Previsão Agrometeorológica da Ferrugem

O trigo (Triticum aestivum L.) representa uma cultura de inverno economicamente vital para o sul do Brasil, principalmente no Paraná e Rio Grande do Sul. Apesar do Brasil ser o 10º maior consumidor mundial, sua produção interna é insuficiente, resultando em importações significativas. Em 2018, foram importadas cerca de 6,8 milhões de toneladas, gerando um custo de R$ 1,5 bilhões. Essa dependência externa destaca a necessidade de estratégias para aumentar a produtividade nacional. Um dos principais obstáculos é a alta incidência de doenças, favorecidas pelo clima do sul do país. O controle dessas doenças é caro, limitando o uso indiscriminado de fungicidas. A ferrugem da folha, causada por Puccinia triticina, é a doença mais prevalente, capaz de reduzir o rendimento em mais de 50%. A variabilidade genética desse fungo frequentemente supera a resistência das cultivares, exigindo novas abordagens para o controle eficaz da doença e aumentando a lucratividade da produção.

A imprevisibilidade das doenças e o alto custo do controle químico com fungicidas exigem o desenvolvimento de modelos de previsão mais precisos. Modelos agrometeorológicos, que combinam dados ecológicos do patógeno com informações meteorológicas, são essenciais para determinar o momento ideal de intervenção. Esses modelos fornecem um indicador do risco de epidemia, permitindo aplicações de fungicidas mais eficientes e econômicas. A utilização de modelos de previsão de doenças se configura como uma alternativa mais racional ao controle químico, reduzindo custos e impacto ambiental, uma vez que as pulverizações podem ser direcionadas para os momentos de maior risco de infecção. A pesquisa apresentada visa construir um modelo específico para a previsão da ferrugem da folha do trigo, auxiliando os produtores na tomada de decisões de manejo integrado da cultura.

No Rio Grande do Sul, o trigo desempenhou um papel crucial no desenvolvimento econômico, impulsionando o surgimento de cooperativas agrícolas. No entanto, a cultura enfrenta desafios para se manter lucrativa. O excesso de umidade na época de cultivo é mais problemático que a falta de água, criando condições propícias para o desenvolvimento de doenças. Geadas tardias, precipitações de granizo e acamamento das plantas por vendavais também representam limitações climáticas significativas à produção. Um período crítico de 30 dias, abrangendo 20 dias antes e 10 dias após a floração, é identificado como crucial para o rendimento, sendo necessário um manejo adequado do genótipo e do ambiente para maximizar a produção de grãos. As condições edafoclimáticas, incluindo a temperatura ideal (em torno de 20°C com variações dependendo da fase fenológica) e a umidade, são fatores determinantes para o desenvolvimento do trigo. O melhoramento genético de trigo no Brasil, iniciado em 1919, trouxe avanços significativos, mas a constante evolução de patógenos como Puccinia triticina continua desafiando a busca por cultivares resistentes e sustentáveis.

O estudo focou no desenvolvimento de um modelo de previsão para a ferrugem da folha do trigo na região noroeste do Rio Grande do Sul, especificamente em Cerro Largo. Para isso, um experimento foi realizado no inverno de 2019, avaliando 13 cultivares de trigo sob três diferentes épocas de semeadura: 18 de maio, 8 de junho e 28 de junho. O objetivo era observar como a variação da época de plantio, e consequentemente das condições climáticas, afetava a severidade da doença. Utilizando uma escala diagramática, 117 parcelas experimentais foram avaliadas semanalmente para determinar a severidade da ferrugem da folha. Os dados coletados permitiram a construção de curvas de progressão da doença, que apresentaram um comportamento exponencial, levando à criação de equações quadráticas para representar a evolução da doença. Dados meteorológicos de estações automáticas foram incluídos para correlacionar as condições climáticas com a severidade da doença.

A análise dos dados permitiu a construção de um modelo de previsão que relaciona a severidade da ferrugem com fatores meteorológicos. A associação entre a severidade observada e a estimada pelo modelo resultou em coeficientes de correlação superiores a 0,95, indicando uma forte relação entre os dados e a precisão do modelo na estimativa da severidade da doença. O modelo utiliza informações meteorológicas como temperatura, precipitação, tempo de molhamento foliar e umidade relativa do ar para prever a probabilidade de ocorrência e a severidade da ferrugem. A metodologia considerou a diferenciação entre o momento de infecção (largada) e a visualização dos sintomas (linha de chegada), buscando ajustar o modelo ao período de latência da doença. Isso significa que a severidade observada em uma determinada data é explicada pelas condições meteorológicas cerca de 7 a 10 dias anteriores.

A análise dos resultados mostrou que a severidade da ferrugem apresentou um crescimento exponencial ao longo do tempo. Este crescimento foi influenciado por fatores como o acúmulo de inóculo e a alta taxa de autoinfecção do patógeno, Puccinia triticina. Uma única pústula pode gerar até 200 pústulas filhas através da autoinfecção, acelerando a disseminação da doença. A cultivar BRS 374 se mostrou a mais suscetível, enquanto a BRS Reponte apresentou maior resistência. Resultados inesperados, como a alta severidade em cultivares consideradas resistentes (TBIO Toruk e ORS 1403), sugerem a possibilidade da emergência de novas raças do fungo ou uma superação dos mecanismos de resistência das cultivares. As condições climáticas, principalmente a umidade e a temperatura, influenciaram a progressão da doença, com um período de maior severidade observado na segunda semana de setembro. Apesar da boa correlação obtida, o modelo, em sua fase inicial, necessita de mais dados de outras safras para aumentar sua confiabilidade e abranger maior variabilidade de condições meteorológicas.

