23 de Septiembre de 2014
Artículo de divulgación

Modelos predictivos basados en variables meteorológicas para estimar los niveles de fumonisina total en granos de maíz (maize, Zea Mays L.)

Variables meteorológicas calculadas en dos períodos críticos alrededor de la aparición de estigmas (accionan sobre la infección) y en madurez fisiológica han tratado de explicar la variación en la contaminación con Fumonisinas (F. verticillioides) del grano de maíz, muestreado al momento de ingreso a terminales portuarias (conociendo su procedencia en la región pampeana).

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El efecto de dichas variables ambientales se cuantificó ajustando modelos logísticos predictivos a partir de los cuales se derivaron aplicaciones que aportan a la definición de buenas prácticas agrícolas para el manejo de dicho complejo fúngico/micotoxina

Las micotoxinas, metabolitos secundarios de algunos hongos que afectan a los vegetales, pueden provocar alteraciones y cuadros patológicos en el hombre y animales.

El complejo Fusarium verticillioides, fumonisina (FB), fue estudiado en relación a la componente ambiental. Técnicas de regresión logística fueron utilizadas para analizar las variables meteorológicas asociadas al contenido de la FB total (FBT=FB1+FB2) en muestras de grano de maíz extraídas de camiones al arribar a terminales portuarias, con conocimiento de sus sitios de origen en la región pampeana Argentina.

Las muestras de grano (n= 300) correspondientes a tres campañas (2004-05; 2005-06 y 2006-07) fueron analizados en el Laboratorio de Contaminantes Químicos del Instituto Tecnología de Alimentos, por el método HPLC y agrupados según su proximidad a las estaciones meteorológicas (SMN-INTA) disponibles en la región. Los 52 valores de contenido de FBT (valor mediana de cada grupo) se categorizaron binariamente (S, severo: FBT>595 µg/kg y L, Leve: FBT? 595 µg/kg) y ordinalmente (S, severo: FBT ? 816 µg/kg, M, moderado: 816>FBT?403 µg/kg y L, leve: FBT <403 µ/kg).

Las variables meteorológicas regresoras fueron calculadas en dos períodos críticos, uno temprano (17/12 al 15/1) alrededor de la aparición de estigmas (accionan sobre la infección) y otro tardío (15/2 al 2/4) que comprende el lapso fin de llenado de grano-madurez fisiológica.

El mejor modelo de regresión de respuesta binaria incluyó a la variable NP1te (número períodos de 1 día con registro simultáneo de precipitación (>0,2mm) y humedad relativa >= 70 %, en un rango térmico:18-32,9°C; con coeficiente de correlación de Kendall: rk=0,624) calculada temprano y a la interacción (producto) entre DTta (días con temperaturas entre 13,3-25°C) y DPrta (total de días con precipitación >1mm e intervalo térmico: 13,3-25°C; rk=0,594) procesadas en el lapso tardío.

El modelo logístico de respuesta ordinal más apropiado incluyó a la interacción (producto) entre DPrte: (número de días con registro de precipitación (>0,2mm) y temperaturas que oscilan entre 18° y 32,9°C; rk=0,58) y DsPrte (días sin precipitación, con rk=0,066) (período temprano) y a la variable calculada en el período tardío DPrta (días con precipitación (>1mm) y rango térmico: 12-28°C, rk=0,63).

En el período tardío, el incremento en los días con simultánea ocurrencia de lluvia y temperaturas más templadas lentifica el secado del grano (sosteniendo mayor actividad agua), estimulando la síntesis de FBT por el hongo infectante.

Ambos modelos logísticos fueron los más adecuados de acuerdo al procedimiento Stepwise y alcanzaron precisiones de predicción (porcentaje de casos clasificados correctamente) de 98,1% y 86,5%, respectivamente.

A partir de dichos modelos predictivos se han derivado aplicaciones que aportan a la definición de buenas prácticas agrícolas para el manejo del complejo fúngico/micotoxina analizado.

Referencias

Áreas geográficas alcanzadas
    • Argentina