Sclerotinia sclerotiorum è un patogeno ubiquitario che causa malattie su oltre 500 piante ospiti distribuite in tutto il mondo. Il controllo di queste malattie è difficile a causa della persistenza a lungo termine degli sclerozi nel suolo, che rappresentano l’inoculo primario e producono ascospore trasportate dall’aria in grado di infettare le piante ospiti. Le principali opzioni per la gestione della sclerotinia: adozione di pratiche colturali, applicazioni di agenti di biocontrollo per ridurre il numero di sclerozi nel suolo e l’impiego di fungicidi contro le infezioni ascosporiche. I modelli matematici forniscono una migliore comprensione delle condizioni ambientali favorevoli che favoriscono la produzione di apoteci e l’infezione da ascospore e può migliorare la tempistica delle applicazioni fungicide riducendo così gli interventi inutili.
Un nuovo modello meccanicistico per la Sclerotinia
Dopo un’analisi della letteratura, è stato sviluppato un modello meccanicistico, dinamico e guidato dalle condizioni atmosferiche per la previsione di epidemie su diverse colture. Il modello tiene conto di:
1) produzione e sopravvivenza degli apoteci;
2) produzione, dispersione e sopravvivenza delle ascospore;
3) infezione da parte delle ascospore;
4) insorgenza delle lesioni.
La capacità del modello di prevedere la comparsa degli apoteci è stata valutata per le epidemie osservate con diversi climi, tipi di suolo e colture ospiti (soia, fagiolo bianco e carota) utilizzando dati indipendenti ottenuti da prove condotte in Ontario (Canada), Michigan (Stati Uniti) e Wisconsin (Stati Uniti).
Il modello ha mostrato un’accuratezza di 0,82 e una specificità di 0,73 nel prevedere la presenza di apoteci, con una probabilità posteriore di prevedere correttamente la presenza o l’assenza di apoteci rispettivamente di 0,804 e 0,876.
Il confronto tra i risultati del modello e le osservazioni reali ha mostrato un coefficiente di correlazione di concordanza di 0,948 e un errore quadratico medio di 0,122.
Il modello è stato inoltre convalidato per la sua capacità di prevedere l’andamento della malattia su soia e girasole.
Il modello rappresenta un miglioramento rispetto ai precedenti modelli di S. sclerotiorum e potrebbe essere utile per la valutazione della malattia.