METODOLOGIAS DI AMICAS DE REGIO ALIZACIO...

Subproducto 1. Regionalización Dinámica Epidemiológica. / G. Mora

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ETODOLOGIAS DI�AMICAS DE REGIO�ALIZACIO� EPIDEMIOLOGICA

Producto 12, Subproducto 1. / G Mora

La base de un Programa Fitosanitario establecido con un criterio de sustentabilidad debe operarse a

nivel regional. Esto implica el énfasis en la generación de mapas o cualquier otro tipo de representación espacial que permita conocer los niveles de intensidad de una plaga así como su localización dentro de una región. Geográficamente esto puede implicar la inclusión de varias unidades políticas como municipios, departamentos, estados/provincias e incluso naciones (p.e. Mercosur,) o superregional incluyendo continentes. El límite del análisis espacial de las epidemias solo esta determinado por las características del agroecosistema, el complejo plaga que la conforman y el objetivo del Programa. Es necesario reconocer que a nivel regional el concepto de comunidad más que de población debe ser aplicado. Esto es válido tanto para los cultivos como para los organismos plaga. La aplicación regional es válida también para cualquiera que sea el estatus de una plaga y del principio con en el que se opere dicho programa: exclusión, erradicación y protección.

Una de las primeras formas de abordar esta dimensión espacial de las enfermedades fue a través de los

mapas geofitopatológicos (Weltzein 1978, 1988). Este autor define a estos mapas como una forma de descripción de la distribución de enfermedades y de la interpretación de sus causas, destacando que los objetivos pueden diferir ampliamente. Entre estos objetivos señala, a) descriptivos de una situación, b) diseminación de la enfermedad, c) análisis de la interacción enfermedad/ambiente, y d) aspectos ecológicos, e incluso destaca a estudios de pronóstico como uno de los objetivos más complejos en geofitopatología. La clasificación en distintos tipo de mapas solo tiene el fin práctico de servir de guía en el tratamiento de las numerosas posibilidades que existen, y no un objetivo meramente taxativo. Sin embargo, es hasta el desarrollo de nuevas herramientas analíticas como la geoestadísica y los sistemas de información geográfica que este enfoque espacial he tenido un mayor desarrollo en los últimos 10 años. La globalización comercial ha también influido con el incremento del riesgo en la dispersión de problemas fitosanitarios.

SISTEMAS DE REPRESE�TACIO� GEOGRAFICA Mapas de Distribución Estos mapas comprenden la distribución de enfermedades y/o de patógenos en regiones, países o a nivel mundial, en un año o durante un período de varios años. Generalmente representan una “fotografía” de la situación de una enfermedad en un año determinado, su evolución espacial durante varios años, o incluso una síntesis del conocimiento sobre un patosistema determinado. Entre los mapas más recientes de distribución de enfermedades/patógenos podemos señalar el del tizón de la espiga o fusariosis del trigo (Fusarium

graminearum) en EUA (McMullen et al., 1997), el del ergot del sorgo (Claviceps sorghi, C. africana) a nivel mundial (Bandyopadhyay et al., 1998) y el mapa de geminivirus sobre tomates en América (Polston y Anderson, 1997). En el primer caso se señalan los Estados productores de EUA en que la enfermedad causó severas epidemias en trigo y cebada en el período 1991/96. En ergot se indica a escala mundial el año de la primera detección de la enfermedad en cada país; y en el caso de los geminivirus, su presencia en cultivos de tomate en países del hemisferio oeste, incluyendo su identificación específica y región dentro de cada país en que fue citado.

Caso 1: "Mal de Río Cuarto en maíz"

El Mal de Río Cuarto es la enfermedad viral más importante del maíz en Argentina. Desde la primera gran epidemia ocurrida en el ciclo agrícola 1981/82 ha incrementado paulatinamente su presencia en otras regiones productoras de Argentina. La figura 12. registra la distribución del Mal de Río Cuarto en Argentina

M

2

(mapa proporcionado por Laguna, 2004), en el cual se puede observar la paulatina diseminación de esta enfermedad hacia otras áreas donde se cultiva maíz durante una década

Figura 12. Distribución del Mal de Río Cuarto en Argentina (Laguna et al., 2003). (Mapa proporcionado por Laguna). Mapas de Diseminación A diferencia de los Mapas de Distribución que son fundamentalmente descriptivos este tipo de mapas comprende también la distribución de una enfermedad, pero en forma secuencial durante un ciclo de producción (diseminación), por lo que tienen una dinámica particular.

En estos mapas aparecen los isopaths, definidos como líneas de igual intensidad de enfermedad, que al ser graficados durante el ciclo del cultivo nos pueden permitir conocer las causas de diseminación de esa enfermedad y por lo tanto generar información para el control de la enfermedad o pronosticar su avance (Campbell y Madden, 1990). En el caso particular de cultivos perennes (p.e. frutales) ya implantados, la identificación y análisis de isopaths pueden contribuir a identificar las causas del patrón de distribución y con ello aportar información útil para el diseño de estrategias de manejo de la enfermedad en ese monte frutal, o incluso guiar la implantación de nuevos montes frutales en la región. Caso 2: "secadera o marchitamiento de la frutilla" (complejo de hongos del suelo) El Valle de Zamora (Michoacán) es la principal región productora de frutilla (Fragaria x ananassa) de México, siendo una de las enfermedades más importantes la secadera o marchitamiento, causada por un complejo de hongos del suelo en el que se destaca por su elevada diseminación y frecuencia Fusarium

oxysporum (Ceja et al., 2004). �oviembre 2003 (floración) Febrero 2004 (fructificación) Mayo 2004 (fructificación) Figura 13. Gradientes de incidencia de la secadera o marchitamiento de la frutilla (Fragaria x ananassa) en el Valle de Zamora (Michoacán, México)(Ceja et al., 2004). Como primera etapa de estudios epidemiológicos más amplios destinados a generar una estrategia de manejo integrado de precisión, se evaluó la incidencia de la enfermedad a floración y fructificación, registrándose en la Figura 13 la distribución de la enfermedad y los correspondientes valores de incidencia. Es clara la diferencia de

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1-1.7

1.7-2.5

3.3-4.1

4.1-4.8

4.8-5.6

5.6-6.4

6.4-7.2

7.2-7.9

Area endémica Hasta 1994 Avance 1995 Avance 1996 Avance 1997 Avance 1998 Avance 98/1999 Avance 1999 Avance 99/2000 Avance 00/2001

Bolivia

Paraguay

Brasil

Uruguay Chile

Avance 2002 /03

Mapa de avance del Mal de Río Cuarto en maíz en Argentina, hasta la actualidad.


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incidencia de la enfermedad en cada evaluación, lo que estaría determinado de acuerdo a los autores, por la etapa fenológica del cultivo y el manejo cultural específico en cada cultivo evaluado (Ceja et al., 2004). Caso 3: "Tristeza de los cítricos" - Citrus tristeza virus (CTV) En México esta enfermedad es de interés regulatorio. Con el objetivo de optimizar el manejo de esta enfermedad, en un extenso trabajo realizado en el estado de Tamaulipas (México) se elaboró un mapa de zonas de riesgo al CTV a través de un análisis multivariado que incluyó la incidencia del CTV y ocho variables relacionadas al clima, hospedante y manejo. Estos datos se realizaron en 20 huertos frutales geoposicionados (GIS) e interpolados mediante técnicas geoestadísticas (Figura 14)(Góngora-Canul et al., 2004). Figura 14. Delimitación de zonas de riesgo y direccionalidad interpolada de la dispersión del Citrus tristeza

virus en el estado de Tamaulipas, México. A través del análisis de los isopaths en un cultivo perenne como es este caso, se pudo determinar a las zonas de Padilla, Llera y Mante como las de mayor incidencia del CTV y a las regiones de Victoria y Güemez vecinas de Padilla, como las direcciones de mayor riesgo de dispersión y establecimiento del CTV. Con esta base el manejo de la enfermedad puede planificarse en aspectos de monitoreo y detección pero también proponerse esquemas regionales de establecimiento de nuevas plantaciones citrícolas. Existen otros enfoques en el estudio de epidemias a nivel regional como el uso de variables climáticas con fines descriptivos complementados o no con datos de campo de la enfermedad (Moschini et al., 1996; Moschini et al., 1999). Estos no se describen por consideraciones de espacio.

WEST LO�GITUDE97.3098.0098.3099.00100.00 99.30

22.00

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23.30

24.00

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Gulf of Mexico

San Luis Potosi State Veracruz

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U.S.A.

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Mapas Meteorológicos Sinópticos Considerando la distribución espacial de los valores de incidencia de una enfermedad pronosticados por un modelo a partir de la información meteorológica disponible, se pueden calcular las posibilidades de ocurrencia de la enfermedad para delimitar regiones con distinta potencialidad climática respecto a la enfermedad. A través de mapas meteorológicos sinópticos se puede entonces integrar la distribución espacial de una enfermedad con su incidencia potencial, proporcionando una herramienta estratégica para el manejo de las enfermedades de los cultivos. En Argentina la cebada cervecera (Hordeum distichum) es un cultivo esencialmente destinado a la industria, por lo que tiene un elevado valor socio-económico; siendo las enfermedades causadas por hongos una de sus principales limitantes en el sistema productivo. Entre esas enfermedades la mancha en red (Drechslera

teres) ha sido señalada como la más importante, y la escaldadura de la hoja de la cebada (Rynchosporium

secalis) como la segunda. Siguiendo una metodología similar en ambos patosistemas, se estudio la relación entre la incidencia de estas enfermedades en cebada cervecera y distintas variables meteorológicas en la principal región productora de Argentina (Carmona et al., 1997; Moschini et al., 1996) En ambos casos los valores de incidencia fueron obtenidos a partir de relevamientos en campo comerciales y las variables ambientales obtenidas desde las estaciones meteorológicas ubicadas en la región del estudio. Para construir las variables ambientales según distintas combinaciones de humedad relativa, lluvias y temperaturas en distintos periodos, se utilizó el programa SAS. A través de los procedimientos estadísticos de este programa (Rsquare y Stepwise) se desarrollaron modelos de regresión y obtuvieron ecuaciones predictivas de una, dos y tres variables, eligiéndose las más representativas a partir de criterios esencialmente estadísticos y de aspectos biológicos. A partir de una distribución empírica de los valores de incidencia predichos por los modelos generados se calcularon las probabilidades de ocurrencia de la mancha en red y de la escaldadura de la cebada cervecera generándose mapas de niveles de probabilidad de ocurrencia de estas enfermedades (Carmona et al., 1997; Moschini et al., 1996). Recientemente se generaron mapas de niveles de probabilidad de ocurrencia de la fusariosis de la espiga del trigo (Fusarium graminearum) para la principal región productora de Argentina (Moschini, 2003). En este caso se tomaron como base las estimaciones de incidencia de la enfermedad realizadas mediante ecuaciones empíricas (norte, centro y sur) y se calculó por región el porcentaje de años con valores de incidencia estimados superiores a 45 % (ataque severo). Estos porcentajes son los que constan en el mapa de la figura 1.15 (Moschini, 2003).

- 6 6 - 6 5 - 6 4 - 6 3 - 6 2 - 6 1 - 6 0 - 5 9 - 5 8 - 5 7 - 5 6

l o n g i t u d

- 4 1

- 4 0

- 3 9

- 3 8

- 3 7

- 3 6

- 3 5

- 3 4

- 3 3

- 3 2

- 3 1

- 3 0

A N G U IL

A Z U L

B A L C A R C E

B .B L A N C A

B A R R O W

B O L IV A R

B O R D E N A V E

C A S T E L A R

C .d e l U R U G U A Y

C O N C O R D IAC O R D O B A

C .S U A R E Z

G .P I C O

G U A L E G U A Y C H U

H .A S C A S U B I

J U N I N

L A B O U L A Y E

L a P L A T A

L a s F L O R E S

M A N F R E D I

M . J U A R E Z

N .d e J U L I O

O L IV E R O S

P A R A N A

P E H U A J O

P E R G A M IN O

P IG U E

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S A N P E D R O

S .V IE J O

T A N D IL

F u e n t e : I N T A -S M N

P o t e n c ia l i d a d c l im á t i c a d e l a R e g ió n P a m p e a n ae n r e l a c ió n a l a i n c id e n c ia d e l a F E T

S e r i e : 1 9 7 1 - 2 0 0 2

0 %

5 %

1 0 %

1 5 %

2 0 %

2 5 %

3 0 %


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Si bien la dinámica propia de los agroecosistemas contribuye a que sus patosistemas estén en cambios permanentes, la epidemiología cuenta con las herramientas de estudio y análisis que nos permite su evaluación en un proceso continuo, con el objetivo de actualizar permanentemente los modelos epidemiológicos desarrollados, y por lo tanto hacer de ellos una herramienta dinámica de manejo. Los Mapas Meteorológicos Sinópticos, periódicamente validados y actualizados, pueden por ejemplo contribuir a la toma de decisiones en la estrategia productiva de un cultivo. El empleo del clima en adición a otros componentes del sistema epidemiológico relativos al hospedero, vector (s), manejo, y eventualmente el organismo plaga permite generar mapas con mayor precisión ya que se concibe el riesgo epidémico desde una perspectiva más integral y con mayor sustento biológico. Por la cantidad de variables y necesidad de mediciones in situ este tipo de propuestas son más idóneas para estudios regionales a nivel municipal o estatal En algunos casos es posible integrar n-variables en un índice con fines de proyecciones interpolativas univariadas, por ejemplo mediante ARC MAP. En otros casos, los mapas pueden ser producto de representaciones multivariadas (Fig. 1.16), en cuyo caso se evita perdida de información epidemiológica. Estas propuestas univariadas y multivariadas serán exploradas en el desarrollo de metodologías de vigilancia epidemiológica. FIG. 1.16 Regionalización de la roya lineal amarilla mediante técnicas multivariadas

Figura 1.15. Probabilidad de ocurrencia de la fusariosis de la espiga del trigo (incidencia >45%) según la potencialidad climática de la región pampeana de Argentina (mapa proporcionado por Moschini).

