The warning Service in Emilia-Romagna region (Italy)

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1 The warning Service in Emilia-Romagna region (Italy) R.Bugiani 1

2 System components Model set up and validation Software implementation Meteorological data availability warning service editing 2

3 System s elements n. 16 forecasting models 11 Technicians involved Met-data over 30 met-stations Monitoring network: sporetraps, specific surveys, unsprayed plots, leading farms Information system for met-data Warning Service Internet Provincial bulletins GSM press - TV 3

4 Met-data Flow Met-data acquisition 30 met-stations Geographic Territorial Sistem with interpolated met data and two radars for rainfall Second met-data validation Met-data delivering for users through FTP Met-data acquisition FCP-DSS model elaboration Graphics and bulleting editing Comparison between model output and field biological monitoring WEB-pages and bulletin diffusion 4

5 Met-data flow in Ferrara Amm. Prov. FE Acquisizione Dati meteorologici 30 stazioni automatiche Sistema Geografico Territoriale con dati interpolati e radar Service Privato Seconda validazione del dato meteorologico Messa a disposizione degli utenti tramite server FTP Servizio sede FE e Amministrazione Provinciale Acquisizione dati meteorologici Elaborazione modelli con FCP-DSS Produzione di grafici e bollettini Comparazione dei dati con i rilievi biologici di campo Diffusione dei bollettini e pagine WEB 5

6 Language: Visual Basic environment: Windows 6

7 Warning service and extension Late 70 schedule chemical application Indirect extension on the territory years Fine Integrated and guided control 150 technicians x ha I.P.M. 280 technicians x ha Direct consultance Direct consultance with indirect methods 7

8 Disease control with FECP-Dss Cercospora on sugarbeet Wheat Brown rust Wheat powdery mildew Onion downy mildew Potato Late blight Tomato Late blight Apple scab Pear brown spot Apple & Pear fireblight 8

9 CERCOSPORA on sugarbeet Università Cattolica Sacro Cuore in Piacenza CERCOPRI primary infection DD T C>5 from 1/jan R.H. cumulation > 60% CERCODEP epidemic evolution Infection, incubation, sporulation Met-data: T, R.H., Rain OUTPUT Daily % of infected fields Threshold 30-50% infected fields OUTPUT % increase of affected leaf surface (AFA) Threshold 2% weekly AFA AFA 9

10 CERCOPRI primary infection prediction 10

11 Example: Elaboration on 11/7 ) visible infection rate latency infection rate + ) Future infection rate 11

12 Example 2: Data AFA(1) Data - 7 AFA(2) AFA(1)-AFA(2) 17-Jul 0,64 10-Jul 0,2 0,44 18-Jul 0,68 11-Jul 0,25 0,43 19-Jul 0,75 12-Jul 0,3 0,45 20-Jul 0,84 13-Jul 0,32 0,52 21-Jul 1,14 14-Jul 0,34 0,8 22-Jul 1,74 15-Jul 0,5 1,24 23-Jul 2,24 16-Jul 0,58 1,66 24-Jul 3,34 17-Jul 0,64 2,7 25-Jul 3,34 18-Jul 0,68 2,66 26-Jul 3,64 19-Jul 0,75 2,89 12

13 Example A.F.A.: bases: up to 10% AFA yield is not affected and therefore sprays are not justified 13

14 CERCODEP epidemic evolution 14

15 Pear brown spot: BSP-Cast Girona University Plant protection service E.Romagna Relationship between infection severity and climatic condition 15

16 Pear Brown Spot BSP-CAST 3 days cumulated infetion index Risk threshold for farms with severe damages the year before Risk threshold for farms without heavy damages the year before 16

17 Aerobiologicl monitoring and BSP-Cast risk index Indice di Rischio infettivo Trattamenti Concentrazione conidica 0 0 1/4 15/4 29/4 13/5 27/5 10/6 24/6 8/7 22/7 5/8 19/8 Molinella 2000 n conidi/gg soglia di rischio Indice BSP-cast 17

18 1.0 No mature ascospores 0.8 Mature ascospores ready to 0.6 be released 0.4 Mature ascospores not ready for release 0.2 Immature ascospores 0.0 Feb. March April May June % stagionale di ascospore Model description Ascosporic Risk Absent Potential Real Actual Exhausted 18

19 Pseudotecia development James e Sutton (1982) modified by Mancini et al. (1984) variables: T, RH, R, Absent to potential risk Pseudotecia maturation Potential to real risk Pseudotecia phase % pseudotecia containes Mature Ascospores 5 Feb. March April Acospore are not discharged until the following values are cumulated 80 DDC LW (DD T>0 C and leaves are wet) after st 9.5 (Rossi et al., 1999). 19

