Spatial and Temporal Distribution of fusarium wilt in Black Pepper Crop

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1 Distribuição Espacial e Temporal da Fusariose em Pimenta-do-Reino Bruno Sérgio Oliveira e Silva 1, Antonio Pereira Drumond Neto 2, Thaisa Thomazini Herzog 3, Diego Capucho Cezana 4 & Marcelo Barreto da Silva 5 1 Eng o Agrônomo, Mestrando em Agricultura Tropical CEUNES/UFES/Departamento de Ciências Agrárias e Biológicas, Rodovia BR 101 Norte, Km. 60, Bairro Litorâneo, CEP , São Mateus ES, bruno@agronomo.eng.br 2 Eng o Agrônomo, Mestre em Agricultura Tropical CEUNES/UFES, agrodrumond@gmail.com 3 Graduanda em Agronomia CEUNES/UFES, thaisaherzog@agronoma.eng.br 4 Eng o Agrônomo, Mestrando em Agricultura Tropical CEUNES/UFES, capuchoagronomo@gmail.com 5 Professor Adjunto CEUNES/UFES/Departamento de Ciências Agrárias e Biológicas, marcelobarretodasilva@gmail.com Resumo - A pimenta-do-reino é o condimento mais comercializado no mundo e uma cultura de importância sócio econômico regional. A fusariose é uma doença causada pelo fungo Fusarium solani f. sp. piperis (Nectria haematococca f. sp. piperis) e tornou-se o principal problema fitossanitário da pipericultura nacional. Pouco se conhece da dinâmica de suas interações com o ambiente do solo, hospedeiro e estabelecimento da doença. A geoestatística possui ferramentas que permitem conhecer e visualizar a variabilidade espacial, além de correlacionar e associar o mesmo aos fenômenos em estudo, contribuindo para o entendimento das interações patógeno-ambiente-hospedeiro. Sendo assim, o objetivo foi pesquisar e aplicar métodos da geoestatística para compreender a distribuição espacial da fusariose em pimenta-doreino. O experimento foi conduzido no período de 2010 a 2011, na Região Norte do Estado do Espírito Santo. A geoestatistica foi utilizada para constar a dependência espacial das variáveis em estudo, para isso implantou-se uma malha amostral regular de m 2 e a incidência da doença foi avaliada ao longo de 150 dias. Os mapas da distribuição da doença ao longo do tempo demostraram foco inicial nas bordas da lavoura e os modelos teóricos ajustados dos variogramas, representaram os diferentes estágios da epidemia de fusariose na lavoura de pimenta-do-reino. Palavras-chave: geoestatística; Fusarium solani f. sp. piperis; Piper nigrum L. Spatial and Temporal Distribution of fusarium wilt in Black Pepper Crop Abstract - The Fusarium wilt is a disease caused by the fungus Fusarium solani f. sp. piperis (Nectria haematococca f. sp. piperis) and became the main disease problem of national pepper crop. Few reports is known about the dynamics of their interactions with the soil environment, host and disease establishment. Geostatistics provides tools that allow understanding and visualizing the spatial variability, to correlate and to associate it with the phenomena under study, contributing to the understanding of interactions between pathogen-host-environment. Therefore, the present experiment was to investigate and to implement geostatistics methods to understand the spatial distribution of fusarium wilt in black pepper. The experiment was conducted from 2010 to 2011 in the North of Espirito Santo State. Geostatistics was used to include the spatial dependence of the variables under study, for it was implemented a regular sampling grid (12.000m 2 ) and the disease incidence was evaluated over 150 days, a total of seven evaluations. In the last evaluation were carried out soil samples for chemical,, physical and textural analysis. The maps of disease distribution over time demonstrated an initial focus on the edges of the crop and theoretical models of the adjusted variogram represented the different stages