Uso da geoestatística no manejo sustentável de nematoides de galhas do cafeeiro

Abstract

Os fitonematoides são uma das principais causas de perdas na cafeicultura. Este trabalho teve por objetivo usar a geoestatística como ferramenta de mapeamento espacial dos fitonematoides, buscando assim o manejo sustentável destes nas propriedades. O experimento foi realizado na fazenda Brasil que possui 65 ha de cafeeiro arábica (Coffea arábica L.), localizada no município de Araguari-MG, cujas coordenadas geográficas da sede são: 18°32’55.99”S, 48°24’10.46”O. Foi utilizada uma malha aleatória estratificada de um ponto por hectare, totalizando 65 pontos. A espécie de fitonematoide identificada foi a Meloidoigyne exigua, que foi avaliada quanto à probabilidade de infestação na área e quanto ao seu linear de dano econômico, por meio de krigagem indicadora. Constatou-se que os modelos geoestatísticos foram apropriados para descrever o comportamento espacial dos fitonematoides. Foi possível, ainda, visualizar os maiores riscos de infestações e as áreas livres de infestação, possibilitando assim o planejamento das atividades da propriedade a fim de evitar o aumento da infestação na área e também direcionar a aplicação de insumos (químicos ou biológicos) nas áreas onde seria necessário o controle.Phytonematoids are one of the main causes of losses in coffee cultivation. This work aimed to use geostatistics as a tool for spatial mapping of phytonematoids, thus seeking the sustainable management of these in the properties. The experiment was carried out at farm Brasil, which has 65 ha of arabica coffee (Coffea arabica L.), located in the municipality of Araguari-MG, whose geographical coordinates of the headquarters are: 18 ° 32’55.99 “S, 48 ° 24’10.46” W. A non-systematic mesh of one point per hectare was used, totaling 65 points. The species of phytonematoids identified was Meloidoigyne exigua, which were evaluated for the probability of infestation in the area and its linear economic damage, through indicator kriging. It was verified that the geostatistical models were appropriate to describe the spatial behavior of the phytonematoids. It was also possible to visualize the greater risks of infestations and infestation-free areas, thus allowing the planning of the activities of the property in order to avoid the increase of infestation in the area and also to direct the application of inputs (chemical or biological) Areas where control would be required.