A ferrugem, causada pelo fungo Pucciniapsidii, constitui em uma das principais doenças do eucalipto no Brasil. O patógeno causa doença em minijardim clonal e em plantas novas no campo, principalmente em folhas e em brotações juvenis. As condições climáticas favoráveis para infecção deste patógeno em eucalipto incluem temperatura entre 18 a25 ºC, com períodos de pelo menos 6 horas de molhamento foliar, por 5 a 7 dias consecutivos. Considerando a interação entre ambiente e patógeno, o presente trabalho objetivou avaliar o impacto potencial das mudanças climáticas globais sobre a distribuição espacial de áreas de risco para ocorrência da ferrugem do eucalipto, no Brasil. Para isso, elaboraram-se mapas mensais das áreas de risco para ocorrência da doença, considerando as condições climáticas atuais, com base em uma série histórica entre 1961 e 1990 e, os cenários futuros A2 e B2, previstos pelo IPCC. As condições climáticas foram classificadas em três categorias, de acordo com o risco potencial de ocorrência da doença, considerando a temperatura (T) e umidade relativa do ar (UR): i) alto risco (18 < T < 25 ºC e UR > 90%); ii) médio risco (18 < T < 25 ºC e UR < 90%; T< 18 ou T > 25 ºC e UR > 90%); e iii) baixo risco (T < 18 ou T > 25 ºC e UR < 90%). Os dados sobre os cenários climáticos futuros foram fornecidos pelo GCM Change Fields. Empregou-se neste trabalho o modelo de simulação Hadley Centre for Climate Prediction and Research (HadCm3), utilizando o software Idrisi 32. Com base nos resultados obtidos foi possível concluir que haverá redução da área favorável para ocorrência da ferrugem do eucalipto, sendo que esta redução será gradativa para as décadas de 2020, 2050 e 2080, sendo mais acentuada no cenário A2 que no B2. Entretanto, é importante ressaltar que extensas áreas ainda continuarão favoráveis ao desenvolvimento da doença, principalmente nos meses mais frios do ano, ou seja, junho e julho. Sendo assim, o zoneamento das áreas e épocas de maior risco de ocorrência, considerando as mudanças climáticas globais, tornam-se importantes conhecimentos para elaboração de modelos de previsão e de alerta para o manejo integrado da doença.
Rust, caused by Puccinia psidii, is one of the most important diseases affecting eucalyptus in Brazil. This pathogen causes disease in mini-clonal garden and in young plants in the field, especially in leaves and juvenile shoots. Favorable climate conditions for infection by this pathogen in eucalyptus include temperature between 18 and 25 ºC, together with at least 6-hour leaf wetness periods, for 5 to 7 consecutive days. Considering the interaction between the environment and the pathogen, this study aimed to evaluate the potential impact of global climate changes on the spatial distribution of areas of risk for the occurrence of eucalyptus rust in Brazil. Thus, monthly maps of the areas of risk for the occurrence of this disease were elaborated, considering the current climate conditions, based on a historic series between 1961 and 1990, and the future scenarios A2 and B2, predicted by IPCC. The climate conditions were classified into three categories, according to the potential risk for the disease occurrence, considering temperature (T) and air relative humidity (RH): i) high risk (18 < T < 25 ºC and RH > 90%); ii) medium risk (18 < T < 25 ºC and RH < 90%; T< 18 or T > 25 ºC and RH > 90%); and iii) low risk (T < 18 or T > 25 ºC and RH < 90%). Data about the future climate scenarios were supplied by GCM Change Fields. In this study, the simulation model Hadley Centers for Climate Prediction and Research (HadCm3) was adopted, using the software Idrisi 32. The obtained results led to the conclusion that there will be a reduction in the area favorable to eucalyptus rust occurrence, and such a reduction will be gradual for the decades of 2020, 2050 and 2080 but more marked in scenario A2 than in B2. However, it is important to point out that extensive areas will still be favorable to the disease development, especially in the coldest months of the year, i.e., June and July. Therefore, the zoning of areas and periods of higher occurrence risk, considering the global climate changes, becomes important knowledge for the elaboration of predicting models and an alert for the integrated management of this disease.