20 Apple scab: absent to potential risk From 1 Febbraio, pseudotecia develolpment is estimated by the James and Sutton model (1982) and modified by Mancini et al. (1984): δst i = T if T i 0 C then δst i = 0 i T i 2 if R i 0.25 mm or RH i > 85% for less than 8 ore, then δst i = 0 Every day, the average level of pseudotecia maturation is calculated as follows: When st=9.5, roughly 2% pseudotecia contains mature and pigmentated ascospores st i = 5 + i j= 1 δst j 20

21 Apple scab: Simulation of Venturia inaequalis pseudotecia in 4 years in Bologna 21

22 Apple scab: real risk Ascospores are released when Rf i 0.2 mm The proportion of trapped ascospores every rainy event is estimated by the model (Rossi et al., 1999) PÂT i =1/[1+exp( DDC LWi )] PÂT1 i =1/[1+exp( DDC LWi )] PÂT2 i =1/[1+exp( DDC LWi )] 22

23 % ascospores released (PAT) Real risk (ascospores are released when P 0.2 mm) variables: DDC LW (cumulated DD when T>0 C and leaves are wet) Rossi et al., (2000a) PAT DDC LW Exhausted risk Ascospore released are considered exhausted when PAT

24 Validazione y = 1.027x R 2 = 0.94 PAT observed and estimated are fit nicely stimati H 0 a 0 ns H 0 b 1 ns osservati The model estimatingthe % ascospore releases every rainy event proved to be flexible and precise 24

25 Validation Days with ascosporic release during Real Risk Observed Yes No Estimated Yes No % 8.0% % 62.9% Pearson X 2 =195.4 P< cases (90%) were correctly estimated in 25 cases (8%) the estimated release did not occurred in 5 cases (<2%) release occurred when not predicted Spores were 0.8% of total spores sampled 25

26 Proportion of ascopores released over time % of ascospores released every rainy event varies depending on temperature ( Rossi et al. 2002) Cumulative rate of ascospores T ( C) 20 Hours 26

27 Schema per la stima del livello di rischio infettivo per la ticchiolatura del melo PAD Potential Ascospore Dose N ascospores released every rain event % seasonal mature ascospores released every rain event % ascospores deposited on apple leaves % infectious ascospores % foliar tissue susceptible to infection Scab infections 27

28 Apple scab: A-Scab Università Cattolica Sacro Cuore di Piacenza Low risk Medium risk High risk 28

29 Apple scab: A-Scab Mills A-3 infections Ora Tipo Ore Temp.ore Termine Data infezione infezione bagnatura bagn. incubazione 09/03/2002 Non 6 raggiunta /03/ /03/ Raggiunta /03/ /03/ Raggiunta /04/2002 Non 29/03/ raggiunta /04/ /04/ Raggiunta /04/ /04/ Raggiunta /04/ /04/ Raggiunta /04/ /04/ Raggiunta /04/ /04/ Raggiunta /04/ /04/ Raggiunta /05/ /04/ Raggiunta /05/ /04/ Raggiunta % 02/05/ Raggiunta % 08/05/ Raggiunta

30 Fireblight Cougarblight Washington State University Risk Thresholds Risk level Potential pathogen presence LOW AVER. HIGH EXTREM No foci in the aerea in the past year > 430 Foci in the orchard or surroundings in the past year > 270 Active cankers in the orchard or surroundings >

31 Fireblight Cougarblight Washington State University 31

32 ONIMIL: relational diagram Variabili di stato OVERMYC = micelio svernante (sempre presente) PRISPO = spore primarie DESPO = spore depositate sulla superficie fogliare INVMYC = micelio che invade i tessuti fogliari INFMYC = micelio infettivo Tassi di sviluppo PSP = tasso di produzione di spore DIS=tasso di dispersione delle spore MOR=tasso di mortalità delle spore INF=tasso di infezione INV=tasso di invasione del micelio 32

33 Modello ONIML Onion downy mildew (Peronospora destructor) T T RH R SPORULAZIONE INFEZIONE T LW SOPRAVVIVENZA T RH SR R T RH SOPRAVVIVENZA LW INFEZIONE T LW T LW INFEZIONE 33

34 ONIMIL: sporulation Every night the model calculates the overwinterig micelium if: No rain occurs from 01:00 R.H. >=95% from 02:00 to 06:00 T.av. from 8 to 20 is: <=24 C o >27 C for<8 hours >28 C for<4 hours >29 C for <2 hours Optimum for sporulation if: R.H.>95% begins at least at 22:00 last 7 hours T.av.=14 C 34

