Modelo para avaliar a dispersão de Fusarium subglutinans, agente da malformação da mangueira.
As condições climáticas e o inóculo de Fusarium subglutinans (Fs), foram monitorados em três áreas de plantio, durante quatro anos. Três armadilhas volumétricas com sucção de 9,72 L/min foram utilizadas para detectar conídios de Fs. Verificou-se a presença do inóculo em qualquer época do ano, porém sua concentração foi menor entre junho-setembro. A concentração de conídios apresentou correlação positiva com a temperatura, umidade relativa e precipitação, sendo negativa com a velocidade do vento. Apesar de significativa, os valores das correlações foram baixos. Optou-se em utilizar uma escala binária e, então, um modelo para estimar alta disponibilidade de inóculo foi desenvolvido por regressão logística: P=exp(XB)/(1-exp(XB)). As variáveis significativas foram: umidade relativa (UMID) e temperatura média (TP). A variável resposta do modelo foi indicadora de aumento > 10 conídios/dia. O modelo logit(y)=XB=-17,6095+0,3712*TP+0,0785*UMID foi desenvolvido e o limiar de decisão foi 0,055. Potencialmente, o modelo pode ser utilizado na tomada de decisão, depois de validado.
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Published: |
2008-01-29
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Subjects: | Malformação da mangueira., Doença, Mangifera Indica., Malformação, Manga, Mangoes, Fusarium subglutinans., |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/160392 |
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dig-alice-doc-1603922017-08-15T21:54:42Z Modelo para avaliar a dispersão de Fusarium subglutinans, agente da malformação da mangueira. KARASAWA, M. MAGALHÃES, E. E. de BATISTA, D. da C. LOPES, D. B. LIMA, M. F. PEREIRA, A. V. da S. ANTUNES JUNIOR, E. F. MOURA, M. S. B. de MINA KARASAWA, CNPq EDINEIDE ELIZA DE MAGALHÃES, CNPq DIOGENES DA CRUZ BATISTA, CPATSA DANIELA BIAGGIONI LOPES, CPATSA MIRTES FREITAS LIMA, CPATSA ALBA VALÉRIA DA SILVA PEREIRA, CNPq ESMERALDO FERREIRA ANTUNES JUNIOR, CNPq MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA. Malformação da mangueira. Doença Mangifera Indica. Malformação Manga Mangoes Fusarium subglutinans. As condições climáticas e o inóculo de Fusarium subglutinans (Fs), foram monitorados em três áreas de plantio, durante quatro anos. Três armadilhas volumétricas com sucção de 9,72 L/min foram utilizadas para detectar conídios de Fs. Verificou-se a presença do inóculo em qualquer época do ano, porém sua concentração foi menor entre junho-setembro. A concentração de conídios apresentou correlação positiva com a temperatura, umidade relativa e precipitação, sendo negativa com a velocidade do vento. Apesar de significativa, os valores das correlações foram baixos. Optou-se em utilizar uma escala binária e, então, um modelo para estimar alta disponibilidade de inóculo foi desenvolvido por regressão logística: P=exp(XB)/(1-exp(XB)). As variáveis significativas foram: umidade relativa (UMID) e temperatura média (TP). A variável resposta do modelo foi indicadora de aumento > 10 conídios/dia. O modelo logit(y)=XB=-17,6095+0,3712*TP+0,0785*UMID foi desenvolvido e o limiar de decisão foi 0,055. Potencialmente, o modelo pode ser utilizado na tomada de decisão, depois de validado. 2011-04-09T20:39:15Z 2011-04-09T20:39:15Z 2008-01-29 2007 2011-04-10T11:11:11Z Anais e Proceedings de eventos In: JORNADA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA SEMI-ÁRIDO, 2., 2007, Petrolina. Anais... Petrolina: Embrapa Semi-Árido, 2007. http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/160392 pt_BR por (Embrapa Semi-Árido. Documentos 205) openAccess |
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As condições climáticas e o inóculo de Fusarium subglutinans (Fs), foram monitorados em três áreas de plantio, durante quatro anos. Três armadilhas volumétricas com sucção de 9,72 L/min foram utilizadas para detectar conídios de Fs. Verificou-se a presença do inóculo em qualquer época do ano, porém sua concentração foi menor entre junho-setembro. A concentração de conídios apresentou correlação positiva com a temperatura, umidade relativa e precipitação, sendo negativa com a velocidade do vento. Apesar de significativa, os valores das correlações foram baixos. Optou-se em utilizar uma escala binária e, então, um modelo para estimar alta disponibilidade de inóculo foi desenvolvido por regressão logística: P=exp(XB)/(1-exp(XB)). As variáveis significativas foram: umidade relativa (UMID) e temperatura média (TP). A variável resposta do modelo foi indicadora de aumento > 10 conídios/dia. O modelo logit(y)=XB=-17,6095+0,3712*TP+0,0785*UMID foi desenvolvido e o limiar de decisão foi 0,055. Potencialmente, o modelo pode ser utilizado na tomada de decisão, depois de validado. |
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