Prevedere il clima e prevenire le malattie delle piante

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1 Prevedere il clima e prevenire le malattie delle piante R.BUGIANI

2 Climate change Temperatura Precipitazioni Concentrazione di CO 2 MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 2

3 Concentrazione di CO 2 Sulla pianta Miglioramento della fotosintesi Incremento dell accrescimento fogliare Aumento dello spessore della foglia Maggiore numero di foglie Maggiore Area fogliare totale per pianta Aumento dell efficienza d uso dell acqua Riduzione della degradazione della lettiera e dei residui vegetali nel suolo MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 3

4 Ospite Gemma cotonosa Prefioritura Allegagione Raccolta 15 aprile settembre 20 marzo agosto MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 4

5 Temperatura MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 5

6 Cosa è successo nel mondo, in Europa, in Italia, in Emilia, a Ferrara: temperature: il salto del 1987, precipitazioni (variabilità) ed eventi estremi. MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 6

7 Effetto dell ambiente sullo sviluppo di una epidemia Triangolo epidemiologico In generale lo scoppio epidemico di una malattie avviene come il risultato dell interazione di 3 fattori principali: Popolazione dell ospite Popolazione del patogeno L ambiente Ospite Condizioni favorenti la suscettibilità MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 7

8 Interazione tra i componenti del triangolo epidemico e i potenziali risultati Scenari potenziali al cambiamento Interazione fra i fattori Diminuita intensità della malattia Cambio ospite Varietà Pratica colturale Difesa chimica Cambio patogeno genetico spostamento Maggiori epidemie Cambiamenti a favore della malattia in uno o due fattori ambiente Garret et al.,2009 Cambiamento climatico Temperatura Contenuto di CO 2 Pioggia Copertura nuvolosa etc Cambiamenti a favore della malattia in tutti e tre i fattori MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 8

9 Tignoletta della vite Nelle aree più produttive ci potrebbe essere un effetto negativo, causato dell asincronia tra gli stadi fenologici resistenti e le larve di tignoletta. un aumento del numero di generazioni potrebbe essere favorito dal riscaldamento del clima i danni causati dalla generazione aggiuntiva sarebbero limitati dall anticipo della raccolta. MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 9

10 Malattie trasmesse da vettori La sopravvivenza può diminuire o aumentare in funzione delle specie Alcuni vettori hanno una alta sopravvivenza con temperatura elevata Cambiamento del tasso di crescita della popolazione del vettore Aumento dell azione trofica del vettore e di contatto con l ospite > maggiore possibilità di trasmissione MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 10

11 Difesa anticrittogamica Batteriosi Septoria Alternaria Conoscenza delle caratteristiche del formulato Modalità d azione Dilavabilità Efficacia Traslocazione Clima Presenza di altre malattie Elevata Bassa Scelta del fungicida antiperonosporico Pressione della malattia Coltura Fenologia Velocità di accrescimento della pianta CONVEGNO OI POMODORO - CODIGORO - 6/12/

12 Oidio della vite MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 12

13 Latenza delle oospore Temperatura Presenza d acqua Temperatura Umidità della foglia Pioggia Infezione Sintomi di malattia Germinazione Diffusione Incubazione Sopravvivenza degli zoosporangi Temperatura Umidità relativa Sopravvivenza delle zoospore Peronospora della vite Temperatura Umidità relativa Liberazione delle zoospore Presenza d acqua MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 13

14 Infezioni stimate Probabilità statistica d infezione di P.viticola Variabili Coefficiente SE % Varianza costante 28,337 0,909 ggp3-0,769 0,115 67% ggsp4 0,335 0,069 33% R 2 = 0,75 Y=28, *ggp3+0,335*ggsp4 Y =Y PC98 BO94 PC95 BO98 PC96 RA94 RA97 BO00 RA00 RA96 PC94 PC00 BO93 RA95 BO96 PC93 BO95 RA99 RA93 PC99 BO99 RA98 BO97 PC Infezioni osservate Y Y MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 14

15 Latenza delle oospore di P.viticola 0,1 0,09 0,08 0,07 0, ,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0 d-gen d-gen d-gen d-gen d-gen d-feb d-feb d-feb d-feb d-mar d-mar d-mar d-mar d-apr d-apr d-apr media termine latenza MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 15

16 Indice di pioggia Indice di umidità Indice di temperatura Modello IPI (Indice Potenziale Infettivo): Tmin > 7 C IPI i = f (T i, RH i o Pioggia i ) Temperatura ( C) 1.2 n IPI = IPI i i=1maggio RH > 79% valori numerici che aumentano via via che le variabili meteo si avvicinano ai valori ottimali per il patogeno Umidità relativa (%) Pioggia cumulata > 0.2 mm Pioggia in 48 h (mm) CONVEGNO OI POMODORO - CODIGORO - 6/12/

17 Pressione infettiva (Valle Mezzano) CONVEGNO OI POMODORO - CODIGORO - 6/12/

18 Forecaster Alternaria Solani on Tomato (Madden L., Pennypacker S.P., McNab A.A. (1978) - USA CONVEGNO OI POMODORO - CODIGORO - 6/12/

19 Botrite della fragola: Straw-Bot MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 19

20 Aflatossine e mais Modello LOG-AF Input: Dati meteo giornalieri Output: Rischio superamento soglia di contaminazione della granella alla Raccolta (Battilani et al., 2008) Ottimizzare gli interventi colturali Eventuale trattamento Stimare le contaminazioni Definire la raccolta Gestire il post-raccolta (essiccazioni, operazioni, tempestività, sorting) MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 20

21 FHB-wheat (Fusarium Head Blight on wheat) Input: Dati meteo dalla spigatura (T, RH, Rainfall, LW) Output: 2 Indici di rischio, giornaliero e accumulato nella stagione Indice di Infezione(FHB-inf) per ogni specie di Fusarium Indice di accumulo micotossigenonelle cariossidi di F. graminearum e F. culmorum (FHB-tox) SPOR: Sporulaszione SHT Sintomi sulle spighe T INC: Incubazione MIS Micelio nelle fonti d inoculo SPOR: Sporulazione SIS Spore sulle fonti di inoculo DIS: Dispersione SHS Spore sulle spighe INF: Infezione HIH Micelio nelle spighe Specie fungina T R, T, RH Stadio fenologico T, LW, RH Specie fungina T, a W INV: Invasione T, a W MAH Micotossine nelle cariossidi Specie fungina MAC: Tossinogenesi HIS Micelio nelle cariossidi Stadio fenologico

22 Precision Farming GpS Big Data Clouding MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 22

23 Previsioni Meteorologiche Stazioni Meteo? Sensori? Dati Reali? Dati Interpolati? MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 23

24 Grazie per l attenzione! MACFRUT PREVEDERE IL CLIMA E PREVENIRE LE MALATTIE DELLE PIANTE 24