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La genética de la planta condiciona la forma

 El proceso de infección es
fundamental para entender la
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CLIMA
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Concepto de ventana inductiva:

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¿Cómo se relacionan con el clima?
Deposición

Infección

Germinación

Colonización

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¿Cómo podemos aplicar el
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climáticas en la estimación
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2010 año de estabilización de
condiciones favorables, con
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Pronóstico regional con VIC´s
Sistema de Monitoreo Nacional de
Roya del Café 2013
# parcelas de monitoreo/región
Superficie
Café

FACTOR OPERATIVO
Cercanía
de Foco

 Movilidad de las personas
 Distancia...
Criterios selección parcelas
1. Altitud.
2. Variedades susceptibles.

3. Manejo; tipo de tecnificación.
4. Plantación en p...
Método de muestreo:

Metodología
• T: 40 plantas, lectura
en 20 plantas;
• Cada planta tiene 2
ramas seleccionadas
para cu...
Metodología
Evaluación de roya y defoliación en planta:
Metodología

Muestreo en “T”:

“T” NORTE
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RAMA

CONTEO HOJAS
TOTAL
HOJAS
HOJAS
ROYA
TOTAL
HOJAS
HOJAS
ROYA

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HI
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Escala de evaluación
Fenología
 Se emplea el descriptor de los
estadios de plantas mono- y
dicotiledóneas diseñado por el
Centro
Federal
de
In...
Mapa de incidencia de roya del cafeto.
Guatemala junio 2013
Mapa de severidad de roya del cafeto.
Guatemala junio 2013
Foro Regional sobre la Roya del Café en Mesoamérica
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Roya del café en guatemala

