Autores:
Erlei M. Reis1; Mateus Zanatta1; Fernando C. Juliatti2; Hercules D. Campos3; Luis Henrique Carregal P. Silva3; Maurício C. Meyer4; José Nunes Junior4; Cláudia B. Pimenta5; Daniel Cassetari Neto5; Andréia Q. Machado6; Carlos M. Utiamada6
1.Instituto AGRIS, Paso Fundo, RS; 2. Universidade de Uberlândia; 3. Universidade de Rio Verde, Rio Verde, GO; 4. Embrapa Soja/CTPA/Emater – Goiânia, GO; 5. Universidade Federal de Mato Groso/UNIVAG – Cuiabá, MT; 6. Tagro – Londrina, PR
Resumo: Desenvolveu-se um modelo para estimar os danos causados pelo mofo-branco (MB) (Sclerotinia sclerotiorum) na cultura da soja, com dados gerados em experimentos de campo conduzidos na safra de soja de 2009/10. Seis cultivares de soja foram cultivados em seis locais perfazendo um total de nove experimentos em distintas regiões edafoclimáticas na região do Cerrado. O gradiente da intensidade da doença, avaliada em função de incidência de sintomas/sinais em hastes, foi gerado pela aplicação de diferentes fungicidas em momentos e doses distintas. A intensidade da doença foi avaliada, nos estádios fenológicos de R1, R5.2 e R5.5. A colheita foi realizada na maturação fisiológica e o rendimento de grãos expresso em kg/ha. As análises de regressão entre o rendimento de grãos e a incidência da doença foram realizadas para todas as combinações obtidas e geraram nove equações lineares da função de dano. Função de dano média de nove experimentos foi R = 1.000 – 6,7 I (onde R = rendimento de grãos normalizado para 1.000 kg/ha e I incidênciaa do MB em plantas). Para estimar o dano causado por intensidades diferentes da doença, esses modelos devem ser previamente validado. Os coeficientes de dano podem ser usados para determinar o limiar de dano econômico.
Introdução
A soja brasileira [Glycine max (L.) Merrill] cultivada em 2018/19 cobriu uma área de 35 milhões de hectares e rendeu 2,8 t/ha, resultando em uma produção total de 50 milhões de toneladas (CONAB, 2019). O complexo da doença na soja causa reduções no rendimento da cultura. As principais doenças do caule da soja são antracnose (Colletotrichum truncatum Andrus & Moore), cancro do meridional (Diaporthe aspalathi Janse van Rensburg, Castlebury & Crous.), Cancro da haste [Diaporthe caulivora (Caldwell) Santos], podridão da vagem e do caule [Phomopsis phaseoli (Desmaz.) Sacc.], Podridão da medula marrom [Cadophora gregata (Allington & Chamberlain) Arlington & McNew] e mofo branco (MB) causado por Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) De Bary (ABAWI & GROGAN, 1979; HARTMAN et al., 1999; FARIAS NETTO et al., 2008). A podridão do caule da Sclerotinia é uma das doenças mais devastadoras da soja nos estados centrais do Brasil, onde foi relatada uma redução de até 20% na produtividade da soja devido à MB (FARIAS NETO et al., 2008). No presente trabalho, o dano é utilizado de acordo com NUTTER et al. (1993). Em epidemias de doenças de plantas, a quantificação dos danos deve ser uma prioridade clara; entretanto, poucos estudos confiáveis quantificaram os efeitos da doença na produtividade de grãos da soja (BERGAMIN FILHO & AMORIM, 1996).
Um número de modelos têm sido utilizados para estimar os danos causados por doenças das plantas. O modelo de ponto crítico é particularmente útil quando se pode identificar um determinado estádio de crescimento da planta em que a intensidade da doença é altamente correlacionada com dano futuro. Na prática, um modelo simples pode ser utilizado para estimar o dano futuro causados ao hospedeiro por uma doença específica, calculada como uma função do estádio fenológico do hospedeiro e da intensidade da doença (BERGAMIN Filho & AMORIM, 1996).
