Javier Puelles Tamsec Ing. Agr. INIA Intihuasi
Paulina Sepúlveda Ramírez Ing. Agr. M.Sc. INIA La Platina  
Cornelio Contreras Seguel Ing. agrónomo. INIA Intihuasi              
Cristóbal Julia De la Vega. Climatólogo. CEAZA

El oídio de la vid (Uncinula necator) es una de las principales enfermedades que afecta la producción de uva de mesa en Chile y se encuentra presente en todas las zonas de producción de uva de mesa de exportación. La fase de mayor importancia del hongo en el país es su fase asexual, la que persiste en yemas infectadas la temporada anterior, como micelio invernante asociado a yemas, lo que constituye la principal fuente de inoculo primario.

El período de mayor susceptibilidad de la planta va de brotación a pinta y en el caso de las bayas disminuye cuando aumenta el contenido de solidos solubles (Pinta). A pesar de las frecuentes aplicaciones de fungicidas, el oídio de la vid es a menudo pobremente controlado, produciendo “russet” en racimos, lo que dificulta su exportación.

Como una forma de racionalizar el uso de fungicidas para el control de la enfermedad se utilizó durante la temporada 2012-2013 el modelo de pronóstico de Gubler en la variedad Thompson Seedless en la localidad de Vicuña. El manejo de la enfermedad bajo este modelo se comparó con el manejo calendarizado de aplicaciones, que es utilizado por los agricultores.

El modelo de Gubler para la fase conidial o anamorfo se basa en el monitoreo de temperatura a la altura de los racimos, cuyos datos permiten determinar un índice de riesgo asociado a estas condiciones, pudiendo orientar las aplicaciones preventivas para el control de esta enfermedad. Mediante la utilización de este método es posible reducir el número de aplicaciones realizadas.

Como una forma de correlacionar la información entregada por el modelo se contempló el monitoreo con observaciones visuales del patógeno (micelio y esporas del hongo) presentes en tejidos verdes, desde brotación hasta pinta cada siete días.

La captura de datos e ingreso a modelo predictor se realizó a través de un sensor de temperatura y humedad relativa (Vaisala HMP 45C, Finlandia), almacenados en un datalogger con conexión a una estación meteorológica para transmisión de datos en tiempo real descargable vía internet. Dicho sensor fue ubicado a la altura de los racimos y llevó registro de temperatura cada 15 minutos.Una vez colectada la información de temperatura, estos datos eran ingresados al modelo predictor de Gubler, obteniendo diariamente el valor de índice de riesgo, valor utilizado para orientar la aplicación de fungicidas, determinando los momentos más oportunos.

MODELO DE GUBLER

Este sistema se basa en el registro de datos de temperatura a la altura de los racimos, los cuales al ser ingresados al modelo de pronóstico, permite calcular un Índice de riesgo (IR), para determinar las oportunidades de control preventivo para esta enfermedad.

El criterio del modelo utilizado contempla la presencia de 3 días consecutivos, de un mínimo de 6 horas de temperaturas en el rango de 20 a 30ºC, para que ocurra el inicio de la infección, esto indica cuando se deben realizar las aplicaciones de acuerdo a la tasa reproductiva del hongo.

IMPORTANTE DIFERENCIA ENTRE SENSORES EN RACIMO Y SENSORES EN ESTACIÓN

La zona donde se realizó la evaluación se caracteriza por presentar cielos predominantemente despejados, baja humedad relativa, temperaturas elevadas durante el día debido a que ocupa una zona dentro o sobre la capa de inversión térmica asociada al anticiclón del pacífico sur-oriental, aunque en las noches las temperaturas descienden considerablemente. Tiene una amplitud térmica diaria del orden de 18°C a 20°C, lo que equivale al doble o al triple de la de la costa.

Según los datos de la estación de monitoreo perteneciente a CEAZA-Met, la climatología del sector se comporta de manera ascendente, durante el período de tiempo septiembre – diciembre, coherente con la transición de estación de invierno-primavera-verano.

Al comparar las temperaturas medias observadas en la estación meteorológica de INIA Vicuña con las obtenidas en el parrón con el sensor a altura de racimos, se observa claramente que existe una diferencia entre ambos sensores. Considerando la importancia que tiene la medición de temperatura para efectos del modelo, es relevante contar con un sensor a la altura de los racimos en campo, además de la información de estaciones meteorológicas cercanas.

Como es esperable el índice de riesgo obtenido a partir de los datos de la estación meteorológica, presenta diferencias importantes con el índice de riesgo calculado a partir del sensor instalado a la altura de los racimos.

Las figuras 1 y 2, presentan las aplicaciones realizadas de acuerdo a calendario y modelo de pronóstico. Se puede apreciar que al utilizar el modelo bajo las condiciones de la temporada, fue posible reducir el número de aplicaciones en tres (10 v/s 7). A partir del  estado fenológico de floración, existen condiciones favorables para la enfermedad de manera estable, por lo que el índice de riesgo se mantiene alto hasta el término del estudio.

La reducción en el número de aplicaciones no afectó significativamente el nivel de control en relación al calendario como se observa en el cuadro.

APLICACIONES DISMINUYEN EN UN 30%
El uso de este modelo permitió disminuir el número de aplicaciones en un 30% con respecto al manejo tradicional. De acuerdo a estos resultados el sistema de pronóstico funciona adecuadamente en las condiciones donde fue testeado. La incidencia de la enfermedad fue similar entre ambos tratamientos.