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dc.creatorLerner, Maíne Alessandra
dc.date.accessioned2017-05-11
dc.date.available2017-05-11
dc.date.issued2016-02-23
dc.identifier.citationLERNER, Maíne Alessandra. Algorithm for prediction of epidemic phakopsora pachyrhizi risk in soybean. 2016. 80 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2016.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/5165
dc.description.abstractThe control of asian soybean rust depends on the application of fungicides at the right time. The use of forecasting systems is an important tool in the decision-making process. This work aims to estimate a prediction algorithm that generates risk levels of Phakopsora pachyrhizi infection based on rainfall, minimum temperature, sowing date, growth stage of the crop and local, aimed at applying fungicides products at the correct time. Four experiments were conducted in the experimental area of Phytus Institute, Itaara city, central region of Rio Grande do Sul, in the crop 2014/2015. Each experiment corresponded to a different sowing date and consisted of treatments: control (T1) without fungicide application; application as recommended in the algorithm to be assessed (T2), application of the scheduled program in days after emergence (DAE) (T3), based on growth stage of the crop (T4), application as recommended in the algorithm with seven days delay (T5), application of the scheduled program in days after emergence with seven days delay (T6) and application based on growth stage of the crop with seven days delay (T7). To evaluate the effect of treatments were determined to AUCPD, rate of progress, productivity, weight of a thousand grains, and correlations between the dependent and independent variables related to the first pustule and disease severity. The positioning defined by the use of the algorithm did not provide superiority over AUCPD variable rate of progress, productivity and weight of a thousand grains, compared to other treatments in none of the experiments. Asian rust occurred at different growth stages of soybean and the use of sowing dates may indirectly measure the pressure of inoculum of this pathogen. The seven-day period is not consistent for the calculation of the meteorological variables that precede the disease. Temperature was not relevant to explain the epidemic and its use in the algorithm not justified. Rainfall had decisive influence on the epidemic and the more periods of rain occurred, the higher were the severity levels.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectFerrugem asiáticapor
dc.subjectSistemas de previsãopor
dc.subjectAlgoritmopor
dc.subjectAsian rusteng
dc.subjectForecasting systemseng
dc.subjectAlgorithmeng
dc.titleAlgoritmo para predição de risco de epidemia de phakopsora pachyrhizi em sojapor
dc.title.alternativeAlgorithm for prediction of epidemic phakopsora pachyrhizi risk in soybeaneng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoO controle da ferrugem asiática da soja é dependente da aplicação de fungicidas no momento correto. O uso de sistemas de previsão é uma ferramenta importante no processo de tomada de decisão. O objetivo deste trabalho foi aferir um algoritmo de previsão que gera níveis de risco de infecção de Phakopsora pachyrhizi baseado em precipitação, temperatura mínima, época de semeadura, estádio fenológico da cultura e local, visando a aplicação de produtos fungicidas na época correta. Foram conduzidos quatro experimentos na área experimental do Instituto Phytus, município de Itaara, região central do Rio Grande do Sul, na safra 2014/2015. Cada experimento correspondeu a uma época de semeadura diferente e foi constituído dos tratamentos: testemunha (T1) sem aplicação de fungicida; aplicação de acordo com o recomendado no algoritmo a ser aferido (T2), aplicação do programa calendarizado em dias após a emergência (DAE)(T3), programa baseado nos estádios da soja (T4), aplicação com sete dias de atraso do recomendado pelo algoritmo (T5), aplicação calendarizada com sete dias de atraso (T6) e aplicação baseada em estádio fenológico com sete dias de atraso (T7). Para avaliar o efeito dos tratamentos, foram determinados a AACPD, taxa de progresso, produtividade, massa de mil grãos, e correlações entre as variáveis dependentes e independentes relacionadas a primeira pústula e a severidade da doença. O posicionamento definido pelo uso do algoritmo não propiciou superioridade sobre as variáveis AACPD, taxa de progresso, produtividade e peso de mil grãos, em relação aos demais tratamentos em nenhum dos experimentos. A ferrugem asiática ocorreu em diferentes estádios fenológicos da soja e o uso de épocas de semeadura pode medir indiretamente a pressão do inóculo deste patógeno. O período de sete dias não é consistente para cálculo das variáveis meteorológicas que precedem a doença. Temperatura não foi relevante para explicar a epidemia e seu uso no algoritmo não se justificou. A precipitação apresentou influência decisiva na epidemia e quanto mais períodos de chuva ocorreram, maiores foram os níveis de severidade.por
dc.contributor.advisor1Balardin, Ricardo Silveiro
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4721447T7por
dc.contributor.referee1Costa, Ivan Francisco Dressler da
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782933D6por
dc.contributor.referee2Debortoli, Monica Paula
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4770905J5por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9372246751941675por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAgronomiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor


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