35

58

53

52

41

38

33

45

47

35

58

53

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3940

3736

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5148

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3940

3736

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31

31 Sn. A.Atotonilco

32 Sn. A. Atotonilco

34 Tecomalucan

50 Mazapa

55 B. Juárez

56 Fco. Villa57 Sanctorum

36 Tlaxco

37 Tlaxco

40 Lagunillas

42 L.M.Soltepec

46 S.M. Actipan

49 Fco. Sarabia

54 I. Zaragoza

59 Nanacamilpa

60 Nanacamilpa

39 Lagunillas

43 S.A. Buena Vista44 S.A. Buena Vista

48 Calpulalpan

51 Mazapa

ACOMUNIDADES SEVERIDAD

(29.0%)

(9-27%)

(7-20%)

(9-16%)

31 Sn. A.Atotonilco

32 Sn. A. Atotonilco

34 Tecomalucan

50 Mazapa

55 B. Juárez

56 Fco. Villa57 Sanctorum

36 Tlaxco

37 Tlaxco

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42 L.M.Soltepec

46 S.M. Actipan

49 Fco. Sarabia

54 I. Zaragoza

59 Nanacamilpa

60 Nanacamilpa

39 Lagunillas

43 S.A. Buena Vista44 S.A. Buena Vista

48 Calpulalpan

51 Mazapa

ACOMUNIDADES SEVERIDAD

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(9-27%)

(7-20%)

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31 32 34 3657 40 42 46 43 4850 395455 513756 49 59 60 44

A

0.0

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1.6

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B

DistanciaEuclidiana promedio

33 38 41 52 45 47 3553 58

Comunidades

31 32 34 3657 40 42 46 43 4850 395455 513756 49 59 60 44

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DistanciaEuclidiana promedio

33 38 41 52 45 47 3553 58

Comunidades

Var.Esmeralda

B

33 Tecomalucan

38 Huexotitla

41 S.L.Sultepec

52 Recova

53 S.A. Techalote

45 S.F. Sultepec47 Calpulalpan

35 Toltecapa

58 Sanctorum

COMUNIDADES SEVERIDAD

(26-76%)

(76-92%)

56-84%)

B

33 Tecomalucan

38 Huexotitla

41 S.L.Sultepec

52 Recova

53 S.A. Techalote

45 S.F. Sultepec47 Calpulalpan

35 Toltecapa

58 Sanctorum

COMUNIDADES SEVERIDAD

(26-76%)

(76-92%)

56-84%)

Var. Puebla

Uso de variedades tolerantes

Estado de Hidalgo, Mex.

Roya lineal amarillaHordeum sp

Colores indican regiones productoras con similar inductividad epidémica

Palacios, 2001

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Fig. 1.16a y b. Mapas interpolativos mediante la integración de variables para la definición de índices univariados.


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El lector puede notar en este ejemplo que los estudios epidemiológicos regionales pueden requerir mediciones

extensivas de algunas variables como temperatura o humedad relativa, mientras que otras como el viento, precipitación y radiación son necesarias pocas mediciones por su efecto regional. Por otra parte, la validación local de un método interpolativo puede ser recomendable para asegurar la calidad de los datos.

Una consideración importante es reconocer que en estudios regionales la variación espacial del clima, con énfasis

macroclimático, nos permite comprender con mayor rapidez y eficacia su efecto en la estructura de epidemias en contraposición de estudios a nivel de parcela cuyo principal atributo es explicar procesos mecanísticos sobre todo por medio del énfasis microclimático. Los estudios regionales bien diseñados por tanto deben maximizar la varianza implícita en las variables de interés del sistema epidemiológico. Riesgo climático de las regiones productoras de soja de Argentina a infecciones por la roya asiática (Phakopsora pachyrhizi) La roya de la soja (Phakopsora pachyrhizi) es la enfermedad emergente que mayor preocupación ha generado en las distintas regiones productoras de Argentina desde su detección en el 2002. Si bien no tuvo hasta la campaña 2005/06 características epidémicas, ha causado pérdidas de producción en algunos lotes y de manera localizada en determinadas áreas productoras, lo que determina el mantenimiento permanente de los sistemas de monitoreo para su detección temprana. Una importante contribución a este respecto son los estudios realizados por Moschini et al., (2005, 2006) a través de la evaluación de riesgo climático. Basados en trabajos realizados en otros países donde la roya ha tenido características epidémicas, se analizó el riesgo climático para todas las regiones productoras de soja de Argentina considerando la información meteorológica correspondiente a la serie meteorológica 1971/2006 proveniente de 58 estaciones meteorológicas convencionales del INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria) y del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Usando técnicas de regresión logística desarrollaron modelos para estimar la probabilidad de ocurrencia de períodos de mojado iguales o mayores a 6 y 8hrs. En las figura 4.19 se presenta la distribución espacial de la frecuencia mensual de períodos infectivos estimados para los meses del ciclo del cultivo

Diciembre

Enero

Febrero

Marzo Abril

Figura 4.19 Distribución espacial de medianas de períodos favorables a infecciones por Phakopsora pachyrhizi

en los meses del cultivo de soja considerando la serie meteorológica 1971/2006. (adaptado de Moschini et al., 2006). En general se observa un incremento de los períodos infectivos hacia marzo-abril, por lo que la estrategia de manejo puede tener un fuerte componente cultural a través de las siembras tempranas y/o el uso de variedades de ciclos que permitan “escapar” a los períodos de mayor riesgo.

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A�ALISIS ESPACIAL I�TEGRAL A similitud del análisis temporal, en los estudios espaciales de epidemias también se pueden integrar distintas metodologías incluyendo Patrones Espaciales y Gradientes de Diseminación/Dispersión, particularmente cuando el objetivo final es desarrollar estrategias de manejo. En el estudio del amarillamiento letal del cocotero (Cocos nucifera) se incluyeron indices de agregación, autocorrelación espacial, varianza del cuadrante y técnicas especiales de cuadrantes contiguos, modelos de dispersión y geoestadística interpolativa (Góngora et al., 2004, Perez et al., 2004). Aquí se incluyen solo algunos resultados.

Estudios intraplantación El amarillamiento letal del cocotero causado por un fitoplasma transmitido por Myndus crudus

(Homoptera: Cixiidae), se ha constituido en una importante enfermedad en la Península de Yucatán y en los estados de Tabasco, Oaxaca y Guerrero (México). A fin de revisar las bases epidemiológicas que sustentan la erradicación (derribo de plantas con síntomas) como principal estrategia de manejo, se realizaron estudios sobre la naturaleza de la dispersión intra e interplantación del patógeno a partir de focos de infección en campo (Mora Aguilera y Escamilla-Bencomo, 2001).

Enero 2000

Junio 2000

Fig. 21. Mapas geoestadísticos mostrando el comportamiento espacial de la

Pérez et al., (2000) demostraron que en Sisal (Yucatán) el patrón de dispersión del patógeno fue al azar hasta los primeros 10 meses del progreso de una epidemia. Los mapas geoestadísticos mostraron que en julio de 1999 sólo existió un foco activo de enfermedad y para el mes de diciembre del mismo año se observaron cinco nuevos focos esparcidos al azar y a distancias mayores de 24m. En junio del 2000, los focos individuales empezaron a definir áreas de contagio formando agregados de 2-3 palmas enfermas. Para esta fecha el patrón espacial fue numéricamente definido como un agregado de baja intensidad. En Julio del mismo año la incidencia de palmas era del 39.4% con una agregación mas intensa y detectándose la formación de nuevos focos (Figura 15). Por su parte, los análisis de autocorrelación espacial han permitido definir la direccionalidad del contagio entre plantas. Se determinó que en dirección del viento dominante de Sisal (este-oeste) el inóculo se puede dispersar a partir de una palma enferma hasta la palma en posición cuatro y ocho. Este ´salto´ indica una discontinuidad en el contagio lo que se debe considerar para fines de muestreo.


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Fig. 15. Mapas geoestadísticos interpolativos mostrando el comportamiento espacial de la intensidad del amarillamiento letal del cocotero en coco (Cocos nucifera) en un bloque de 400 palmas en el mes de enero y junio del 2000. Sisal, Yucatán. En dirección perpendicular a los vientos dominantes (norte-sur) una palma infectada puede ser fuente de inóculo para dos palmas vecinas indicando la existencia de continuidad en el contagio y explicando la conformación de focos. Estos resultados indican que al menos hasta dos plantas vecinas asintomáticas deben ser eliminadas en adición a una planta con síntomas claros de AL. Plantas asintomáticas en proceso de infección (en periodo de incubación) se han confirmado formando agregadas en torno a plantas con síntomas visuales (Canche - Yam et al., 2001). El análisis de focos puede permitir la el análisis cuantitativo de gradientes como se muestra en la Figura 16.

100

Distancia a partir del Centro de Foco de Infección (m)

1

2

3

4

6

7

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2

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5

7

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320

40

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80

100

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nci

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20

40

60

80

312 264 216 168 120 72 24 0 24 72 120 168 216 2640 0

312

2 r = 0.81

4 r = 0.805 r = 0.89

6 r = 0.87

7 r = 0.85

2

Precis . del Mod.

2

2

2

2

3 r = 0.812

Grad. Oeste

1 r = 0.77

2 r = 0.76

3 r = 0.83

4 r = 0.96

6 r = 0.77

7 r = 0.91

8 r = 0.83

2

Precis . del Mod .

2

2

2

2

2

2

Grad. Este

Figura 16. Gradientes de diseminación del amarillamiento letal en cocotero, en una plantación de coco (Cocos

nucifera) en la dirección Este (Sta Clara) y Oeste (Celestún) a partir de focos de infección localizados en la distancia cero. Cada línea representa un gradiente. El porcentaje de incidencia es el antilogaritmo de y. El valor de la r2 denotó que el modelo describió adecuadamente al gradiente. Los gradientes 5 en dirección Este y 1 en dirección Oeste no fueron graficados porque no fueron ajustados adecuadamente por el modelo (r2 < 0.7). Sisal, Yucatán, 1999.

Estudios interaplantación Con base en datos históricos obtenidos en 1990 (Ayora et al., 1993) se encontró que al igual que en la diseminación intraplantación el modelo exponencial negativo fue adecuado para describir los gradientes de dispersión en dos transectos estudiados en las costas de los estados de Yucatán y Campeche (Figura 17). Se requirió aproximadamente del 39% de incidencia para la conformación de gradientes de enfermedad. Las tasas de dispersión variaron en el rango de -0.017 y -0.832 unidades log mes.-1 En general, las mayores tasas y los gradientes mas largos se tuvieron en el transecto de Campeche. Esto probablemente se debió a que el frente de la epidemia activa estuvo en esa entidad federativa además de que el transecto estudiado estuvo prácticamente en el sentido de los vientos dominantes (Figura 17).

En Yucatán, los gradientes al este (hacia el área de entrada de patógeno en el país) fueron menores que las del oeste (hacia Campeche) (4-6 vs. 6-13km). En Campeche se observó el mismo fenómeno con gradientes de 6-27 al Este vs 80km al oeste lo que coincide con la direccionalidad del viento. Estos resultados confirman la existencia de ´saltos´ a grandes distancias con una expansión asimétrica contrario a lo observado dentro de plantaciones (Figura 1.10).

10

Campeche Yucatán Figura 17. Gradientes de dispersión del amarillamiento letal del cocotero en dos transectos estudiados en las costas de los estados de Yucatán y Campeche (México).

El proceso de dispersión a grandes distancias depende de la intensidad del viento. Por tanto, el pronóstico de la aparición de nuevos focos es más difícil y puede ser menos preciso que estudios intraplantación. Sin embargo, la validación de este tipo de resultados podría permitir su empleo en el establecimiento de cordones fitosanitarios con fines erradicativos o de muestreo. Esta estrategia, aunada a un criterio de erradicación de focos intraplantación, podría mejorar sustantivamente el manejo de la enfermedad. La propuesta de manejo de focos y de establecimiento de cordones fitosanitarios se integra en la Figura 18 (Mora-Aguilera y Escamilla-Bencomo, 2001)

Un ejemplo del cálculo de áreas de erradicación, muestreo y cordón fitosanitario se ilustra a continuación considerando un ancho de cordón fitosanitario de 0.16 km, el cual se estimó con base en la dispersión discontinua a nivel intraplantación o local. La longitud de los radios y ´saltos´ se determinaron con base en los gradientes de dispersión y análisis autocorrelativos previamente discutidos (Figuras 15-17):

Area de erradicación (Ae) = πr12

Area de muestreo (Am) = πr22 - Ae

Area de cordón fitosanit. (Ac) = {[π(rm + 0.16)(rM + 0.16)/2] + [π(rm+0.16)2 ] } – {[π rm rM2 ] + [πrm2 ]} {fu}

Donde: r1 = radio área de erradicación (20 m) r2 = radio área muestreo (80 m) rm= radio menor (4,6,13 o 27 km) rM= radio mayor (6,10 y 80 km),

fu = corrección por continuidad espacial de plantaciones dado en proporción (0 - 1).