of the epidemic of Fusarium in the black pepper crop. Key words: geostatistics; Fusarium solani f. sp. piperis; Piper nigrum L. Introdução A análise espacial das doenças de plantas ao longo do tempo permite caracterizar o padrão de distribuição da doença, o que facilita a compreensão do seu comportamento em estudo de campo (CAMPBELL; MADDEN, 1990; LARKIN et al., 1995). O parâmetro do alcance (a) é descrito como o raio da dependência espacial entre as amostras, onde se identifica o campo estruturado do campo aleatório. III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 1

2 Estudos na área de fitopatologia, o alcance, teoricamente, estima o raio de ocupação ou a capacidade de dispersão da doença (JOURNEL; HUIJBREGTS, 1978). Assim, é possível conhecer a distribuição do inoculo inicial do patógeno, processos de dispersão, mecanismos de reprodução, interações de fatores biológicos e ambientais no sistema solo doença planta ambiente (MADDEN; HUGHES, 1995). O comportamento espaço-temporal da fusariose em pimenta-do-reino é pouco conhecido, não sendo encontrados relatos na literatura. Com o diagnóstico sobre a capacidade de dispersão da doença no campo, é concebível o desenvolvimento de programas eficientes de controle da doença na cultura e para outros patógenos com mecanismos semelhantes ao da fusariose no cultivo da pimenta-do-reino (REKAH et al., 1999; IKEDA, 2010). Neste contexto, objetivou-se no estudo caracterizar a variabilidade espacial e temporal da incidência de fusariose em uma área cultivada com pimenta-do-reino utilizando técnicas geoestatística e krigagem indicativa. Material e Métodos O experimento foi conduzido nos anos de 2010 e 2011 em uma propriedade no município de São Mateus, norte do Estado do Espírito Santo, Brasil. A lavoura selecionada foi de 1,2 ha -1 com o cultivo da pimenta-do-reino da variedade bragantina (suscetível ao fungo Fusarium solani f. sp. piperis ), com quatro anos de implantação. A lavoura possuía 2080 plantas, espaçadas entre linhas de 3 metros e entre plantas de 2 metros, com uma irrigação localizada de vazão de 2,0 L h -1. A área experimental localiza-se nas coordenadas: Latitude 18º Sul e Longitude 40º Oeste, com altitude média de 87 metros e declividade de 11 % sentido Norte-Sul. A intensidade da fusariose na lavoura foi quantificada em seis monitoramentos mensais, totalizando 150 dias. Como parâmetro da incidência da fusariose, atribuiu-se o valor 1 (um) para plantas sintomáticas e plantas ausentes do sintomas, o valor 0 (zero). Para monitorar a incidência da doença na lavoura, foi implantada uma grade amostral de 100 m x 120 m ( m 2 ), contendo 125 pontos amostrais (composto de plantas aparentemente sadias) com a distância mínima entre pontos de 5 m. Foi realizado o georreferenciamento de cada ponto amostral utilizando um par de receptores GPS TechGeo modelo GTR G2 geodésico. De acordo com a Rede Brasileira de Monitoramento Continuo RBMC do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE, a precisão das coordenadas foi de 10,0 mm + 1,0 ppm em Universal Transverso de Mercator UTM, com Datum WGS 84, localizado nas coordenadas L= m a L= m e N= m a N= m. O padrão de dependência espacial da intensidade da fusariose foi analisado pelo estudo do variograma. As avaliações de campo foram consideradas uma função aleatória Z (x) onde (x) indica a posição espacial (equação 1). ( ) ( ) [ ( ) ( )] ( ) (1) em que: γ(h) é a semivariância estimada, N(h) é o número de pares de dados observados z(x i ), z(x i +h), onde essa função teórica ajusta-se aos valores experimentais para representar as relações espaciais entre os dados. Neste trabalho basicamente utilizou-se três modelos teóricos que se ajustam aos variogramas experimentais (Equações 2, 3 e 4): Gaussiano = ( ) [ Exponencial = ( ) [ [ ( ) ] ] (2) [ ( )] ] (3) Esférico = ( ) [ ( ) ( ) ] (4) Para validar os modelos teóricos ajustados aos variogramas experimentais, foi utilizado o metodo da validação cruzada que consiste na avliação do coeficiente de correlação entre os valores observados e estimados, onde o erro padrão de estimação avalia quantitativamente o ajuste do variograma e os erros decorrentes. III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 2

