Estimación de curvas de progreso de la incidencia de podredumbre blanca (Sclerotium cepivorum Berk.) en cultivos de ajo mediante un modelo no lineal mixto Estimation of incidence progress curves of white rot (Sclerotium cepivorum Berk.) in garlic crops using a nonlinear mixed model

En este trabajo se modela la curva de progreso de la podredumbre blanca en cultivos de ajo, mediante modelos no lineales mixtos que contemplan el efecto de factores concomitantes en el desarrollo de las epidemias. Entre 2001 y 2003 en Cruz del Eje y Jesús María, Argentina, se evaluaron la densidad inicial de esclerocios (DIE) y la incidencia de la enfermedad quincenalmente hasta cosecha. Con DIE alta (>15 esclerocios/100 g de suelo) la incidencia final fue alta (64-100%) y con DIE baja (≤15 esclerocios/100 g de suelo) varió entre 0-100%. El modelo logístico mixto seleccionado tuvo “interceptos” y pendientes aleatorias y diferentes para cada combinación de “ambiente” (localidad y a o) y categoría de DIE (altas y bajas). La representación de las curvas epidémicas se hizo mediante tres curvas específicas de sitio, la típica con efecto aleatorio cero, que expresa la forma general del modelo y las percentiles Q1 (0,25) y Q3 (0,75) que expresan la variabilidad. El 50% de las curvas tuvo pendientes entre r±0,67 v. La variabilidad de los “interceptos” y pendientes dependió solamente de la DIE, y fue menor en los “interceptos” con DIE “altas” que en aquellos con DIE “bajas”; en las pendientes se observó el efecto opuesto. This paper models the progress curve of white rot in garlic crops using nonlinear mixed models taking into account the effect of concomitant factors in the development of epidemics. Between 2001 and 2003 in Cruz del Eje and Jesus Maria, Argentina, the initial density of sclerotia (DIE) and the incidence of the disease were evaluated every two weeks until harvest. With DIE high (>15 sclerotia/100 g of soil) the final incidence was high (64-100%), while with DIE low (≤15 g soil sclerotia/100) the final incidence ranged from 0-100%. The mixed logistic model that was selected had random “intercepts” and rates which were different for each combination of “environment” (location and year) and DIE category (high and low). The representation of the epidemic curves was made through three site-specific curves, the typical, with zero random effect, which expresses the general form of the model, and the percentiles Q1 (0.25) and Q3 (0.75), expressing the variability. Fifty percent of the curves had rates of disease progress between r±0.67 v. The variability of the “intercepts” and slopes depended only on the DIE, and was lower in the “intercept” of curves with DIE “high” that those with DIE “low”. The opposite effect was observed on the slopes.