Na doença danos quantificação, é necessário gerar doença e produzir gradientes a relacioná-los uns aos outros. Vários métodos podem ser usados para avaliar os danos causados por doenças das plantas. Por exemplo, os danos causados pela sarna do trigo (REIS et al., 1996), brusone do trigo (GOULART & PAIVA, 1992) e podridão do caule do milho DENTI & REIS, 2003) foram determinados sem o uso de fungicida. O gradiente de intensidade de infecção da doença usado para estimar os danos também pode ser calculado variando o fungicida aplicado, as taxas de aplicação ou o número de aplicações envolvidas (SAH & MCKENZIE, 1987).
Em nosso estudo, buscamos quantificar os efeitos deletérios da infecção de MB na produtividade da soja, gerando equações que, quando implementadas em um modelo de produtividade de ponto crítico, preveriam os danos futuros em função de diferentes intensidades de doença para cultivares de soja. O coeficiente de dano gerado pelo modelo também poderia ser usado para determinar o limite de dano econômico (MUNFORD & NORTON, 1984).
Materiais e Métodos
Os experimentos foram conduzidos em seis locais utilizando seis cultivares de soja suscetíveis, resultando em um total de nove experimentos (Tabela 1). Os seis sites estavam localizados em altitudes entre 891,0 e 1.127,0 m acima do nível do mar (Tabela 1). Todas as variedades de soja cultivadas no Brasil são considerados suscetíveis ao MB, embora os dados relativos à sua susceptibilidade à doença não está disponível (Indicações de 2008)
Tabela 1. Detalhes sobre localização, altura, cultivares de soja e data de semeadura para a safra 2009-2010
| Cidade/Estado | Posição geográfica | Altitude (m acima do nível do mar) |
Cultivar | Data de semeadura |
| Montividiu, GO | 17°25’16” S
51°40’05” W |
921 | P98Y11 | 19/10/2009 |
| S.M. Passa Quatro, GO | 16°51’46” S
48°45’12” W |
1,027 | MSoy 7908 RR | 03/11/2009 |
| Água Fria, GO | 14°57’54” S
47°46’08” W |
891 | MSoy 7908 RR | 09/11/2009 |
| Campo Verde, MT | 15°06’55” S
54°56’17” W |
985 | MSoy 8230 RR | 13/10/2009 |
| Uberlândia, MG | 14°12’54” S
47°56’58” W |
947 | BRS Valiosa RR | 19/11/2009 |
| Mauá da Serra, PR | 23°54’26” S
51°11’29” W |
1020 | BRS 232 | 13/11/2009 |
As unidades experimentais individuais foram compostas por quatro fileiras com 0,5 m de distância, cada uma com 6,0 m de comprimento, com as duas fileiras externas como bordas. O fungicida foi aplicado com atomizador de dorso pressurizado com CO2, que tinha uma barreira de 2,0 m de comprimento e entrega de 200 a 300 L/ha. Os fungicidas foram aplicados quatro vezes, em blocos ao acaso.
Em diferentes estágios de crescimento da soja (R1, R5.2 e R5.5) (RITCHIE et al., 1982), as duas linhas centrais em cada parcela foram usadas para determinar a incidência de Mofo Branco nos caules da soja. Na maturidade fisiológica, as plantas das duas fileiras centrais foram colhidas manualmente, e os grãos debulhados, secos, limpos e pesados, e o rendimento calculado em kg/ha.
As análises de regressão foram realizadas sobre o rendimento de grãos registada como variável dependente e incidência MB como variável independente para sítios. As equações foram expressas com base no rendimento de grãos (y) normalizado para 1.000 kg/ha na forma y = 1.000 – a(x), onde a representa o coeficiente de dano [kg/ha/1% de incidência de planta (doravante, unidades não indicado)]. As equações representam o modelo do ponto crítico buscado no trabalho.
Resultados e Discussões
Os tratamentos com fungicidas resultaram em gradientes de doença e rendimento de grãos (Tabelas 2 e 3), mostrando que podem ser usados em pesquisas para determinar a função de dano de uma doença específica (SAH & MCKENZIE, 1987). No presente estudo, a incidência da doença nas plantas foi determinada em três estágios de crescimento. MB não foi detectado em R1 (início da floração), confirmando que MB só ocorre após a floração, pois o patógeno requer flores ou pétalas senescidas como locais de infecção (1). A menor incidência (31,6%) de MB foi medida em Água Fria em R5, enquanto a incidência mais elevada (90,3%) foi registada em Montevidiu em R5.5.
