Progresso da cercosporiose em diferentes genótipos de beterrabaA cercosporiose da beterraba causado por Cercospora beticola Saac. é a principal doença da cultura por causar a destruição a área foliar e redução na produção (5). Sua ocorrência generalizada pode representar redução de 15% a 45% a produtividade, em condições de alta umidade relativa do ar, maior que 90%, e temperatura entre 22 e 26o C (10). Os sintomas são manchas circulares com bordos de cor purpúrea e centro claro e, à medida que aumentam, tornam-se com tonalidade acinzentadas. A necrose do tecido lesionado cai e a folha torna-se perfurada (7). O uso de genótipos resistentes é uma das formas de manejo dessa doença, porém é necessária a avaliação do comportamento temporal da doença entre genótipos. Entre as formas de caracterizar o crescimento temporal de epidemias, a curva de progresso temporal é a que melhor representa uma epidemia. A interpretação do formato dessas curvas e seus componentes, como a taxa e a severidade final podem ser usadas para determinar o progresso da doença em genótipos (2, 3). O objetivo deste trabalho foi caracterizar o progresso temporal da cercosporiose em diferentes genótipos de beterraba. O experimento foi conduzido entre 30 de novembro de 2012 a 20 de fevereiro de 2013 na Epagri/Estação Experimental de Ituporanga, localizada no município de Ituporanga, região do Alto Vale do Itajaí em Santa Catarina. As coordenadas geográficas são de latitude de 27°38’S, longitude de 49°60’W e altitude de 475 metros acima do nível do mar. Utilizaram-se sete diferentes genótipos de beterraba, os mais utilizados pelos agricultores na região, para caracterização do progresso da cercosporiose: All Green, Stays Green, Early Wonder Tall Top, Cabernet (híbrido), Boro (híbrido), Modana (monogérmica) e Itapuã. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com quatro repetições. A semeadura foi realizada manualmente, sendo que cada unidade experimental continha 2,25 m2 (1,5m x 1,5m), dividida em 5 linhas com espaçamento de 30 cm entre linhas e 10 cm entre plantas, contendo um total de 75 plantas. O inóculo do patógeno proveniente da disseminação pelo vento, de plantas com sintomas da doença em outro experimento conduzido na mesma área e semanalmente, após a semeadura, foi avaliada a severidade da cercosporiose nas folhas expandidas em dez plantas demarcadas aleatoriamente com auxílio de escala diagramática proposta por May de Mio et al. (8) a intervalos regulares de sete dias. A colheita das plantas demarcadas foi realizada quando as plantas atingiram um período de 82 dias após a semeadura, tendo as raízes sido pesadas e posteriormente convertidas para produtividade em Kilogramas por hectare (Kg.ha-1). Modelos não lineares, comumente usados para representar crescimento de epidemias como o Logístico e o de Gompertz foram usados para ajuste com os dados observados utilizando o software R versão 2.15.1(9). Os critérios estabelecidos para comparação dos modelos, em função da qualidade do ajustamento dos dados foram: a) erro padrão da estimativa; b) estabilidade dos parâmetros; c) erro padrão dos resíduos; d) visualização da distribuição dos resíduos ao longo do tempo e e) pseudo R2. Os dados da taxa e da produtividade (Kg.ha-1) foram submetidos à análise estatística ao nível de 5% pelo software estatístico SASM-Agri (4) para avaliar os efeitos entre os genótipos. O modelo de Gompertz expresso por y = ymax *(exp(-ln(y0/ymax) * exp(-r * x))), onde y: severidade estimada final (% de severidade/100); ymax: severidade máxima de doença/100; ln(y0/ymax) refere-se a função de proporção da doença na primeira observação; r: taxa,x o tempo em semanas após o inicio da doença foi escolhido para representar o progresso da cercosporiose na avaliação dos genótipos de beterraba (Tabela 1). Possivelmente todos os dados se ajustaram em decorrência de ser a época de cultivo da cultura e a presença da doença na região. A análise dos dados e as equações originadas pelo modelo de Gompertz (Tabela 1) resultaram em um coeficiente de determinação significativo, e a severidade observada correspondeu ao modelo, confirmada pela coerência entre os pontos estimados e do resíduo (erro) nas sete semanas de avaliação (Figura 1). No presente trabalho, a detecção da cercosporiose foi registrada na quinta