro camas de 10.0 x 1.60 m cultivadas con 160 plantas en cada una, totalizando 640 plantas por cada ciclo de cultivo. Se hicieron cuatro tratamientos (Ev1, Ev2, Ev3 y Ev4), correspondientes a un ciclo de cultivo. Las cuatro plantaciones se realizaron de forma consecutiva y se seleccionaron 100 plantas al azar para cuantificar el efecto del nematodo en las lechugas. Los parámetros evaluados fueron peso fresco (PMF), peso seco (PMS), número de agallas (NG) y la población final de nematodos (PF). El aumento de la población de M. javanica provocó una reducción de PMF y PMS en todas las evaluaciones. En Ev1 y Ev2 se vendió el 100% de las plantas. En Ev3 y Ev4 hubo un 7% y un 65% de las plantas, respectivamente, que no pudieron venderse. El cuarto ciclo de cultivo (Ev4) resultó completamente inviable, ya que las pérdidas fueron de U $ 7,42; U $ 23,19 y U $ 1.484,10 para el cultivo de 640, 2.000 y 128.000 plantas, respectivamente. El umbral económico en Ev4 fue de 10.151 nematodos /planta o 109 agallas /planta.

RESUMO A análise da evolução temporal da meleira fornece subsídios para entender a etiologia, verificar sua dispersão e gerar informações sobre a influência de fatores culturais, biológicos e do ambiente na dinâmica populacional do patógeno/doença e fornecer dados para o delineamento de estratégias de manejo da doença. Nesse sentido o objetivo desse trabalho foi caracterizar a evolução temporal em plantas afetadas pela meleira em pomares comerciais no município de Linhares, no Norte do Estado do Espírito Santo. O experimento foi conduzido em áreas comerciais de mamoeiro cv. ‘Sunrise Golden’, onde avaliou-se a intensidade da doença em cada pomar, sendo que ao final foram geradas curvas de progresso da doença. Os dados das curvas foram submetidos à análise de regressão linear simples, ajustados nos modelos empíricos Logístico, Monomolecular e de Gompertz. O período do ano mais favorável ao desenvolvimento da doença foram os meses mais frios e secos, enquanto os mais quentes e chuvosos favorecem a atenuação dos sintomas. Por fim, o modelo que melhor se ajustou às epidemias da meleira do mamoeiro foi o modelo de Gompertz.

ABSTRACT Analysis of temporal evolution of papaya sticky disease provides subsidies to understand the etiology, verify the dispersion and generate information about the influence of cultural, biological and environmental factors on the population dynamics of the pathogen/disease, providing data for the design of disease management strategies. Thus, the aim of this study was to characterize the temporal evolution in plants affected by papaya sticky disease in commercial orchards at Linhares Municipality, north of Espírito Santo State, Brazil. The experiment was conducted in commercial fields of papaya cv. ‘Sunrise Golden’, where the disease intensity was assessed in each orchard and, at the end, disease progress curves were generated. The data of curves were subjected to simple linear regression analysis, adjusted to the empirical models Logistic, Monomolecular and Gompertz. The most favorable period of the year for the disease development were colder and dry months, while the warmest and wettest months favored the mitigation of symptoms. Finally, the model that best fitted to the papaya sticky disease epidemics was the Gompertz model.

A ferrugem do eucalipto, causada pelo fungo Puccinia psidii Winter, é uma das doenças mais importantes para a eucaliptocultura. O patógeno causa doença principalmente em folhas, hastes e em brotações jovens, sob condições de molhamento foliar noturno acima de 6 horas, por 5 a 7 dias consecutivos, e temperatura na faixa de 18 a 25 ºC, sendo ótimo 23 ºC. Considerando a influência das condições climáticas no ciclo de vida do patógeno, o plantio de eucalipto em épocas e em locais desfavoráveis à ocorrência e desenvolvimento do patógeno é uma das possíveis estratégias de manejo integrado da doença. Assim, objetivou-se mapear áreas de risco de ocorrência para a ferrugem do eucalipto no Espírito Santo e extremo sul da Bahia. Para tanto, calculou-se o índice de infecção (II), a partir da média diária da temperatura máxima (T) e da duração do período de molhamento foliar (H), conforme o modelo II = -32,263 + 3,699 T + 0,461 H - 0,0018 TH - 0,0903 T² - 0,0068 H². Os dados utilizados foram obtidos do banco de dados meteorológicos, das regiões de Aracruz e São Mateus (Espírito Santo) e da Região Teixeira de Freitas (Bahia), referentes aos anos de 2001 a 2006, totalizando 26 estações meteorológicas. A partir do índice de infecção, realizou-se o cálculo de um fator de correção, definido como a razão entre o valor 100 e o maior valor interpolado do índice de infecção, para classificar os valores obtidos dentro de uma escala de 0 e 100 pontos de risco, gerando o índice de risco. Com base no valor do índice de risco, elaboraram-se mapas de distribuição espaço-temporal da ocorrência da doença, utilizando o software ArcGis 9.2TM. Os meses de maio a novembro foram os mais favoráveis para ocorrência da doença. Considerando a distribuição espaço-temporal a metodologia adotada mostrou-se eficiente para o mapeamento do risco de ocorrência da ferrugem do eucalipto para o estado do Espírito Santo e extremo sul da Bahia.

