Stage of detection and number of sprays for controlling soybean rust

During winter extension meetings, three of the most common questions asked about Asian soybean rust were: when will soybean rust show up in the northern United States; how early should a spray application be made; and how many sprays would be needed. It is incorrect that once soybean rust outbreaks occur in coastal regions of the Gulf of Mexico, the disease can be airborne to Iowa within 2 to 3 days and defoliate soybeans in a week or two if no chemical is applied immediately after the spores arrive. Another recent question is whether spraying at the vegetative growth stage is needed. To address all these questions, we need to know the most likely stage of soybean rust when it appears in the United States

Update: Outbreak prediction for Asian soybean rust in Iowa

Last year, Asian soybean rust moved slowly and did not show up in Iowa. Because of the dry weather conditions that prevailed during the 2005 growing season, one cannot draw a meaningful conclusion. Therefore, soybean rust remains a major concern for soybean producers in the northern regions. A common question asked this winter has been: what is the risk of a soybean rust outbreak in the upcoming season

Mapeamento da severidade da ferrugem asiática da soja na região sul do Brasil em cenários de clima atual e futuro.

Dentre as doenças que ocorrem na cultura da soja no Brasil destaca-se em importância a ferrugem asiática, causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi. O trabalho teve como objetivo avaliar o impacto potencial de alterações nos padrões de precipitação em cenários de clima futuro na severidade da ferrugem asiática na Região Sul do Brasil. Um modelo de predição da severidade foi integrado a um sistema de informação geográfica alimentado com dados de clima atual (1961-90) e futuro (2020, 2050 e 2080) predito pelos modelos do IPCC (cenários futuros A2 e B1) para a geração de mapas de severidade. Em cada um dos oito cenários possíveis, foi gerado um mapa mensal com a severidade delineada em cinco classes (0-100%) com base na chuva acumulada para os meses de outubro a abril. Os resultados mostram que, no período de maior ocorrência da ferrugem (dezembro a fevereiro), no cenário atual, o maior percentual de área da região (de 70 a 80% da área) apresentou severidade média entre 40 e 60%. Já nos cenários futuros, os modelos projetam um pequeno incremento na área geográfica nessa mesma classe, variando de 70 a 90%, para o mesmo período, sendo mais alto na década de 2080

Mapeamento da favorabilidade da temperatura para Euschistus heros F. (Heteroptera: Pentatomidae) em soja na região sul do Brasil em cenários de clima atual e futuro.

Dentre as pragas que acometem a cultura da soja no Brasil destaca-se o percevejo-marrom Euschistus heros. O trabalho teve como objetivo avaliar os impactos potenciais das mudanças climáticas sobre E. heros a partir da determinação de faixas de favorabilidade para o aumento populacional deste, por meio do mapeamento de áreas favoráveis na região sul do Brasil em cenários de clima futuros projetados pelos modelos do IPCC. Faixas de temperatura variando de desfavorável a muito favorável foram propostas e integradas a um sistema de informações geográficas alimentados com dados de clima atual e projetados para as décadas de 2020, 2050 e 2080 para a confecção de mapas nos cenários A2 e B1. Com base em dados bibliográficos da biologia da praga, foi determinada a faixa de 26 a 28ºC como a mais favorável ao seu ciclo biológico. Abaixo de 14ºC foi determinado como desfavorável e entre 14 e 20ºC e acima de 30ºC como pouco favorável. Uma vez que os cenários futuros indicam incremento nas condições médias de temperatura, foi predito um aumento na área muito favorável ao estabelecimento de E. heros em relação ao clima atual no sul do Brasil, o qual foi mapeado como favorável entre os meses de dezembro a abril

Eficiência do controle da ferrugem asiática da soja em função do momento de aplicação sob condições de epidemia em Londrina, PR.

Com o objetivo de estudar a eficiência do controle da ferrugem asiática da soja em função do momento de aplicação foram conduzidos ensaios em Londrina, PR, Brasil, durante as safras 2005/06 e 2006/07. A mistura de 60 g azoxistrobina há + 24 g ciproconazol há foi aplicada em diferentes estádios fenológicos, iniciando em R2 até R5.5, em aplicações únicas e seqüenciais. A severidade foi estimada periodicamente para o cálculo da área abaixo da curva de progresso da doença (AACPD) e a produtividade avaliada no final do ciclo. Nas duas safras, os sintomas iniciais foram observados no final do estádio vegetativo. Na safra 2005/06, o tratamento com aplicações seqüenciais, em R2 e R5.1, foi o mais eficiente na redução da severidade e da AACPD e apresentou a maior produtividade. Na safra 2006/07, os tratamentos com aplicações seqüenciais, em R2 e R5.1, e a aplicação única em R3 apresentaram as menores severidades, menores AACPD e maiores produtividades. Correlações negativas foram encontradas entre as variáveis severidade em R6 e AACPD e a produtividade (-0,83 e -0,84 em 2005/06 e -0,87 e -0,89 em 2006/07). As aplicações realizadas com níveis elevados de severidade, ao redor de 50%, apresentaram produtividade igual à testemunha não tratada

Heterogeneidade da relação entre produtividade da soja e severidade da ferrugem asiática: uma análise exploratória.

