El pronóstico de enfermedades de las plantas es un sistema de gestión que se utiliza para predecir la aparición o el cambio en la gravedad de las enfermedades de las plantas . A escala de campo, los productores utilizan estos sistemas para tomar decisiones económicas sobre los tratamientos de enfermedades para su control. A menudo, los sistemas le hacen al productor una serie de preguntas sobre la susceptibilidad del cultivo huésped e incorporan las condiciones meteorológicas actuales y previstas para hacer una recomendación. Por lo general, se hace una recomendación sobre si el tratamiento de la enfermedad es necesario o no. Por lo general, el tratamiento es una aplicación de pesticidas .
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Los sistemas de predicción se basan en suposiciones sobre las interacciones del patógeno con el huésped y el medio ambiente, el triángulo de la enfermedad . [1] El objetivo es predecir con precisión cuándo interactúan los tres factores (huésped, medio ambiente y patógeno) de tal manera que la enfermedad puede ocurrir y causar pérdidas económicas.
En la mayoría de los casos, el hospedador puede definirse adecuadamente como resistente o susceptible, y la presencia del patógeno a menudo puede determinarse razonablemente basándose en el historial de cultivos anteriores o quizás en datos de encuestas. El medio ambiente suele ser el factor que controla si la enfermedad se desarrolla o no. Las condiciones ambientales pueden determinar la presencia del patógeno en una temporada en particular a través de sus efectos en procesos como la hibernación . Las condiciones ambientales también afectan la capacidad del patógeno para causar enfermedades, por ejemplo, se requiere una duración mínima de la humedad de las hojas para que ocurra la mancha gris de las hojas del maíz. En estos casos, un sistema de pronóstico de enfermedades intenta definir cuándo el entorno será propicio para el desarrollo de la enfermedad.
Los buenos sistemas de pronóstico de enfermedades deben ser confiables, simples, rentables y aplicables a muchas enfermedades. Como tales, normalmente solo están diseñados para enfermedades que son lo suficientemente irregulares como para justificar un sistema de predicción, en lugar de enfermedades que ocurren todos los años para las que se debe emplear un tratamiento regular. [2] Los sistemas de predicción solo pueden diseñarse si también se conocen los parámetros reales del triángulo de enfermedades.
Ejemplos de sistemas de pronóstico de enfermedades
Los sistemas de pronóstico pueden usar uno de varios parámetros para calcular el riesgo de enfermedad, o una combinación de factores. [3] Uno de los primeros sistemas de pronóstico diseñado fue para la marchitez de Stewart y se basó en el índice de temperatura invernal, ya que las bajas temperaturas matarían al vector de la enfermedad para que no hubiera brotes. [4] Un ejemplo de un sistema de pronóstico de múltiples enfermedades / plagas es el sistema EPIdemiology, PREdiction, and PREvention (EPIPRE) desarrollado en los Países Bajos para el trigo de invierno que se centró en múltiples patógenos. [5] USPEST.org grafica los riesgos de diversas enfermedades de las plantas basándose en pronósticos meteorológicos con resolución horaria de la humedad de las hojas. Los modelos de pronóstico a menudo se basan en una relación como la regresión lineal simple donde x se usa para predecir y. Se pueden modelar otras relaciones utilizando curvas de crecimiento de la población . [3] La curva de crecimiento que se utilice dependerá de la naturaleza de la epidemia. Las epidemias policíclicas como el tizón tardío de la papa generalmente se modelan mejor usando el modelo logístico, mientras que las epidemias monocíclicas se pueden modelar mejor usando el modelo monomolecular. [6] La elección correcta de un modelo es esencial para que un sistema de pronóstico de enfermedades sea útil.
Los modelos de predicción de enfermedades de las plantas deben probarse y validarse minuciosamente después de su desarrollo. Últimamente ha surgido interés en la validación de modelos a través de la cuantificación de los costes económicos de los falsos positivos y falsos negativos , donde las medidas de prevención de enfermedades se pueden utilizar cuando son innecesarias o no se aplican cuando se necesitan, respectivamente. [3] Los costos de estos dos tipos de errores deben sopesarse cuidadosamente antes de decidir utilizar un sistema de pronóstico de enfermedades.
Futuros desarrollos
En el futuro, los sistemas de pronóstico de enfermedades pueden volverse más útiles a medida que aumenta la potencia de cálculo y aumenta la cantidad de datos disponibles para que los fitopatólogos construyan modelos. Los buenos sistemas de predicción también pueden volverse cada vez más importantes con el cambio climático . Será importante poder predecir con precisión dónde pueden ocurrir los brotes de enfermedades, ya que pueden no estar en las áreas históricamente conocidas.
Referencias
- ^ Agrios, George (2005). Fitopatología . Prensa académica. ISBN 978-0-12-044565-3.
- ^ Campbell, CL; Madden, LV (1990). Introducción a la epidemiología de las enfermedades de las plantas . Nueva York: Wiley and Sons. ISBN 0-471-83236-7.
- ^ a b c Esker, PD; AH Sparks; L. Campbell; Z. Guo; M. Rouse; SD Silwal; S. Tolos; B. Van Allen; KA Garrett. "Ecología y epidemiología en R: pronóstico de enfermedades" . El Instructor de Sanidad Vegetal . Prensa APS. doi : 10.1094 / PHI-A-2008-01 . Archivado desde el original el 11 de abril de 2008.
- ^ "Centro de educación APS - marchitez de maíz de Stewart" . Archivado desde el original el 16 de mayo de 2008 . Consultado el 23 de marzo de 2008 .
- ^ Reinink, K (1986). "Verificación y desarrollo experimental de EPIPRE, un sistema supervisado de control de plagas y enfermedades del trigo". Revista europea de fitopatología . SpringerLink. 92 (1): 3-14. doi : 10.1007 / BF01976371 .
- ^ Madden, Laurence; Gareth Hughes; Frank Van Den Bosch (2007). Estudio de las epidemias de enfermedades de las plantas . Sociedad Americana de Fitopatología. ISBN 978-0-89054-354-2.