Estudo e aplicação de modelos de previsão de doenças da vinha sobre plataformas de IoT

(1)

Estudo e aplica¸c˜

ao

de modelos de previs˜

ao de doen¸cas da vinha

sobre plataformas de IoT

Por

Carlos Manuel Olo Peixoto

Orientador: Doutor Raul Manuel Pereira Morais dos Santos

Co-orientador: Doutora Maria Isabel Mendes Guerra Marques

Cortez

Disserta¸c˜ao submetida `a

UNIVERSIDADE DE TR ´AS-OS-MONTES E ALTO DOURO para obten¸c˜ao do grau de

MESTRE

em Engenharia Electrot´ecnica e de Computadores, de acordo com o disposto no Regulamento Geral dos Ciclos de Estudos Conducentes ao Grau de Mestre na UTAD

DR, 2.a

s´erie – N.o

133 – Regulamento n.o

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Estudo e aplica¸c˜

ao

de modelos de previs˜

ao de doen¸cas da vinha

sobre plataformas de IoT

Por

Carlos Manuel Olo Peixoto

Orientador: Doutor Raul Manuel Pereira Morais dos Santos

Co-orientador: Doutora Maria Isabel Mendes Guerra Marques

Cortez

Disserta¸c˜ao submetida `a

UNIVERSIDADE DE TR ´AS-OS-MONTES E ALTO DOURO para obten¸c˜ao do grau de

MESTRE

em Engenharia Electrot´ecnica e de Computadores, de acordo com o disposto no Regulamento Geral dos Ciclos de Estudos Conducentes ao Grau de Mestre na UTAD

DR, 2.a

s´erie – N.o

133 – Regulamento n.o

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Orienta¸c˜ao Cient´ıfica :

Doutor Raul Manuel Pereira Morais dos Santos

Professor Associado c/ Agrega¸c˜ao do

Departamento de Engenharias da Escola de Ciˆencias e Tecnologia da Universidade de Tr´as-os-Montes e Alto Douro

Doutora Maria Isabel Mendes Guerra Marques Cortez

Professora Associada do

Departamento de Agronomia da Escola de Ciências Agrárias e Veterinárias da Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro

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”Não é o trabalho, mas o saber trabalhar, que é o segredo do êxito no trabalho. Saber trabalhar quer dizer: não fazer um esfor¸co inútil, persistir no esfor¸co até ao fim, e saber reconstruir uma orienta¸cão quando se verificou que ela era, ou se tornou, errada.”

Fernando Pessoa (1888 – 1935)

A quem dedico, aos meus

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Estudo e aplica¸c˜ao de modelos de

previs˜ao de doen¸cas da vinha em plataformas de IoT

Carlos Manuel Olo Peixoto

Submetido na Universidade de Tr´as-os-Montes e Alto Douro para o preenchimento dos requisitos parciais para obten¸c˜ao do grau de

Mestre em Engenharia Electrot´ecnica e de Computadores

Resumo — A cultura da videira exige um volume de investimentos elevado, princi-palmente nas áreas de irriga¸cão, conserva¸cão pós-colheita e no controlo fitossanitário. Apesar disso, pragas e doen¸cas são problemas cada vez mais sérios. O ataque por parte do agente patogénico, de forma geral e, particularmente, do m´ıldio da videira, possui estreita intera¸cão com o clima. No entanto, as plantas produzem altera¸cões nas variáveis climáticas dentro de seu próprio copado. Assim, a incidência e a seve-ridade das doen¸cas são influenciadas por este “microclima”, pela suscetibilidade do hospedeiro e pelo inóculo do agente patogénico.