Eucalyptus rust caused by Puccinia psidii Winter, is one of the most important diseases of Eucalyptus. The pathogen causes disease mainly in leaves, stems and young shoots, under conditions of leaf wetness up to 6 hours for 5 to 7 consecutive days and temperatures from 18 to 25 º C, with optimum 23 º C. Considering the influence of climatic conditions in the life cycle of the pathogen, the planting of eucalyptus in times and places unfavorable to the occurrence and development of the pathogen is one of the possible strategies for integrated disease management. This study aimed to map risk areas for the occurrence of eucalyptus rust in the Espírito Santo and southern Bahia. Therefore, was calculated the rate of infection (II) from the average daily maximum temperature (T) and duration of leaf wetness (H) as the model II = -32.263 + 3.699 T + 0.461 H - TH 0.0018 - 0.0903 T2 - 0.0068 H2. The data used were obtained from the meteorological database, of the Região Aracruz and São Mateus (Espírito Santo) and Região Teixeira de Freitas (Bahia) for the years 2001 to 2006, a total of 26 weather stations. From the rate of infection was carried out to calculate a correction factor, defined as the ratio between the value 100 and the highest interpolated value of infection rate, to classify the values within a range from 0 to 100 points risk, generating the risk index. Based on the value of risk index, drawn up maps of spatial and temporal distribution of disease occurrence, using the software ArcGIS 9.2 TM. According to the results it is concluded that the months from May to November are the most favorable for the occurrence of the disease. The adopted methodology was efficient for the mapping of the risk of eucalyptus rust, considering the spatial and temporal distribution.

Este trabalho teve como objetivo avaliar o potencial risco de ocorrência da monilíase e os impactos das mudanças climáticas sobre esta doença nas décadas futuras, caso este patógeno sejam introduzida no Brasil. Para tal, elaboraram-se mapas de favorabilidade climática à ocorrência da monilíase no período atual e futuro. Os cenários futuros empregados (A2 e B2) foram centrados nas décadas de 2020, 2050 e 2080. Estes cenários foram obtidos a partir de seis modelos climáticos globais (MCG's) disponibilizados pelo terceiro relatório do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC). No período atual existem extensas áreas que apresentam condições de favorabilidade climática a monilíase no Brasil, principalmente em regiões que apresentam alto risco de introdução do patógeno. Considerando os cenários de aquecimento global previsto pelo IPCC, haverá a redução do potencial risco climático de ocorrência da monilíase no Brasil. Tal redução é predita em ambos cenários futuros, porém ocorrerá de forma mais acentuada admitindo-se o cenário A2. No entanto, ainda haverá áreas que apresentaram condições de favorabilidade climática ao desenvolvimento da doença, principalmente nas maiores regiões produtoras do Brasil. Além disso, tanto o patógeno como o hospedeiro poderão sofrer alterações com mudanças climáticas, o que influenciará magnitude dos seus impactos sobre este patossistema.

The aim of this study was to evaluate the potential risk of moniliasis occurrence and the impacts of climate change on this disease in the coming decades, should this pathogen be introduced in Brazil. To this end, climate favorability maps were devised for the occurrence of moniliasis, both for the present and future time. The future scenarios (A2 and B2) focused on the decades of 2020, 2050 and 2080. These scenarios were obtained from six global climate models (GCMs) made available by the third assessment report of Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Currently, there are large areas with favorable climate conditions for moniliasis in Brazil, especially in regions at high risk of introduction of that pathogen. Considering the global warming scenarios provided by the IPCC, the potential risk of moniliasis occurrence in Brazil will be reduced. This decrease is predicted for both future scenarios, but will occur more sharply in scenario A2. However, there will still be areas with favorable climate conditions for the development of the disease, particularly in Brazil's main producing regions. Moreover, pathogen and host alike may undergo alterations due to climate change, which will affect the extent of their impacts on this pathosystem.