0 78 82 86 95 118 122 126 132 146 150164 0

20

40

60

80

100

120

Distancia (Km)

% Incidencia

NF1 F2 F3 F4

0 8 16 24 30 38 46 54 62 93 139 1470

20

40

60

80

100

120

Distancia (Km)

% Incidencia

N

F5F2 F3 F4F1 F6


11

6, 10 km4, 6 km

13, 27 km 80 km

Zona de erradicación

Zona de muestreo

Zona de no muestreo

Cordón fitosanitario

6, 10 km4, 6 km

13, 27 km 80 km

Zona de erradicación

Zona de muestreo

Zona de no muestreo

Cordón fitosanitario

Figura 18. Propuesta de erradicación, muestreo y establecimiento de un cordón fitosanitario para el manejo del amarillamiento letal del cocotero en México. Estimación de cálculo de áreas en el texto.

12

EL PRI�CIPIO DE LA ERRADICACIO�

La erradicación constituye una opción de manejo cuando un patógeno exótico o foráneo ha logrado el

ingreso una área dada y se encuentra por debajo de un umbral de establecimiento. Este principio sucede a la exclusión cuando este se implementa o directamente se establece a través de programas generalmente operadas por el sector gubernamental. La erradicación como principio de manejo implica tres etapas bien diferenciadas: la detección del agente causal en el huesped, vector y otros medios de dispersión; el muestreo o monitoreo implementado a nivel planta, población y región, y acciones de erradicación. Mientras que la detectabilidad del patógeno es dependiente de métodos fitopatológicos inherente a la etiología, el muestreo y las acciones de erradicación requieren de criterios epidemiológicos que permitan optimizar este principio de manejo. La erradicación tiene como objetivo suprimir el establecimiento exitoso de un patógeno en un área de riesgo interrumpiendo el proceso de dispersión, sobrevivencia y patogenicidad. La erradicación implica tres aspectos:

1) Muestreo y monitoreo 2) Detección del agente causal 3) Acciones de erradicación

El énfasis de las acciones de erradicación debe ser sobre la dispersión ya que este constituye el

indicador del éxito del patógeno en el establecimiento de ahí la importancia de estudios espaciales y el concepto de foco. Similarmente, la reducción en la dispersión, medida implícitamente como número de focos, número de plantas erradicadas o incidencia, en un tiempo y espacio determinado, es un indicador de la eficacia de un programa de erradicación (Figura 19)

Figura 19. Escenario exitoso y de deficiente de un sistema de erradicación. Caso CTV y Amarillamiento letal del cocotero

CTV Simulated Eradication

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Time (Years)

0

100

200

300

400

500

600

700

Remaining Trees

Source: Marcus et al., 1989

Once a Year Twice a Year

Monitoring and Eradication

Erradicación

exitosa

Erradicación

no exitosa

May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

Número Acumulado de Palmas Eliminadas

1995-96 409 Palmas/mes

1996-97 409

1997-98 508

Periodo Ind. de Errad.

Amarillamiento letal cocotero

Erradicación

no exitosa

Fuentes: Marcus et al., 1989; Mora Aguilera 1997.


13

Sin embargo, dispersión es relativo al inóculo, el cual se mantiene viable por un proceso de sobrevivencia y se incrementa por un proceso de patogénesis por lo que los estudios tiene que ser abordados con una integración biológica (Figura 20). La dimensión tiempo adquiere una importancia fundamental en un programa de erradicación. El tiempo que interesa medir y ser efectivo es el implícito en la producción, disposición y dispersión de inóculo antes de que la intensidad de enfermedad alcance un umbral de

establecimiento.

Umbral de establecimiento La concepción de umbral de establecimiento se propone aquí para indicar el nivel de intensidad de

enfermedad inducida por un patógeno foráneo en proceso de introducción y establecimiento en una área geográfica determinada sobre el cual ya no es posible interrumpir el progreso epidémico en espacio y tiempo. Cuadro 5. Ejemplos de enfermedades de reciente detección en algún país latinoamericano de interés regulatorio.

Enfermedad Agente causal Pais

Huanglongbing (=greening) Candidatus Liberibacter spp. Brasil, EUA, Cuba; México, Belice

Cancrosis de los cítricos Xanthomonas axonopodis pv. citri Brasil, Uruguay y EUA

Stubborn de los cítricos Spiroplasma citri Brasil, Argentina, Venezuela, México

Mal seco de los cítricos Phoma tracheiphila Brasil

Muerte súbita de los cítricos Etiología desconocida Brasil (San Pablo)

Tristeza de los cítricos Citrus tristeza virus Sudamérica, Centro América, México, EUA

Leprosis de los cítricos Citrus leprosis virus México, CA, Estados Unidos

Viruela o Sharca del durasnero Plum Pox virus EUA, Chile, Argentina1

Roya de la soja Phakopsora pachyrhizi Brasil, Argentina, Venezuela, México, EUA

Ergot del Sorgo Claviceps africana Brazil, Argentina, México, EUA

Roya del Gladiolo - México

Moniliasis del cacao Moniliophthora roreri Brazil, CA, México

Datos W. Cintra, G. March, G. Mora (2006). 1 Se reporta erradicado.

Un umbral de establecimiento es dependiente del efecto del sistema epidemiológico sobre la dispersión

y por tanto puede ser medido por atributos espaciales, como cambios en la dispersión o diseminación, que garanticen la capacidad de patógeno para explotar exitosamente un área dada. Por ejemplo, la transición de un foco simple a focos múltiples denotaría esta capacidad. Estos cambios conllevan incremento en la incidencia. Un foco múltiple a su vez puede tener transiciones espaciales que indican el éxito de dispersión y colonización. En el caso de CTV en el noreste de México se encontraron los dos escenarios: foco simple y focos múltiples asociados a distintas subregiones. Adicionalmente, se encontró una transición de patones aleatoria a agregados con distinta intensidad. Intuitivamente se propuso un umbral de establecimiento integrando estos dos procesos espaciales a los cambios de incidencia (Figura 21).

14

Figura 20. Modelo hipotético del proceso de patogénesis del CTV y dispersión del CTV mediante un insecto vector. Adaptado de propuesta general de M. Jeger (No publicado).

Figura 21. Umbral de establecimiento de CTV fijado en 1.5% de incidencia en función al comportamiento espacial de la enfermedad y los niveles de contagio exitoso. Con datos generados en Tamaulipas, México.

¿Incidencia o severidad?.

Si bien se ha insistido en la incidencia y severidad como medidas de intensidad de enfermedad

importantes en estudios epidemiológicos, la variable que adquiere una gran importancia en el contexto de la erradicación es la incidencia. En parte porque esta es una medida de “extensidad” apropiada para atributo de dispersión que opera a nivel de población de plantas: ¿Cuántos focos por kilómetro cuadrado?, ¿Número de árboles infectados por unidad de producción?, ¿Número de unidades de producción infestados por municipio?

Latent Period Infectious Period Post-Infectious P.

Acquisition Threshold

Symptoms VisibilityThreshold

Infection

Disease Development

Acquisition Period

SymptomDetection

Plant Phytoplasma Concentration ( )

Symptom Expression ( )

¿?

Pla

nt

Vir

us

Con

cent

rati

on (

____

_ )

Sym

pto

ms

Exp

ress

ion

(__

___ )

Dispersión

ÉÉxitoxito de de establecimientoestablecimiento del virusdel virus

Inci

den

cia

Inci

denc

iaáá r

earea

disp

ersi

disp

ersi

óó nnef

ecti

vaef

ecti

va(%

)(%

)

1.51.5

00

1212

1100 33

ÉÉxitoxito de de establecimientoestablecimiento del virusdel virus

Inci

den

cia

Inci

denc

iaáá r

earea

disp

ersi

disp

ersi

óó nnef

ecti

vaef

ecti

va(%

)(%

)

1.51.5

00

1212

1100 33


15

Todas estas preguntas son pertinentes y pueden ser representadas como incidencia. La severidad por definición involucraba a la planta o parte de ella y no la población. Por otra parte, evidentemente en erradicación, interesa que el patógeno se mantenga en baja densidad hasta su eliminación y que su efecto en el huésped cause la menor severidad posible puesto que se estaría actuando en la interrupción de un proceso de patogenicidad.

Es comprensible para el lector que en estudios conducidos en post-establecimiento de un patógeno

foráneo la severidad puede ser necesaria y más conveniente que la incidencia para evaluar medidas de control aplicadas bajo el principio de protección. Por ejemplo, la evaluación de híbridos y ecotipos de palmas mexicanas (Cocos nucifera) con respecto a la infección del fitoplasma causante del amarillamiento letal se ha realizado en la península de Yucatán con una modificación de la escala nominal arbitraria de McCoy (Zusumbo, 2002). Este patógeno ingresó y se estableció en esa región a pesar de un programa erradicativo.

La regionalidad en la aplicación de principios de manejo

Desde el punto de vista operativo es necesario realizar estudios epidemiológicos ya que estos permiten

optimizar los recursos humanos y económicos ya que el factor tiempo es fundamental en el éxito de estos programas. ¿A que nivel de integración es necesario realizar estos estudios? ¿Qué variables es necesario estudiar?

En primera instancia, una enfermedad de interés regulatorio tiene que ser abordado a nivel regional

tanto en la concepción operativa del programa como en los principios biológicos. Sin embargo, es necesario conducir estudios a otros subniveles que se integren finalmente a nivel región. Ver recuadro inferior.

�ivel de integración Objetivo Procedimiento Planta Detección y muestreo Comparación de métodos de detección Modelos

probabilísticos Parcela Expansión y direccionalidad

de Focos Gradientes, Autocorrelación, Geoestadística, Indices, etc.

Región Riesgo de dispersión GIS y Estadística multivariada, modelos correlativos Finalmente, una propuesta que es intuitiva es el visión intercontinental del manejo de enfermedades de

interés regulatorio (Figura 22). Este enfoque global es congruente con la movilidad regional de los organismos de interés regulatorio. Implica reconocer que mientras en un país (Area 1) se pueden tener organismos bajo un estatus de manejo erradicativo o protección, en otro país (Area 2) los mismos organismos estarían en una condición de exclusión. Las consideraciones biológicas, epidemiológicas y operativas son distintas para cada caso. La información generada en el Area1 puede proveer datos sustanciales para estudios de análisis de riesgo necesarios para el Area 2. La prevención efectiva, vía la exclusión, implica enfoques epidemiológicos colaborativos entre países que se podría traducir en un amplio concepto de manejo integrado intercontinental. Un reto significativo pero viable si realmente deseamos operar sobre la salud de las plantas. La integración de los principios de manejo, más que un proceso secuencial en una región dada (pe Area 1 o Area 2), se aplicarían simultáneamente a nivel continental. En la Figura 22, las enfermedades 1 y 2 podrían de la cancrosis de los cítricos y la clorosis variegada de los cítricos, respectivamente, en el 2007 en el centro de Brasil (Waldir C. Comunicación Personal). El área 2 podría ser el caso áreas citrícolas de México. ¿No es acaso racional una estrategia regional continental en el manejo sanitario? ¿No es acaso necesaria una visión global y colaborativa acorde con la naturaleza transfronteriza de las plagas?

16

Figura 22. Aplicación regional trasncontinental en el manejo de enfermedades de interés regulatorio a través de los principios de exclusión, erradicación y protección y consideraciones biológicas y operacionales. (Mora-Aguilera, G. y W. Cintra. No publicado).


17

MUESTREO EXTE�SIVO REGIO�AL

Como se ha manifestado, el manejo regional de enfermedades constituye la única opción de

sustentabilidad del cultivo, considerando no solo el componente biológico sino también el ambiental y socioeconómico. Por lo tanto, el muestreo a nivel parcela debe extenderse a un muestreo al nivel de región. En este caso el primer aspecto es delimitar la región de estudio, la cual puede ser definida por la importancia relativa entre localidades por extensión cultivada, la continuidad de área cultivada, consideraciones de manejo e historial fitosanitario (Quilambaqui et al., 2004; Palacios et al., 1999; March et al., 2005; Marinelli et al., 2005). Este aspecto se retomara en la sección de Manejo. Aquí se incluyen algunos ejemplos con diversos patositemas. Dos de los cuales se describieron en la justificación del muestreo al inicio de este Capítulo. Ilustremos la importancia y necesidad del muestreo con el siguiente caso real: Regionalización por nivel de intensidad de la roya de la cebada (Hordeum vulgare)

En México, la roya de la cebada causada por Puccinia striiformis f.sp. hordei puede adquirir una alta

intensidad epidémica y ha sido motivo de campañas fitosanitarias de emergencia en los últimos 12 años. El altiplano mexicano es la principal zona productora de importancia para la industria maltera la cual principalmente regula la producción y el apoyo técnico a los productores. Los investigadores de INIFAP se propusieron regionalizar los cuatro estados del altiplano mexicano (Hidalgo, Edo.México, Tlaxcala, Puebla) por nivel de intensidad de la roya. Para los ciclos de producción 1996 y 1997 la superficie promedio sembrada de cebada fue de 185, 000ha.

