Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas
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Abstract
El objetivo de esta investigación fue desarrollar modelos de predicción temprana de la infección foliar, en términos de porcentaje de área foliar necrosada, de la enfermedad Sigatoka negra en plantas de banano. Las variables bióticas
más fuertemente relacionadas fueron la cantidad de ADN de P. fijiensis y área de hoja evaluada; mientras que entre las climáticas fueron la precipitación, temperatura (máxima y mínima), humedad relativa, humedad foliar y radiación
solar. Se determinaron modelos predictivos para estimar la cantidad de ADN del patógeno en la hoja posición 1 en plantas sin (R2=0,73; p<0,0001) y con aplicación de fungicidas (R2=0,55; p<0,0001), siendo la duración de la precipitación, la temperatura promedio, la humedad relativa, la humedad foliar y la radiación solar las variables con mayor poder de predicción; donde el crecimiento del patógeno previo a la cuantificación molecular (ADN) no se afectó significativamente por la aplicación frecuente de fungicidas.
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