Este trabalho objetivou avaliar a dinâmica temporal da Mancha Foliar da 'Gala' em macieira nos sistemas convencional e orgânico de produção, em condições edafo-climáticas do Planalto Catarinense. A incidência e severidade foram quantificadas quinzenalmente, em 100 folhas, distribuídas em quatro ramos da cultivar 'Royal Gala' com 12 repetições, gerando 16 mapas em cada sistema de produção. A severidade foi avaliada de acordo com escala diagramática específica. Com os dados obtidos, foram plotadas curvas de progresso da doença, e as epidemias foram comparadas em relação à a) início do aparecimento dos sintomas (IAS); b) tempo para atingir a máxima incidência e severidade da doença (TAMID e TAMSD); c) valor máximo de incidência e severidade da doença (Imax e Smax); e d) área abaixo da curva de progresso da incidência e severidade da doença (AACPID e AACPSD). Os dados de incidência e severidade foram analisados por meio de análise de regressão linear simples, sendo ajustados para três modelos empíricos, Logístico, Monomolecular e Gompertz. A cultivar 'Royal Gala' foi suscetível ao Colletotrichum sp., e as maiores intensidades de doença foram registradas no sistema de produção orgânico. O modelo mais apropriado para descrever o progresso da doença foi o Logístico e, por meio do uso da incidência, não foram detectadas diferenças significativas entre os sistemas de produção, porém a taxa de progresso da severidade da doença foi significativamente maior no sistema de produção orgânico do que no convencional.

This study aimed to evaluate the temporal dynamic of 'Gala' leaf spot under conventional and organic systems of production in edafoclimatic conditions of Santa Catarina plateau. The incidence and severity were quantified biweekly in 100 leaves distributed in four branches of the "Royal Gala" cultivar with 12 replications, generating 16 maps for each system of production. The disease severity was evaluated in accordance with the specific diagrammatic scale. Curves of disease progress were made and the epidemics compared according to: a) the beginning of symptoms appearance (BSA); b) the time to reach the maximum disease intensity and severity (TRMDI and TRMDS); c) the maximum value of disease intensity and severity (Imax and Smax); and d) area under the incidence and severity disease progress curve (AUIPCI and AUSDPC). The incidence and severity data were analyzed by linear regression, adjusted for three empirical models, Logistic, Monomolecular and Gompertz. The 'Royal Gala' cultivar was susceptible to Colletotrichum spp. and the highest disease intensity was observed in the organic than in conventional system of production. The Logistic epidemiological model was the most appropriate to describe the disease progress curve and, there is no significant difference between systems when used only incidence value. The severity progress rate (r) was significantly higher in the organic than in the conventional system of production.

Global climatic changes will potentially influence plant diseases and the efficacy of their management options. One of the most likely impacts of climate change will be felt by the geographical distribution of plant diseases. Black Sigatoka is considered the most damaging and costly disease of banana. The socio-economic impact of this disease has continued to increase as the pathogen reaches new areas and the disease becomes more difficult to be controled. The objectives of this research were to compare the global geographical distribution of the disease based on maps elaborated using weather data representing: i) current and future periods (2020, 2050 and 2080), ii) Intergovernmental Panel on Climate Change scenarios A2 and B2, iii) predictions based on six different climate change models and the " multimodel ensemble" and, iv) individual months. The " multimodel ensemble" lead to a reduction in the variability of the simulations when compared to the results obtained using the individual models separately. The predictions suggested that, in the future, areas favorable for the development of the Black Sigatoka disease will decrease. This reduction will occur gradually and will be higher for the A2 than for the B2 scenario. Changes in the geographical distribution of the disease will occur from one month to another, with unfavorable areas becoming favorable and vice-versa. However, in spite of these changes, extensive areas will still continue to be favorable for the occurrence of Black Sigatoka.

As mudanças climáticas poderão alterar as doenças de plantas e afetar a eficácia das medidas de manejo. Um dos prováveis impactos será na distribuição geográfica das doenças. A Sigatoka Negra é considerada a principal doença da cultura da banana em decorrência dos danos causados e aumento do custo de manejo. O impacto sócio-econômico da doença continua aumentando, uma vez que a doença tem atingido novas áreas de plantio, tornando o manejo mais difícil. Este trabalho tem por objetivos comparar a distribuição geográfica da doença por meio da elaboração de mapas nas seguintes situações: a) clima atual e futuro (2020, 2050 e 2080), b) cenários A2 e B2 do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas, c) predito por seis diferentes modelos de mudanças climáticas e pela média dos mesmos e, d) entre meses. Haverá redução das áreas favoráveis à doença no futuro, sendo que tal redução será mais acentuada no cenário A2 do que no B2 e gradativa para as décadas de 2020, 2050 e 2080. Predições efetuadas com o uso da média dos dados estimados pelos modelos permitiram redução na variabilidade da simulação em comparação com a predição gerada por cada modelo individualmente. Alterações na distribuição geográfica da doença ocorrerão entre meses, de modo que áreas consideradas desfavoráveis tornar-se-ão favoráveis e vice-versa. Apesar disso, extensas áreas continuarão favoráveis ao desenvolvimento da Sigatoka Negra.