| 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). 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. (AU) | |
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