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Importancia de los sistemas de predicción como herramienta para el manejo de la roya asiática de la soja

Por:

  • Marco Maidana Ojeda - Centro de Desarrollo e Innovación Tecnológica de Itapúa (CEDIT)
  • Guillermo Andrés Enciso Maldonado - Centro de Desarrollo e Innovación Tecnológica de Itapúa (CEDIT)

Introducción. La soja constituye el principal rubro agrícola de exportación del Paraguay, ocupando el 4to lugar como exportador mundial y 6to lugar en cuanto a producción. En los últimos años, la superficie sembrada de soja presenta una tasa de crecimiento gradual positiva, llegando a 3.400.000 hectáreas en la zafra 2017/18 (Capeco 2018).

La roya asiática de la soja (RAS), causada por el hongo Phakopsora pachyrhizi, es una de las tantas enfermedades que puede presentarse en el cultivo de soja(Fiallos 2011). La primera aparición de la RAS en Sudamérica fue en Paraguay en 2001, donde la pérdida de rendimiento de algunos lotes supero el 60 % (Morel Paiva 2003). En otros países se han reportado pérdidas de rendimiento de 10 a 40% en Tailandia, 10 a 90% en India, 10 a 50% en China, 23-90% en Taiwán, 40% en Japón (Hartman et al. 1999), en Brasil 100% (Andrade y Andrade, 2002) y en México 20 a 80% (Terán Vargas, 2013).

La RAS se manifiesta en todas las áreas de producción de soja del país. Esta enfermedad es altamente destructiva, provocando la caída prematura de hojas, vainas y pérdida del rendimiento (Hartman et al. 1999). El control químico es la herramienta más utilizada para el manejo de la RAS, el cual se realiza a través de aplicaciones de fungicidas al follaje, representando un costo promedio de 115 US$/ha para el productor en cada zafra, y considerando el área de siembra de Paraguay representaría unos 390 millones de US$ para el país.

En la actualidad, los porcentajes de control de esta enfermedad difícilmente llegan al 90 %, cuando un control deseado es aquel que permita la expresión del potencial del rendimiento y que pague el costo de aplicación, el cual se observa con controles por encima del 80 % (Carmona et al. 2017).Con una expectativa de rendimiento de 3 t.ha-1 la reducción del mismo es de 20 kg.ha-1 por cada 1 % de severidad en el estadio fenológico R6 del cultivo (Dalla Lana et al. 2015).

Condiciones ambientales favorables para la RAS. Phakopsora pachyrhizi es un parásito obligado, lo que significa que depende de su hospedero para su sobrevivencia y reproducción (Pivonia y Yang 2004).

La reproducción de la roya de la soja puede estar activa en los hospederos vivos durante varios días. A partir de una pústula, se pueden formar catorce nuevos uredos en 6 semanas (Melching et al. 1979). Además, un uredo maduro produce más de 2.000 uredosporas en 45 días (Yeh et al. 1982), lo que explica el aumento exponencial de la severidad de la enfermedad cuando las condiciones son favorables.

Las uredosporas son transportadas por corrientes de aire para su dispersión. Las uredosporas sueltas y aisladas se recolectan con mayor frecuencia de hojas infectadas, pero también se han observado grupos de 4 a 30 esporas en el aire.

Después de aterrizar en el tejido huésped susceptible, las uredosporas comienzan la germinación en presencia de agua libre (Magnani et al. 2007). El rango óptimo de temperatura para la infección es de 18 a 25ºC. Mientras mayor sea la duración del mojado foliar, mayores son las posibilidades de la ocurrencia de una infección. Por otro lado, si la temperatura decrece debajo de los 18°C la cantidad de horas de rocío puede aumentar hasta 18 horas (Nunkumar et al. 2009; Young et al. 2011).

En condiciones ambientales de temperatura y humedad favorable (mayor a 75%), en 3 semanas es posible progresar desde una infección inicial a una de 90% (Marchetti et al. 1976; Nunkumar et al. 2009).

Las epidemias más severas de roya son observadas en áreas donde las temperaturas medias diarias son menores a 28ºC, con precipitaciones o periodos largos de mojado foliar ocurriendo durante la zafra. El desarrollo de la roya es inhibido por condiciones de sequía, precipitaciones excesivas o temperaturas medias diarias mayores a 30 ºC, o menores a 15ºC (Sinclair & Backman 1989).

Condiciones de alta nubosidad favorece la germinación de las uredosporas, así como la expansión del tuvo germinativo y formación de apresorios para una posterior penetración directa por la cutícula de la hoja mediante enzimas catalíticas. Alta radiación solar vuelven inviables a las uredosporas que se encuentran en el ambiente, permitiendo que apenas el 1% de las mismas lleguen a causar infección.

