Análisis preliminar para identificar variables meteorológicas relacionadas al achaparramiento del maíz en el norte argentino

ROMANÍ M; S. PARADELL ; DRUETTA M; CASSE F; GIMÉNEZ, MP; MOSCHINI R; CASUSO M

Capital Federal

Congreso; Congreso de maíz tardío. V edicion; 2020

CORTEVA

Para el control del achaparramiento del maíz, causado por Spiroplasma kunkelii a la fecha no hay soluciones únicas. La incidencia de la enfermedad depende directamente del nivel poblacional de la principal especie vectora, el cicadélido Dalbulus maidis (De Long & Wolcott, 1923). Uno de los factores primordiales que determinan el nivel poblacional de esta chicharrita son las condiciones ambientales. Empleando modelos globales, Santana y col. (2019) determinaron que el cambio climático conducirá a que en Argentina se mantengan áreas muy favorables para lapresencia de D. maidis. En el área maicera argentina Bisonard y col (2010a,b) identificaron la Tº mínima anual y la Tº mínima del mes más frío como variables bioclimáticas relacionadas a la presencia de S. kunkelii y su vector en el período 1998-2010. En el cinturón verde de Córdoba, Bisonard y col. (2011) identificaron 3 variables meteorológicas relacionadas a cambios en la incidencia de la enfermedad: Tº mínima, precipitación y n° de días con heladas en junio,julio y agosto del invierno previo a la siembra. El objetivo de este trabajo fue identificar y cuantificar el efecto de variables meteorológicas sobre los niveles poblacionales de adultos de cicadélidos (incluído D. maidis) asociados a maíces juveniles (V4-V5) sembrados en el norte argentino.Materiales y métodos. Desarrollo de modelos logísticos predictivos: En el período 2010-2013 se realizaron muestreos de adultos de cicadélidos (n=71) en lotes de maíz en estado vegetativo V4-V5 implantados en las provincias de Santiago del Estero, Chaco, Salta y Tucumán (Figura 2). Estos muestreos se agruparon por su cercanía a estaciones meteorológicas disponibles, calculándose por grupo el valor mediana de adultos de cicadélidos capturados (AdCica, n=26). La variablerespuesta binaria definió un nivel de atrape alto (AdCica>=3) y bajo (AdCica36mm) (pendientes negativas)fue seleccionado por Stepwise como el más apropiado (precisión predicción: 92,3%). El modelo trivariado, que también incluyó a GDP, presentó los más altos índices de habilidad predictiva (concordancia, Somers?D y Gamma). Conclusiones: en el norte argentino, los modelos logísticos desarrollados asocian los niveles de cicadélidos capturados en maíz con condiciones meteorológicas estivales conducentes a estrés térmico-hídrico. Veranos con altos índices de sequía y lluvias intensas (>36mm) disminuirían la población de cicadélidos. Las predicciones de los modelos podrían complementar los muestreos de cicadélidos a campo, dándole un alcance regional al manejo que se puede aconsejar en relación al achaparramiento del maíz.