Tabela 2. Tratamentos com fungicidas usados para gerar doenças e gradientes de produção.
| Tratamentos |
Nome técnico |
Dias de Aplicação | Taxa L ou kg/ha |
||||
| 1ª | 2ª | 3ª | 4ª | ||||
| 1 | Não pulverizado | – | – | – | – | – | – |
| 2 | Tiofanato de metila | – | 10 DAA | 10 DAA | – | 1.0 | 0.5 |
| Fluazinam | R1 | – | – | – | 1.0 | 0.5 | |
| 3 | Tiofanato de metila | – | 10 DAA | – | – | 1.0 | 0.5 |
| Fluazinam | R1 | – | 10 DAA | – | 1.0 | 0.5 | |
| 4 | Fluazinam | R1 | 10 DAA | – | – | 1.0 | 0.5 |
| 5 | Fluazinam | R1 | 10 DAA | – | 10 DAA | 1.0 | 0.5 |
| 6 | Tiofanato de metila | – | 10 DAA | – | – | 1.0 | 0.5 |
| Procimidone | R1 | – | – | – | 1.0 | 0.5 | |
| Fluazinam | – | – | 10 DAA | – | 1.0 | 0.5 | |
| 7 | Carbendazim | 10 DBB | – | 10 DAA | – | 1.0 | 0.5 |
| Fluazinam | – | R1 | – | 10 DAA | 1.0 | 0.5 | |
| 8 | Tiofanato de metila | 10 DBB | – | 10 DAA | – | 1.0 | 0.5 |
| Fluazinam | – | R1 | – | 10 DAA | 1.0 | 0.5 | |
| 9 | Carbendazim | R1 | – | 10 DAA | – | 1.5 | 0.75 |
| Fluazinam | – | 10 DAA | – | – | 1.0 | 0.5 | |
CF = formulação comercial; A.I. = ingrediente ativo; DBB = dias antes da floração; DAA = dias após a última aplicação
Tabela 3. Tratamentos de fungicidas e tempo de aplicação para gerar doenças e gradientes de produção
| Tratamentos | Nome técnico | Dias de aplicação | Taxa L ou kg/ha |
||||
| 1ª | 2ª | 3ª | 4ª | C.F. | I.A. | ||
| 1 | Não pulverizado | – | – | – | – | – | – |
| 2 | Tiofanato de metila | R1 | 10 DAA | 10 DAA | 10 DAA | 1.0 | 0.5 |
| 3 | Carbendazim | R1 | 10 DAA | 10 DAA | 10 DAA | 1.0 | 0.5 |
| 4 | Procimidone | R1 | 10 DAA | – | – | 1.0 | 0.5 |
| 5 | Fuazinam | R1 | 10 DAA | – | – | 1.0 | 0.5 |
| 6 | Fluazinam | R1 | 10 DAA | 10 DAA | – | 1.0 | 0.5 |
| 7 | Fluopyram | R1 | 10 DAA | – | – | 0.4+0.4 | 0.2 |
| 8 | Fluopyram | R1 | 10 DAA | 10 DAA | – | 0.4+0.4 | 0.2 |
| 9 | Dimoxistrobina + boscalide | R1 | 10 DAA | – | – | 1.0 | 0.4 |
| 10 | Dimoxistrobina + boscalide | R1 | 10 DAA | 10 DAA | – | 1.0 | 0.4 |
| 11 | Penthiopyrad | R1 | 10 DAA | – | – | 2.5 | 0.5 |
| 12 | Penthiopyrad | R1 | 10 DAA | 10 DAA | – | 2.5 | 0.5 |
| * Adicionado Nimbus 500 mL / ha. | |||||||
CF = formulação comercial; A.I. = ingrediente ativo; DAA = dias após a última aplicação
A relação entre a incidência de MB e a produtividade da soja foi bem descrita por modelos de regressão linear, com coeficientes de determinação (R2) variando de 0,56 a 0,88 (Figs. 1 e 2). Nos experimentos, a menor incidência foi de 31,6%, a maior foi de 90,3% e a média geral foi de 45,5%. Os coeficientes de dano variaram de 3,9 a 13,0 kg/ha para um rendimento de grãos de 1.000 kg/ha, e a função de dano geral foi descrita pela função y = -6,7 x + 1.000, o que significa que houve uma redução no rendimento de grãos de 6,7 kg/ha para 1.000 kg/ha de rendimento para cada 1% de incidência de MB por planta (Tabela 4). O dano médio calculado nos experimentos (Tabela 4) foi de 273,2 kg/ha variando de 120,8 kg/ha (Água Fria, GO a 403,0 kg / ha Uberlândia, MG).