Unicamente se contaba con un evaluador entrenado para realizar este trabajo y se disponía de un vehículo por estado. Se conocía que la enfermedad debía ser evaluada en el embuche e inicio de floración, se tenía definido el método de medición de la enfermedad, el cual consistió en aplicar la escala modificada de Cobb y el tipo de infección se registró con la escala de McNeal y colaboradores (Juárez, 2000; CIMMYT, 1984), y se disponía de información preliminar sobre la existencia de la roya (Juárez, 1995; Hernández et al., 1988).

Problema. Los recursos económicos, humanos, infraestructura y tiempo determinó la inviabilidad de

inspeccionar las 185,000ha. El recurso humano y tiempo permitió determinar a priori que el número total de muestras debería ser de 100 (Juárez et al., 2000), por lo tanto, también este caso representó para los investigadores un problema de muestreo, ya requería determinar la distribución de unidades de producción a inspeccionar, no así el número de muestras.

Esto implicó conocer la siguiente información previa al muestreo:

• Superficie sembrada en cada municipio de los cuatros estados del altiplano • Factores biológicos inductivos a la ocurrencia de la enfermedad • Variedad de cebada sembrada Notar que en este caso el problema de muestreo no es definir en número total de muestras sino su distribución según criterios de inductividad de epidemia (superficie sembrada y factores biológicos).

En los casos planteados es evidente que: 1) ya existe un conocimiento previo con respecto a la métodología de evaluación de una enfermedad, 2) no es posible evaluar toda la población de una área de estudio por disponibilidad de tiempo, recursos humanos y económicos, y 3) tanto el método de medición de una enfermedad o de cualquier otro componente de un subsistema epidemiológico, así como un método de muestreo son herramientas para generar información de interés con respecto a una población.

El muestreo se justifica porque usualmente las poblaciones que se intentan inspeccionar, aunque finitas (p.e. todas las plantas cebada de una región productora) imponen limitaciones prácticas como las indicadas

18

anteriormente. La evaluación de todas las plantas de una unidad de producción implica un censo. Sin embargo, generalmente es necesario seleccionar unidades de inspección dentro de cada planta, lo cual constituye a su vez un muestreo en si mismo. Esta estructura jerárquica es común en estudios de poblaciones y usualmente no es reconocida su importancia (Ruiz et al., 2004; Avila, 2002; González, 2002).

El objetivo principal del muestreo es estimar ciertos atributos de una población de plantas en un

agrocosistema en un tiempo y espacio determinado. El propósito final es estimar un atributo(s) poblacional con el objetivo de:

El procedimiento aplicado al caso de la roya de la cebada. Con base en datos estadísticos de INEGI

(1996-1997), se definieron los municipios y comunidades con más de 182 ha sembradas con cebada en las entidades federativas de Puebla, Tlaxcala, Hidalgo y México. De cada municipio seleccionado, se obtuvo su altura sobre el nivel del mar y su precipitación pluvial total anual. A estos factores (ha, a.s.n.m. y pp) se le asignaron valores ponderativos, así al municipio con menor superficie se le asigno el valor de 1 y al mayor valor de 8; similarmente, se aplicó el mismo criterio para los otros dos factores (Cuadro8.12).

Se consideró que por disponibilidad de recursos humanos y económicos se tuviera un total de 125 y 105 de sitios de muestreo para las variedades Esmeralda (tolerante) y Puebla (susceptible), respectivamente, en los ciclos primavera-verano de 1996 y 1997. Con los datos definidos del factor de ponderación total y el número total de sitios por muestrear, se realizaron los siguientes cálculos para estimar muestras por municipio con la ecuación siguiente: (Swi)(Awi)(Pwi) ni= n -----------------------, de donde: Σ (SwiAwiPwi) ni= número de muestras por municipio ni= número total de muestras Swi= ponderación de la superficie del municipio i, i =1,...,15 Awi= ponderación de la altura sobre el nivel del mar del municipio i, i = 1,..., 15 Pwi= ponderación de precipitación pluvial del municipio i, i = 1,..., 15

Cuadro 8.12 Criterios de estratificación para definir el número de muestras foliares por municipio en donde se cultiva cebada (Hordeum vulgare L.) en las cuatro entidades federativas del altiplano Central Mexicano. Primavera-Verano 1996-1997.

Municipiosa Superficieb a.s.n.m. b Precipitaciónb Factor total de �o. Muestras

En estudios temporales y espaciales Caracterizar epidemias en tiempo y/o espacio. Implementar modelos de predicción y/o simulación. Estudiar el riesgo de entrada, dispersión y/o establecimiento de un patógeno. Precisar la prevalencia e incidencia de un grupo de enfermedades. Conocer el efecto de una epidemia en la producción de un sistema vegetal. Definir tipo de inóculo, densidad, sobrevivencia, dispersión y potencial de inóculo.

En el control o manejo Determinar la necesidad de efectuar una acción de control (p.e. tratamiento fungicida). Establecer un programa de manejo al nivel de unidad de producción o regional (p.e. un manejo integrado de

precisión). Definir la presencia o ausencia de una enfermedad exótica lo cual define acciones de exclusión o

erradicación.


19

Importantes (ha) (mm) (mm) ponderación 1996 1997

Santorum Ocotepec Oriental

182(1) 185(1) 189(1)

2740(3) 2440(2) 2365(2)

800(4) 700(3) 500(1)

1x3x4=12 1x2x3= 6 1x1x1= 1

5 4 5

4 4 3

Huellotlipan Libres Tepeyahualco

650(2) 328(2) 347(2)

2560(2) 2360(1) 2340(1)

800(4) 600(2) 500(1)

2x2x4=16 2x1x2= 4 2x1x1= 2

7 3 3

5 3 3

Zapopan de J. Singuilucan Tepeapulco

525(3) 707(4) 749(4)

2360(1) 2640(3) 2500(2)

700(3) 600(2) 600(2)

3x1x3= 9 4x3x2=24 4x2x2=16

4 11 7

3 9 5

Calpulalpan Zempoala

905(5) 1674(6)

2580(2) 2460(2)

700(3) 600(2)

5x2x3=30 6x2x2=24

13 11

11 9

Apan Cuyuaco Tlaxco Zumpango

3621(7) 3721(7) 5071(8) 16,830(8)

2480(2) 2420(2) 2540(2) 2250(1)

600(2) 700(3) 700(3) 600(2)

7x2x2=28 7x2x3=42 8x2x3=48 8x1x2=16

14 10 21 7

12 9 19 16

Total 35,684 278 125 105 a Municipios más importantes según las hectáreas sembradas con cebada. bEl valor de ponderación en paréntesis fue definido en función a las hectáreas como porcentaje correspondiente del total

de la superficie con cebada en los principales municipios de cada entidad federativa; la precipitación pluvial tuvo los siguientes factores de ponderación: 1=2200 a 2300, 2=2400 a 2500, 3=700 y 4=800mm, y la altura sobre el nivel del mar (a.s.n.m.) tuvo los siguientes factores de ponderación: 1=2200 a 2300, 2=2400 a 2500, 3=2600 a 2700. cCorresponde a las muestras de hojas de cebada con roya amarilla en las variedades Esmeralda y Puebla en las diferentes comunidades de cada entidad federativa.

Con base en los criterios anteriores se definieron el número de muestras por municipio de cuatro entidades federativas del altiplano Mexicano (Hidalgo, Puebla, Tlaxcala y México)(Cuadro 8.12). La superficie promedio muestreada fue de 35,684 ha en los dos años, lo que representan el 23% del total de la superficie cultivada en el Altiplano Central (185,000 ha promedio). El muestreo en cada municipio se realizó al azar. Cuando se requirió muestrear más de un campo por municipio se recorrió la localidad, seleccionado campos a una distancia de separación de aproximadamente 5 km. Variables medidas de la enfermedad. En cada campo se seleccionó un lote de aproximadamente una hectárea. En estos lotes se avaluaron plantas en estados fenológicos de embuche e inicio de floración. Un total de 10 plantas se seleccionaron al azar en cinco puntos del lote cultivado (cuatro en las esquinas y uno en el centro). Para esta evaluación se empleo la escala de modificación de Cobb (0-100% de severidad) y el tipo de infección se registró con base en las escala de McNeal, et al., (CIMMYT, 1984). Ubicación de cada sitio de muestreo. Con un Sistema de Posicionamiento Global (GPS, Modelo 17319 Trimble Navegation Ensign U.S.A.; Sistema portátil) se determinaron los puntos de latitud, longitud y altitud de cada lote donde se evaluó la severidad de la roya amarilla en cada municipio de las cuatro entidades federativas, con el final de regionalizar zonas de similar intensidad de enfermedad. En el futuro, será necesaria la búsqueda de métodos de muestreo regional ya que es fundamental para estrategias de manejo integrado de precisión través de mapas de riesgo o zonificación por intensidad de enfermedad (Fleischer et al., 1999). La idea de sustentabilidad tendrá que fundamentarse en sistemas de monitoreo y muestreo regional en lo que se refiere a aspectos fitosanitarios. En la literatura reciente es cada vez más frecuente encontrar publicaciones que abordan el muestreo este nivel considerando criterios bases biológicos en distinto grado (Ceja, 2006; Conci et al., 2002; Góngora et al., 2004; Quilambaqui, 2002; Palacios, 2000).

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��

Anexo 1. Metodología de regionalización de riesgo epidemiológico aplicado al HLB.

�ota: Esta metodología se aplicó en un estudio conducido por el IICA en el 2010

La metodología seguida en la estimación de los escenarios de riesgo partió del cuestionamiento

sobre los impactos que podría causar la entrada del HLB a la producción citrícola mexicana y el

empleo que demanda dicha actividad, si no se tomara ninguna acción al respecto.

Como se observa en la figura V.1, la primara etapa consistió en identificar y analizar a las

principales zonas productoras de cítricos del país; sus especies y variedades; las tipologías de

producción para estratificar los niveles tecnológicos existentes; las condiciones

agroclimatológicas de los cultivos; los aspectos epidemiológicos de la enfermedad para entender

su grado y distribución espacial; así como, una revisión bibliográfica de lo que han venido

haciendo otros países para estimar dichos impactos.

La matriz productiva-epidemiológica y los escenarios planteados

Con base en dicha identificación, se diseño un modelo o matriz productiva-epidemiológica y se

definieron escenarios. La matriz primaria consistió de 20 variables y 1306 observaciones a nivel

municipal, relativas a las entidades federativas productoras de las especies citrícolas siguientes:

naranja (agria, criolla, Valencia, Hamlin), mandarina (criolla, Dancy, Murcot), toronja (criolla,

Rubi Red, Red Blush, March), limón persa, limón agrio o mexicano y limón Italiano. Las

variables productivas incluyeron a la superficie sembrada y cosechada, rendimientos, volumen y

valor de la producción, tipología de producción, costos de producción, número de jornales que

demanda cada cultivo, costo de agroquímicos etc., cuyos datos de 2008 fueron obtenidos, en su

mayoría, del SIAP. Además las variables de la susceptibilidad de la especie de cítrico al

patógeno y la pérdida de peso asociada a la enfermedad.

Los escenarios planteados fueron:

1. Pérdidas potenciales de producción citrícola tomando en cuenta una situación epidémica de alta

intensidad y distribución generalizada y simultánea en todas las zonas productivas del país.

2. Pérdidas potenciales de producción de cítricos bajo una situación epidémica de intensidad

variable y distribución gradual en el país.

��

Figura ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..1 Proceso para estimar

escenarios de riesgo de pérdidas en el sector citrícola primario como consecuencia de la

enfermedad HLB. ��

� �� !" #$%&'()**+,"(- *./ &+*'0 1�� 2 3456789:;<= >=?

En el planteamiento de ambos escenarios se consideró que:

a) El ingreso, colonización y establecimiento del HLB en México es inminente tomando en

cuenta la presencia del patógeno, Candidatus Liberibacter, en el Continente Americano y en la

región del Caribe integrada históricamente al territorio mexicano, en lo relativo a fenómenos

fitosanitarios de interés regulatorio, así como en grandes regiones productoras de Estados Unidos

(Florida) y Brasil.

b) La detección y erradicación de brotes de HLB en la Península de Yucatán, Jalisco y Nayarit en

julio y diciembre de 2009, respectivamente, indican la existencia de presión de inóculo foráneo

sobre las regiones citrícolas del país.

c) El vector, Diaphorina citri, responsable de la dispersión del patógeno, se encuentra

ampliamente distribuido en el país desde su detección en 2004.

d) El carácter sistémico de la enfermedad (el árbol en su totalidad sufre de estrés fisiológico)

permite emplear datos de incidencia para fines de estimación de pérdidas.