A análise da severidade da ferrugem da folha do trigo ao longo do tempo revelou um padrão de crescimento exponencial. Isso levou à criação de equações quadráticas para modelar a progressão da doença. A alta taxa de autoinfecção (uma única pústula pode gerar até 200 pústulas filhas) contribuiu para esse crescimento exponencial. A análise considerou um período de latência entre a infecção e o aparecimento dos sintomas, crucial para a comparação entre os dados observados e os previstos pelo modelo. A alta correlação (superior a 0,95) entre a severidade observada e a estimada pelo modelo sugere a adequação da abordagem utilizada para representar a dinâmica da doença, embora mais dados sejam necessários para validação completa.

O estudo avaliou 13 cultivares de trigo, demonstrando diferentes níveis de suscetibilidade à ferrugem da folha. A cultivar BRS 374 se mostrou altamente suscetível, enquanto a BRS Reponte apresentou maior resistência. Entretanto, cultivares inicialmente classificadas como moderadamente resistentes (TBIO Toruk) ou resistentes (ORS 1403) apresentaram níveis de severidade maiores que o esperado, indicando que a resistência pode ser superada pelo patógeno ou que novas raças virulentas surgiram, tornando a resistência genética inicial obsoleta. Essa observação demonstra a dinâmica da relação patógeno-hospedeiro e a necessidade de monitoramento contínuo da resistência das cultivares.

As condições meteorológicas e as épocas de semeadura influenciaram significativamente o desenvolvimento da ferrugem da folha. A época 2, semeada em 08 de junho, sofreu com a falta de umidade para germinação das sementes no período inicial, atrasando o desenvolvimento da planta e a infecção subsequente. Em contraste, junho apresentou um período seco em comparação ao mês de maio, o que, aliado a baixas temperaturas, dificultou o estabelecimento da doença, pois o período latente se tornou maior. A análise dos dados climáticos, incluído tempo de molhamento foliar e umidade, indica que as condições climáticas desempenham um papel crucial na progressão da doença. O estudo destaca a necessidade de considerar a interação entre fatores climáticos e a fase fenológica do trigo para construir um modelo de previsão mais robusto e preciso, reforçando a importância de dados consistentes que englobem diferentes safras e condições climáticas.

O modelo de previsão, apesar de apresentar resultados promissores com alta correlação, é considerado um esboço inicial. A complexidade do patossistema de P. triticina, com sua alta taxa de autoinfecção, exige um modelo mais sofisticado. A base de dados de apenas uma safra limita a generalização do modelo. Estudos como o de Eversmeyer e Burleigh (1970) destacam a importância de dados de pelo menos dois anos-safra para uma modelagem mais completa, considerando as variáveis climáticas, e suas interações. A temperatura mínima se mostrou como uma variável chave para a progressão da doença, pois influencia a formação de orvalho, fundamental para a infecção. Para aperfeiçoar o modelo, é necessário compilar dados de múltiplas safras, buscando incluir a variabilidade climática da região e o comportamento do patógeno ao longo do tempo para maior assertividade na previsão.

O estudo gerou um modelo de previsão com coeficientes de correlação superiores a 0,95, indicando uma forte relação entre a severidade da ferrugem da folha do trigo observada e a estimada pelo modelo. A progressão da doença seguiu um padrão exponencial, bem representado por equações quadráticas. A análise da Área Abaixo da Curva de Progresso da Doença (AACPD) permitiu comparar a suscetibilidade das diferentes cultivares. A cultivar BRS 374 apresentou os maiores níveis de severidade, confirmando sua suscetibilidade. Cultivares consideradas resistentes em avaliações anteriores (TBIO Toruk e ORS 1403) apresentaram severidade significativa, sugerindo a possível emergência de novas raças do patógeno ou uma superação dos mecanismos de resistência inicialmente presentes nestas cultivares. Esses resultados demonstram a dinâmica evolutiva do patógeno e a necessidade de modelos de previsão que considerem essa variabilidade genética.

A influência das diferentes épocas de semeadura e das condições climáticas na severidade da doença foi significativa. A segunda época de semeadura (08/06), apesar de estar dentro do período ideal de plantio, sofreu com a falta de umidade, comprometendo a germinação das sementes. O mês de junho, em contraste com maio, se mostrou seco, dificultando a instalação da ferrugem, mesmo com alta umidade relativa e formação de orvalho, pois as temperaturas baixas aumentaram o período latente da doença. A análise demonstra a complexa interação entre fatores climáticos, época de semeadura e desenvolvimento da ferrugem, destacando a importância de um modelo de previsão que leve em conta essas variáveis para otimizar o manejo da doença.

Apesar dos resultados promissores, o modelo de previsão apresentado é um esboço inicial. A complexidade do sistema patógeno-hospedeiro, principalmente a alta taxa de autoinfecção de Puccinia triticina, exige um modelo mais refinado. A base de dados de apenas uma safra (2019) limita a generalização dos resultados e a capacidade preditiva para condições climáticas variáveis. A necessidade de dados de pelo menos dois anos-safra, como demonstrado em outros estudos (Eversmeyer; Burleigh, 1970), é fundamental para a construção de um modelo mais robusto e preciso. A pesquisa destaca a necessidade da coleta de dados adicionais de diferentes safras e condições climáticas para aprimorar o modelo e aumentar sua capacidade de prever a severidade da ferrugem da folha do trigo, auxiliando os produtores na tomada de decisões mais assertivas no controle da doença.