This work aimed to conduct an exploratory, prior to meta-analysis, assessment of the heterogeneity of the linear relationship between soybean yield (Y) and the severity (X) of a foliar fungal disease (soybean rust) from 144 fungicide trials conducted in five years and 45 locations in Brazil. We used graphical analysis to explore the within- and between-trial variability of model parameter estimates (effect sizes) and summary measures for model goodness-of-fit and influence analysis. In the estimation of the weighted mean regression coefficients, following the metaanalysis concept, we propose a method that takes into account the magnitude of influence measures as well as the uncertainties of parameters estimates, usually the inverse of the standard error of for the parameter estimate. High between-trial heterogeneity was observed for parameter estimates, standard errors (within trial variability), determination coefficient and influence measures. Graphical analysis suggested influence of timing of disease onset and control yield class on model slope, which will be quantified further using a meta-analytical approach

Métodos probabilísticos para quantificar a influência do El Niño/oscilação sul sobre o risco de epidemias.

Neste trabalho, apresentamos e discutimos as vantagens e limitações de métodos estatísticos paramétricos e semi-paramétricos para a caracterização da influência do fenômeno El Nino/Oscilação Sul (ENOS) sobre o risco de epidemias de doenças de plantas. Foram utilizados dados simulados de um índice de severidade da ferrugem asiática em soja para Rosário do Sul, RS, local previamente identificado como passível da influência de ENOS na precipitação pluvial no período da safra. A influência ENOS sobre a produtividade agrícola e outras variáveis dependentes da precipitação pluviométrica, como a severidade de doenças, é bem conhecida e documentada em todo o mundo. No entanto, o uso rigoroso de abordagens probabilísticas inferenciais para quantificação da influência de indicadores climáticos sobre o de risco de epidemias ainda é raro

Models and applications for risk assessment and prediction of Asian soybean rust epidemics.

Asian rust of soybean [Glycine max (L.) Merril] is one of the most important fungal diseases of this crop worldwide. The recent introduction of Phakopsora pachyrhizi Syd. & P. Syd in the Americas represents a major threat to soybean production in the main growing regions, and significant losses have already been reported. P. pachyrhizi is extremely aggressive under favorable weather conditions, causing rapid plant defoliation. Epidemiological studies, under both controlled and natural environmental conditions, have been done for several decades with the aim of elucidating factors that affect the disease cycle as a basis for disease modeling. The recent spread of Asian soybean rust to major production regions in the world has promoted new development, testing and application of mathematical models to assess the risk and predict the disease. These efforts have included the integration of new data, epidemiological knowledge, statistical methods, and advances in computer simulation to develop models and systems with different spatial and temporal scales, objectives and audience. In this review, we present a comprehensive discussion on the models and systems that have been tested to predict and assess the risk of Asian soybean rust. Limitations, uncertainties and challenges for modelers are also discussed

Can rainfall be a useful predictor of epidemic risk across temporal and spatial scales?

Plant disease epidemics are largely driven by within-season weather variables when inoculum is not limiting. Commonly, predictors in risk assessment models are based on the interaction of temperature and wetness-related variables, relationships which are determined experimentally. There is an increasing interest in providing within-season or inter-seasonal risk information at the region or continent scale, which commonly use models developed for a smaller scale. Hence, the scale matching dilemma that challenges epidemiologists and meteorologists: upscale models or downscale weather data? Successful applications may be found in both cases, which should be supported by validation datasets whenever possible, to prove the usefulness of the approach. For some diseases, rainfall is key for inoculum dispersal and, in warmer regions (e.g., tropics) where temperature is less limiting for epidemics, rainfall extends wetness periods. The drawbacks of using rainfall at small scales relate to its discrete nature and high spatial variability. However, for pre- or early-season predictions at large spatial scales sources of reasonably accurate rainfall summaries are available and may prove useful. The availability of disease datasets at various scales allows the development and evaluation of new models to be applied at the correct scale. We will showcase examples and discuss the usefulness of rainfall as key variable to predict soybean rust and wheat scab from field to region