En este artículo buscaremos explorar el impacto de las enfermedades en cultivos, un factor clave a tener en cuenta al momento de buscar rendimientos potenciales. En ese sentido hablaremos de conceptos como incidencia y severidad, estos resultan muy importantes a la hora de determinar el impacto de una enfermedad en el cultivo. Cuando una enfermedad afecta una gran cantidad de plantas y provoca daños significativos, es probable que experimentemos una disminución en la producción y, por lo tanto, pérdidas económicas.

¿Qué es la incidencia y severidad en un cultivo?

La incidencia nos muestra la proporción de plantas afectadas en una determinada área de cultivo, mientras que la severidad nos indica el grado de daño que estas plantas han sufrido debido a la enfermedad. Estas medidas son clave a la hora de tomar decisiones informadas en cuanto a la aplicación de medidas de control. Al conocer la proporción de plantas afectadas y la gravedad del daño, podemos determinar la urgencia y el alcance de las estrategias de manejo que debemos implementar. Así mismo, a partir de estas también podremos visualizar los umbrales recomendados de acción sobre los cultivos, buscando mitigar los impactos en rendimiento y maximizar el resultado económico.

¿Cómo calcular incidencia?

Primero, debemos contar el número total de plantas en un área específica y luego determinar cuántas de ellas están afectadas por la enfermedad. Dividimos el número de plantas afectadas entre el número total de plantas y multiplicamos por 100 para obtener el porcentaje de incidencia.

Por ejemplo, si tenemos un área de cultivo con 200 plantas y 40 de ellas están afectadas por una enfermedad, la tasa de incidencia sería: (40/200) x 100 = 20%. Esto significa que el 20% de las plantas en esa área están afectadas por la enfermedad en cuestión.

¿Cómo calcular severidad?

Determinar la severidad de una enfermedad puede ser un desafío, ya que requiere primero una identificación de los síntomas de la enfermedad y luego una evaluación cuidadosa del porcentaje de tejido afectado. El cálculo se realiza estimando el porcentaje del área con tejido afectado en relación al área total de ese tejido, por ejemplo una hoja.

Esta tarea se realizaba de manera manual y subjetiva, lo que podía dar lugar a imprecisiones en los resultados. Normalmente, solo los técnicos entrenados eran capaces de dar un valor cercano a la realidad al tratar de estimar el % de severidad. Sin embargo, junto al mayor conocimiento sobre enfermedades y al mejor entrenamiento del personal, aparecieron tecnologías digitales capaces de ayudar a técnicos y monitoreadores en esta tarea, y hoy podemos decir que contamos con mayor certeza a la hora de estimar y medir severidad, con resultados más objetivos y con mejor calidad de datos. En ese sentido, la plataforma de SIMA, una herramienta para la digitalización de datos agronómicos, y especializada en monitoreos agrícolas, apuntala a los técnicos y monitoreadores, brindándoles no solo la posibilidad de conocer los protocolo y las escalas de severidad de las distintas enfermedades de los cultivos, sino que hasta los ayuda a conocer el % de severidad al ofrecer la posibilidad de medir este parámetro de forma objetiva a través de fotografías tomadas con su propio celular que son interpretadas por inteligencia artificial.

En conclusión, la severidad y la incidencia son conceptos fundamentales en el manejo de enfermedades en los cultivos. Es importante no solo conocer e identificar las enfermedades, sino también monitorearlas para conocer cuándo actuar o para conocer su dinámica.

Gracias a las herramientas digitales con inteligencia artificial, podemos determinar la severidad de manera objetiva y eficiente, lo que nos ayuda a tomar decisiones más acertadas en el manejo de enfermedades. Asimismo, la tasa de incidencia nos permite cuantificar el alcance de la enfermedad en nuestras plantaciones y tomar medidas preventivas o de control cuando sea necesario. La combinación de tecnología y conocimiento agronómico nos permite avanzar hacia una agricultura más sostenible y productiva.