Progress in Plant Protection

Assessment of mathematical models for estimating the incubation period of Puccinia recondita f. sp. tritici
Ocena wiarygodności modeli matematycznych do szacowania długości okresu inkubacji Puccinia recondita f. sp. tritici

Andrzej Wójtowicz, e-mail: a.wojtowicz@iorpib.poznan.pl

Instytut Ochrony Roślin – Państwowy Instytut Badawczy, Władysława Węgorka 20, 60-318 Poznań, Polska

Marek Wójtowicz, e-mail: marekw@nico.ihar.poznan.pl

Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin – Państwowy Instytut Badawczy, Strzeszyńska 36, 60-479 Poznań, Polska

Maria Pasternak, e-mail: m.pasternak@iorpib.poznan.pl

Instytut Ochrony Roślin – Państwowy Instytut Badawczy, Władysława Węgorka 20, 60-318 Poznan, Polska
Streszczenie

The aim of the study was to compare the results of computer simulations carried out using two mathematical models developed for estimating the length of the incubation period of Puccinia recondita f. sp. tritici, the perpetrator of the leaf rust in wheat. Both models were developed using the exponential function based on the results of experiments carried out in 2013–2015. Model 1 determines the length of the incubation period based on average daily air temperatures, while model 2 based on temperature values recorded in an hourly interval. The reliability of the models was assessed by comparing the simulation results with the actual dates of onset of disease symptoms on plants inoculated in the experiments carried out in 2016–2018. The results of computer simulations using the developed models were similar with the actual dates of onset of disease symptoms. Slightly better results were obtained for the model determining the length of the incubation period based on the value of temperature recorded in the hourly interval.

 

 

Celem pracy było porównanie wyników symulacji komputerowych prowadzonych z zastosowaniem dwóch modeli matematycznych opracowanych z przeznaczeniem do szacowania długości okresu inkubacji Puccinia recondita f. sp. tritici sprawcy rdzy brunatnej pszenicy. Oba modele opracowano z wykorzystaniem funkcji wykładniczej na podstawie wyników doświadczeń prowadzonych w latach 2013–2015. Pierwszy model wyznacza długość okresu inkubacji na podstawie średnich dobowych temperatur powietrza, a drugi w oparciu o wartości temperatury rejestrowane w interwale godzinowym. Ocenę wiarygodności modeli przeprowadzono przez porównanie wyników symulacji z rzeczywistymi terminami wystąpienia objawów chorobowych na roślinach poddanych inokulacji w doświadczeniach realizowanych w latach 2016–2018. Wyniki symulacji komputerowych z zastosowaniem opracowanych modeli były zbliżone do rzeczywistych terminów wystąpienia objawów chorobowych. Nieznacznie wiarygodniejsze wyniki uzyskano dla modelu wyznaczającego długość okresu inkubacji na podstawie wartości temperatury rejestrowanej w interwale godzinowym.

Słowa kluczowe
Puccinia recondita; wheat; incubation period; model; pszenica; okres inkubacji
Referencje

Arneson P.A. 2011. Plant Disease Epidemiology: Temporal Aspects (Revised 2011). Plant Health Instructor. American Phytopathological Society. DOI: 10.1094/PHI-A-2001-0524-01

 

Becktell M.C., Daughtrey M.L., Fry W.E. 2005. Temperature and leaf wetness requirements for pathogen establishment, incubation period, and sporulation of Phytophthora infestans on Petunia × hybrida. Plant Disease 89 (9): 975–979. DOI: 10.1094/PD-89-0975

 

Behlau F., Scandelai L.H.M., da Silva Junior G.J., Lanza F.E. 2017. Soluble and insoluble copper formulations and metallic copper rate forcontrol of citrus canker on sweet orange trees. Crop Protection 94: 185–191. DOI: 10.1016/j.cropro.2017.01.003

 

Carisse O., Bourgeois G., Duthie J.A. 2000. Influence of temperature and leaf wetness duration on infection of strawberry leaves by Mycosphaerella fragariae. Phytopathology 90 (10): 1120–1125. DOI: 10.1094/PHYTO.2000.90.10.1120

 

Contreras-Medina L.M., Torres-Pacheco I., Guevara-González R.G., Romero-Troncoso R.J., Terol-Villalobos I.R., Osornio-Rios R.A. 2009. Mathematical modeling tendencies in plant pathology. African Journal of Biotechnology 8 (25): 7399–7408.

 

Dalla Pria M., Christiano R.C.S., Furtado E.L., Amorim L., Bergamin A. 2006. Effect of temperature and leaf wetness duration on infection of sweet oranges by Asiatic citrus canker. Plant Pathology 55 (5): 657–663. DOI: 10.1111/j.1365-3059.2006.01393.x

 

Gacek E. 2013. Lista opisowa odmian. Centralny Ośrodek Badania Odmian Roślin Uprawnych, Słupia Wielka, 1174 ss.

