Database build of predictor variables for modeling of Diaphorina citri occurence and postbloom fruit drop in the expanded citrus belt

• Grant number: 24/14184-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: October 01, 2024
• End date: January 31, 2026
• Field of knowledge: Agronomical Sciences - Agronomy - Plant Health
• Principal Investigator: Alécio Souza Moreira
• Grantee: Yan Yoshida Luz
• Host Institution: Embrapa Agricultura Digital. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Campinas , SP, Brazil
• Associated research grant: 23/02915-8 - Favorability zoning for the occurrence of Asian Citrus Psyllid and postbloom citrus drop in the expanded Brazilian citrus belt under climate change scenarios, AP.R

Abstract

Indicar o risco de ocorrência de determinadas pragas e doenças dos citros como é o caso de Diaphorina citri, psilídeo vetor da bactéria associada ao Huanglongbing (HLB), principal doença da citricultura e da podridão floral, causada por Colletotrichum spp. é essencial na decisão dos citricultores por novos plantios ou aumento de área plantada de citros como é o caso do cinturão citrícola e sua expansão. Essa indicação advém do desenvolvimento de modelos computacionais, os quais dependem e somente serão precisos se utilizarem um conjunto de variáveis preditoras que estejam diretamente associadas aos 'alvos' de estudo. Assim, esse plano de atividades pretende selecionar, obter e preparar o banco de dados das variáveis climáticas e biológicas que são associadas à biologia e ecologia de D. citri e àquelas diretamente associadas ao complexo de Colletorichum spp. que provocam danos às flores de citros bem como às variáveis associadas ao florescimento das plantas de citros. A oferta de um banco de dados de qualidade, com variáveis precisas e altamente relacionadas à ocorrência de D. citri e de podridão floral é que possibilitará o desenvolvimento dos modelos computacionais capazes de prever a ocorrência dos alvos em questão.