[Models ARIMA and ARIMAX and geostatistics in description and prediction of bloom mildews epidemic] | Modelos ARIMA y ARIMAX y geoestadística en la descripción y presicción de epidemias de mildeo velloso en rosa

英语. The spatial and temporal patterns of the downy mildew of roses (DMR), caused by Peronospora sparsa Berk. (Protista, Stramenopila, Oomycete), were examined using weekly disease incidence recorded on the primary production units, called "frames", over a period of 130 weeks in four farms that cover nearly 48 ha, in the Andean highlands of Colombia. Research focused on the strength of autocorrelation of DMR incidence along time and among sites, and on the correlation of incidence data with weather variables.

西班牙语; 卡斯蒂利亚语. En este trabajo se examinaron los patrones espacial y temporal del mildeo velloso de la rosa (MVR), causado por Peronospora sparsa Berk, usando registros semanales de incidencia por cuadro, colectados durante 130 semanas en cuatro fincas, al norte de la sabana de Bogotá. La investigación se orientó a explotar la autocorrelación de la incidencia de MVR en tiempo y espacio y a medir la correlación de la incidencia con variables del clima. En general, las memorias más largas estuvieron asociadas con las incidencias más altas. La ausencia de autocorrelación temporal parece estar causada por restricciones ambientales o antropogénicas a la persistencia de la enfermedad. Los análisis de VPTI indicaron que la permanencia de los parches con enfermedad tenía un patrón anisotrópico que estaba fuertemente afectado por la distribución de las variedades resistentes y susceptibles de rosa. Los invernaderos en los que las variedades resistentes o susceptibles conforman áreas grandes continuas mostraron un efecto de dispersión más débil que aquellos en que las variedades susceptibles y resistentes están intercaladas en parcelas más pequeñas. Este resultado señala la ventaja de arreglar las variedades susceptibles y resistentes en áreas grandes y continuas, en vez de sembrarlas de manera intercalada. En cuanto al efecto de las variables del clima, la temperatura media máxima diaria semanal y la oscilación media diaria por semana tuvieron un efecto negativo sobre la incidencia del MVR, con rezagos que iban de dos a cinco semanas, mientras que la precipitación acumulada semanalmente y la temperatura media mínima diaria tuvieron un efecto positivo en la incidencia, con rezagos más largos para la precipitación (cuatro a ocho semanas) que para la temperatura (dos a cinco semanas). La oscilación térmica máxima semanal no tuvo efectos perceptibles en la incidencia.