 

Gamliel-Atinsky E., Sztejnberg A., Maymon M., Vintal H., Shtienberg D., Freeman S. 2009. Infection dynamics of Fusarium mangiferae, causal agent of mango malformation disease. Phytopathology 99 (6): 775–781. DOI: 10.1094/PHYTO-99-6-0775

 

Ghini R., Hamada E., Pedro Júnior M.J., Gonçalves R.R.V. 2011. Incubation period of Hemileia vastatrix in coffee plants in Brazil simulated under climate change. Summa Phytopathologica 37 (2): 85–93. DOI: 10.1590/S0100-54052011000200001

 

Hong C., Fitt B. 1996. Factors affecting the incubation period of dark leaf and pod spot (Alternaria brassicae) on oilseed rape (Brassica napus). European Journal of Plant Pathology 102: 545–553. DOI: 10.1007/BF01877021

 

Jeger M.J. 2004. Analysis of disease progress as a basis for evaluating disease management practices. Annual Review of Phytopathology 42: 61–82. DOI: 10.1146/annurev.phyto.42.040803.140427

 

Karolewski Z., Evans N., Fitt B.D.L., Todd A.D., Baierl A. 2002. Sporulation of Pyrenopeziza brassicae (light leaf spot) on oilseed rape (Brassica napus) leaves inoculated with ascospores or conidia at different temperatures and wetness durations. Plant Pathology 51 (5): 654–665. DOI: 10.1046/j.1365-3059.2002.00746.x

 

King W.T., Madden L.V., Ellis M.A., Wilson L.L. 1997. Effects of temperature on sporulation and latent period of Colletotrichum spp. infecting strawberry fruit. Plant Disease 81 (1): 77–84. DOI: 10.1094/PDIS.1997.81.1.77

 

Kranz J. (red.). 1974. Epidemics of Plant Diseases: Mathematical Analysis and Modeling. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg. ISBN 978-3-642-96220-2. DOI: 10.1007/978-3-642-96220-2

 

Launay M., Caubel J., Bourgeois G., Huard F., Cortazar-Atauri I.G., Bancal M., Brisson N. 2014. Climatic indicators for crop infection risk: Application to climate change impacts on five major foliar fungal diseases in Northern France. Agriculture, Ecosystems & Environment 197: 147–158. DOI: 10.1016/j.agee.2014.07.020

 

Leclerc M., Dore T., Gilligan C.A., Lucas P., Filipe J. 2014. Estimating the delay between host infection and disease (incubation period) and assessing its significance to the epidemiology of plant diseases. PLoS ONE 9 (1): e86568. DOI: 10.1371/journal.pone.0086568

 

Madden L.V., Hughes G., van den Bosch F. 2017. The Study of Plant Disease Epidemics. The American Phytopathological Society, St. Paul, Minnesota, 432 ss. ISBN 978-0-89054-505-8. DOI: 10.1094/9780890545058

 

Mądry W., Zieliński W., Rozbicki J., Wyszyński Z. 1999. Kalibracja i sprawdzanie działania symulacyjnych modeli roślin uprawnych. Roczniki Nauk Rolniczych, Seria A, Produkcja Roślinna 114 (1–2): 25–40.

 

Pfister S.E., Halik S., Bergdahl D.R. 2004. Effect of temperature on Thekopsora minima urediniospores and uredinia. Plant Disease 88 (4): 359–362. DOI: 10.1094/PDIS.2004.88.4.359

 

Räder T. 2007. Entwicklung eines Prognose- und Entscheidungsmodells zur Braunrostbekämpfung in Winterroggen und Winterweizen. Universität Hannover, 135 ss. http://d-nb.info/983880298/34 [dostęp: 5.02.2020].

 

Räder T., Racca P., Jörg E., Hau B. 2007. PUCREC/PUCTRI – a decision support system for the control of leaf rust of winter wheat and winter rye. Bullettin OEPP/EPPO Bullettin 37 (2): 378–382. DOI: 10.1111/j.1365-2338.2007.01140.x

 

Stevenson K.L., Jeger M.J. 2015. Exercises in Plant Disease Epidemiology. Second Edition. The American Phytopathological Society, St. Paul, Minnesota, 276 ss. ISBN 978-0-89054-440-2.

 

Taylor K.E. 2001. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research 106 (D7): 7183–7192. DOI: 10.1029/2000JD900719

 

Wakeham A.J., Kennedy R. 2010. Risk assessment methods for the ringspot pathogen Mycosphaerella brassicicola in vegetable Brassica crops. Plant Disease 94 (7): 851–859. DOI: 10.1094/PDIS-94-7-0851

 

Wójtowicz A. 2012. Opracowanie i walidacja modelu szacującego pojawienie się objawów chorobowych powodowanych przez Puccinia recondita f. sp. tritici. [Validation of a model for estimation appearance of symptoms caused by Puccinia recondita f. sp. tritici]. Progress in Plant Protection/Postępy w Ochronie Roślin 52 (3): 680–683. DOI: 10.14199/ppp-2012-119

 

Wójtowicz A., Wójtowicz M., Pasternak M., Pieczul K., Świerczyńska I., Sadowska K. 2020. Wpływ warunków termicznych na okres inkubacji rdzy brunatnej pszenicy. [Effect of thermal conditions on the incubation period of wheat leaf rust]. Progress in Plant Protection 60 (1): 57–64. DOI: 10.14199/ppp-2020-008

 

Wójtowicz A., Wójtowicz M., Sigvald R., Pasternak M. 2017. Predicting the effects of climate change on latency period of wheat leaf rust in western Poland. Acta Agriculturae Scandinavica, Section B – Soil & Plant Science 67 (3): 223–234. DOI: 10.1080/09064710.2016.1248481

 

Xu X. 1996. The effects of constant and fluctuating temperatures on the length of the incubation period of apple powdery mildew (Podosphaera leucotricha). Plant Pathology 45 (5): 924–932. DOI: 10.1111/j.1365-3059.1996.tb02903.x

 

Xu X. 1999. Effects of temperature on the length of the incubation period of rose powdery mildew (Sphaerotheca pannosa var. rosae). European Journal of Plant Pathology 105: 13–21. DOI: 10.1023/A:1008666605593

Progress in Plant Protection (2020) : 0-0
Data pierwszej publikacji on-line: 2020-08-29 11:33:43
http://dx.doi.org/10.14199/ppp-2020-024
Pełny tekst (.PDF) BibTeX Mendeley Powrót do listy