Influence of climatic conditions on primary infections caused by Plasmopara viticola in Emilia-Romagna [Vitis vinifera L.]
2002
Rossi, V. | Giosue, S. | Girometta, B. (Universita Cattolica del Sacro Cuore, Piacenza (Italy). Istituto di Entomologia e Patologia Vegetale) | Bugiani, R. (Regione Emilia Romagna, Bologna (Italy). Servizio Fitosanitario)
英语. The appearance of primary symptoms caused by Plasmopara viticola was recorded in 127 vineyards of Emilia-Romagna, from 1993 until 2000, and the correspondent probable period of infection occurrence (PPI) was determined by calculating backwards the incubation period. Relationships between meteorological conditions after leaf fall and PPI were studied by a correlation analysis. PPI was significantly correlated with air temperature in March and April, with the frequency of rainfall (P gg) from February to April and with the length of dry periods (SP gg) in February, March and, particularly, in April. A regression model was elaborated by means of a stepwise procedure accounting for 75% of variability in PPI, in the period between early May and late June. The model estimated PPI by means of P gg in March and SP gg in April, indicating that PPI occurred earlier when frequent rainfall was recorded in March and was delayed by long dry periods in April
显示更多 [+] 显示较少 [-]意大利语. Le date di comparsa dei primi sintomi di Plasmopara viticola, rilevate in 127 vigneti dell'Emilia-Romagna fra il 1993 ed il 2000, sono state utilizzate per evidenziare eventuali relazioni fra le condizioni meteorologiche del periodo successivo alla caduta delle foglie e il periodo di probabile infezione (PPI, individuato calcolando a ritroso la durata del periodo di incubazione). Sono state trovate alcune correlazioni significative tra il PPI e la temperatura di marzo ed aprile, la frequenza delle piogge (P gg) fra febbraio e aprile, la durata dei periodi siccitosi (SP gg) in febbraio, marzo e, in particolare, aprile. Attraverso una regressione multipla e' stato elaborato un modello in grado di spiegare il 75% della variabilita' del PPI, entro un periodo di tempo compreso fra l'inizio di maggio e la fine di giugno. Il modello ha permesso di stimare il PPI mediante due sole variabili: P gg di marzo e SP gg di aprile. Secondo il modello, piogge frequenti in marzo hanno determinato un anticipo del PPI, mentre prolungati periodi siccitosi in aprile ne hanno causato un ritardo
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