Se asumieron los siguientes supuestos con respecto a cada escenario:

��

Escenario 1:

1.1. Debido a la presencia generalizada del vector se considera factible un escenario epidémico de alta

intensidad con una incidencia del 100% en todo el país, por lo que las pérdidas se darían sobre la

producción anual del ciclo productivo en el cual se realiza el pronóstico.

1.2. Por el supuesto de alta intensidad epidémica se elimina el efecto de dispersión espacio-temporal,

implicando que los efectos son de tipo multiplicativo, empleando como factor la tasa de

reducción de peso del fruto atribuible a la enfermedad.

Escenario 2:

1.1. La epidemia de HLB se ha presentado en otros países a través de un proceso espacio-temporal, lo

cual implica la estimación de tasas de dispersión epidémicas.

1.2. Los procesos espacio-temporales operan a distinto nivel de integración espacial (región, intra-

región y parcela) con tasas diferenciales.

1.3. El cálculo de tasas epidémicas por medio de modelos epidemiológicos específicos para cada nivel

espacial, permite su aplicación en un modelo multiplicativo integral para el cálculo de pérdidas

productivas.

A partir de la matriz primaria con entradas de datos a nivel municipal se integró la matriz a nivel

estatal, la cual incluyó 18 variables y 111 observaciones, manteniendo la categorización por

especie citrícola pero sin discriminar por tipo o variedad; por ejemplo, la categoría de naranja

incluyó datos de producción de la tipo criollo, Rubi Red, Red Blush y March. Esta integración a

nivel estatal facilitó el uso de las variables debido a la reducida disponibilidad de información a

nivel municipal; por ejemplo, para algunas asociadas a producción, las epidémicas y climáticas.

De la matriz integrada a nivel estatal se generaron los escenarios de riesgo que estimaron los

niveles de pérdida que traería consigo la enfermedad del HLB en los distintos estados productores

de cítricos, tanto en los volúmenes de producción como en la mano de obra que utiliza su cultivo,

los cuales se presentan más adelante. Los escenarios de riesgo se utilizaron para alimentar el

análisis de sensibilidad desarrollado para la etapa agroindustrial que se explica en el capítulo VI,

así como al modelo insumo/producto, IMPLAN, que cuantifica los impactos económicos para

toda la cadena productiva de los cítricos (capítulo VII) y en donde se manejan cifras agregadas a

nivel nacional.

Variables seleccionadas

Dentro del proceso metodológico, el siguiente paso fue seleccionar las variables a incluir en la

matriz y obtener los respectivos datos. A continuación se explica la manera como se

conceptualizaron las variables que no fueron obtenidas directamente de la información reportada

por el SIAP (como superficie sembrada y cosechada, rendimientos, volumen y valor de la

producción, etc.)

Variable de susceptibilidad

Con base en la revisión bibliográfica se elaboró una escala nominal de susceptibilidad de tres

clases para igual número de categorías de especies citrícolas. La base racional es que no existen

materiales resistentes a C. Liberibacter (Irey, 2009). En el caso de los limones se reporta

��

información empírica (comunicación personal de Loeza, INIFAP, 2010). La escala por grupo de

cítricos se definió como se muestra en el Cuadro ¡Error! �o hay texto con el estilo especificado

en el documento..1, incorporándose los números de la misma como variable de susceptibilidad

en la matriz.

Cuadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..1 Escala por grupo de

cítricos.

Escala Especie de cítrico

1 Baja susceptibilidad limón agrio, limón persa, limón italiano

2 Moderada susceptibilidad Mandarina

3 Alta susceptibilidad naranja, toronja

Variable pérdida de peso

La pérdida de peso, diámetro del fruto y grados Brix (medida de la concentración de azucares)

atribuibles al HLB se basó en los datos cuantitativos reportados por Bassanezi y colaboradores

(2009) para las condiciones y variedades de naranja cultivadas en Brasil. Debido a la amplia

distribución de naranja Valencia en México se empleó únicamente este dato para los cálculos

respectivos (figura V.2).

Figura ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..2 Pérdida de peso y de

grados brix por fruto bajo condiciones sintomática y asintomática1

.

El procedimiento empleado en Brasil incluyó frutos individuales y árboles sintomáticos al HLB,

paulatinamente infectados por al menos cuatro años. Las pérdidas estimadas para naranja � ��

��

Valencia (Bassanezi et al., 2009) fueron las que se indican en el Cuadro ¡Error! �o hay texto con

el estilo especificado en el documento..2.

Cuadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..2 Valores usados para

las variables de interés.

Variable Valor

Peso del fruto 42% +/- 9.85

Diámetro 18.9%

Grados Brix 17.02%

Dado el carácter sistémico de la enfermedad (y supuestos 1.1 y 1.2 considerados arriba), el

porcentaje de pérdida de peso (42%) se multiplicó directamente por el volumen de producción a

nivel municipal para calcular pérdidas de producción primaria para el caso de naranja. El valor

promedio y las desviaciones estándar obtenidas se emplearon para calcular tres escenarios de

riesgo: pérdida baja, moderada y alta.

Debido a que no existen datos publicados sobre niveles de pérdida para otras especies de cítricos,

se decidió asociar el porcentaje de pérdida de peso de naranja (42%) al nivel de susceptibilidad

(Sj) de la especie citrícola expresado en proporción, siendo limones=1/3 (baja susceptibilidad),

mandarina=1/2 (moderada susceptibilidad), naranja y toronja=1/1 (alta susceptibilidad). La

variable de pérdida de peso (Perpe) se calculó de la siguiente manera:

Perpe = (Producción de la especie-i )( 42%)(Sj);

donde, la especie-i es naranja, toronja, mandarina, limón mexicano, limón persa y limón italiano.

Variable tipología de la producción

La conceptualización de la tipología de la producción se hizo mediante un enfoque multivariado

que empleó variables socio-económicas y tecnológicas (González, 1990), la cual permitió generar

una escala nominal donde la tipología de tipo comercial-intensiva tuvo el valor de la escala más

alto (18) y la agricultura de tipo campesina extensiva con tecnología mínima y producción baja, el

menor valor (1). El objetivo fue generalizar costos de producción obtenidos de varias fuentes

bibliográficas para distintas condiciones agrícolas y tipo de cítrico, con lo cual se subsanó la

carencia de dichos datos oficiales a nivel municipio para la actividad primaria en la mayoría de

las regiones citrícolas del país (ej. número de jornales demandados por hectárea y cantidad de

agroquímicos aplicados). Los 18 tipos de agricultura mexicana de González (1990), se emplearon

para generar la escala, con ese número de clases, para todos los municipios de cada estado

citrícola del país y su correspondiente tipología agrícola. Así, en la matriz se introdujo el valor de

la escala asociada a cada municipio productor de cítricos.

��

Estimación estadística de los escenarios de riesgo

El enfoque analítico fue de tipo multivariado con el fin de incorporar el efecto de combinación

lineal del conjunto de variables previo un proceso de depuración por colinearidad (Mora-Aguilera

and Campbell, 1997; Mora-Aguilera et al., 1993). Como se muestra en la Figura ¡Error! �o hay

texto con el estilo especificado en el documento..3, el procedimiento general partió del diseño

de la matriz que incluyó “N” variables o parámetros de carácter productivo y “N”

municipios/estados.

Una vez seleccionadas y operacionalizadas las variables, se realizaron correlaciones a las mismas

para seleccionar las de mayor relevancia, siendo estas últimas a las que se aplicó la técnica

estadística de componentes principales de donde se generaron gráficas bidimensionales para las

escalas de susceptibilidad predeterminadas. Dentro de la etapa de inferencia epidemiológica, la

matriz se corrió bajo la técnica estadística de análisis factorial, con base en cuyos resultados se

efectuó también un análisis factorial de conglomerados.

Figura ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..3 Procedimiento

multivariado general aplicado para el análisis estadístico de los escenarios productivo y

epidémico del impacto del HLB en la citricultura mexicana.

Anexo 2. Subproducto 1. / G. Mora 1

Anexo 2. Un estudio de caso: Regionalización, muestreo y caracterización del CTV en Tamaulipas México

Gustavo Mora-Aguilera1, Daniel Ochoa-Martínez1 Alejandra Gutiérrez-Espinosa2, Angel Villegas, Ricardo Alvaréz5 y Juan Jasso6 Carlos Góngora, .oe Ruiz, Patricia Rivas, Emiliano Loeza, Camelita Palacios, Alberto Mendoza . Documento Inédito

a tristeza de los cítricos, causada por el citrus tristeza closterovirus (CTV), es considerada una enfermedad de

importancia cuarentenaria en México (NOM-FITO-031-2000) por lo que su establecimiento y diseminación representa un riesgo potencial. Lo anterior obliga al empleo de estrategias de manejo con un enfoque regional. En el grupo interdisciplinario de investigación de la CTV se propusieron los siguientes objetivos con el fin de optimizar el manejo y operatividad de los recursos económicos y humanos de la Campaña contra el CTV en el estado de Tamaulipas:

•••• Regionalizar la zona citrícola del estado de Tamaulipas con base a las variables que conciernen a los subsistemas epidemiológico clima, hospedante, manejo y patógeno, mediante el uso del SIG y análisis multivariado,

•••• Determinar el riesgo de establecimiento y dispersión del CTV a nivel regional •••• Caracterizar espacio-temporalmente la dispersión del CTV a partir de focos de la enfermedad •••• Establecer las implicaciones de la dispersión espacial en el muestreo y detección. •••• Caracterizar el CTV y conocer la implicación del áfido vector en la prevalencia de aislamientos del CTV.

1. A.TECEDE.TES 1.1 ¿Eliminar árboles garantiza la erradicación del CTV? Antes de responder a esta pregunta pensemos en lo siguiente: ¿Operar un tejido canceroso en humanos garantiza la cura de la enfermedad? ¿La muerte de una persona con SIDA garantiza que otros miembros de su comunidad ya no se enfermen? Es evidente que es estos casos la respuesta es NO. La razón es el carácter infeccioso o de contagio de la mayoría de las enfermedades. Por lo tanto debemos estudiar todo lo que este implicado con los procesos de contagio de las enfermedades. Específicamente son tres los aspectos que deben estudiarse:

• Proceso de enfermedad, también llamada patogénesis • Procesos de diseminación o dispersión • Procesos de sobrevivencia

El propósito en la erradicación es interrumpir estos tres procesos. El énfasis sin embargo debe ser el de evitar la diseminación exitosa. La cual se traduciría en el establecimiento de la enfermedad. 2 ¿QUE SABEMOS DE LA DISPERSIO. DEL CTV? La base de la erradicación es la detección de un organismo plaga, en nuestro caso el virus causante de la tristeza. La detección implica dos aspectos sustantivos: el método de laboratorio para detectar el organismo y el muestreo (Mora Aguilera et al., 1999). En cualquiera de estos dos aspectos es necesario conocer la dispersión del virus a tres niveles:

• Planta • Parcela • Región

¿Porqué se debe estudiar al organismo plaga a estos tres niveles? La erradicación es un principio de control que por definición implica una área o región de interés. Interesa proteger a la población de árboles de cítricos que pueden enfermarse evitando el estableciendo del virus. Una planta enferma

L


constituye un foco y su potencial área de dispersión son los árboles de una unidad de producción. Así esta implicada la planta enferma, las plantas sanas de una parcela y la región que potencialmente puede ser infectada. Erradicar implica entonces trabajar a estos tres niveles para efectos de eficiencia. Podríamos incluoso incluir otro nivel de estudio. Estudios de dispersión a nivel de países. Pero este nivel se puede incluir dentro del concepto de región para fines prácticos. En el caso del CTV, el monitoreo de la dispersión de Toxoptera citricida, el áfido considerado mas eficiente del CTV, se estuvo monitoreando durante su movimiento a través de Centroamérica hasta su arribo a México y EUA. Actualmente se mantiene monitoreo en México. Con el fin de ilustrar la idea de trabajar a nivel de individuo, parcela (es decir población) y región hagamos un símil con el caso del brote de ántrax, enfermedad causada por un bacteria en humanos, en EUA después de ´´septiembre 11.́ ´ Los individuos enfermos fueron tratados individualmente, la población en contacto con esos individuos fueron confinados y monitoreados para detectar la expresión de síntomas y el área donde se detectaron esos casos (por ejemplo, Washington, DC. EUA) fueron motivo de escrutinio en puntos críticos con el fin de prevenir brotes adicionales. Esta estrategia logró erradicar la enfermedad. La historia contada por un árbol! Esta claro entonces que la dispersión se debe estudia a tres niveles planta, parcela y región. Lo realmente difícil es ¿Cómo empezar? Esto lo pudimos responder a partir de un solo árbol. Un árbol que cambio mucho la visión de la epidemia causada por el CTV. En julio del 2002, a través de la Campaňa contra el CTV operada por el Comité Estatal de Sanidad Vegetal de Tamaulipas, se detectó un árbol enfermo en una superficie naranjo dulce/agrio de 200 ha. El 10% de esta superficie se muestreo en forma sistemática de acuerdo a la norma. Como ya se explicó, a pesar de su erradicación, por efectos de contagio este árbol podría haber afectado otros árboles. Por lo tanto, este árbol se constituyó en un foco potencial de contagio. Una fuente de inóculo potencial. Es decir, una planta que podía contagiar otras plantas por medio del transporte de particular virales a través de áfidos vectores. Pero, ¿Qué plantas? ¿Las vecinas inmediatas a esta planta? ¿Las cercanas pero no inmediatas? ¿Ambos tipos de plantas? Estas preguntas obligaban a realizar pruebas de detección sistemática (censo) a todo un grupo de plantas en torno al foco. Muestrear todos 60,000 árboles de las 200ha es prohibitivo en costo y tiempo. Los siguientes criterios biológicos fueron entonces aplicados:

1. Considerando el historia de plantación y edad de los árboles se definió un bloque compacto de 24 ha en torno a la planta enferma. A todas estas plantas se les realizó la técnica de detección serológica del virus mediante ELISA (Loeza et al., 2003; Loeza 2003).

