Metody prognózy výskytu a vývoje plísně bramborové

Přímé metody

Nepřímé metody

monitorování patogena pomocí lapačů konidií a využití takto získaných dat pro simulaci vývoje pomocí matematických modelů

Vizuální kontrola porostu (symptomatika) odběr vzorků rostlinných orgánů a jejich následný rozbor (mikroskopie, jiné metody stanovení patogena)

Proč se zatěžovat s monitoringem když dříve to šlo i bez něj????

Určení optimálního termínu ochranného zásahu na nejcitlivější vývojové stadium patogena ke zvolenému systému ochrany a tím zvýšení rentability produkce brambor.

Pojmy bez kterých se neobejdemePrognóza

předpověď jevů, děje, vývoje nebo budoucího stavu v určité oblasti objektivní reality nebo i abstraktní oblasti lidského myšlení a to na základě poznané minulosti a současného stavu (přítomnosti).

Signalizace zjištění současného stavu a oznámení tohoto stavu.Dvě funkce:

1) zjištění výskytu a intenzity výskytu škodlivého činitele a oznámení zjištěné skutečnosti

2) stanovení termínu ochranného zásahusouvisí se zjištěním kritických čísel a stanovením ekonomických prahů škodlivosti

Práh škodlivosti (Ekonomický práh škodlivosti) stupeň poškození, který rostlina regenerací nevyrovná a dochází k

ekonomickým ztrátámKritické číslo

počet jedinců škůdce (rozvoj patogena), který je schopný způsobit poškození porostu rovnající se prahu škodlivosti

Signalizační a předpovědní programy (PC)

Vstupní údajeinformace o hodnotách

jednotlivých meteorologických prvků

Sledování rychlosti vývoje v závislosti na

teplotě prostředí a dalších klimatických

faktorech

teplotní modely vývoje, kterých lze prakticky využít

při prognóze výskytu a signalizaci ochrany

Na jakých principech jsou modely založeny?

Sčítání efektivních teplot

Populační dynamika organismu

Kombinace různých metod

Korelační analýza empirických dat

Výstupy programů

Kdy zahájit ošetření

Provést ošetření či nikoli

Jaký je optimální termín (y) pro ošetření

Nabídka a kombinace vhodných přípravků

Porovnání výnosu hlíz v závislosti na zvolení optimálního termínu zahájení chemické ochrany a

dobrém zvolení fungicidního sledu optimální začátek

chemické ochrany optimálně zvolený

fungicidní sled

pozdní začátek chemické ochranynevhodně zvolený fungicidní sled

Ullrich a Schrödter (1966) Vymezuje období od začátku vegetace bramboru, po které

nedojde k výskytu plísně bramborové vychází z funkčního stavu mezi výskytem plísně bramborové na nati

bramboru a prvky vnějšího prostředí tedy:

Teplota VlhkostRegresní analýza

Kritické číslo

Negativní prognóza výskytu plísně bramborové

teoretická hodnota napadení porostu plísní bramborovou, srovnatelná se skutečným napadením porostu

Kritické číslo

suma násobků faktorů r a četností hodin během týdne s určitou kombinací hodnot teploty a vlhkosti vzduchu

Den, kdy kritické číslo dosáhne hodnoty 150 je termín, ve kterém negativní prognóza předpokládá konec období bez výskytu plísně bramborové v nati bramboru a kdy je také vydána signalizace prvního ošetření porostů brambor.

Data pro výpočet kritického čísla

Rozmezí teplot

Přiřazený faktor r

Rozmezí teplot

Přiřazený faktor r

Rozmezí teplot

Přiřazený faktor r

Rozmezí teplot

Přiřazený faktor r

1 10,0 - 11,9 0,8890 10,0 - 11,9 0,39242 14,0 - 15,9 0,4118 14,0 - 15,9 0,07023 16,0 - 17,9 0,5336 16,0 - 17,9 0,12784 18,0 - 19,9 0,8816 18,0 - 19,9 0,91085 20,0 - 21,9 1,0498 20,0 - 21,9 1,47066 22,0 - 23,9 0,5858 22,0 - 23,9 0,8550

Relativní vlhkost vzduchu < 70%

15,0 - 19,9 0,1639 libovolná -0,0468

Relativní vlhkost vzduchu > nebo = 90%

(min 4 hodinové nepřerušené periody)

Teplotní třídy

Relativní vlhkost vzduchu > nebo = 90%

(min 8 hodinové nepřerušené periody)

Libovolná vlhkost vzduchu

Automatická meteorologická stanice

Automatická meteorologická stanice - pokusné parcely výzkumná stanice VÚB Havlíčkův Brod s.r.o. Valečov

Výstupy z automatické meteorologické stanice KMS - P

Suma srážek od počátku měření

Denní suma srážek

Kritické číslo

Relativní vlhkost vzduchu

Průměrná denní teplota vzduchu

Srážky

Hodiny

Teplota vzduchu

Přehled průměrných denních teplot vzduchu a úhrnu denních srážek ve vegetaci v roce 2001

0

10

20

30

40

50

60

2.6.