Deste modo, na presente disserta¸cão será apresentado um algoritmo baseado na Regra dos 3–10 que tem o intuito de prever o surgimento de uma das principais doen¸cas da vinha, o m´ıldio da videira, através da utiliza¸cão de uma plataforma IoT e um algoritmo de previsão de ocorrência de infe¸cão, interligado por uma Interface API RESTfull capaz de sugerir uma probabilidade de evolu¸cão da doen¸ca ao agricultor e este ser notificado caso esta ultrapasse algum limiar. Este algoritmo incorpora uma previsão da precipita¸cão a 3 dias como forma de otimizar o fitofármaco mais adequado às condi¸cões atuais. Pretende-se assim uma gestão mais apertada da fitossanidade da cultura com o objetivo de reduzir o número de tratamentos e assim melhorar a rentabilidade poss´ıvel da produ¸cão vin´ıcola.

Palavras Chave: Viticultura de precis˜ao, M´ıldio da videira, Internet of Things, Previs˜ao de doen¸cas

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Study and application of

predictive models of grapevine diseases

using IoT platforms

Carlos Manuel Olo Peixoto

Submitted to the University of Tr´as-os-Montes and Alto Douro in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science in Electrical Engineering and Computers

Abstract — Vine cultivation requires a high volume of investment, mainly in the areas of irrigation, postharvest conservation and phytosanitary control. Neverthe-less, pests and diseases are increasingly serious problems. The attack on the part of the pathogen, in general, and particularly of the powdery mildew, has close interac-tion with the climate. However, plants produce changes in climate variables within their own canopy. Thus, the incidence and severity of diseases are influenced by this “microclimate”, host susceptibility and pathogen inoculum.

Thus, the present dissertation will present an algorithm based on the Rule of 3–10, which aims to predict the appearance of one of the main diseases of the vine, the vine powdery mildew, through the use of an IoT platform and an algorithm of prediction of infection occurrence, interconnected by an RESTfull API Interface capable of suggesting a farmer’s likelihood of disease progression and being notified if the risk assessement exceeds a particular threshold. This algorithm incorporates a 3-day precipitation forecast as a way of optimizing the most appropriate plant protection for current conditions. Tight management of crop plant health is thus aimed at reducing the number of treatments and thus improving the possible profitability of wine production.

Key Words: Precision Viticulture, downy mildew, Internet of Things, Disease prediction

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Agradecimentos

Os meus agradecimentos ao Magn´ıfico Reitor da Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Professor Doutor António Augusto Fonta´ınhas Fernandes, por me permitir a realiza¸cão dos estudos conducentes ao grau de Mestre.

Ao Doutor Raul Manuel Pereira Morais dos Santos, Professor Associado com Agrega-¸cão do Departamento de Engenharias da Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, orientador deste trabalho, pela sua motiva¸cão, pelas suas sugestões, ideias inovadoras e orienta¸cões, mas acima de tudo por ter sido mais que um orientador, por me demonstrar que pode haver uma parte humana em tudo que fazemos e que nunca podemos desistir dos nossos objectivos. Sem sobra de dúvidas que foi o melhor docente que tive, para ele o meu sincero obrigado.

`

A Doutora Maria Isabel Mendes Guerra Marques Cortez, Professora Associada do Departamento de Agronomia da Universidade de Tr´as-os-Montes e Alto Douro, na qualidade de co-orientadora, por toda a disponibilidade e ensinamentos produtivos que me transmitiu.

Ao Daniel Fernandes que, não possuindo qualquer habilita¸cão académica, demons-trou ser um dos homens mais cultos que pude conhecer no mundo da agricultura.

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Sempre disposto a esclarecer qualquer d´uvida sobre o assunto, dando exemplos con-cretos e demonstrado uma realidade necess´aria para o desenvolvimento do meu pro-jeto.

Ao Jorge Mendes e ao Nuno Silva por estarem sempre dispostos a ajudar-me durante este trajeto. Vocês são excelentes profissionais e de certo que o vosso futuro só pode ser risonho.

A todos os meus colegas do Mestrado Integrado em Engenharia Electrot´ecnica e de Computadores da Universidade de Tr´as-os-Montes e Alto Douro pela amizade e simpatia.

`

A Alexandra Gon¸calves, `a Cristiana Novais e ao Lu´ıs Morais por estarem sempre ao meu lado neste percurso e nunca me deixarem desistir, dando-me sempre toda a motiva¸c˜ao para percorrer esta longa caminhada.