semana em todos os cultivares com 0,41% e seguiu de forma acentuada até a sétima primeira As curvas progrediram de forma similar (Figura 1), pois não se observa diferenças marcantes entre o comportamento do progresso da doença entre os cultivares, fato esse comprovado pela severidade final e taxa (Tabela 1). A taxa de progresso da doença não diferiu estatisticamente entre os genótipos (Tabela 1). Foi verificado que o genótipo Carbenet apresentou a maior taxa (0,928) de progresso, enquanto que All Green a menor (0,818). Verificou-se que o genótipo All Green apresentou o pico máximo da severidade com 20,6% e que Stays Green teve o menor acúmulo da doença com 18,6% (Tabela 1). Em outros trabalhos realizados com beterraba açucareira (6) demonstraram que o genótipo suscetível apresentou uma severidade máxima de 15,62% enquanto para o genótipo suscetibilidade foi 5,66% em cinco anos de avaliação. Bălău (1) constatou pequenas diferenças, entre 2,0 e 2,4 pontos percentuais na severidade máxima de três genótipos, semelhante aos resultados aqui apresentados. Kaiser et al. (7) avaliando o progresso da cercosporiose em diferentes genótipos de beterraba açucareira, constataram que na presença da doença os genótipos se comportaram de maneira semelhante. A produtividade (Kg.ha-1) não diferiu entre os genótipos avaliados (Tabela 1). Na Lituânia, também não encontraram diferenças significativas (P<0,05%) para produtividade de beterraba açucareira afetada por cercosporiose (6). Também Bălău (1) na Romênia não verificou diferença de produtividade entre genótipos em diferentes anos de avaliação com a presença da doença. Embora não significativo, a cultivar mais produtiva (Stays Green) teve uma diferença de 64 % na produtividade em relação a menos produtiva (Itapuã) (Tabela 1). Conclui-se que os genótipos avaliados não apresentaram diferença no comportamento de progresso quanto à cercosporiose, no entanto, o genótipo Stays Green apresentou a menor intensidade da doença, enquanto que All Green a maior, apesar de que a menor taxa foi verificada nesse genótipo.
AGRADECIMENTOS
Ao CNPq e à FAPESC (chamada pública do acordo de cooperação CNPq + FAPESC – Repensa) pelo apoio financeiro recebido para condução deste trabalho e pela concessão de bolsas ATP – B.
REFERENCES
- 1 B?l?u, A.M. Research regarding the epidemic evolution of Cercospora leaf spot (Cercospora beticola Sacc.) under ezareni farm conditions. Lucr?ri?tiin?ifice, Timi?oara, v.54, n.2, p.199-202, 2011.
- 2 Bergamim Filho, A.; Amorim, L. Doenças de plantas tropicais: epidemiologia e controle econômico São Paulo: Ceres, 1996, 289p.
- 3 Campbell, C.L.; Madden, L.V. Introduction to plant disease epidemiology New York : Wiley Interscience, 1990. 532p.
- 4 Canteri, M.G.; Althaus, R.A.; Virgens Filho, J.S.; Giglioti, E.A.; Godoy, C.V. SASM - Agri: Sistema para análise e separação de médias em experimentos agrícolas pelos métodos Scoft - Knott, Tukey e Duncan. Revista Brasileira de Agrocomputação, Ponta Grossa, v.1, p.18-24, 2001.
- 5 Ferreira, M.D.; Tivelli, S.W. Cultura da beterraba: recomendações gerais Guaxupé, Cooxupé, 1989, 14p. (Boletim Técnico, 2).
- 6 Gauril?ikienė, I.; Deveikytė, I.; Petraitienė, E. Epidemic progress of Cercospora beticola Sacc. in Beta vulgaris L. under different conditions and cultivar resistance. Biologija, Vilnius, v.4, p.54–59, 2006.
- 7 Kaiser, U.; Kluth, C.; Märländer, A. variety-specific epidemiology of Cercospora beticola Sacc. and consequences for threshold-based timing of fungicide application in sugar beet. Journal of Phytopathology, Berlin, v.158, n.4, p.296–306, 2010.
- 8 May de Mio, L.L.; Oliveira, R.A.; Floriani, A.M.V.; Schuber, J.M.; Poltronieri, A.S.; Araujo, M.A.; Tratch, R. Proposta de escala diagramática para quantificação da cercosporiose da beterraba. Scientia Agraria, Curitiba, v.9, n.3, p.331-337, 2008.
-
9 R Development Core Team (2012). R: A language and environment for statistical computing R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponível em: <http://www.R-project.org>. Acesso em: 15 nov. 2018.
» http://www.R-project.org - 10 Tivelli, S.W; Factor, T.L.; Teramoto, J.R.S.; Fahi, E.G.; Moraes, A.R.A.; Trani, P.E.; May, A. Beterraba, do plantio à comercialização Série Tecnologia APTA. Boletim Técnico IAC, 210. Campinas: Instituto Agronômico. 2011, 45p.