3 No trabalho realizado utilizou-se a krigagem indicativa, que consiste basicamente na aplicação da krigagem ordinária, com a transformação da variável resultante pela aplicação da função não linear f(x)=1 (um) ou 0 (zero). Os cálculos para verificar a existência de dependência espacial das variáveis, foram processados no programa Gamma Design Software GS+ 7.0 (ROBERTSON, 2000) e a confecção gráfica visual dos mapas foram geradas no programa Surfer 8.0. Resultados e Discussão Na analise da probabilidade de ocorrência da fusariose na pimenta-do-reino nos dias 30 e 60 de avaliação ajustou-se o modelo gaussiano com R 2 de 0,99 e coeficiente de regressão da validação cruzada de 0,50 e 0,51, respectivamente (Tabela 1). A doença apresentou um padrão de distribuição agregado (IDE 99 %) com um raio de ocupação da doença (alcance) de 11 metros (Figura 1B e C). Aos 90 dias (após a colheita), o ajuste do modelo alterou para exponencial com R 2 de 0.99 e coeficiente de regressão da validação cruzada de 0,47 (Tabela 1). O padrão de distribuição continuou agregado (IDE 91%) com um aumento do raio de ocupação da doença para 16 metros (Figura 1D). Tabela 1. Parâmetros dos modelos teóricos ajustados aos variogramas experimentais, modeladas por aproximação ponderada dos quadrados mínimos, para fusariose em plantas de pimenta-doreino, e os resultados de validação cruzada por krigagem indicativa Parâmetros Período de Avaliação Meses / Anos Out/10 Nov/10 Dez/10 Jan/11 Fev/11 Mar/11 Dias depois da primeira avaliação Modelo - Gau. Gau. Exp. Sph. Sph. R SS e e e e e -03 R Rc - Cv Gau. - Gaussiano, Exp - Exponencial; Sph. - Esférico; R ss Soma dos Quadrados do Resíduo, R ² - Coeficiente de Determinação; Rc Cv - Coeficiente da Regressão da Validação Cruzada. Aos 120 e 150 dias, alterou-se novamente o modelo ajustado, desta vez do modelo exponencial para o esférico, com R 2 de 0,90 e 0,94 e coeficiente de regressão da validação cruzada de 0,74 e 0,77 respectivamente (Tabela 1). Nesta fase da epidemia o padrão de distribuição apresentou moderada agregação (IDE 36 e 44% respectivamente) e o raio de ocupação da doença além de ter aumentado, incrementou-se gradativamente de 80 para 91 metros respectivamente (Figura 1E e F). Os dados foram interpolados utilizando a técnica da krigagem, com isso confeccionaram-se mapas dos períodos de avaliações para localizar e estimar o comportamento da doença na lavoura. No 30º e 60º dia (início da epidemia), a doença surgiu nas bordas da lavoura com um foco intenso ao sul do mapa. Esta região faz divisa com uma lavoura de pimenta-do-reino mais velha, com distância de cinco metros entre lavouras (Figuras 2A e B). Aos 90 dias (Figura 2C), após a colheita, evidencia-se um aumento da ocupação da doença e surgimento de focos no interior da lavoura. Nesta fase da epidemia caracterizou-se um período de transição do comportamento da doença, onde o modelo exponencial denota representar um período de expansão da doença com o surgimento de pequenos novos focos na área (Figura 2C). Além do aumento do tamanho dos primeiros focos, são observados pequenos focos de doenças no interior da lavoura caracterizando disseminação interna da doença (Figura 3D). Aos 120 e 150 dias, alguns focos se unem e nesta fase da epidemia, observa-se que o avanço da doença prevaleceu na região sul do mapa (Figuras 3D e E). Pesquisadores relatam que variogramas ajustados com modelo esférico descreve melhor os comportamentos dos atributos de plantas e solos, por apresentar a definição clara do patamar e do alcance (TRANGMAR et al., 1987; PAZ et al., 1996; SALVIANO, 1998; LAMPARELLI et al., 2001). III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 3

