Obtaining weather data for input to crop disease-warning systems: leaf wetness duration as a case study

• Autor(a) principal: Gleason, Mark L.
• Data de Publicação: 2008
• Outros Autores: Duttweiler, Katrina B., Batzer, Jean C., Taylor, S. Elwynn, Sentelhas, Paulo Cesar, Monteiro, José Eduardo Boffino Almeida, Gillespie, Terry J.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Scientia Agrícola (Online)
• Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22393
• topic: integrated pest management; site-specific weather data; disease forecasting; disease prediction; sustainable agriculture; manejo integrado de doenças; dados meteorológicos específicos do local; previsão de doenças; estimativa de doenças; agricultura sustentável

Os sistemas de alerta fitossanitário são ferramentas de suporte à decisão desenvolvidos para ajudar os agricultures a determinar o melhor momento da aplicação das medidas de controle para combater as doenças de plantas. As variáveis meteorológicas são dados de entrada quase que obrigatórios desses sistemas. Este trabalho apresenta uma revisão sobre os meios pelos quais as variáveis meteorológicas são coletadas para serem usadas como dados de entrada em sistemas de alerta fitossanitário e sobre os desafios associados à logística de obtenção desses dados. Essa revisão compara o monitoramento meteorológico ao nível do produtor, nas propriedades agrícolas, com aquele feito ao nível de redes de estações meteorológicas, assim como discute as vantagens e desvantagens entre medir e estimar tais variáveis meteorológicas. Especial ênfase é dada à duração do período de molhamento foliar (DPM), não somente pela sua importância como dado de entrada em diversos sistemas de alerta fitossanitário, mas também pelo desafio de se obter dados acurados dessa variável. Pode-se concluir, após ampla discussão do assunto, que não há um método único e melhor para se obter os dados meteorológicos para uso em sistemas de alerta fitossanitário; por outro lado, as circunstâncias a nível local, regional e nacional provavelmente influenciam a estratégia de maior sucesso.