  1. 1. Foro Regional sobre la Roya del Café en Mesoamérica Proyecto CATIE-CIRAD-PROMECAFE/NORUEGA Sala de Ex Directores-CATIE Costa Rica, 8-11 octubre 2013 “Estudio de las variaciones climáticas, monitoreo y sistemas de pronóstico de la roya del café en Guatemala” I. A. Gabriela Calderón - Anacafé/Cedicafé Dr. Francisco Anzueto - Anacafé /Cedicafé Dr. Gustavo Mora - Colpos, Mx./Lanref
  2. 2. La genética de la planta condiciona la forma  El proceso de infección es fundamental para entender la epidemia y para el control.  La epidemia esta relacionada directamente con la fenología.
  3. 3. El atributo mas importante de una epidemia es la dinámica de desarrollo ¿Qué factores determinan la variabilidad?
  4. 4. MANEJO CLIMA CAFÉ Sistema epidemiológico H. vastatrix Una epidemia resulta de la interacción de los factores epidemiológicos
  5. 5. 60 50 40 30 20 10 #HOJAS CON ROYA EN 20 RAMAS/10PLANTAS 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 INCIDENCIA SEVERIDAD # T. H. ROYA Esta variabilidad ocurre en todos los niveles espaciales y varia en función de la intensidad de la interacción de los factores epidemiológicos. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 60 50 40 30 20 10 0 # T. H. ROYA INCIDENCIA SEVERIDAD INCIDENCIA Y SEVERIDAD DE ROYA% 0 # HOJAS CON ROYA EN 20 RAMAS/10 PLANTAS INCIDENCIA Y SEVERIDAD DE ROYA % …tiene variabilidad regional
  6. 6. Pronóstico de enfermedades • Para pronosticar se puede emplear métodos matemáticos, estadísticos y otros que puedan aproximar un nivel de daño en un tiempo deseado. • La limitante es cuando se realizan modelos regionales, se requieren de muchos para obtener uno solo.
  7. 7. Modelos de pronóstico a nivel parcelario y localidad Modelo Var. Indep. R2 R2aj. Cp VIF LOCALIDAD HROY = 4.54SSEN2 SSEN2 0.86 0.84 8.93 1.00 R3 ESCUINTLA HROY = 2.69SSEN4 SSEN4 0.68 0.67 0.05 1.00 R2 SAMAYAC HROY = 1.71SSEN1 + 1.69SSEN4 SSEN1, SSEN4 0.94 0.93 1.78 1.09 R1 EL QUETZAL HROY = 2.71SSEN1 SSEN1 0.98 0.97 -1.76 1.00 R1 EL PALMAR 1 HROY = 2.27SSEN2 SSEN2 0.92 0.91 5.20 1.00 R1 EL TUMBADOR HROY = Hojas con roya en ramas laterales SSEN = Pústulas viejas por hoja  Estos modelos pueden pronosticar epidemias a 15, 30, 45 y 60 días.  Se necesita muchos datos históricos para validar su confiabilidad G. Calderón & CP. 2012. Datos no publicados
  8. 8. Modelo de pronóstico en base a la densidad de inóculo Modelo No. Hojas Roya = 2.27 (SSEN2) SEN2 es Var. Indep. SSEN2 R2 R2aj. C(p) VIF 0.92 0.91 5.20 1.00 LOCALIDAD R1 EL TUMBADOR No. Pústulas viejas en 30 días ---------------------- region=1 local=ElTumba -----------------------------Trazado de hroy*dias. Trazado de hroyest*dias. El símbolo usado es '*'. El símbolo usado es 'o'. Región 1 El Tumbador hroy | 100 | | | | o * | o * | | o o o * | | o o o 50 | o | o* | o * | * | * * * | o * | | | * * * * * * 0 |*** ** *o o*o o -|------------------|------------------|-0 200 400 días Epidemia Campo Epidemia pronóstico R2= 0.91 G. Calderón & CP. 2012. Datos no publicados
  9. 9. Modelo epidemiológico aplicado al estudio de la roya del café para entender la dinámica Incidencia Severidad Hojas con roya Soros PATÓGENO Variables climáticas Fenología Hrs favorables T° Follaje HR Edad Condiciones Favorables mm lluvia # mojados PP HOSPEDERO AMBIENTE Condiciones Favorables
  10. 10. Variables de clima asociadas con el incremento de roya Variables climáticas T° Hrs favorables HR PP mm lluvia # mojados Condiciones Favorables La interacción de variables climáticas da como resultado un estado de “condiciones favorables”, las cuales en sus distintas variaciones pueden favorecen epidemias
  11. 11. Base del concepto de ventana Corrección •Variacióndel número de hojas con roya en el tiempo, respecto a Fluctuación del daño • la brotación velocidad epidémica en campo sela planta.porEsto permitió Problema: La y desarrollo de hojas en subestima defoliación corregir por defoliación. Se calculó incrementos absolutos. Defoliación 100 100 80 9030 80 70 70 60 60 60 40 50 50 20 80 80 # HOJAS EN 20 RAMAS/10 PL. PL 70 40 0 0 10 -80 40 20 60 INCIDENCIA DE ROYA (%) SEVERIDAD (%) Y # HOJAS CON ROYA/20 PL. 90 100 10 50 400 -20 30 20 -40 20 10 -60 30 30 -10 20 10 -20 0 -100 0 -30 SEVERIDAD Y S/AC. H.T. H.T. S/AC. H.R. H.R. # T. H. ROYA Y INCIDENCIA Y
  12. 12. Datos clima: Fundamental para aplicar el concepto. Red de estaciones climáticas de ANACAFE Área de monitoreo de roya del café en los años 2009 - 2010