`

A minha fam´ılia, em especial à minha mãe, Maria de Fátima Peixoto, à minha tia Teresa Fontinha, ao meu tio Albertino Olo, ao meu tio José Carvalho, à minha ma-drinha, Sandra Carvalho, e ao meu padrinho, Carlos Fontinha, por estarem sempre de perto a acompanhar o meu percurso académico, dando-me o apoio necessário e serem os maiores exemplos de vida que posso ter. Por fim, mas não menos impor-tante, ao meu pai, Carlos Peixoto, por ser a maior referência que posso ter, por nunca me deixar sair do caminho que tinha de prosseguir e mesmo com todas as adversidades esteve sempre ao meu lado para me acompanhar, é e será sempre o melhor pai do mundo.

Carlos Manuel Olo Peixoto

Universidade de Tr´as-os-Montes e Alto Douro em Vila Real, 30 de outubro de 2019

(15)

´Indice geral

Resumo ix

Abstract xi

Agradecimentos xiii

´Indice de tabelas xix

´Indice de figuras xxi

Acr´onimos e abreviaturas xxiii

1 Introdu¸c˜ao 1

1.1 Viticultura de Precis˜ao . . . 2

1.2 Plataformas IoT. . . 3

1.3 Motiva¸c˜ao e objectivos . . . 4

1.4 Organiza¸c˜ao da disserta¸c˜ao. . . 4

2 Viticultura de precis˜ao e doen¸cas da vinha 7 2.1 Carateriza¸c˜ao do m´ıldio da videira . . . 7

2.1.1 Caracteriza¸c˜ao do agente . . . 8

2.1.2 O ciclo da doen¸ca . . . 9

2.1.3 Preju´ızos causados pelo m´ıldio da videira . . . 11

2.2 M´etodos de previs˜ao do m´ıldio na videira . . . 12

2.2.1 Modelo EPI . . . 12 xv

(16)

2.2.2 Modelo POM . . . 15 2.2.3 Modelo PCOP . . . 16 2.2.4 Modelo PALM . . . 16 2.2.5 Modelo MILVIT. . . 17 2.2.6 Infe¸cão primária. . . 18 2.2.7 Modelo Goidanich. . . 19 2.2.8 Infe¸cão secundária . . . 21

2.3 Formas de luta contra o m´ıldio da videira . . . 23

2.3.1 A luta cultural . . . 23

2.3.2 A luta biol´ogica . . . 24

2.3.3 A luta qu´ımica . . . 25

2.3.4 Custos da luta contra o m´ıldio da videira . . . 28

2.4 Plataformas inform´aticas . . . 30

2.5 Resumo e discuss˜ao . . . 32

3 An´alise de requisitos para a previs˜ao do m´ıldio 35 3.1 Escolha do modelo a utilizar . . . 35

3.2 Dete¸c˜ao da primeira infe¸c˜ao . . . 36

3.3 C´alculo do grau de risco . . . 36

3.4 Produto a aplicar para combater a infe¸c˜ao . . . 39

3.5 Dete¸cão da infe¸cão secundária . . . 39

4 Implementa¸c˜ao de um algoritmo de previs˜ao de m´ıldio 43 4.1 mySense . . . 43

4.2 Acesso a dados atrav´es de servi¸cos RESTful . . . 46

4.2.1 Interface API RESTful . . . 47

4.3 Arquitectura da aplica¸c˜ao . . . 52

4.4 Implementa¸c˜ao em Python . . . 55

4.4.1 Inicializa¸c˜ao da aplica¸c˜ao. . . 55

4.4.2 Obten¸c˜ao de dados para processamento . . . 56

4.4.3 Aplica¸c˜ao das regras de previs˜ao. . . 57

4.4.4 Obten¸c˜ao e armazenamento dos resultados . . . 61

4.4.5 Resumo . . . 63

5 Resultados 65 5.1 Caso de estudo na valida¸c˜ao experimental . . . 65

5.2 Não existência de condi¸cões favoráveis . . . 66

5.2.1 Tamanho dos pˆampanos . . . 67

5.2.2 Precipita¸c˜ao acumulada . . . 67

5.2.3 Temperatura m´edia . . . 69 xvi

(17)