Tabela 4. Equações de pontos críticos para rendimento de grãos (normalizado para 1.000 kg/ha) e danos calculados para cada local.
| Cidade/Estado | Equação
(y = – ax + b) |
R2 | p | Localização maior incidência (I = x =%) |
Danosy (kg/ha) (a*x) |
| São Miguel do Passa Quatro(v), GO | Y(z) = – 5.7 x + 1,000 (x) | 0.82 | 0.00007 | 36.9 | 210.7 (y) |
| Montividiu(v) , GO | y = – 3.9 x + 1,000 | 0.76 | 0.002 | 74.7 | 291.3 |
| Água Fria(v), GO | y = – 3.8 x + 1,000 | 0.61 | 0.01 | 31.6 | 120.8 |
| Campo Verde(v), MT | y = – 6.5 x + 1,000 | 0.56 | 0.02 | 40.6 | 263.9 |
| Uberlândia(v), MG | y = – 13.0 x + 1,000 | 0.88 | 0.0002 | 31.0 | 403.0 |
| Mauá da Serra(v), PR | y = – 9.0 x + 1,000 | 0.74 | 0.003 | 33.4 | 300.6 |
| Uberlândia (x), GO | y = – 9.0 x + 1,000 | 0.69 | 0.0008 | 32.0 | 288.0 |
| São Miguel do Passa Quatro (x), GO | y = – 5.8 x + 1,000 | 0.60 | 0.03 | 39.4 | 228.5 |
| Montividiux, GO | y = – 3.9 x + 1,000 | 0.72 | 0.0004 | 90.3 | 352.2 |
| Média | y = – 6.7 x + 1,000 | 0.70 | 0.007 | 45.5 | 273.2 |
(v) Dados gerados com relação aos tratamentos descritos na Tabela 2; (x) dados gerados em relação aos tratamentos descritos na Tabela 3; (y) dano = a*x (a = 5,7*36,9 = 210,7 kg/ha); (z) y = rendimento de grãos e x = incidência de caule de planta de mofo branco (I); a = coeficiente de dano; b = rendimento de grãos normalizado para 1.000 kg/ha.
No estado de Iowa (EUA), YANG, et al. (1999) encontraram a relação entre o rendimento de grãos e a incidência mofo branco em plantas. O dano a 70% da incidência do caule foi estimado em 59%, usando a função linear y = – 33,5 x + 3.970. Quando os rendimentos foram normalizados para 1.000 kg/ha, o coeficiente de dano obtido foi de 8,43 kg/ha para cada 1% de incidência de planta com MB. Esses achados são semelhantes à nossa média geral de 6,7 kg/ha para 1% de incidência de plantas (Tabela 4).
Conclusão
Mofo branco tem potencial para causar grandes danos às lavouras de soja. A incidência do caule da planta é mais confiável do que o critério subjetivo de severidade na estimativa dos danos. As equações que relacionam a incidência do caule com a produtividade de grãos podem ser utilizadas para avaliar os danos causados pelo Mofo Branco em cultivares cuja suscetibilidade foi semelhante à das cultivares testadas no presente trabalho.
Referências
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MUNFORD, J. D.; NORTON, G. A. Economics of decision making in pest management. Annual Review of Entomology, Palo Alto, v. 29, p.157-174, 1984.
NUTTER, F.W.; TENG, P.S.; ROYER, M.H. Terms and concepts for yield, crop loss, and disease thresholds. Plant Disease, St. Paul, v. 77, n.2, p. 211-215, 1993.
REIS, E.M.; BLUM, M.M.C.; CASA, R.T.; MEDEIROS, C.A. Grain losses caused by infection of wheat heads by Gibberella zeae in southern Brazil, from 1984 to 1994. Summa Phytopathologica, Jaboticabal, v.22, n.02, p.134-137, 1996.
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