Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas

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 bióticasmás fuertemente relacionadas fueron la cantidad de ADN de P. fijien...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Benavides López, Luis Fernando, Camacho Calvo, Ana Marlen, Muñoz Fonseca, Miguel Eduardo
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Instituto Tecnológico de Costa Rica 2023
Acceso en línea:	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/agroinn/article/view/6612

id	AGROINN6612
record_format	ojs
spelling	AGROINN66122023-01-31T21:45:36Z Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas Benavides López, Luis Fernando Camacho Calvo, Ana Marlen Muñoz Fonseca, Miguel Eduardo 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 bióticasmás 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 radiaciónsolar. 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. Instituto Tecnológico de Costa Rica 2023-01-31 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.tec.ac.cr/index.php/agroinn/article/view/6612 Revista AgroInnovación en el Trópico Húmedo; Vol. 3 Núm. 2 (2022): Revista AgroInnovación en el Trópico Húmedo; 1-18 2215-5368 spa https://revistas.tec.ac.cr/index.php/agroinn/article/view/6612/6383 Derechos de autor 2023 Revista AgroInnovación en el Trópico Húmedo
institution	Tecnológico de Costa Rica
collection	Revista Agroinnovación en el Trópico Húmedo
language	spa
format	Online
author	Benavides López, Luis Fernando Camacho Calvo, Ana Marlen Muñoz Fonseca, Miguel Eduardo
spellingShingle	Benavides López, Luis Fernando Camacho Calvo, Ana Marlen Muñoz Fonseca, Miguel Eduardo Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas
author_facet	Benavides López, Luis Fernando Camacho Calvo, Ana Marlen Muñoz Fonseca, Miguel Eduardo
author_sort	Benavides López, Luis Fernando
description	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 bióticasmás 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 radiaciónsolar. 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.
title	Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas
title_short	Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas
title_full	Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas
title_fullStr	Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas
title_full_unstemmed	Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas
title_sort	modelos predictivos de la infección foliar causada por sigatoka negra (pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (musa aaa) con y sin aplicación de fungicidas
publisher	Instituto Tecnológico de Costa Rica
publishDate	2023
url	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/agroinn/article/view/6612
work_keys_str_mv	AT benavideslopezluisfernando modelospredictivosdelainfeccionfoliarcausadaporsigatokanegrapseudocercosporafijiensisenplantasdebananomusaaaaconysinaplicaciondefungicidas AT camachocalvoanamarlen modelospredictivosdelainfeccionfoliarcausadaporsigatokanegrapseudocercosporafijiensisenplantasdebananomusaaaaconysinaplicaciondefungicidas AT munozfonsecamigueleduardo modelospredictivosdelainfeccionfoliarcausadaporsigatokanegrapseudocercosporafijiensisenplantasdebananomusaaaaconysinaplicaciondefungicidas
_version_	1805408518881148928

Modelos predictivos de la infección foliar causada por Sigatoka negra (Pseudocercospora fijiensis) en plantas de banano (Musa AAA) con y sin aplicación de fungicidas

Ejemplares similares