Forecast systems for coffee diseases

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Autor(es): dc.contributorSouza, Paulo Estevão de-
Autor(es): dc.contributorPozza, Edson Ampélio-
Autor(es): dc.contributorPozza, Edson Ampélio-
Autor(es): dc.contributorSchwerz, Felipe-
Autor(es): dc.contributorBotelho, Cesar Elias-
Autor(es): dc.contributorVilela, Ximena Maira de Souza-
Autor(es): dc.creatorColares, Mário Roberto Nogueira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:35:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:35:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-08-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-08-
Data de envio: dc.date.issued2024-06-07-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-29-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/59134-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1143111-
Descrição: dc.descriptionDeveloping techniques to notify coffee growers about the ideal timing for applying fungicides, both chemical and biological, is crucial to increase the financial and environmental sustainability of coffee growing. The aim of this study was to develop a warning system for the incidence of coffee rust (Hemileia vastatrix) and phoma leaf spot (Phoma spp), using multiple linear regression models (MLRM) based on meteorological variables. Validate these models in several municipalities and then regionalize this platform for the coffee growing regions of south and cerrado of Minas Gerais state, using geostatistics to obtain surface maps with Digital Elevation Model (DEM). The models developed by Pinto et al. (2002) and Silva (2018) were validated in five municipalities: Carmo do Rio Claro (CRC), Monte Santo de Minas (MSM), Nova Resende (NR), Rio Paranaíba (RP), and Serra do Salitre (SS), for rust and phoma leaf spot, respectively. Experiments were conducted in a randomized block design with five treatments and five replications. The experimental plot consisted of six rows with 20 central plants in the useful area. Evaluations of rust and phoma leaf spot were carried out every two weeks. MLRM were adjusted for five municipalities based on data collected from automatic weather stations. Meteorological variables were lagged relative to the disease assessment dates. After adjusting 730 models, four were selected, two for each disease. Subsequently, they were validated in 15 municipalities, i.e., an additional 10 besides the initial five. Additionally, apart from the initial 15 properties, one property in each municipality, 35 other properties were randomly included to validate the models, near those locations. Models with meteorological variables collected 15-30 days prior to rust incidence (DAI) in CRC and NR showed promise for rust alert, while models with meteorological variables collected 07-15 and 15 DAI, adjusted for CRC and MSM respectively, showed promise for phoma leaf spot. These four models were the best for alerting about incidence at the control level with 15 DAI for rust and with 07 and 15 DAI for phoma leaf spot. The alert is issued when the 5% control level is reached for each disease, with four consecutive alerts in two rust alert models and three consecutive alerts in one phoma leaf spot alert model. The models were validated in different areas from those where they were previously adjusted and regionalized, using universal kriging with moderate spatial resolution of 1 km based on DEM to obtain surface maps of 10 meteorological variables for the southern and cerrado regions of Minas Gerais. The time frame from December 2020 to May 2021 was used to comply the rust warning systems developed in chapter 1 and by Pinto et al. (2002). Universal kriging was used as an external trend modeling of altitude, being a robust method for interpolating surfaces of meteorological variables. The interpolated data were used to generate phytosanitary alert maps, showing the favorability of weather conditions for the occurrence of rust.