Expocafe marcelo

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Marcelo de Carvalho Alves 1 ; Fábio Moreira da Silva 2 ; Edson Ampélio Pozza 3 ; Marcelo Silva de Oliveira 4 ; Luiz Gonsaga de Carvalho 5 , Luciana Sanches 6 CAFEICULTURA DE PRECISÃO NA PROTEÇÃO DE CAFEICULTURA DE PRECISÃO NA PROTEÇÃO DE PLANTAS: PLANTAS: MONITORAMENTO DE PRAGAS E DOENÇAS MONITORAMENTO DE PRAGAS E DOENÇAS EXPOCAFÉ 2012 EXPOCAFÉ 2012

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Marcelo de Carvalho Alves1; Fábio Moreira da Silva2; Edson Ampélio Pozza3; Marcelo Silva de Oliveira4; Luiz Gonsaga de Carvalho5, Luciana Sanches6

CAFEICULTURA DE PRECISÃO NA CAFEICULTURA DE PRECISÃO NA

PROTEÇÃO DE PLANTAS: PROTEÇÃO DE PLANTAS:

MONITORAMENTO DE PRAGAS E MONITORAMENTO DE PRAGAS E

DOENÇASDOENÇAS

EXPOCAFÉ 2012EXPOCAFÉ 2012

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INTRODUÇÃO

Dr. John Snow e a causa da cólera-Dr. John Snow e a causa da cólera-18541854

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INTRODUÇÃO

The theory of regionalised variables and its applications (1971);

Principles of Geostatistic (1963).

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Centro de Geoestatística da escola de Minas de Paris

INTRODUÇÃO

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INTRODUÇÃO

Primeira Lei da Geografia:

“Todas as coisas se parecem, entretanto,

coisas mais próximas são mais parecidas

que aquelas mais distantes” (Tobler,

1970).

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INTRODUÇÃO

1998 1998 19931993

19811981

19891989 19911991

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INTRODUÇÃO

New, M.G., M. Hulme and P.D. Jones, 1999: Representing 20th century space-time climate variability. I: Development of a 1961-1990 mean monthly terrestrial climatology. J. Climate. 12, 829-856.

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INTRODUÇÃO

Ramankutty, N., and J.A. Foley (1999). Estimating historical changes in land cover: North American croplands from 1850 to 1992. Global Ecology and Biogeography 8, 381-396.

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INTRODUÇÃO

Döll, P., Siebert, S. (2000): A digital global map of irrigated areas. ICID Journal, 49(2), 55-66.

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INTRODUÇÃO Definição de doença; ecologia de pragas

Métodos clássicos de análise espacial de

doenças de plantas;

Cafeicultura de precisão: Definição, vantagens;

Doenças e pragas do cafeeiro;

Doenças e pragas x Nutrição mineral.

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HIPÓTESES A variabilidade espacial de nutrientes no solo

influencia na ecologia de pragas e no processo

doença;

A cafeicultura de precisão pode ser utilizada

para representar essa variabilidade.

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OBJETIVO

Apresentar exemplos de aquisição, análise e

interpretação de dados em cafeicultura de

precisão.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do ambiente:

Satélites meteorológicos.

METEOSAT

MODIS

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AQUISIÇÃO DE DADOS

Evapotranspiração anual derivada do sensor MODIS no período médio de 2000 a 2010.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do ambiente:

Estação meteorológica automatizada.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do ambiente:

Determinação fisico-química do solo.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do ambiente:

Determinação da umidade do solo.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do ambiente:

Planos amostrais.

Exemplo de malha amostral demarcada com estação total eletrônica em lavoura cafeeira.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Imagens de satélite

Índices de vegetação;

GPP, NPP

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Matéria seca anual líquida (NPP) derivada do sensor MODIS no período médio de 2000 a 2010.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Composição infravermelha falsa cor 432 fusionada a banda pancromática de imagem QuickBird de 27/05/2003.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Produtividade de frutos de café.

