Con la finalidad de diseñar un programa de vigilancia y pronóstico para la enfermedad conocida como sigatoka negra en pequeños sistemas de producción de plátano (Musa AAB cv Hartón) del Asentamiento Campesino Macagua-Jurimiquire, municipio Veroes, estado Yaracuy; durante 1998-2000, se determinó quincenalmente: el promedio ponderado de infección (PPI), posición de la hoja más joven manchada (PHJM) y emisión foliar (EF); diariamente: precipitación (PP), humedad relativa (HR), evaporación (Eva), temperatura máxima y mínima (Tmax y Tmin), nubosidad (Nub), insolación (Ins) y radiación (Rad). Se correlacionó el PPI con las variables climáticas registradas desde una hasta ocho semanas previas y consecutivas a la evaluación de la severidad de la enfermedad en campo. Las variables con mejor coeficiente de correlación se analizaron por regresión múltiple. Los promedios mensuales de las variables climáticas fueron: PP: 143,5 mm; Tmax: 29°C; Tmin: 21°C y HR: 78,5%. Los mayores valores de PPI se observaron en enero, mayo, septiembre, octubre y diciembre, con valores de 1,31; 1,14, 1,32; 1,20 y 1,21; respectivamente. El valor promedio de PHJM fue 5,38; con valor máximo de 6,88 y mínimo de 4,40; mientras que el valor promedio de PPI fue de 1,13, con valor mínimo de 0,64 y máximo de 1,32. Se observó correlación negativa entre el PPI y PHJM (r = -0,7132**) y entre PPI y EF (r = -0,2556*). La ecuación que permitió explicar el comportamiento de la enfermedad en un 33,32% en relación con el clima fue: PPI = 3,7241** - 0,0047**Nub - 0,0015**Tmin + 2,019**HR - 0,0051**Eva, con valores acumulados durante seis semanas consecutivas y previas a la última semana de observación del PPI.
To establish a survey and forecast program for black sigatoka disease in Musa AAB cv Harton plantain stablished on growing in small production system. The severity average index (SAI), youngest spotted leaf position (YSLP), foliar emission (FE), daily precipitation (PP), relative humidity (RH), evaporation (EVA), maximun and minimun temperature (Tmax and Tmin), cloudiness (CL), insolation and radiation were determined every 2 weeks. The averages per month for some of these climatic variables were: PP 143.5 mm; Tmax 29°C; Tmin 21°C and RH 78.5%. The SAI was correlated to the climatic variables during 8-consecutive weeks, previous to evaluate the disease severity. The variable with the best correlated coeficients were analized by using multiple regression method. The higher values of SAI were observed in January 1.31; May 1.14; September 1.32; October 1.20 and December 1.21 during this study. The YSLP average was 5.38 with a maximun of 6.88 and minimum of 4.40; while the SAI average was 1.13 with a minimum of 0.64 and a maximum of 1.32. A negative correlation were observed between SAI and YSLP (r = - 0.7132), and between SAI and FE (r = - 0.2556). The disease behavior is 33,32% explained by the following equation: SAI = 3.7241** - 0.0047**CL 0.0015**Tmin + 2.019**RH 0.0051**EVA, according to acumulated values during 6-consecutive weeks previous to the last week of SAI observation.