2. Con base en estos resultados se definió una área de dispersión efectiva, es decir delimitada por las plantas positivos mas distantes mas un margen adicional de 2-3 hileras de plantas. Esta área fue de aproximadamente de 5 ha.

3. Esta fue definida el área de estudio la cual se censó cada 2-3 meses. Estos monitoreos se intercalaron con censos de las 24 ha con el fin de detectar dispersión mas haya de la área de dispersión aditiva.

sí un árbol permitió definir la forma de dispersión espacial (es decir el patrón de contagio entre plantas) y velocidad. En principio estos resultados evidenciaron que la enfermedad si se estaba dispersando en la región y por tanto el programa de erradicación debía ser revisado con base en fundamentos epidemiológicos. Es importante aclarar que no se puede inferir que la dispersión observada en el área específica de estudio se deba a ese árbol individual. No se conoce la historia ´´clínica´´ (término médico) del huerto para realizar esta afirmación. Pero sí sirvió para definir una área dentro de la plantación que en forma restrictiva podía ser inspeccionada por posible efectos de contagio y/o presencia de focos adicionales. Aquí es necesario introducir un concepto epidemiológico: El de


heterogeneidad espacial. En general las enfermedades no se dispersan o establecen en un campo en forma homogénea. La razón es la heterogeneidad de condiciones dentro de una parcela que hacen mas inductiva ciertas áreas que otras con respecto a la presencia de la enfermedad. Este concepto se aplicó en este caso. Sin embargo, el desconocer una historia ´´clínica´´ de un huerto no implica que no se pueda construir una. Los monitoreos en el tiempo tuvieron ese propósito. ¿Cómo los resultados de una parcela pueden extrapolarse a nivel regional? Si se afirmó y corroboró que existe una heterogeneidad inductiva de la enfermedad a nivel parcela lo lógico es que exista también a nivel regional. Esto afirmación implica validar o verificar los resultados de dispersión a nivel parcela y al mismo tiempo conocer la dispersión regional. Estos aspectos se presentan a las siguientes secciones. 2.1. PARCELA: ¿Cómo se dispersa la enfermedad en una parcela? ̀ Para validad los resultados de dispersión dentro de una parcela se recurrió nuevamente a los antecedentes de detección a través de la Campaña contra el CTV en Tamaulipas. Un total de 20 parcelas, localizadas en los 5 principales municipios productores de cítricos, con focos identificados (árboles individuales positivos serológicamente al CTV) fueron seleccionados con criterios de inductividad a la enfermedad como edad de plantación, variedad, manejo de huerto, numero de focos, de erradicación practicada, clima y superficie. Notar que los criterios se circunscriben en los componentes del llamado sistema epidemiologico (patógeno, hospedante, manejo, clima) y cuya interacción determina la ocurrencia de epidemias. El criterio de censos restrictivos y detección sexológica del virus se aplicó en todas las parcelas ya que se deseaba validar la dispersión en tornos focos de la enfermedad (Loeza (2003). El área restrictiva consistió en su mayoría de 9 hileras x 49 árboles (441 árboles) y hasta un maximo de 21 surcos x 100 árboles. Este intenso trabajo requirió estancias de tres estudiantes de postgrado en el área de estudio y el apoyo de personal de campo proporcionado por el Campo Experimental Francisco Villa (CFICET) de la Unión Regional de Citricultores de Tamaulipas. Las características de algunas de las huertas estudiadas se indican en el Cuadro 1. Cuadro 1. Características de las 10 huertas censadas para determinar el tipo de patrón espacial en Tamaulipas, México entre 2001-2004.

Municipio Parcelas .. de focos y matriz

Positivos con

foco/ha

5 % de incidencia

Variedad Edad Densidad Plantac.

Dirección 6Clave Estado Fecha de muestreo surco planta

Padilla P1-SJ 1 (9x49) 6/100 1.56 Valenc. 20/30 8x6 E-O S-N L32 M45

Errad Mar-04

P4-AR 1 (9x49) 6/14 1.36 Marss 20 8x6 SE-NO

SO-NE

L3 M48

Errad. Mar-04

1P2-LE 1 (9x49) 2/180 0.46 Nav.Temp. 13 8x4 E-O S-N L9 M31

Pie Ene-04

1P2-LE 1 (9x49) 3/180 0.68 - - - - L11 M28

Pie Ene-04

P2-LE 1 (9x49) 4/180 0.90 - - - - L22 M23

Pie Ene-04

P2-LE 1 (9x49) 4/180 0.90 - - - - L25 M6

Pie Ene-04

1P5-LA 1 (9x49) 2/27 0.47 Val 12 6x4 O-E S-N L6 M37

Pie Ene-04

Güemez G2-GL 1 (9x49) 6/130 1.73 Val.-Mand 20 8x4 O-E S-N L17 M20

Errad. Ene-04

Victoria 2V1-RE 1 (9x49) 0/8 0.22 Val.-Temp 16 8x4 S-N E-O L1 M Errad. Ene-04 Llera L4-P1 1 (9x49) 4/100 0.91 Nav.Temp 15-20 9x9 N-S E-O L17

M24 Errad. Mar-04


L8-RE 1 (9x49) 12/24 3.27 Val.-Temp 15y25 8x8 SE-NO

NE-SO

L2 M28

Pie Mar-04

3L9-FO 1 (9x49) 13/190 3.33 Val. 25 8x8 SE-NO

SO-NE

- Pie Ene-04

Mante 4M1-MA

1 (21x100)

134/90 6.64 Val 20 8x8 NE-SO

SE-NO

- Pie Ene-04/ Mar-04

La pregunta inmediata es si se encontraron plantas positivas adicionales a los focos previamente identificados. La respuesta es afirmativa. Para ilustrar lo anterior se muestra el Cuadro 2 donde se incluyen los resultados en cuatro fechas de detección mediante censos en dos de las parcelas estudiadas. En este caso se incluyen dos lotes cuyos árboles fueron erradicados en el 2002 observándose nuevos positivos en subsecuentes muestreos.

Cuadro 2. Incidencia temporal restrictiva en un área de 13.4 ha de la huerta M1-MA en Tamaulipas, México, considerando incidencias relativas y acumuladas.

Fecha 1 Fecha 2 Fecha 3 Fecha 4

(2002)1 (Enero-2003) (Enero-Marzo-04) (Enero-2003 y Enero-Marzo-04)

(+) %Inc. (+) %Inc. (+) %Inc. (+) %Inc.

83 3.95 62 3.07 72 3.56 134 6.64 1 Muestreo entre octubre y diciembre del 2002. Erradicación en 2002.

Cuadro 3. Incidencia temporal restrictiva en un área de 2.82 ha de la huerta L9-FO en Tamaulipas, México, considerando incidencias acumuladas (A).

Fecha 1 Fecha 2 Fecha 3 Fecha 4 Fecha 5

Octubre-2001 Diciembre-2001 Septiembre-2002

Abril-2003 Enero-20041

(+) %Inc. (+) %Inc. (+) %Inc. (+) %Inc. (+) %Inc. 2. A3 . A . A . A . A

45 45 10.39 5 50 11.54 2 52 12.00 1 9 2.31 4 13 3.33 1En enero 2004 se detectaron 9 árboles positivos a VTC, siendo 5 positivos históricos y 4 positivos nuevos (.). 2Árboles nuevos. 3Árboles totales para la fecha respectiva. Erradicación en 2002.

La caracterización espacial con fines de validación se realizó por distintos métodos estadísticos formales (Góngora 2004). Aquí se incluye únicamente dos métodos (Cuadro 3) ya que son los mas fácil de visualizar y porque en general los resultados fueron coincidentes para los distintos métodos analíticos. En suma, 7 huertas tuvieron una condición agregada asociándose a lotes con árboles de edades ≥ 20 años e incidencia ≥ 1.73%, mientras que la aleatoriedad se presentó en condiciones de baja incidencia (≤ 1.56%). Esto demuestra la existencia de dispersión del CTV a pesar de la erradicación y de la ausencia de Toxoptera citricida, considerado el vector más eficiente. La intensidad de agregación estuvo en el rango de 1 a 5 árboles dentro de surco y de 1 a 4 entre surcos. Estos resultados también confirmaron la posibilidad de realizar muestreos restrictivos con el beneficio en el costo y rapidez de


detección. Este último aspecto como se comentó es importante para evitar el contagio y establecimiento del patógeno al afectar los procesos de enfermedad y dispersión. Podemos establecer con estos resultados es que: • existe dispersión del CTV en ausencia de T. citricida,

• que predominantemente es agregada, • que es dependiente de la incidencia o presión de foco, y • que no es necesario este vector para que exista una dispersión agregada como en general se ha asumido. Queda sin responder, sin embargo, si la velocidad de dispersión del virus podría ser mayor con este vector y si podría en efecto seleccionar aislados mas agresivos como se ha referido en la literatura. Este aspecto esta siendo estudiado por este grupo de investigación en las condiciones de Yucatán donde el vector mencionado esta presente. Cuadro 3. Patrón espacial mediante los índices de dispersión de Morisita (Iδ) y Lloyd para 9 lotes de 8 huertas del estado de Tamaulipas, México considerando una sola fecha para algunas huertas y varias fechas para otras.

Municipio Huerta Foco y /o Fecha

TOC

Índices de dispersión

Tipo de

patrón

Iδ LIP

Padilla P1-SJ 1 32 1.60 1.54 2Ag

P4-AR 1 16 11.20 9.80 Ag

1P2-LE 1 - - -

1P2-LE 2 - - -

P2-LE 3 4 0.00 0.90 3U

P2-LE 4 4 0.00 0.90 U

Güemez G2-GL 1 16 2.28 2.45 Ag

Llera L4-P1 1 32 2.00 1.82 Ag

L8-RE 1 8 2.61 2.50 Ag

L9-FO Fe.-1 16 1.57 1.58 Ag

L9-FO Fe.2 16 1.70 1.72 Ag

L9-FO Fe-3 16 1.64 1.66 Ag

L9-FO Fe-4 32 1.00 1.00 4Al

L9-FO Fe-5 8 1.23 1.23 Ag

Mante M1-MA Fe-1 16 1.18 1.18 Ag

M1-MA Fe-2 64 2.44 2.48 Ag

M1-MA Fe-3 64 2..08 2..10 Ag

M1-MA Fe-4 16 1.80 1.69 Ag

1Los focos de estas parcelas no se analizaron por el bajo número de árboles enfermos. 2Ag= Patrón agregado, 3U= Patrón uniforme. 4 Al= Patrón aleatorio.


2.3. PARCELA: ¿Cuáles son las implicaciones en el muestreo? Conocer que la enfermedad se dispersa aleatoria y agregadamente dependiendo de la presión de foco (incidencia de enfermedad en foco(s), que existe una dispersión a plantas vecinas así como a plantas cercanas hasta distancias máximas 25 surcos x 90 árboles por surco permitió probar hipótesis de muestreo. Específicamente la idea fue determinar estadísticamente la viabilidad de muestrear en áreas restrictivas, es decir en torno a focos y cual sería el procedimiento de toma de muestra mas económico y preciso. La presencia de agregados derivo la idea de muestrear en bloques con direccionalidad hacia los surcos.

Por la normatividad mexicana, el muestreo con propósitos de detección del citrus tristeza closterovirus (CTV) se realiza en el 10% de una plantación mediante una selección sistemática en zig-zag. Es decir tanto el tamaño de la muestra-n como el esquema de muestreo ya esta definido. Sin embargo, los estudios epidemiológicos indicados previamente sugieren la idea de muestreos restrictivos en torno a estos focos en áreas de hasta 500 a 700 árboles (Ruiz et al., 2004). En este caso, n en realidad corresponde a � ya que la población de interés es solamente el área de influencia de foco y el ´´esquema´´ sería la selección de ni unidades maestrales. Por supuesto la idea no seria realizar un censo en esta area restrictiva sino evaluar la selección de muestras que hagan mas práctico el muestro. No obstante, el muestro restrictivo mediante censo puede ser una opción en casos que alta presión de enfermedad o donde se desee una precisión del 100% de detección en el área restrictiva de interés.

Una vez definido n o � y la forma de seleccionar la muestra (zig-zag o censo). Hay dos aspectos operativos

de interés: a) El método empleado para determinar la condición de infección de un árbol. En caso de aislamientos virales no severos la enfermedad puede ser asintomática por lo que se requiere realizar ELISA, una técnica serológica, para la detección. b) La prueba serológica se realiza con tejido vegetal obtenido en forma destructiva. Notar que esta selección del tejido implica la definición de otro sistema de muestreo donde la población la constituye todos los brotes vegetativos del dosel de un árbol.