  13. 13. Concepto de ventana inductiva: cambio estacional clima vrs. cambio absoluto de daño
  14. 14. INCREMENTO ABSOLUTO DEHOJAS #PÚSTULAS POR HOJA INCREMENTO ABSOLUTO DE DE HOJAS INCREMENTO ABSOLUTO HOJAS # HORAS FAVORABLES Y # EVENTOS DE MOJADO 90 80 80 70 80 80 70 70 60 70 70 60 60 50 60 60 50 50 40 50 50 40 40 40 30 40 30 30 30 30 20 20 20 20 20 10 10 10 10 0 0 0 0 mmpp/sem H.R H.R H.R Tejido + inóculo Tejido + + inóculo Tejido inductivo Tejido + clima inóculo Tejido + inóculo + clima inductivo Tejido + inóculo + inóculo TejidoTejido Tejido + inóculo - clima inductivo Tejido + + inóculo Tejido inóculo Tejido Tejido + inóculo + clima inductivo Tejido + inóculo + clima inductivo ¿Cómo se determina una VIC? 300 #hrf/sem SOR. NUE. H.T H.T H.T #e.rnf/sem 250 200 150 100 50 0
  15. 15. ¿Cómo se relacionan con el clima? Deposición Infección Germinación Colonización Multiplicación Generación ABCPE
  16. 16. ¿Cómo podemos aplicar el pronóstico de variables climáticas en la estimación de ventanas inductivas en estudios regionales?
  17. 17. 2010 año de estabilización de condiciones favorables, con tendencia de incremento Índices multiclimáticos en roya 7000 y = 34.171x2 + 25.84x + 5017.4 R² = 0.71 1050 6000 950 5000 850 4000 750 3000 650 2000 550 1000 450 2007 0 2008 hr favorab 2009 # mojados 2010 mm lluvia 2011 TOTAL 2012 Línea tendencia mm de lluvia/ventana Hrs. favorable y eventos lluvia/ventana 1150
  18. 18. Pronóstico regional con VIC´s
  19. 19. Sistema de Monitoreo Nacional de Roya del Café 2013
  20. 20. # parcelas de monitoreo/región Superficie Café FACTOR OPERATIVO Cercanía de Foco  Movilidad de las personas  Distancia y topografía  Cantidad de personal Altitud T° Lluvia 1 Escalar Muestreo (Sup_Café^( LogFact_Pond/ ∑Fact_Pond)) *((t)*(2)) 1 P. Monitoreo = No. Hectáreas Considerar Fracción de Ha Municipio ACAPONETA COMPOSTELA HUAJICORI NAYAR EL RUIZ SAN BLAS SANTA MARIA DEL ORO SANTIAGO IXCUINTLA TEPIC XALISCO Sup_Café (has) 36 6120 21.00 313.42 2848.32 3847 27.00 2,445.00 931 3513 20101.74 Pond_Superf 1 4 1 2 3 4 1 3 2 4 Soporte Estadístico – LANREF 2013 Pond_Foco 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Pond_Prec 1 1 3 3 4 4 1 4 3 3 Pond_Altura 2 3 2 2 2 2 3 2 3 3 Pond_Temp 1 2 3 3 2 2 2 2 2 3 Fact_Pond 2.0 24.0 18.0 36.0 48.0 64.0 6.0 48.0 36.0 108.0 390.0 Log Fact_Pond 0.3 1.4 1.3 1.6 1.7 1.8 0.8 1.7 1.6 2.0 14.0 No. Sitios 5.13 61.54 46.15 92.31 123.08 164.10 15.38 123.08 92.31 276.92 1000 2 Ni 5.1 61.5 46.2 92.3 123.1 164.1 15.4 123.1 92.3 276.9 1000 Log 0.7873 1.7961 1.6735 1.9699 2.0937 2.2178 1.2144 2.0937 1.9699 2.4439 Parcelas centinela 0 0 0 1 1 1 0 1 1 2 7
  21. 21. Criterios selección parcelas 1. Altitud. 2. Variedades susceptibles. 3. Manejo; tipo de tecnificación. 4. Plantación en producción. 5. Cercanía a estación metereológica 6. Accesibilidad y apoyo de las fincas
  22. 22. Método de muestreo: Metodología • T: 40 plantas, lectura en 20 plantas; • Cada planta tiene 2 ramas seleccionadas para cuantificación • La parcela central consta de 285 plantas a estas se les registra severidad y defoliación
  23. 23. Metodología Evaluación de roya y defoliación en planta:
  24. 24. Metodología Muestreo en “T”: “T” NORTE PLANTA RAMA CONTEO HOJAS TOTAL HOJAS HOJAS ROYA TOTAL HOJAS HOJAS ROYA HD HI HD HI HD HI HD HI  Se registra el crecimiento de la planta y el incremento de roya al tener un historial de la rama en el tiempo  Se conoce la defoliación ocasionada por roya y la defoliación natural en la rama de café  Se cuantifica a cada dos meses la misma T y se obtiene el efecto borde y profundidad del patógeno
  25. 25. Escala de evaluación
  26. 26. Fenología  Se emplea el descriptor de los estadios de plantas mono- y dicotiledóneas diseñado por el Centro Federal de Investigaciones Biológicas para Agricultura y Silvicultura.  La escala extendida BBCH es un sistema decimal de dos dígitos, que codifica los estadios fenológicos de las plantas.
  27. 27. Mapa de incidencia de roya del cafeto. Guatemala junio 2013
  28. 28. Mapa de severidad de roya del cafeto. Guatemala junio 2013
  29. 29. Foro Regional sobre la Roya del Café en Mesoamérica Proyecto CATIE-CIRAD-PROMECAFE/NORUEGA Sala de Ex Directores-CATIE Costa Rica, 8-11 octubre 2013 “Estudio de las variaciones climáticas, monitoreo y sistemas de pronóstico de la roya del café en Guatemala” I. A. Gabriela Calderón - Anacafé/Cedicafé Dr. Francisco Anzueto - Anacafé /Cedicafé Dr. Gustavo Mora - Colpos, Mx./Lanref

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