Geostatistical analysis of bacterial blight in coffee tree seedlings in the nursery

португальский. RESUMO Em viveiros de mudas de cafeeiro (Coffea arabica) ocorrem condições favoráveis para a ocorrência de epidemias da mancha aureolada (Pseudomonas syringae pv. garcae). Estudar a distribuição espacial de plantas doentes pode auxiliar na adoção de estratégias de manejo. Nesse sentido, a geoestatística tem sido aplicada para modelar a distribuição espacial e estudar aspectos epidemiológicos de doenças de plantas. Assim, este estudo foi desenvolvido para caracterizar o padrão de distribuição espacial da mancha aureolada em viveiro de mudas de cafeeiro. Para isso, o progresso da doença foi monitorido ao longo do tempo em 704 mudas organizadas em linhas e colunas em viveiro. Considerando o diâmetro médio dos recipientes utilizados para produção das mudas, foi realizado o georreferencimento das mudas no viveiro em sistema de coordenadas plano-cartesiano. Os dados de incidência da doença foram submetidos a uma análise exploratória não espacial e à análise geoestatística. O semivariograma isotrópico esférico foi ajustado aos dados e a interpolação dos dados foi realizada por krigagem ordinária para visualizar a distribuição espacial de mudas sintomáticas. Epidemia da doença foi detectada em viveiro durante o período experimental, havendo variabilidade e dependência espacial em relação à distribuição das mudas doentes. Com o decorrer da epidemia, houve aumento da população de plantas doença, número e tamanho dos focos e coalescência desses. Além disso, houve aumento do valor do alcance, patamar e do efeito pepita. Os mapas de krigagem mostraram o progresso da doença e sua variação. A epidemia da mancha aureolada do cafeeiro iniciou com padrão aleatório de distribuição espacial, progredindo para padrão agregado.

Английский. ABSTRACT In nurseries of coffee tree seedlings (Coffea arabica), there are favorable conditions for bacterial blight epidemics (Pseudomonas syringae pv. garcae). Studying the spatial distribution of diseased plants can help in the adoption of management strategies. Likewise, geostatistics has been applied to shape the spatial distribution and study epidemiological aspects of plant diseases. Thus, this study was developed to characterize the spatial distribution pattern of bacterial blight in a nursery of coffee tree seedlings. The disease progress was monitored over time in 704 seedlings organized in lines and columns in a nursery. Considering the mean diameter of the pots used for producing seedlings, georeferencing was carried out in Cartesian coordinate system for the seedlings in the nursery. The disease incidence data were subjected to non-spatial exploratory analysis and geostatistical analysis. The spherical isotropic semivariogram model was adjusted to the data and data interpolation was performed by ordinary kriging to visualize the spatial distribution of symptomatic seedlings. Bacterial blight epidemic was detected in the nursery during the experimental period, and there was variability and spatial dependence in relation to the distribution of diseased seedlings. As the epidemic progressed, the population of diseased plants increased, as well as the number and the size of the foci and their coalescence. Besides, there was an increase in the range value, sill and nugget effect. The kriging maps showed the disease progress and its variance. The bacterial blight epidemic of coffee tree started with a random spatial distribution pattern, progressing to an aggregate pattern.