014.

6.01

6.6.

018.

6.01

10.6

.01

12.6

.01

14.6

.01

16.6

.01

18.6

.01

20.6

.01

22.6

.01

24.6

.01

26.6

.01

28.6

.01

30.6

.01

2.7.

014.

7.01

6.7.

018.

7.01

10.7

.01

12.7

.01

14.7

.01

16.7

.01

18.7

.01

20.7

.01

22.7

.01

24.7

.01

26.7

.01

28.7

.01

30.7

.01

1.8.

013.

8.01

5.8.

017.

8.01

9.8.

0111

.8.0

113

.8.0

115

.8.0

117

.8.0

119

.8.0

121

.8.0

123

.8.0

125

.8.0

127

.8.0

129

.8.0

131

.8.0

12.

9.01

Datum

Úhrn

den

ních

srá

žek

mm

0

5

10

15

20

25

30

Prům

ěrná

den

ní te

plot

a vz

duch

u °C

Úhrn denních srážek (mm)

Průměrná denní teplota vzduchu (°C) Valečov, automatická meteorologická stanice

Průběh nárůstu kritického čísla ve vegetaci v roce 2001

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

350,00

400,00K

ritick

é čís

lo

Krause et al. (1975)

Metoda umožňuje předpověď prvního výskytu plísně bramborové na nati bramboru včetně jejího dalšího šíření v porostu na základě sledování srážek, teploty a vlhkosti vzduchu přímo v porostu bramboru.

Důležité hodnoty pro prognózu BLITECAST:

Prognóza výskytu plísně bramborové BLITECAST

hodnota rizikové periody

počet tzv. srážkově příznivých dnů

Počet tzv. srážkově příznivých dnů

minimální denní teplota vzduchu

neklesne pod 7,2 °C

průměrná teplota v předcházejících pěti dnech je

nižší než 25,5 °C

součet srážek během předcházejících deseti dnů je vyšší nebo roven 30 mm

Je určena počtem po sobě jdoucích hodin, po které byla relativní vlhkost vzduchu vyšší nebo rovna 90 % a jim odpovídajícím průměrným teplotám vzduchu

Průměrná teplota během

periody [°C]

Délka periody [hod]

Hodnota rizikové periody

B16 - 18 119 - 21 222 - 24 3> 24 4

13 - 15 116 - 18 219 - 21 3> 21 4

10 - 12 113 - 15 216 - 18 3> 18 4

7,2 - 11,6

11,7 - 15,0

15,1 - 26,6

Hodnota rizikové periody - B

Co stanovuje BLITECAST ?počet srážkově příznivých dnů hodnoty rizikových period

Předpověď prvního výskytu plísně

bramborové a signalizace prvního ošetření

Prognózu šíření plísně bramborové a signalizaci dalších ošetření to určuje počet srážkově

příznivých dnů a součethodnot rizikových period vždy po

uplynutí 7 dnů, počínaje dnem předpovědi prvního výskytu plísně bramborové

Simulace vývoje plísně bramborovéLateblightTento program byl vytvořen na Cornelově univerzitě J.A. Bruhn et al. 1987.

Tento program simuluje vývoj Phytophthora infestans od iniciálního inokula až do vlastního napadení hlíz a přezimování. Umožňuje rovněž stanovit ošetření systémovým či kontaktním fungicidem či jejich kombinací a sledovat pak jaké důsledky mělo ošetření pro vývoj choroby.

Jak preventivně regulovat výskyt Plísně bramborové?

• Minimální iniciální inokulum v podobě infikovaných hlíz Certifikovaná sadba

• Agrotechnika ovlivňující množství „výdrolu“ na pozemku jako možný zdroj infekce.

