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Impacto del cambio climático sobre la enfermedad roya marrón de la caña de azúcar de Argentina

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Los fitopatógenos y las plagas están entre los primeros indicadores de los efectos del cambio climático por sus características poblacionales y de crecimiento. La roya marrón ( Puccinia melanocephala) es una enfermedad de caña de azúcar ampliamente distribuida a nivel mundial. El objetivo de este trabajo fue evaluar la distribución espacio-temporal de la presencia de la roya marrón de la caña de azúcar en las principales áreas productoras (Tucumán, Salta y Jujuy) de Argentina, como consecuencia del cambio climático. Para ello, se utilizaron dos escenarios climáticos futuros proyectados (A2 y B1) a partir de la base de datos geoespaciales de variables climáticas que provee el IPCC. A2 es un escenario pesimista, mientras que B1 es un escenario más optimista. Los mapas de distribución de condiciones favorables para la enfermedad fueron construidos con una resolución de 0,5º x 0,5º de latitud y longitud. Las condiciones favorables para la infección del patógeno fueron establecidas en base a rangos de temperatura promedio mensual (de 16 a 30°C) y de duración del período de mojado foliar (> 4h/días). Las condiciones de favorabilidad climática para las ocurrencias de la enfermedad se desarrollaron mediante reglas utilizando criterios de lógica matemática de SIG, a partir de la comparación de coincidencia entre un mapa de distribución de condiciones favorables a la enfermedad (construido para el período de referencia 1961- 1990) con la incidencia real de la enfermedad reportada por fitopatólogos de la caña de azúcar. Fueron analizados tres períodos (2011-2040, 2041-2070 y 2071-2100), escenarios A2 y B1. El procesamiento de la información se realizó con el SIG. En el período de referencia las condiciones más favorables ocurrieron en los meses de marzo, abril y mayo. En los escenarios futuros evaluados, en el A2, las condiciones más favorables para la infección deP. melanocephala ocurrió en los meses de abril y mayo para 2011-2040 y en mayo para 2071-2100. Para el escenario B1, se demostró la mayor predisposición en los meses de abril y mayo en ambos períodos. Esta aproximación determinará un leve corrimiento de las condiciones favorables para la infección del patógeno, como consecuencia del incremento de emisión de gases de efecto invernadero, escapando así al periodo de mayor susceptibilidad del cultivo, dado entre febrero y marzo.

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