35 ONIMIL: sporulation 35

36 ONIMIL: sporulation 36

37 ONIMIL:dispersion 37

38 ONIMIL: infection Infection (20:00-08:00) if: wetness lasts at least until 09:00 with T. from 6 to 22 C wetness lasts until 10:00 with T. from C 38

39 ONIMIL: mortality Spores remain viable for 3 days and cause infection if suitable climatic conditions persists in this period 39

40 ONIMIL: germination 40

41 ONIMIL:germination and infection 41

42 ONIMIL:infectivity 42

43 Onion downy mildew: ONIMIL Università Cattolica Sacro Cuore di Piacenza Meteorological Data needed for the elaboration (INPUT) ONIMIL uses hourly data: temperature (T C) relativ humidity (%) Rainfall (mm) crop emergence date presence of primary inoculum if any Information obtained (OUTPUT) are: period of crop susceptibility infection date; infection rate; date of symptom occurrence 43

44 Onion downy mildew: ONIMIL Triangolo = Sporulazione Istogramma = Indice di infettività Verde = fase non suscettibile Rosso = fase 5-6 foglie - Suscettibile 44

45 Peronospora delle solanacee IPI-MISP Servizio E.Romagna - Stazione di ricerca per l Agroecologia di Zurigo blu line is the risk threshold (10 potato; 15 tomato) Green: values under the threshold Red: values above the threshold 45

46 Potato and tomato late blight IPI-MISP IPI (Infection Potential Index) Plant Protection E.Romagna Negative prognosis models for timing of the first spray. Tomato action threshold = 15 Potato action threshold = 10 MISP (Main Infection and Sporulation Period) Research station for Agroecology in Zurich (Switzerland) Model for infection period simulation and incubation period 46

47 Late blight IPI blu line is the risk threshold (10 potato; 15 tomato) Green: values under the threshold Red: values above the threshold 47

48 Late blight MISP 6 may 2002 Date MISP infect. Incubat. 02/05/ /05/ ,87% 04/05/ /05/ ,28% 48

49 Wheat brown rust: RUSTPRI - RUSTDEP Università Cattolica Sacro Cuore di Piacenza Il triangolo colorato sul grafico indica la comparsa della fase fenologica. La pianta si considera suscettibile dopo la comparsa della foglia bandiera. Accestimento Levata Botticella Spigatura Fioritura Maturazione Legenda colori grafico: VERDE: fase fenologica dove le infezioni sono improbabili BLU: piante in fase suscettibile ROSSO: efficienza d'infezione associata a pioggia 49

50 Brown rust: RUSTPRI - RUSTDEP Tabella di output del modello RUSTPRI Data INF(%) Comparsa sintomi dal: al: Pioggia mm. Bagnatura ore 23/01/ /02/ /02/ /01/ /02/ /02/ /01/ /02/ /02/ /01/ /03/ /03/ /01/ /03/ /03/ /01/ /02/ /03/ /01/ /02/ /02/ /01/ /02/ /02/ /01/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/

51 Pests controlled with FCP-DSS Grape moth (lobesia botrana) Cydia pomonella (apple moth) Cydia molesta (oriental fruit moth) Eulia (tortrix moth) Pandemis cerasana (tortrix moth) Argyrotaenia pulchellana (tortrix moth) Cydia funebrana (Plum moth) 51

52 Time delay model - MRV Plant protection service - Emilia-Romagna Simulate the insect population development describing the the flow of insect unit in each of their phenological phase (egg, larva, pupa and adult) in relation to temperature. Describes the insect age distribution and genetic variability of a certain population. They indicate when a certain phenoloy occurs and their entire distribution over the time 52

53 TDM-CYDIA FUNEBRANA S. Pietro Capofiume (Bo) - year Borning Larvae Egg presence /4 3/5 17/5 31/5 14/6 28/6 12/7 26/7 9/8 23/8 6/9 20/9 53

54 TD model elaboration for Cydia funebrana in Casola Canina (BO) year 2001 Cydia Funebrana eggs Larvae Pupae Adults Gen Cum Pre Gen Cum Pre Gen Cum Pre Gen Cum Pre 26-giu giu giu giu giu lug lug lug lug lug lug lug lug Gen = generation Cum = % cumulated of individuals in each phenological Pre = % of individuals as egg, larvae, pupae and adults 54

