Monitoring Pyricularia sp. airborne inoculum in Passo Fundo, Rio Grande do Sul, Brazil

португальский. RESUMO O fungo Pyricularia sp. agente causal da brusone do trigo, produz conídios hialinos, secos e leves que podem ser removidos das lesões esporulativas pelo vento, e transportados a longas distâncias. Foram conduzidos experimentos com o objetivo de determinar (a) a relação entre variáveis meteorológicas e a quantidade de conídios de Pyricularia sp. no ar e (b) e obter dados técnicos que possam ser usados na elaboração de modelos de previsão de brusone. No período entre 2 de fevereiro de 2013 e 7 de junho de 2014, foi monitorado o número de conídios de Pyricularia sp. no ar, com o auxílio de armadilha coletora de esporos e lâminas de vidro untadas com vaselina. Neste período, foram registradas de hora em hora algumas variáveis climáticas, presentes durante a captura dos esporos. Os dados foram explorados através do uso de árvores de classificação, e relações entre preditores à base de variáveis climáticas e número de conídios capturados dia-1. Os preditores mais fortes foram umidade relativa do ar média, temperatura média diária, precipitação menor que 5 mm dia-1 e números de horas em que a temperatura estava entre 15 e 35 °C e umidade relativa do ar > 93%.

Английский. ABSTRACT The fungus Pyricularia sp., the causal agent of wheat blast, produces light, dry and hyaline conidia that can be removed from sporulating lesions by the wind and transported over long distances. Experiments were performed with the aim of (a) determining the relationship between the climate variables and the quantity of conidia of Pyricularia sp., and (b) obtaining technical data that can be used in the elaboration of blast forecasting models. From February 2nd, 2013 to June 7th, 2014, the number of Pyricularia sp. conidia in the air was monitored by using a spore trap and glass slides smeared with vaseline. Several climate variables were hourly recorded during the spore capturing period. The data were explored based on classification trees and relationships between the weather-based predictors and the number of trapped conidia day-1. The strongest predictors were mean relative humidity, daily mean temperature, precipitation lower than 5 mm day-1, and number of hours when temperature was between 15 and 35 °C and relative humidity > 93%.