L'influenza delle condizioni meteo nell'incidenza della lebbra dell'olivo
Le temperature primaverili già sono in grado di predire lo sviluppo della patologia e un'incidenza superiore allo zero, mentre le condizioni autunnali predicono infezioni più diffuse e un'incidenza sopra al 5%
La lebbra dell'olivo, causata da Colletotrichum spp, è la malattia fungina più importante che colpisce i frutti dell'olivo.
Gli elementi chiave dell'epidemiologia della lebbra sono noti, ma non sono disponibili strumenti per prevedere lo sviluppo della malattia nell'oliveto come influenzato da fattori agronomici e condizioni ambientali.
Un set di dati a lungo termine (che copre 12 anni dal 2002 al 2013) sull'incidenza della lebbra sui frutti dell'olivo (OAI) che rappresenta 73 casi (13 località con nove cultivar di olivo che differiscono nella suscettibilità alla lebbra) è stato utilizzato per studiare le relazioni quantitative tra OAI e 84 variabili meteorologiche (valori medi mensili, da gennaio a dicembre, di temperature giornaliere, umidità relativa e pioggia).
L'incidenza in dicembre era correlata con quella del dicembre precedente, la categoria di suscettibilità alla lebbra, e 14 variabili meteorologiche misurate tra aprile e novembre (durante la maturazione delle olive).
Sono stati sviluppati modelli logistici binari per prevedere le condizioni che portano a incdenze >0, 1 e 5%.
La categoria di suscettibilità alla lebbra e alcune delle variabili meteorologiche mensili (temperatura massima in aprile, temperatura minima in maggio, pioggia in ottobre e temperatura minima e massima in novembre) sono state incluse nei modelli, che hanno avuto una precisione complessiva dell'81, 86 e 85% per OAI>0, 1 e 5%, rispettivamente.
Le temperature primaverili (durante la fioritura e l'allegagione) hanno predetto un OAI>0%, mentre le temperature autunnali e la pioggia (durante la maturazione dei frutti) hanno sostenuto la previsione di OAI>1% e >5%.
L'identificazione dei fattori associati all'incidenza della lebbra migliorerà la capacità di prevedere e controllare la malattia.
Bibliografia
Joaquín Romero, Juan Moral, Elisa Gonzalez-Dominguez, Carlos Agustí-Brisach, Luis F. Roca, Vittorio Rossi, Antonio Trapero, Logistic models to predict olive anthracnose under field conditions, Crop Protection, Volume 148, 2021, 105714