55 Spiegazione tabella di output Legenda Gen = generazione in cui si trovano gli individui che hanno raggiunto i diversi stadi (SVE = generazione svernante; 1 = prima generazione, ecc.). La generazione è riferita alla colonna Cum Cum = percentuale cumulativa di individui che hanno raggiunto gli stadi di uovo, larva, pupa e adulto; tale valore è calcolato sul totale della popolazione di ciascuna generazione. Pre = percentuale di individui presenti negli stadi di uovo, larva, pupa e adulto. Esempio di lettura della tabella Nella zone che fanno riferimento alla stazione di Casola Canina (BO) il giorno 23 giugno 2001 il modello previsionale per Cydia funebrana indica che: il 44 % degli adulti di prima generazione ovvero di secondo volo (Gen=1) è sfarfallato e la stessa percentuale è ancora presente in campo (nessun adulto è morto per invecchiamento ); le uova di seconda generazione (Gen=2) deposte fino a quella data sono state il 19 % sul totale della generazione (Cum-UOVA) e le uova presenti (non ancora schiuse) sono il 16% (Pre-UOVA); il 3% delle larve (Cum-LARVE) di seconda generazione (Gen=2) sono nate, ma le larve presenti sono l 8%. Ciò significa che il 5 % delle presenze larvali appartengono alla coda delle larve della generazione precedente; le pupe di I generazione che si sono formate fino a quella data sono il 95% (Cum-PUPE) del totale della prima generazione (Gen=1), ma sono presenti in campo il 51% (Pre-PUPE) in quanto il 44% sono sfarfallati (Cum-ADULTI, Gen=1) 55

56 TDM-CARPOCAPSA S. Pietro Capofiume (Bo) - year Borning Larvae Egg presence /4 3/5 17/5 31/5 14/6 28/6 12/7 26/7 9/8 23/8 6/9 56

57 Cydia pomonella - Oviposition cumulated curve of 1st generation: simulation over in S.Agostino (FE) 100 % cumulativa di ovideposizione /4 29/4 4/5 9/5 14/5 19/5 24/5 29/5 3/6 8/6 13/6 18/6 57

58 TDM-PANDEMIS S. Pietro Capofiume (Bo) - anno Larvae presence Egg presence /5 26/5 9/6 23/6 7/7 21/7 4/8 18/8 1/9 15/9 58

59 Pandemis cerasana and Cydia pomonella - prediction of borning larvae (1st gen.) S.Giovanni in Persiceto (BO) - year nascita larve (percentuale cumulativa) % borning l CARPOCAPSA beginning of bornig larvae PANDEMIS 0 4-mag 11-mag 18-mag 25-mag 1-giu 8-giu 15-giu 22-giu 29-giu 6-lug 59

60 TDM-EULIA S. Pietro Capofiume (Bo) - year Presence of larvae Presence of eggs 0 25/3 8/4 22/4 6/5 20/5 3/6 17/6 1/7 15/7 29/7 12/8 26/8 9/9 23/9 60

61 TDM-CYDIA MOLESTA S. Pietro Capofiume (Bo) - year Borning larvae Egg presence 0 1/4 15/4 29/4 13/5 27/5 10/6 24/6 8/7 22/7 5/8 61

62 TDM-LOBESIA S. Pietro Capofiume (Bo) - Year Newly born larvae Egg presence /4 10/5 24/5 7/6 21/6 5/7 19/7 2/8 16/8 30/8 13/9 62

63 % di uova e larve previste Flufenoxuron Lobesia botrana spray timing (2nd gen.) Mandriole (Ra) - year 1998 Tebufenozide B.t.k.. B.t.k previsione presenza uova previsione nascita larve catture 21/6 28/6 5/7 12/7 19/7 26/7 2/ N adulti catturati 63

64 Pests and diseases controlled with other systems Grapevine downy mildew Grapevine powdery mildew Tomato Aphids 64

65 Grapevine downy mildew: I.P.I. For primary infection prediction. Bologna University and PPS 25,0 20,0 Altedo 1988 Comparsa sintomi 22/5 15,0 10,0 5,0 0,0 01-apr 08-apr 15-apr 22-apr 29-apr 06-mag 13-mag 20-mag pioggia Soglia di rischio Indice di Rischio cumulato tmin 65

66 36 Downy mildew: primary infection prediction Università Cattolica Sacro Cuore - Piacenza Infezioni stimate RA95 RA98 PC98 BO94 PC95 BO98 PC96 RA94 RA97 BO00 RA00 RA96 PC94 PC00 BO93 BO96 PC93 BO95 RA99 RA93 PC99 BO99 BO97 Y Y PC Infezioni osservate R 2 = 0,75 Y=28, *ggp3+0,335*ggsp4 Y =Y

67 New forecasting model currently under development and validation American potato beetle Peach twig borer Pear psilla Grapevine powdery mildew Strawberry brown rot Peach leaf curl wheat powdery mildew wheat septoria Fusarium head blight 67