ABSTRACT
Leaf wetness duration (LWD) is a key parameter in agrometeorology because it is related to plant disease occurrence. As LWD is seldomly measured in a standard weather station it must be estimated to run warning systems for schedule chemical disease control. The objective of the present study was to estimate LWD over turfgrass considering different models with data from a standard weather station, and to evaluate the correlation between estimated LWD over turfgrass and LWD measured in a 'Niagara Rosada' vineyard, cultivated in a hedgerow training system, in Jundiaí, São Paulo State, Brazil. The wetness sensors inside the vineyard were located at the top of the plants, deployed at an inclination angle of 45º and oriented southwest, with three replications. The methods used to estimate LWD were: number of hours with relative humidity above 90% (NHRH > 90%), dew point depression (DPD), classification and regression tree (CART) and Penman-Monteith (PM). The CART model had the best performance to estimate LWD over turfgrass, with a good precision (R² = 0.82) and a high accuracy (d = 0.94), resulting in a good confidence index (c = 0.85). The results from this model also presented a good correlation with measured LWD inside the vineyard, with a good precision (R² = 0.87) and a high accuracy (d = 0.96), resulting in a high confidence index (c = 0.93), showing that LWD in a 'Niagara Rosada' vineyard can be estimated with data from a standard weather station.
A duração do período de molhamento (DPM) é uma variável agrometeorológica chave para a ocorrência de doenças de plantas. Como a DPM é raramente medida nas estações meteorológicas, ela deve ser estimada quando se pretende empregar sistemas de alerta de controle químico. Desse modo, o objetivo do presente estudo foi avaliar a estimativa da DPM sobre gramado por diferentes modelos a partir de dados meteorológicos obtidos em uma estação meteorológica padrão e verificar as relações entre a DPM estimada para o gramado e a medida em um vinhedo de 'Niagara Rosada', conduzido em espaldeira, em Jundiaí, SP, Brasil. Os sensores de molhamento no vinhedo foram instalados no topo das plantas com um ângulo de inclinação de 45º e com a face superior do sensor voltada para sudoeste, com três repetições. Os quatro modelos de estimativa da DPM foram: número de horas com umidade relativa do ar acima de 90% (NHUR > 90%), depressão do ponto de orvalho (DPO), árvore de classificação e regressão (CART) e o de Penman-Monteith (PM). O modelo CART estimou melhor a DPM no gramado, apresentando uma boa precisão (R² = 0,82) e uma ótima exatidão (d = 0,94), resultando num bom índice de confiabilidade (c = 0,85). Esta estimativa também apresentou uma boa correlação com a DPM medida no interior do vinhedo, com uma precisão razoável (R² = 0,87) e uma ótima exatidão (d = 0,96), resultando num ótimo índice de confiabilidade (c = 0,93), o que permite concluir que é possível estimar a DPM no vinhedo de 'Niagara Rosada' por meio de dados medidos ou estimados na estação meteorológica padrão.
ABSTRACT
Leaf wetness duration (LWD) is a key parameter in agrometeorology because it is related to plant disease occurrence. As LWD is seldomly measured in a standard weather station it must be estimated to run warning systems for schedule chemical disease control. The objective of the present study was to estimate LWD over turfgrass considering different models with data from a standard weather station, and to evaluate the correlation between estimated LWD over turfgrass and LWD measured in a 'Niagara Rosada' vineyard, cultivated in a hedgerow training system, in Jundiaí, São Paulo State, Brazil. The wetness sensors inside the vineyard were located at the top of the plants, deployed at an inclination angle of 45º and oriented southwest, with three replications. The methods used to estimate LWD were: number of hours with relative humidity above 90% (NHRH > 90%), dew point depression (DPD), classification and regression tree (CART) and Penman-Monteith (PM). The CART model had the best performance to estimate LWD over turfgrass, with a good precision (R² = 0.82) and a high accuracy (d = 0.94), resulting in a good confidence index (c = 0.85). The results from this model also presented a good correlation with measured LWD inside the vineyard, with a good precision (R² = 0.87) and a high accuracy (d = 0.96), resulting in a high confidence index (c = 0.93), showing that LWD in a 'Niagara Rosada' vineyard can be estimated with data from a standard weather station.
A duração do período de molhamento (DPM) é uma variável agrometeorológica chave para a ocorrência de doenças de plantas. Como a DPM é raramente medida nas estações meteorológicas, ela deve ser estimada quando se pretende empregar sistemas de alerta de controle químico. Desse modo, o objetivo do presente estudo foi avaliar a estimativa da DPM sobre gramado por diferentes modelos a partir de dados meteorológicos obtidos em uma estação meteorológica padrão e verificar as relações entre a DPM estimada para o gramado e a medida em um vinhedo de 'Niagara Rosada', conduzido em espaldeira, em Jundiaí, SP, Brasil. Os sensores de molhamento no vinhedo foram instalados no topo das plantas com um ângulo de inclinação de 45º e com a face superior do sensor voltada para sudoeste, com três repetições. Os quatro modelos de estimativa da DPM foram: número de horas com umidade relativa do ar acima de 90% (NHUR > 90%), depressão do ponto de orvalho (DPO), árvore de classificação e regressão (CART) e o de Penman-Monteith (PM). O modelo CART estimou melhor a DPM no gramado, apresentando uma boa precisão (R² = 0,82) e uma ótima exatidão (d = 0,94), resultando num bom índice de confiabilidade (c = 0,85). Esta estimativa também apresentou uma boa correlação com a DPM medida no interior do vinhedo, com uma precisão razoável (R² = 0,87) e uma ótima exatidão (d = 0,96), resultando num ótimo índice de confiabilidade (c = 0,93), o que permite concluir que é possível estimar a DPM no vinhedo de 'Niagara Rosada' por meio de dados medidos ou estimados na estação meteorológica padrão.