Lateblight je software, který charakteristicky zohledňuje celou řadu faktorů, jež mohou mít vliv na vývoj choroby. Empiricky nasbíraná data napomohla při konstrukci regresních charakteristik, které v konkrétním případě modelují danou situaci.

Jaké jsou podmínky pro vývoj choroby?

Teplota jako funkční faktor vývoje choroby.

na co vše má vliv teplota:

přímé klíčení spornepřímé klíčení sporklíčení zoosporvznik infekcevývoj lezísporulace lezí

Vznik Infekce- je funkcí ovlhčení listů, respektive teploty v průběhu ovlhčení listů

Vývoj lezí-Latentní léze

-Sporulující léze s uvolňováním spor

-Sporulující leze inaktivní

-Inaktivní leze (nekrotické pletivo)

-

Charakteristiky rostlinyListová plocha roste na základě kultivaru a pochopitelně prostředí

Early - 44 dní (max LAI 2,5)

Mid – 52 dní (max LAI 3,5)

Late – 59 dní (max LAI 4,5)

PočasíKromě teploty jsou sledovány : Srážky

Čas ovlhčení listů za den

Teplota v průběhu ovlhčení

Tyto charakteristiky jsou zahrnuty v pěti různých režimech, které je možné použít:

• coolwet, hotdry, moddrx, modmod, modwet.

Pro vznik infekce má neodmyslitelnou roli inokulum a šíření infekce.

Zde se nabízí hned několik způsobů zadání

Sporangia mohou být zadána všechna naráz jako iniciální inokulum, nebo každý den během vývoje choroby. Objevení se infekce pak v době vzcházení.

Obě charakteristiky mohou být zadány jak množstvím tak zdrojem původu.

Number of Sporangia: lze takto charakterizovat iniciální inokulum jak pro hektar tak pro acr, buď jednorázově nebo každý den. Typické hodnoty jsou

250 000 sporangií-ha, nebo 25 000 sporangií-ha-den

Source of sporangia: to je alternativní možnost zadání zdroje inokula, Maximální množství sporangií za den se pohybuje v hodnotách 100-den. Maximální hodnota za den na neošetřeném poporostu je 5 mil. Sporangií na hektar.

Number of infection: Tato možnost zadání zdrojů inokula má typické hodnoty 10 000 infekcí –ha

Sources of infection: Tyto hodnoty vyjadřují podíl infikovaných hlíz na hektar, které byly vysázeny, či jinak vneseny na pozemek (výdrol).

Spuštění programu

% zasaženého listoví

AUDPC

AUDPC – Area under the disease progrese curve

Listová plocha

Potato: Low Resistance, Mid Season

Length of Season: 120 days

Emergence Date: 15 May

Inoculum:

25000000 sporangia per hectare

released at the beginning of the season

1000 infections per hectare from infected seed

0 infections per hectare from volunteer plants

Blitecast forecasting is not being used.

Costs:

Fixed Costs: 2419.93 per hectare

Application Costs: 8.80 per hectare

Protectant Cost: 3.95 per kg.

Systemic Cost: 33.35 per kg.

Blitecast Cost: 0.00 per hectare

Market Price: 0.11 per kg.

Výsledky lze uložit

TEMP. RAIN HUMID NEW SYSTEMIC PROTECTANT

DATE BLIGHT AUDPC L.A.I. (°C) (cm.) HRS. INFECTIONS SPORANGIA RESIDUE RESIDUE

Sept. 1 10.15 1.046 III.50 22.0 0.0 12.00 13 5549253 0.5255 0.67872 10.92 1.156 III.50 25.0 0.0 11.00 35 6672712 0.4661 0.56103 11.68 1.272 III.50 21.0 0.0 10.00 223 5762850 0.4134 0.42864 12.42 1.397 III.50 17.0 0.0 11.00 368 4860497 0.3666 0.36855 13.16 1.528 III.50 18.0 0.0 10.00 350 13085906 0.3252 0.35386 13.88 1.667 III.50 15.0 0.0 11.00 1309 10221470 0.2884 0.33087 14.64 1.813 III.50 22.0 0.0 10.00 653 19800286 0.2558 0.33088 15.38 1.967 III.50 21.0 0.0 14.00 2666 37281118 0.2269 0.27879 16.21 2.129 III.50 22.0 0.0 10.00 4814 19868847 0.2012 0.241810 17.03 2.300 III.50 17.0 1.2 19.00 5975 33705555 0.1785 0.205211 17.85 2.478 III.50 15.0 0.0 16.00 11894 21797141 0.1583 0.1782