Mudanças climáticas e ferrugem asiática da soja no Estado de Minas Gerais

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Lelis, Vicente de Paula
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Agrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologia; Doutorado em Meteorologia Agrícola; UFV
• Palavras-chave em Português: Ferrugem da soja; Favorabilidade; Mudanças climáticas; Soybean rust; Favorableness: Climatic changes; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/1526

No ano de 2001, a ferrugem asiática da soja, causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi (Syd & P. Syd), apareceu no continente sul americano, provocando danos às lavouras no Brasil, principalmente nos Estados de Mato Grosso, Goiás, Minas Gerais e Mato Grosso do Sul, nas safras de 2004/2005 e 2005/2006. A temperatura, a umidade relativa e a presença de água líquida nas folhas favorecem o desenvolvimento do fungo. Para identificar a favorabilidade ao desenvolvimento da doença no Estado de Minas Gerais, testaram-se dois modelos. No primeiro, considerou-se o número de horas com a umidade relativa maior ou igual a 90,0% e, no segundo, a depressão do ponto de orvalho menor que 2,0oC. Em ambos, a faixa de temperatura de 18,0oC a 25,0oC foi considerada ideal ao desenvolvimento do fungo Phakopsora pachyrhizi. A pesquisa foi realizada, utilizando-se os dados de temperatura e umidade relativa horários, obtidos em 14 estações meteorológicas da plataforma de coleta de dados do CPTEC-INPE, em 2005 e 2006. Como os modelos apresentaram resultados semelhantes, ao dar seqüência à pesquisa, optou-se pelo primeiro, que foi, novamente, testado com dados de dois experimentos de campo, realizados no ano de 2006: um em Viçosa, cidade da zona da mata; outro em Uberlândia, cidade do triângulo mineiro. Nessa etapa da pesquisa, foram obtidas as medidas de severidade na cultura da soja. Na análise da relação entre a favorabilidade e os dados (temperatura e umidade relativa), utilizaram-se redes neurais artificiais (RNAs). Esse procedimento possibilitou a geração de redes neurais, para obtenção de informações sobre favorabilidade em função das temperaturas e das umidades relativas médias diárias, separadamente e simultaneamente, como dados de entrada na rede. As redes com melhores desempenhos continham 10 e 15 neurônios e, como tipo de aprendizagem, utilizou-se a propagação retroativa do erro. Após a identificação das redes que melhor responderam à relação, calculou-se a umidade relativa a partir dos dados de temperatura média e mínima diários, oriundos do modelo de circulação geral - HadCM3. Com esses dados, fizeram-se projeções de favorabilidade para os anos de 2020, 2050 e 2080, cujos resultados mostraram uma tendência de aumento da favorabilidade ao desenvolvimento da ferrugem, em quase todas as regiões do Estado.