Construção de banco de dados de variáveis preditoras para modelagem de risco favorabilidade à ocorrência de Diaphorina citri e de podridão floral dos citros no cinturão citrícola expandido

• Processo: 24/05417-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitossanidade
• Pesquisador responsável: Alécio Souza Moreira
• Beneficiário: Samuel Fagundes Cesca
• Instituição Sede: Embrapa Agricultura Digital. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Brasil). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/02915-8 - Zoneamento de favorabilidade à ocorrência de psilídeo e de podridão floral dos citros no cinturão citrícola brasileiro expandido em cenários de mudanças climáticas, AP.R
• Assunto(s): Greening (doença de planta) Modelagem computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: citrus flowering | Colletotrichum spp | Hlb | Huanglongbing | weather data | Modelagem computacional

Resumo

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.