MODELOS LOGÍSTICOS CON BASE METEOROLÓGICA PARA PREDECIR LA OCURRENCIA DE LA MANCHA FOLIAR OCASIONADA POR Alternaria tenuissima EN ARÁNDANO Este trabajo expone la construcción de modelos matemáticos basados en variables meteorológicas para poder predecir el comportamiento de enfermedades, y así contribuir al manejo racional de manchas foliares en arándano. Se tomaron datos en 3 sitios durante dos campañas, y se implementaron los modelos Logístico y Gompertz, teniendo como variable dependiente distintas expresiones de la severidad, y como variable independiente el tiempo en días. Luego, a partir de estos modelos se obtuvieron valores estimados de severidad a intervalos de 14 días. Dicha variable se categorizó en Binaria (los valores de TId% de las curvas de progreso epidémico seleccionadas se categorizaron en función de un valor umbral en “severo” y “moderado a ligero”) y Ordinal (se definieron tres categorías epidémicas: “severa”, “moderada” y “ligera a nula”). Además, se tomó la variable ligada al grado de senescencia foliar, y variables meteorológicas medidas en las estaciones meteorológicas de los 3 sitios, tomando como datos la temperatura máxima, temperatura mínima, precipitación, humedad relativa y la temperatura media diaria. A partir de dichos datos se construyeron algunas variables simples e interacciones (entre dos variables simples), como por ejemplo número de días con Tmin>17ºC y Tmáx<32ºC o días con registros de Pr>0,2 mm. Se realzaron análisis de regresión estimando la probabilidad de ocurrencia de cada categoría epidémica en base a una o varias de las variables regresoras analizadas. Se concluyó que las mayores precisiones de predicción se lograron con modelos de respueta binaria. De 6 modelos, el modelo I fue el que logró mayor precisión de predicción, cuando sólo se analizaron variables estrictamente meteorológicas, con un 78,5% de precisión de predicción, pero el modelo III llegó a un 95,4% de precisión de predicción integrando el factor de senescencia a algunas variables meteorológicas simples y a un componente interactivo. Se trata de la obtención de modelos agrometeorológicos empíricos, ya que parten de la utilización de datos observados, entre los cuales se mide una interacción cuantitativa y explica de manera simple el comportamiento de una variable del sistema en respuesta a factores climáticos.