5.3 Existência de todas as condi¸cões favoráveis . . . 70

5.4 Dinˆamica das vari´aveis . . . 72

5.5 Falta de dados . . . 73

5.6 Envio de alertas e calculo do grau de risco . . . 74

6 Conclus˜oes e trabalho futuro 77 6.1 Conclus˜oes . . . 77

6.2 Perspectivas de trabalho futuro . . . 79

Referˆencias bibliogr´aficas 81

(18)

(19)

´Indice de tabelas

2.1 Modelos de dete¸c˜ao do m´ıldio da videira e respectivas fases de aplica¸c˜ao. 18

2.2 Desenvolvimento di´ario do fungo P. viticola (Tabela de Goidanich). . 22

(20)

(21)

´Indice de figuras

2.1 Manchas de ´oleo e esporˆangios de Plasmopara viticola. . . . 8

2.2 Ciclo biol´ogico do fungo Plasmopara viticola . . . 9

2.3 Modelos de dete¸c˜ao da epidemia do m´ıldio e as respectivas fases de aplica¸c˜ao, no ciclo da videira e do fungo . . . 17

3.1 Fluxograma da Regra dos 3-10. . . 37

3.2 Fluxograma para a determina¸c˜ao do grau de risco. . . 38

3.3 Fluxograma para a determina¸c˜ao do fitof´armaco a aplicar. . . 40

3.4 Fluxograma para a determina¸cão da infe¸cão secundária. . . 41

4.1 Vis˜ao geral da plataforma mySense . . . 45

4.2 Interaçcão cliente/servidor através de uma API. . . 48

4.3 Diagrama funcional da ferramenta de previs˜ao. . . 54

5.1 Identifica¸cão geográfica da EMA da DRAPN cujos dados foram uti-lizados na valida¸cão da ferramenta desenvolvida. . . 66

5.2 Dados recolhidos entre os dias 23/05/2018 e 25/05/2018 para a de-termina¸c˜ao da precipita¸c˜ao acumulada . . . 68

5.3 Dados recebidos entre os dias 24/04/2019 e 26/04/2019 . . . 69 xxi

(22)

5.4 Dados recebidos entre os dias 09/04/2019 e 11/04/2019 . . . 71

5.5 Gr´afico de desenvolvimento do grau de risco do m´ıldio da videira a partir do dia 11/04/2019 . . . 75

5.6 Alerta relativo ao grau de risco da vinha a informar que ultrapassou os 70% . . . 75

5.7 Grau de risco di´ario do m´ıldo da videira a partir do 11/04/2019 . . . 75

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Acr´

onimos e abreviaturas

Lista de acr´

onimos

Sigla Expans˜ao

AP Agricultura de Precis˜ao

API Application Program Interface

DRAPN Dire¸c˜ao Regional de Agricultura e Pescas do Norte EPI Estado Potencial de Infe¸c˜ao

IC Inteligˆencia Computacional

IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers

IoE Internet of Everything

IoT Internet of Things

JSON JavaScript Object Notation

M2M Machine-to-Machine

MILVIT MILdio das VIT`aces

POM Previsão de Ótimo de Matura¸cão PCOP Previsão das Contamina¸cões Primárias PALM Plasmopara Artificial Life Model

(24)

Sigla Expans˜ao

REST Representational State Transfer

SNAA Servi¸co Nacional de Avisos Agr´ıcolas SOAP Simple Object Access Protocol

Lista de abreviaturas

Abreviatura Significado(s) e.g. por exemplo et al. e outros (autores) etc. etecetera, outros i.e. isto ´e, por conseguinte vid. veja-se, ver

vs. versus, por compara¸c˜ao com

(25)

1

Introdu¸c˜

ao

Nas regiões mais temperadas, o vinho tem vindo a desempenhar um papel de re-levo, sendo necessário obter a maior rentabilidade da planta responsável, a videria. Porém, a videira é hospedeira de várias doen¸cas que podem originar perdas elevadas na quantidade e qualidade de produ¸cão. Torna- se assim fundamenal prever e saber como combater as várias doen¸cas, de forma economicamente viável e com o maior respeito pelo meio ambiente.

