Geostatistical analysis of bacterial blight in coffee tree seedlings in the nursery

Leônidas Leoni Belan Edson Ampélio Pozza Marcelo de Carvalho Alves Marcelo Loran de Oliveira Freitas Sobre os autores

RESUMO

Em viveiros de mudas de cafeeiro (Coffea arabica) ocorrem condições favoráveis para a ocorrência de epidemias da mancha aureolada (Pseudomonas syringae pv. garcae). Estudar a distribuição espacial de plantas doentes pode auxiliar na adoção de estratégias de manejo. Nesse sentido, a geoestatística tem sido aplicada para modelar a distribuição espacial e estudar aspectos epidemiológicos de doenças de plantas. Assim, este estudo foi desenvolvido para caracterizar o padrão de distribuição espacial da mancha aureolada em viveiro de mudas de cafeeiro. Para isso, o progresso da doença foi monitorido ao longo do tempo em 704 mudas organizadas em linhas e colunas em viveiro. Considerando o diâmetro médio dos recipientes utilizados para produção das mudas, foi realizado o georreferencimento das mudas no viveiro em sistema de coordenadas plano-cartesiano. Os dados de incidência da doença foram submetidos a uma análise exploratória não espacial e à análise geoestatística. O semivariograma isotrópico esférico foi ajustado aos dados e a interpolação dos dados foi realizada por krigagem ordinária para visualizar a distribuição espacial de mudas sintomáticas. Epidemia da doença foi detectada em viveiro durante o período experimental, havendo variabilidade e dependência espacial em relação à distribuição das mudas doentes. Com o decorrer da epidemia, houve aumento da população de plantas doença, número e tamanho dos focos e coalescência desses. Além disso, houve aumento do valor do alcance, patamar e do efeito pepita. Os mapas de krigagem mostraram o progresso da doença e sua variação. A epidemia da mancha aureolada do cafeeiro iniciou com padrão aleatório de distribuição espacial, progredindo para padrão agregado.

Palavras-chave
Pseudomonas syringae pv. garcae; Coffea arabica; dependencia espacial; manejo de doenças de plantas; epidemiologia

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