Duração do período de molhamento foliar: medida com sensores eletrônicos, variabilidade espacial em culturas e estimativa com modelos empíricos

Abstract

A duração do período de molhamento (DPM) é de grande importância para a epidemiologia de doenças de plantas, pois desempenha papel fundamental em alguns processos epidemiológicos. Dessa forma, sua determinação torna-se indispensável para o entendimento da relação entre o clima e doenças de plantas. Sendo assim, este estudo teve como objetivos: definir uma posição padrão de instalação de sensores cilíndricos para a medida da DPM sobre gramado, avaliar a variabilidade espacial dessa variável em três diferentes culturas, relacionar a DPM medida em culturas agrícolas com aquela obtida em posto meteorológico e comparar a estimativa da DPM obtida com modelos empíricos com aquela medida com sensores eletrônicos. Na fase anterior à sua instalação no campo, todos os sensores eletrônicos foram previamente pintados com tinta látex e tratados termicamente. Após essa etapa, os sensores cilíndricos foram instalados sobre gramado a 30 cm de altura voltados para o sul. No período inicial, os sensores cilíndricos foram mantidos paralelos à horizontal, visando-se a avaliar a variabilidade entre os mesmos. Posteriormente, foram testados cinco diferentes ângulos de instalação. As medidas obtidas por esses sensores foram comparadas com a medida padrão, obtida por sensor de placa a 30 cm de altura e 45o de inclinação. Com a finalidade de se avaliar a variabilidade espacial da DPM, sensores eletrônicos de DPM foram distribuídos no dossel de três culturas: algodão, banana e café. As medidas obtidas nessas culturas foram comparadas com as fornecidas por sensor de placa em posição padrão. A estimativa da DPM foi feita por meio dos seguintes modelos: NHUR > 87%, CART, DPO e limiar estendido de umidade relativa para os períodos seco e chuvoso. As medidas obtidas por sensores cilíndricos sobre gramado apresentaram boa acurácia e precisão. A variação do ângulo de instalação não demonstrou ter efeito expressivo sobre a medida dos sensores cilíndricos para as condições locais. Contudo, é recomendável inclinar o sensor cilíndrico, uma vez que, trabalhos anteriores demonstram que esse pode superestimar a DPM quando instalado na horizontal. A avaliação da variabilidade espacial da DPM demonstrou que essa variável é influenciada pelas condições determinantes do microclima das culturas. O padrão de variação da DPM foi distinto para cada uma das culturas. Na cultura do algodão não foram observadas variações expressivas da DPM. Já no cafeeiro a DPM foi mais longa nas partes baixas da planta, enquanto que na cultura da banana essa foi mais longa no topo da cultura. Foram obtidas boas relações entre a DPM medida sobre gramado e aquela obtida no topo das culturas, demonstrando que é possível estimar tal variável por meio de dados obtidos em posto meteorológico. Os modelos NHUR > 87%, CART e DPO forneceram boas estimativas da DPM com erro absoluto médio variando de 1,4 a 2,8 h nos dois períodos avaliados. Durante a estação seca, os três primeiros modelos tenderam a subestimar a DPM. O modelo do limiar estendido de umidade relativa foi o que apresentou o pior desempenho entre os modelos avaliados, não sendo recomendável sua aplicação para condições semelhantes às deste estudo.

Leaf wetness duration (LWD) is a very important variable for plant disease epidemiology, since it plays an important role in some epidemiological processes. So its determination is essential for the understanding of the climate and plant disease relationship. Therefore, the objectives of this study were: to determine the standard deployment for cylindrical LWD sensors over turfgrass; to assess the spatial variability of this variable in three different crops; to relate the LWD measured at three different crop canopies to that obtained in a weather station; and to compare the LWD estimated by empirical model with that measured by electronic sensors. Before the field assessments, all electronic sensors were painted with white latex paint and submitted to a heat treatment. After this first stage, all cylindrical sensors where installed over turfgrass at 30-cm height deployed facing south. Firstly, all cylindrical sensors were deployed at horizontal in order to assess the variability among them. After that, five different deployment angles were tested. The measurements provided by those sensors were compared with the standard measurement, provided by flat plate sensors at 30-cm height and deployed at 45o. In order to assess the LWD spatial variability, electronic sensors were placed in three different crop canopies: cotton, banana and coffee. The measurements obtained in those crops were compared with LWD measured by flat plate sensors in a standard deployment over turfgrass. LWD were estimated using the following models: NHRH>87%, CART, DPD e extended threshold of relative humidity, for the dry and wet seasons. The measurements provided by cylindrical sensors over turfgrass had good accuracy and precision. The change in the angle of sensor deployment had no effect on LWD measured by cylindrical sensors, for the studied conditions. However, cylindrical sensors should not be deployed at horizontal because previous studies showed that they could overestimate LWD when deployed at horizontal. The LWD spatial variability assessment showed that this variable is dependent on the plant and/or crop conditions, which control the canopy microclimate. The pattern of variation of LWD was different for each crop assessed. In the cotton crop, LWD variations were negligible. On the other hand, in the coffee crop LWD was longer in the lower parts of the canopy while in the banana crop it was longer in the top of the canopy. A good correlation between LWD measured over turfgrass and that obtained in the crop top was achieved, which demonstrates that it is possible to estimate LWD using weather station data. The models NHRH>87%, CART, DPD provided good estimates of LWD with mean absolute error ranging from 1.4 to 2.8 h in both dry and wet periods. During the dry season, those models overestimated the LWD. The extended threshold model had the worst performance in relation to the other models, so it is not advised to use this model for similar climate conditions to this study.