Aplicación de modelos predictivos en el manejo de la RAS. Los modelos de la roya de la soja se pueden clasificar en dos grupos: simulación y modelos empíricos. Los modelos de simulación se basan en conceptos derivados de un patosistema y ayudan a mejorar la comprensión de la estructura y el comportamiento de dicho sistema biológico, mientras que los modelos empíricos se construyen a través de la relación estadística de variables explicativas con datos experimentales. La mayoría de los modelos usan la respuesta de los patógenos foliares a los efectos combinados de la temperatura y la duración de la humedad de la hoja. Estos modelos se han usado comúnmente en los sistemas de pronóstico de enfermedades (Del Ponte et al. 2006).

El monitoreo de uredosporas es un método que permite construir modelos predictivos debido a que desde la deposición de la misma sobre la hoja sana hasta la esporulación, requiere de entre 6 a 9 días de condiciones ambientales ideales de temperatura, humedad, luminosidad, horas de rocío, entre otras variables, que pueden ser monitoreados mediante estaciones meteorológicas (Isard et al. 2005).

El monitoreo de esporas se realiza mediante trampas caza esporas instaladas conjuntamente en los sitios con estaciones meteorológicas. Una trampa caza espora consiste en un porta objeto que cuenta con una cinta adhesiva doble cara que se expone al aire libre en el área del cultivo por 24 horas. Posteriormente, el portaobjeto se extrae y se lleva al laboratorio para contabilizar por microscopía las uredosporas atrapadas. Este monitoreo debe realizarse cada 3 días.

Si en el monitoreo de uredosporas se confirma determinada cantidad de uresdosporas, y las condiciones ambientales están favorable para iniciar una infección, se debe realizar la alerta temprana, ya que si estos factores permanecen constante durante 6 a 7 días se observarán los primeros síntomas de la enfermedad.

En los últimos tres años que se ha trabajado para crear un sistema de predicción de la RAS en Paraguay, de manera que las aplicaciones de fungicidas por parte de los productores sean en el momento justo, evitando aplicaciones innecesarias o tardías, y así reducir el costo de producción y efectos ambientales adversos. Esto además reducirá los riesgos de la generación de resistencia a fungicidas, fenómeno observado constantemente por productores pero actualmente sin datos científicos a nivel nacional.

Según los primeros datos de este año, la presión de inoculo (cantidad de uredosporas en el ambiente) suficiente para causar una infección temprana, se ha adelantado aproximadamente un mes en comparación a los últimos dos años, esto implica que aún con todas las medidas de manejo que se pudierantomar, la presión de la enfermedad existente impactará de forma negativa sobre la producción de soja, estimándose una reducción de rendimiento de 20 a 25% como consecuencia directa de la RAS.

Consideración final. Anteriormente en el país, en siembras setiembre/octubre, el número de aplicaciones es de 2 a 3 aplicaciones por ciclo. Con 20 días de residualidad. En siembras realizadas en octubre/noviembre, la presión de inoculo aumenta, provocando la disminución del porcentaje de eficacia de control, por lo que se suelen realizar, en promedio 3 a 4 aplicaciones de fungicidas con 15 a 18 días de residualidad. En siembras de diciembre/enero, la presión de inoculo es muy alta, provocando una menor residualidad de los fungicidas, de unos 10 a 12 días, por lo que se deben realizar entre 5 a 6 aplicaciones, en promedio, por ciclo de cultivo (Mesa de la Roya, 2018). Las recomendaciones actuales incluyen hasta 4 aplicaciones de fungicidas con dos o más ingredientes activos durante el ciclo del cultivo, incluyendo la incorporación del Mancozeb en cada aplicación, lo que eleva el costo de producción de la soja.

Con los datos obtenidos, se puede entender que el efecto de la pérdida de rendimiento ocasionada por la RAS, provocaría pérdidas económicas en la industria, así como también afectaría la generación de empleo directa e indirecta que atienden toda la cadena productiva de esta cadena, ya que el cultivo de soja representa aproximadamente el 65% del PIB agrícola o 12% del PIB total; convirtiéndolo así en el principal rubro de producción agrícola y de exportación del país (Mesa de la Roya, 2018).

El costo de la aparición temprana de la RAS se encuentra incluso por encima de la tasa tributaria que se pretende aplicar a la exportación de la soja. Si el Estado, así como las empresas proveedoras de insumos, técnicos, entidades financieras, entre otras, no buscan mecanismos de alerta de este tipo y otros, como por ejemplo el análisis de riesgo climático, regulación de los precios de insumos y asistencia crediticia integral, que permita generar mejores condiciones a los productores de soja, la sustentabilidad de la producción de soja estaría amenazada, poniendo en riesgo los posibles ingresos al fisco, la venta de insumos o la recuperación de créditos por entidades financieras.

El CEDIT se encuentra elaborando una base de datos con las variables climáticas claves asociadas a la epidemia, cantidad de las esporas y severidad de la roya de la soja, conforme a las respectivas ubicaciones geográficas de monitoreo. Con ello y a través de las técnicas de Minería de Datosse pretende extraer informaciónde los factores más influyentes del patosistema de la RAS. Con esta metodología el CEDIT busca crear un sistema predictivo de alerta de la RAS para el país.

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RevistaCampo

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