Una propuesta de muestreo sistemático Varios procedimientos sistemáticos se han aplicado en estudios de simulación de esquemas de muestreo con el propósito de definir la exactitud y precisión para la detección del Citrus tristeza closterovirus con el fin de optimizar el muestreo realizado por el gobierno mexicano para la erradicación (Ruiz et al., 2004A). Hasta ahora se ha enfatizado en muestreos sistemáticos aleatorio simple y sistemáticos aleatorios en conglomerados

(bloques de plantas contiguas). Un muestreo sistemático se debe entender por un método de selección de muestras con cierto arreglo o patrón espacial (Figura 1). La definición del tamaño de los conglomerados así como su orientación en el campo se basaron en estudios espaciales descritos brevemente aquí y desarrollados ampliamente en otros trabajos (Loeza et al., 2003, Góngora et al., 2004B; Ruiz et al., 2004A). Adicionalmente, se han probado distintos porcentajes de la población-� para comparar con otros estudios de muestreo donde se ha empleado el 10% de la población de árboles por unidad de producción, lo cual fue definido arbitrariamente y sin considerar el patrón espacial de la enfermedad (Hughes y Gottwald, 1999).


Figura 1. Tamaño y orientación de conglomerados empleados para un estudio de simulación de

esquemas de muestreo sistemático para la detección del CTV. Tamaulipas, México (Ruiz et al., 2004).

Los resultados obtenidos hasta ahora indican que el muestreo restrictivo sistemático en torno a focos con bloques de plantas de 2x4 con direccionalidad hacia el surcado, inicialización aleatoria en el rango de 2 a 8 plantas, y la selección de una subpoblación de 5, 7.5 y hasta 15% de los árboles pueden ser exactos y confiables (> 90%). El mayor porcentaje de la subpoblación (15%) se encontró con niveles de incidencia inferiores al 2.3% correspondiendo a una condición aleatoria. Esto reduce costos, tiempo y puede hacer mas efectivo la erradicación del CTV

2.4. REGIO.: ¿Cómo se dispersa la enfermedad a nivel regional? Las evidencias de este grupo de investigación muestran que es posible regionalizar la zona citrícola del estado de Tamaulipas con respecto a la capacidad de dispersión y establecimiento del CTV, utilizando diversos métodos estadisticos (geoestadística interpolativos, multivariados y sistemas de información geográfica) aplicados a datos de detección generados por personal de la Campaña Contra el CTV, así como datos colectados en 20 huertas con ausencia de la enfermedad y distribuidas en la región citricota de Tamaulipas. Como ejemplo de las variables medidas en las huertas sin positivos al patógeno se incluye el Cuadro 2. Cuadro 2. Matriz de datos para 20 huertas de 4 municipios libres del virus causante del CTV en Tamaulipas, México georefenciadas en junio del 2004.

Muncipio Huerta Edad

1 Varieda

d2 Densida

d

plantac.3

Patrón4 Temp.

media

(OC)5

Güemez GS1-CN 1 3 2 2 1.28 Güemez GS2-SJ 3 3 3 1 1.50 Padilla PS1-CC 1 3 2 2 1.38 Padilla PS2-PA 1 2 2 2 1.35

Row

sam

plin

g in

terv

al:

k=

2,…

,6

T r e e s +

O c t o b e r - 2 0 0 15 5

D e c e m b e r - 2 0 0 16 2

M a r c h – 2 0 0 26 3

S e p t e m b e r - 2 0 0 26 6

A p r i l - 2 0 38 4

W it h in r o w sq u a d r a t s

S y m m e t r i c a lq u a d r a n t s

A c r o s sr o w s

q u a d r a t s

C o l u m n s a m p l i n g i n t e r v a l : l = 4 , … , 8


Padilla PS3-SO 1 3 2 2 1.27 Padilla PS4-SS 3 3 2 2 1.30 Padilla PS5-CO 3 3 2 2 1.33 Padilla PS6-MR 1 3 2 2 1.35 Padilla PS7-SP 3 3 2 2 1.32 Victoria VS1-NA 2 3 2 2 1.33 Victoria VS2-TE 3 3 2 2 1.39 Victoria VS3-SA 1 3 2 2 1.38 Victoria VS4-MM 3 3 3 2 1.53 Victoria VS5-TO 3 3 3 2 1.40 Xicoténcatl XS1-LN 3 2 3 2 0.10 Xicoténcatl XS2-GU 3 3 3 1 1.44 Xicoténcatl XS3-VI 3 3 3 1 0.91 Xicoténcatl XS4-ES 1 3 2 1 0.09 Xicoténcatl XS5-GA 1 3 2 1 1.18 Xicoténcatl XS6-CO 2 3 3 2 0.91

11=16-30, 2>30, 3=1-15 años. 21= mandarina, 2= toronja, 3= naranja. 31=9x9, 9x8, 2=8x8, 10x5, 7x8, 8x6, 3=9x4, 8x5, 8x4, 4=6x4, 6x3. 4Patrón 1=carrizo o troyer, 2=agrio, 5Temperatura media estimada absoluta (octubre-diciembre 2001-2003, con el método inverso ponderado de la distancia) considerando como punto medio 22oC, temperatura donde ocurre la mayor eficiencia de transmisión del virus (Góngora 2004). La Figura 2 ilustra los resultados con el método interpolativo demostrando la presencia de cierta direccionalidad en la dispersión potencia de la enfermedad y las áreas de mayor inductividad.

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-10 0 o -9 9 o -9 8 o

2 2 o

23 o

2 4 o

NNNN

5 0 km

L O

L.

V icto r ia

L leraC a sa s

M a nte

G ü em ez

P ad illa

G o nzález

X icot.

S . ca r los J im énezH ida lgo

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0 .00

5 .00

10 .00

15 .00

20 .00

25 .00

30 .00

35 .00

40 .00

45 .00

50 .00

0 .00

5 .00

10 .00

15 .00

20 .00

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35 .00

40 .00

45 .00

50 .00

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5 .00

10 .00

15 .00

20 .00

25 .00

30 .00

35 .00

40 .00

45 .00

50 .00

Figura 2. Áreas de riesgo de dispersión del CTV a nivel regional en el estado de Tamaulipas. La dimensión del area indica el potencial de riesgo de dispersión y la intensidad de color la intensidad potencial incidencia. 2.5. REGIO.: ¿Cuáles son las implicaciones en el muestreo? La aplicación práctica de una propuesta regional de detección y dispersión potencial del CTV consiste en la optimización de un programa de manejo y muestreo regional. En el caso de la Campaña Contra el CTV, el muestreo de detección puede ponderarse por criterios de incidencia de focos y por la consideración de variables


del sistema epidemiológico inductivas al establecimiento, dispersión y potencial desarrollo de epidemias. En particular para el estado de Tamaulipas, se recomienda priorizar el muestreo en las siguientes regiones considerando los criterios previamente expuestos:

Áreas Interpolación 1geoestadística

Sistema de Información Geográfica

Incidencia de focos

Sistema epidemiológico de huertas con presencia de CTV

Sistema epidemiológico de huertas sin presencia de CTV

Sureste de Hidalgo + + + Sur de San Carlos + + + Suroeste de Jiménez + + - Centro-este de González + + - Noreste y sureste de Xicoténcatl

- + -

Sur de Casas - + - Suroeste de Llera - - + Centro de Xicoténcatl - - + Noreste de Ocampo - - +

1 métodos empleados en la caracterización regional. La numero de símbolos + determinan la mayor prioridad en el muestreo.

Considerando que la detección de árboles positivos a CTV es la base para un estudio de regionalización, se recomienda iniciar un programa de erradicación en un área citrícola conformando cuadrantes continuos de inspección convencional con el propósito de detectar la capacidad potencial de inductividad epidémica sobre la cual se construyan áreas de riesgo de establecimiento y dispersión del CTV. 2.1. PLA.TA: ¿Cómo se distribuye el virus dentro de la planta? El virus tiene una variación en el tiempo en lo que se refiere a su concentración pudiendo incluso afectar su detectabilidad por la técnica de ELISA (Figura 3 A). Datos históricos para las condiciones de Tamaulipas indican que la concentración incrementa para después decrecer posiblemente en un periodo mayor a dos años. Se ha indicado mucho de la variación estacional de la concentración del CTV pero esto no se demostrado en nuestros trabajos.

Oct

-01

Dic

-01

Jun-

02

Sep-

02

Oct

-01

Dic

-01

Jun-

02

Sep-

02

Fecha

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

A

`rboles=7`rboles=9Tendencia no paramØtricaUmbral de detección

Abs

orba

ncia

B

Figura 3. Variación en la titulación de CTV durante un año en árboles positivos en la huerta L1 de Llera: A) Positivos con tiempo de inicio de infección desconocido (≥12 meses); B) Positivos con un estimado de inicio de infección en diciembre de 2001 (=10 meses).


Sin embargo si se ha demostrado estadísticamente que la distribución del virus es heterogenea en el árbol y su implicación en el muestreo a nivel de árbol. Esto se demostró con estudios de distribución de probabilidades encontrándose que el modelo beta binomial describía mejor las frecuencia de brotes positivos por inmunoimpresión en el árbol. Este resultado implica que la disposición de los brotes positivos alrededor de los árboles es heterogénea y que se le puede asociar una función probabilística de detección, por lo que es posible inferir que la probabilidad de detectar CTV varía dependiendo del número de brotes seleccionado por árbol. Así mismo, el modelo antes indicado es una comprobación estadística formal de los resultados empíricos que previamente se habían sugerido en árboles adultos (Ben-ze’ev et al., 1989). En la siguiente sección se ilustra el efecto en costo de esta determinación. 2.2. PLA.TA: ¿Cuáles son las implicaciones en el método de detección y muestreo? Debido al carácter extensivo de un censo restrictivo y su posible implementación con fines de erradicación fue necesario comparar la eficiencia de detección entre ELISA y una segunda técnica serológica denominada inmunoimpresión, así como el iempo empleado con distintos métodos de procesado de la técnica de inmunoimpresión (Cuadro 3 y 4) (Ruiz et al., 2004A; 2004B). El uso de ELISA en muestreos extensivos se basa en muestras compuestas de cinco árboles (Loeza et al., 2003). En caso positivo se procesa cada uno de los árboles permitiendo de este modo un ahorro económico del 80%.

Como puede apreciarse en los Cuadros 3 y 4, la eficiencia de la técnica de inmunoimpresión fue mayor con

brotes de un mes y con un patrón de impresión sobre la membrana de detección en línea continua. Similarmente, de acuerdo función beta binomial a la cual se ajustó la frecuencia de brotes vegetativos positivos se encontró que el muestreo de cuatro brotes en lugar de los seis que se han recomendado permite detectar con un 98% de probabilidad un árbol enfermo (Ruiz et al., 2004B). El ahorro puede ser de 30% solo con adaptaciones a la técnica de inmunoimpresión y de 30% si se reduce de 6 a 4 el número de peciolos a seleccionar por árbol. Por la eficiencia de detección con respecto a la edad de infección y concentración viral así como en el costo unitario (US$0.98 vs. US$1.72), la técnica de inmunoimpresión fue mejor que ELISA. Para generar estas conclusiones en se requirió un total de 88884 impresiones sobre membranas y un muestreo de un total de 7430 árboles. Esto proporciona una idea la validación extensiva que puede requerir un sistema de muestreo a nivel planta para su optimización.

Este ejemplo evidencia que indistintamente del tamaño de la muestra y del método específico para

seleccionar las unidades muestrales a nivel de parcela o región existen aspectos igualmente importantes que determinan la eficiencia general del muestreo e incluso su viabilidad práctica.

Cuadro 3. Eficiencia en el uso de las membranas de inmunoimpresión y costo en dólares de tres patrones de impresión para dos edades de pecíolos de dos especies de cítricos.

Edad de

.o. de Muestras/ Costo de procesado/

Cítrico pecíolo Diseño1 membranas Árboles Membrana2 Muestra

Campaña3

Mandarina (C.

reticulata) 1 mes C 2 377 188.5, ±4.5 0.69 4828

Naranja Valencia 1 mes A 6 1088 181.3,±2.6a 0.72 5019 (Citrus sinensis) B 7 938 134.0,±1.3c 0.97 6791 C 7 1110 158.6,±1.8b 0.82 5738 6 meses A 13 1654 127.2,±1.4b 1.02 7154 B 12 1547 128.9,±1.1b 1.01 7059 C 5 693 138.6,±1.9a 0.94 6566

1Patrón de impresión de las membranas: A) A renglón seguido; B) A renglón doble llenando la membrana en hileras; C) A renglón doble llenando la membrana en columnas. 2Promedios con la misma letra no son


estadísticamente diferentes (comparaciones dentro de cada grupo de edad de pecíolos de naranja). 3Estimado con base en 7000 muestras procesadas en la campaña 2003-2004 contra el CTV. Tamaulipas. México. No incluye los costos operativos de campo. Fuente: Ruiz 2004B Cuadro 4. Confiabilidad de detección de CTV y ahorro en dólares norteamericanos con diferente número de pecíolos impresos por árbol.