4 Figura 1. Variogramas ajustados para caracterizar a variação espacial da fusariose em uma lavoura de pimenta-do-reino: Modelo (C 0 ; C 0 +C; a; IDE); (A) 0 dias (outubro/10), (B) 30 dias (novembro/10), (C) 60 dias (dezembro/10), (D) 90 dias (janeiro/11), (E) 120 dias (fevereiro/11) e (F) 150 dias (março/11). Figura 2. Mapas de krigagem com a probabilidade de ocorrência da fusariose em cultivo de pimenta-doreino em 2010: A) Outubro (0 dia); B) Novembro (30 dias) e C) de Dezembro (60 dias). A escala varia de zero (plantas assintomáticas) para nove (plantas sintomáticas). III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 4

5 Figura 3. Mapas de krigagem com a probabilidade de ocorrência da fusariose na cultura da pimenta-doreino em 2011: D) Janeiro (90 dias); E) Fevereiro (120 dias) e F) Março (150 dias). A escala varia de zero (plantas assintomáticas) até nove (plantas sintomáticas). Conclusão A doença foi introduzida na lavoura com a ocorrência de um aumento gradual nas dimensões dos focos de fusariose Os modelos teóricos ajustados dos variogramas experimentais representaram os diferentes estágios da epidemia de fusariose na lavoura de pimenta-do-reino; A abordagem da análise geoestatística, permitiu estudar o comportamento da variação espacial e temporal da incidência de fusariose na lavoura de pimenta-do-reino; Agradecimentos À CAPES, FAPES e CEUNES/ UFES. Referências CAMPBELL, C.L. & MADDEN, L.V. Introduction to plant disease epidemiology. New York. J. Wiley & Sons New York. J. Wiley & Sons IKEDA, K. Role of perithecia as an inoculum source for stem rot type of pepper root rot caused by Fusarium solani f. sp. Piperis (teleomorph: Nectria haematococca f. sp. piperis). Journal of General Plant Pathology, n.76, p , JOURNEL, A.G.; HUIJBREBTS, C.J. Mining geostatistics. London: Academic Press, LAMPARELLI, R.A.C.; ROCHA, J.V.; BORGHI, E. Geoprocessamento e agricultura de precisão: fundamentos e aplicações. Guaíba: Agropecuária, p. III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 5

6 LARKIN, R.P., GUMPERTZ, M.L. & RISTAINO, J.B. Geostatistical analysis of Phytophthora epidemic development in commercial bell pepper fields. Phytopathology,p , MADDEN, L. V., AND HUGHES, G.. Plant disease incidence: Distributions, heterogeneity, and temporal analysis. Annu. Rev. Phytopathol. 33: ,1995. PAZ, A.; TABOADA, M. T.; GOMEZ, M.J. Spatial variability in topsoil micronutrient contents in a one-hectare cropland plot. Community Soil Science Plant Anal, 3: , REKAH, Y.; SHTIENBERG, D.; KATAN, J. Spatial distribution and temporal development of Fusarium crown and root rot of tomato and pathogen dissemination in field soil. Phytopathology, Davis, v.89, n. 9, p , ROBERTSON, G. P. GS+: Geoestatistics for the environmental sciences GS+ Users Guide. Plainwell, Gamma Desing Software, p. SALVIANO, A.A.C.; VIEIRA, S.R. & SPAROVEK, G. Variabilidade espacial de atributos de solo e de Crotalaria juncea L. em área severamente erodida. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 22: , TRANGMAR, B. B.; YOST, R. S.; WADE, M. K.; UEHARA, G.; SUDJADI, M. Spatial variation of soil properties and rice yield on recently cleared land. Soil Science Society of America Journal, Madison, v. 51, n. 3, p , III Simpósio de Geoestatística em Ciências Agrárias 6