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionDesenvolver técnicas para avisar os cafeicultores sobre o momento ideal para pulverizar fungicidas, tanto químicos quanto biológicos, é fundamental para aumentar a sustentabilidade financeira e ambiental da cafeicultura. O objetivo deste trabalho foi desenvolver sistema de alerta por aviso da incidência da ferrugem (Hemileia vastatrix) e da mancha-de-phoma (Phoma spp.) do cafeeiro, com modelos de regressão linear múltipla (MRLM) a partir de variáveis meteorológicas. Validar esses modelos em diversos municípios e regionalizar essa plataforma para as regiões cafeeiras do sul e do cerrado mineiro do estado de Minas Gerais, utilizando geoestatística para obter mapas de superfícies com Modelo de Elevação Digital (MDE). Foram validados os modelos desenvolvidos por Pinto et al. (2002) e Silva (2018) em cinco municípios: Carmo do Rio Claro (CRC), Monte Santo de Minas(MSM), Nova Resende (NR), Rio Paranaíba (RP) e Serra do Salitre (SS), para ferrugem e mancha-de-phoma, respectivamente. Experimentos foram implantados no delineamento experimental em blocos casualizados com cinco tratamentos e cinco repetições. A parcela experimental teve seis linhas com 20 plantas centrais na área útil. As avaliações da incidência da ferrugem e mancha-de-phoma, realizadas quinzenalmente. A partir das informações coletadas nas estações climatológicas automáticas foram ajustados MRLM para cinco municípios. As variáveis meteorológicas foram defasadas em relação às datas de avaliação das doenças. Após o ajuste de 730 modelos, quatro foram selecionados, sendo dois de cada doença. Posteriormente, foram validados em 15 municípios, ou seja, outros 10 além dos cinco iniciais. Paralelamente, além das 15 propriedades iniciais, uma em cada munícipio, foram incluídas outras 35 propriedades, aleatoriamente, para validar os modelos, próximos a esses locais. Os modelos com variáveis meteorológicas coletadas 15- 30 dias anteriores à incidência (DAI) da ferrugem em CRC e NR foram promissores para alerta da ferrugem, enquanto os modelos com variáveis meteorológicas coletadas 07-15 e 15 DAI, ajustado para CRC e MSM, respectivamente promissores para a mancha-de-phoma. Esses quatro modelos foram os melhores para o alerta sobre a incidência no nível de controle com 15 DAI para a ferrugem e com 07 e 15 DAI para a mancha-de-phoma. O alerta é emitido quando o nível de controle de 5% é atingido em cada doença, sendo quatro avisos consecutivos em dois modelos de alerta para a ferrugem e três avisos consecutivos em um dos modelos de alerta para a mancha-de-phoma. Os modelos foram validados em áreas diferentes das quais ajustados e regionalizados, utilizando a krigagem universal com moderada resolução espacial de 1 km em função do MDE para obter mapas de superfícies de 10 variáveis meteorológicas, para as regiões do sul e do cerrado mineiro. O recorte temporal de dezembro de 2020 a maio de 2021 foi usado para atender os sistemas de alerta por aviso para a ferrugem desenvolvidos no capítulo 1 e Pinto et al. (2002). A krigagem universal foi usada como modelagem de tendência externa de altitude sendo um método robusto para interpor superfícies de variáveis meteorológicas. Os dados interpolados serviram para gerar mapas de alerta fitossanitário, mostrando a favorabilidade das condições meteorológicas para a ocorrência da ferrugem.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Fitopatologia-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Fitopatologia-
Publicador: dc.publisherEscola de Ciências Agrárias de Lavras ( ESAL)-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International-
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Direitos: dc.rightsrestrictAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectFerrugem do cafeeiro-
Palavras-chave: dc.subjectMancha-de-phoma-
Palavras-chave: dc.subjectIncidência de doenças-
Palavras-chave: dc.subjectregressão linear múltipla-
Palavras-chave: dc.subjectVariáveis meteorológicas-
Palavras-chave: dc.subjectCafeeiro - Doenças-
Palavras-chave: dc.subjectCoffee tree rust-
Palavras-chave: dc.subjectPhoma leaf spot-
Palavras-chave: dc.subjectIncidence of diseases-
Palavras-chave: dc.subjectMultiple linear regression-
Palavras-chave: dc.subjectMeteorological variables-
Palavras-chave: dc.subjectCoffee tree - Diseases-
Palavras-chave: dc.subjectCiências Agrárias-
Título: dc.titleForecast systems for coffee diseases-
Título: dc.titleSistemas de previsão para doenças do cafeeiro-
Tipo de arquivo: dc.typetese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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