Pecíolos / Muestras/Paquete comercial1 Ahorro/Paquete comercial1 Árbol 1 mes 6 meses Porcentaje 1 mes 6 meses Probabilidad2 6 1813 1386 --- --- --- 0.98

5 2116 1617 15 218 217 0.98

4 2418 1848 33 436 434 0.97

1Por paquete comercial de inmunoimpresión empleando el patrón impresión a renglón seguido para pecíolos de un mes y el patrón a doble renglón de impresión en columna para pecíolos de seis meses de edad.2Probabilidad de detección de CTV, estimada con la distribución beta binomial con parámetro θ = 0.357± 0.136 y empleando dos repeticiones por pecíolo. Fuente: Ruiz et al., 2004B. Para este trabajo De 20 huertas estudiadas con presencia del CTV y 20 libres se determinaron 9 zonas de riesgo de establecimiento y dispersión de la tristeza abarcando parte de los municipios de Hidalgo, Jiménez, San Carlos, González y Xicoténcatl influenciados principalmente por tres áreas donde la enfermedad está presente e incluye a los municipios de Padilla, Llera y Mante. La temperatura mínima y promedio de los meses octubre-diciembre, relativa a la mayor dispersión del virus, respectivamente se estimó al nivel de cada huerto mediante los modelos: ŷ=49.41-0.0034(AL)-1.72(L�), R2

=0.74, y ŷ=34.23-0.0032(AL)-0.53(L�), R2 =0.82, donde AL es la altitud m.s.n.m.y L� es la latitud norte.

Bibliografía citada Ballester-Olmos, J. F., Pina, J. A., Carbonell, E. A., Moreno, P., Hermoso de Mendoza, A., Cambra, M.

and .avarro, L. 1993. Biological diversity of citrus tristeza virus (CTV) isolates in Spain. Plant Pathology 42:219-229.

Domínguez et al., 2002. Pathogen-derived resistance to citrus tristeza virus (CTV) in transgenic mexicna lime (Citrus aurantifolia(Christ.)Swing.) plants expressing its p25 coat protein gene. Molecular breeding. 1:1-10.

Grant, T. J. and Higgins, R. P. 1956. Occurrence of mixtures of tristeza virus strains in citrus. Phytopathology 47:272-276.

Loeza-Kuk, E., G. Mora-Aguilera, R. Álvarez-Ramos, A. Gutiérrez-Espinosa y D. L. Ochoa-Martínez. 2002. Estudio de dispersión espacio temporal de la tristeza de los cítricos: bases biológicas para su erradicación. XXIX Congreso Internacional de la Sociedad Mexicana de Fitopatología. Monterrey, Nuevo León. Del 2 al 5 de Julio.

Moreno, P., Guerri, Ballester-Olmos, J. F., Albiach, R. And Martínez, M. E. 1993. Separation and interference of strains from a citrus tristeza virus isolate evidenced by biological activity and double-stranded RNA (dsRNA) analysis. Plant Pathology 42:35-41

Powell, C. A., Pelosi R. R., and Cohen, M. 1992. Superinfection of orange trees containing mild isolates of citrus tristeza virus with severe Florida isolates of citrus tristeza virus. Plant Disease. 76:141-144.

Sanford, E. M. and Johnston, S. A.1985. The concept of parasite derived resistance: deriving resitance from parasite´s own genome. Journal of theoretical biology. 115:395-405.

Silva-Vara, S., Peña del Río, M. A., Peña-Martínez, R., Villegas-Jiménez, N., Byerly-Murphy, K. F. y Rocha-Peña, M. A. 2001. Distribución del virus de la tristeza en tres plantaciones comerciales de cítricos del estado de Nuevo León, México. Agrociencia 35:441-450.

Van Vuuren, S. P., Collins, R. P. and Da Graca, J. V. 1993. Evaluation of citrus tristeza virus isolates for cross protection of grapefruit in South Africa. Plant Disease 50:112-116.

Waterhouse, P. M., Wang, M. B. And Lough, T. 2001. Gene silencing as an adaptative defence against viruses. Nature. 411:834-842.

��

Anexo 3. Protocolo Uso y Aplicación de Google Earth para Estudios Regionalización

Introducción

El uso de imágenes satelitales obtenidas a partir del programa gratuito Google Earth es una

herramienta que permite dentro del contexto de Vigilancia Epidemiológica Fitosanitaria la

planeación adecuada para identificar y eficientizar los tiempos en la ejecución de protocolos de

campo, ya que permite la visualización general a nivel regional de los sitios establecidos para el

muestreo, su relación con vías de comunicación y estimación de tiempos que se requiere para

realizar los recorridos.

En este sentido Google Earth es una herramienta práctica y fácil de usar para tales fines, además de

ser un programa gratuito disponible en internet.

Objetivo

Identificar la importancia practica en la parte de planeación y logística para la realización de

actividades dentro de la Vigilancia Epidemiológica a nivel regional.

Pasos y herramientas para el uso y práctica de Google Earth

1. Abrir Google Earth en la barra de inicio en el Icono Google Earth.

a. Sí llegará a aparecer una ventana de actualización dar click en Aceptar.

2. Aparecerá una ventana de sugerencia del día. Dar opción de Cerrar.

3. Finalmente aparecerá la página de inicio de programa con una vista general a nivel mundial

(fig. A).

Fig. 1. Vista principal de Google Earth

Manipulación para uso de Google Earth

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4. Las herramientas que se utilizan para poder navegar en los mapas son:

a. Las herramientas ubicadas en la parte superior derecha de la vista principal. Las

flechas indican dirección y las herramientas en la parte superior y a un costado del

círculo con flechas son para alejar-acercar y para visualización horizontal (B).

b. También se puede emplear el mouse de computadora para realizar las mismas

funciones.

Búsqueda de coordenadas geográficas

5. Para ubicar una coordenada geográfica en la parte superior izquierda (C) la opción Volar a

permite ubicar cualquier referencia geográfica (coordenadas), nombre de calles, avenidas,

lugares, etc. Las coordenadas geográficas se coloca el valor de Latitud seguido del valor de

Longitud separado por una coma. Ej. 19.350516, -99.138299

Fig. 2. Ubicación y marca de una coordenada geográfica

6. Para colocar una marca sobre la georeferencia encontrada, en la barra de menú (D) la

segunda opción muestra la herramienta Marca de Posición. Aparecerá la ventana para

designar el nombre de la marca, la descripción, modificar estilo y color, ver datos del punto

y la altitud a la cual se requiere colocar la marca.

Medición de distancias y polígonos.

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7. Para medir distancia, área, radio o circunferencia, en la barra de menú la herramienta Regla

(fig. 2 (E)) permite medir distancias entre 2 puntos, una ruta con más de 2 puntos, un

polígono o un círculo. Para la medición de las opciones anteriores se puede usar diferentes

unidades medidas de la lista desplegable según sea la opción que se requiera.

Fig. 3. Opciones de medición con la opción Regla

Ejercicio practico

8. Reproduce los pasos 1-7 para las siguientes coordenadas geográficas:

a. 19.46418, -98.90453 (POMONA)

b. 19.46291, -98.90420 (CITRICOS)

c. 19.46322, -98.90530 (GENETICA)

d. 19.46322, -98.90545 (CABEZA)

e. 19.46314, -98.90361 (ESTACIONAMIENTO)

f. 19.46443, -98.90363 (DESARROLLO)

9. Determina la distancia de cada uno de los puntos que se ubicaron en la práctica de GPS.

10. Determina el área del polígono que conforman los 3 puntos ubicados

��

Anexo 4. Protocolo. Generación de Mapas Mediante el Uso de Sistemas de Información

Geográfica ArcView 3.2.

Introducción

Los sistemas de información geográfica constituyen en la actualidad una herramienta muy eficiente

e imprescindible para la toma de decisiones en el corto plazo, esto aplicado a proyectos de

investigación o estudios en las diferentes y variadas disciplinas.

La generación de mapas dinámicos en el campo de la geografía, agricultura y otras disciplinas ha

tomado gran auge en la última década, convirtiendo a los sistemas de información geográfica en una

innovadora técnica capaz de englobar un conjunto de elementos prácticos para la toma de

decisiones a nivel nacional, estatal o regional. En la vigilancia epidemiológica esta herramienta es

fundamental debido al enfoque regional, nacional y eventualmente continental en el que debe operar

un sistema de vigilancia. Sin embargo, con este fin la generación de mapas debe considerar

variables asociadas al sistema epidemiológico pertinente al problema en estudio para su posterior

uso en proyección espacial, interpolativos, en la generación de mapas de riesgo.

Objetivo

Generar mapas y conocer la aplicación práctica de los sistemas de información geográfica

(ArcView) en la Vigilancia Epidemiológica.

Metodología

Cargar un mapa prediseñado en ArcView

1. Abrir software ArcView.

2. Para descargar un mapa ya existente o descargado de alguna página oficial de manejo de

información geográfica (CONABIO, INEGI, etc), que generalmente se encuentra en

formato shape file (.shp), se emplea la herramienta View/Add theme/ruta de archivo/

(solo se mostrarán los archivos en formato .shp), se selecciona el shape agregado en el

cuadro de la parte izquierda y se presiona ok.

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3. Aparecerá una etiqueta en la parte superior izquierda de la pantalla, que corresponde al

shape agregado, se palomea en el cuadro pequeño en color gris sombreado que aparece

junto al nombre del shape. Una vez realizado este paso se presentará en la pantalla el mapa

que se haya elegido y el cual puede ser manipulado con los iconos de la parte superior del

programa.

Ubicación de puntos georeferenciados.

4. Generar una matriz de datos en Excel (.xls) que contenga como variables importantes la

georeferenciación de los puntos muestreados o analizados, la cual consta de valores de

Longitud y Latitud (X y Y) en formato de números decimales, así mismo requiere la

variables que se desea analizar (Z) de forma gráfica. Ej. incidencia, severidad, número de

insectos, etc.

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5. Una vez que se tenga la matriz de datos en formato EXCEL (xls), ésta debe de guardarse

con un formato de Texto (.txt) (opción texto delimitado por tabulaciones), ya que este

formato es fácilmente reconocido por ArcView.

6. Minimiza la ventana que está activa (view 1), en la ventana principal del software Untitled,

seleccionar la opción de Tables/Add.

7. Modificar el tipo de formato de visualización de archivos. Parte inferior izquierda List files

of type elegir la opción Delimited Text (.txt), esto nos permitirá visualizar todos los

archivos en formato .txt, en la ruta donde se guardó inicialmente el archivo .txt y

seleccionas ok. Aparecerá una tabla que corresponde a la matriz en estudio.

8. Minimizar la tabla activa (nombre de la matriz) y maximizar view 1, en la parte inferior de

la ventana. Elegir en la barra de Menú view/add event theme/seleccionar el archivo .txt.

Aparecerá una ventana indicando las variables X y Y donde se asignaran las variables que

correspondan a la latitud (Y) y longitud (Y).

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9. Aparecerá una nueva etiqueta en la parte superior izquierda de la pantalla, que corresponde

a la matriz agregada, se palomea en el cuadro pequeño en color gris sombreado que aparece

junto al nombre de la matriz. Automáticamente se generarán los puntos en el mapa.

10. Finalmente, el mapa generado a partir de puntos geoposicionados se convierte a shape en la

barra menú theme/convert to shapefile…/ elegir una ruta para guardar el archivo. Una vez

convertido en formato .shp este puede ser manipulado.

Interpolación de Mapas

11. Se requiere una matriz en formato .txt que corresponde a la variable (incidencia, severidad,

número de poblaciones, etc) que queremos interpolar sobre los puntos antes

geoposicionados.

12. Se agrega una nueva tabla correspondiente a la variable a interpolar, siguiendo los pasos del

6 al 10.

13. Una vez agregada la nueva tabla aparecerá la nueva capa con el mismo nombre al anterior,

pero ahora en formato de ARCVIEW. Palomear el cuadro gris y sombrear la capa con click

en el nombre.

14. En la barra de menú principal elegir SURFACE y en el submenú elegir la opción

INTERPOLATE TO GRID. Aparecerá ventana para indicar la vista de la proyección, elegir

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SAME AS VIEW y 4. OK. Enseguida aparece un nuevo cuadro de dialogo (Interpolate

Surface) 5. Se elige el método de representación, comúnmente inverso de la distancia al

cuadrado, se elige la variable a representar y se selecciona el número de vecinos y presiona

OK.

15. La proyección se mostrará como una capa encima de los puntos de la proyección. La capa

mostrará la escala según los valores del archivo. Con doble click en la capa de escala,

aparece una ventana en la cual se pueden modificar el color de la proyección (5),

intercambiar orden de los colores, aumentar o disminuir el número de clases, modificar

etiquetas, etc.

Ejercicio práctico

• Emplear matriz (proporcionada por el instructor) de CTV para la generación de mapa

indicado en los pasos del 1 al 10.

• Emplear matriz (proporcionada por el instructor) de HLB para generar mapa interpolado de

número de generaciones potenciales de Diaphorina citri.

• Mapa interpolado de índice de riesgo agroclimático de la matriz proporcionada por el

instructor.

METODOLOGIAS DI AMICAS DE REGIO ALIZACIO...

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