Sensores em colhedora de café.

Colheita manual.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Enfolhamento de plantas.

Escala de notas utilizada para avaliar o enfolhamento da cultura por inspeção visual em cafeicultura de precisão.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Enfolhamento de plantas.

Sensores de medição do índice de área foliar (LAI 2000).

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Enfolhamento de plantas.

Sensores de medição do índice de área foliar (Accupar LP-80).

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento do hospedeiro:

Análise de nutrição foliar.

Macronutrientes N, P, K, Ca, Mg, S (g kg-1) e

micronutrientes Zn, B, Cu, Fe, Mn (ppm).

3º ou 4º par de folhas.

30 folhas.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento de organismos praga

NAS FOLHAS.

NOS FRUTOS.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento de organismos praga

Escala diagramática para avaliação de severidade de ferrugem e de cercosporiose em folhas de café arábica.

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AQUISIÇÃO DE DADOS Monitoramento de organismos praga

Escala diagramática para avaliar a severidade de cercosporiose em frutos de café arábica.

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Análise e interpretação dos dados

Zoneamento regional (macroescalas)

Zoneamento da ferrugem do cafeeiro no Brasil (A) e nas principais regiões produtoras de café arábica (B), para o período de 1950 a 2000.

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Local: fazenda Cafua – Ijací (área = 6,2ha);

Cultivar: Catuaí IAC 99, 10 anos, 2500pl/ha;

Amostragem: 25x25 e 50x50 m= 67 pontos;

Levantamento planialtimétrico: GPS TRIMBLE

4600 LS® e Estação Total Leica TC600®;

Análise e interpretação dos dados Zoneamento na lavoura (microescalas)

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Avaliações:

- Cercosporiose (100 frutos/ponto) e Ferrugem –

100 folhas/ponto (Boldini, 2001);

- Teores foliares de macro e micronutrientes –

30 folhas/ponto (Malavolta et al., 1997);

- Enfolhamento e produção – 5 plantas/ponto

(Boldini, 2001).

Análise e interpretação dos dados

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Análise e interpretação dos dados

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Análise e interpretação dos dados

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No Brasil, a cercosporiose tem sido problema

em lavouras mal conduzidas, onde há

deficiência e desequilíbrio nutricional (Garcia

Júnior, 2003; Pozza et al., 2000).

Cercosporiose:

Análise e interpretação dos dados

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Redução de N e K - aumento de lesões -

desfolha;

Desfolha - elevada produção de etileno

(Valência, 1970);

Cercosporiose:

Análise e interpretação dos dados

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Ferrugem:

Alta carga pendente N, P, K e S e Ca e Mg

(Silva-Acuña et al., 1992);

Resistência parcial a Hemileia vastatrix com

aplicação de (N-NH4) (Pereira et al, 1996);

Alta carga pendente, menor concentração de

compostos fenólicos de ação fungitóxica

(Chalfoun & Carvalho, 1987) .

Análise e interpretação dos dados

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Padrão espacial com maior intensidade de doenças nas regiões com menor enfolhamento, teor de Cu e S no solo em 15/06/2005.

Análise e interpretação dos dados

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Análise e interpretação dos dados

Padrão espacial com menor produtividade de café nas regiões com maior ocorrência de broca do café.

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Análise e interpretação dos dados

Padrão espacial com maiores teores de Fe e Mn no solo nas regiões com maior infestação de bicho mineiro e incidência de mancha anular em 29/05/2006.

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Controle variável na lavoura

Com base na relação espacial entre as

variáveis estudadas, pode-se definir

estratégias e táticas para um manejo

sustentável da cafeicultura.

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Controle variável na lavoura

Desenvolvimentos futuros:

Aplicação variável;

Técnicas de monitoramento e controle

de plantas daninhas.

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AGRADECIMENTOS

Ao CNPq, Capes, FAPEMAT, Dr.

Maosheng Zhao (Numerical Terradynamic

Simulation Group) e ao SERGEO.