O m´ıldio da videira é considerado por alguns autores e pelo Servi¸co Nacional de Avisos Agr´ıcolas (SNAA) como a doen¸ca mais importante da videira [2,23,69]. Em Portugal, o SNAA é uma plataforma de servi¸cos que informa sobre as doen¸cas da cultura aos agricultores e pretende alertar os mesmos sobre estes problemas para que as saibam detetar e combater. Este servi¸co é também efetuado para o m´ıldio da videira, prevendo o aparecimento desta doen¸ca face à evolu¸cão das condi¸cões meteorológicas. Contudo, este servi¸co prevê a ocorrência do m´ıldio para grandes regiões, dada a impossibilidade da obten¸cão de dados em todas as vinhas/micro-climas eventualmente existentes. Seria mais eficiente ter um sistema de avisos que acompanhasse o desenvolvimento da doen¸ca, em tempo real e realizasse uma pre-visão futura através de dados concretos.

(26)

2 CAPÍTULO 1. INTRODUÇ ÃO

1.1 Viticultura de Precis˜

ao

A evolu¸cão tecnológica, nomeadamente nos dom´ınios da eletrónica e dos computado-res, está a proporcionar à agricultura uma nova forma de análise, face à necessidade de suprir as necessidades alimentares de uma popula¸cão em cont´ınuo crescimento, com a produ¸cão agr´ıcola a enfrentar desafios exigentes. Como exemplo dos mais relevantes, podem referir-se o uso excessivo de qu´ımicos, a carência de água e as di-versas doen¸cas que podem surgir na agricultura em geral e na videira, em particular. A preocupa¸cão mundial com as questões ambientais e a gestão mais eficiente dos processos produtivos impulsionaram o desenvolvimento de um novo conceito de agri-cultura, designada por agricultura de precisão [21, 24, 70], que deu origem, dentro das suas ramifica¸cões, à viticultura de precisão, área igualmente muito promissora, tendo a sua aplica¸cão aumentado significativamente na última década, através de novas tecnologias com o intuito de assegurar uma produ¸cão de vinhos de maior qualidade com um menor custo de produ¸cão, retirando o máximo rendimento das vinhas [39,58].

Assim sendo, a viticultura de precisão, tal como a agricultura de precisão, pode ser entendida como a gestão da variabilidade temporal e espacial das parcelas com o objectivo de melhorar o rendimento económico da actividade agr´ıcola quer pelo au-mento da produtividade e/ou qualidade, quer pela redu¸cão dos custos de produ¸cão, reduzindo também o seu impacto ambiental e risco associado.

Uma questão central na viticultura de precisão é a gestão da informa¸cão. Uma vez que, a maioria das aplica¸cões nesta área envolvem quase sempre grandes volumes de dados, que é necessário gerir e converter em informa¸cão útil para que possam ser utilizados como base no processo de tomada de decisões, no dia-a-dia das culturas. Visto desta prespetiva, há a necessidade de criar estratégias de gestão para usufruir de toda a informa¸cão recolhida através de várias fontes (sensores, modelos, previsões, etc.) para fornecer aos agricultores dados que sustentem a decisão quanto à gestão do processo agr´ıcola, de modo a que possa incrementar qualidade e quantidade da colheita com a eventual redu¸cão de fertilizantes e tratamentos [10,71].

(27)

1.2. PLATAFORMAS IOT 3

1.2 Plataformas IoT

A Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) tem sido um termo bem conhecido no mundo tecnológico de hoje em dia, movimentando já milhares de negócios, sejam eles relacionados com pesquisas, produtos ou até mesmo startups tecnológicas.

Muitos perguntam qual a defini¸cão concreta das IoT, visto ainda ser um tema muito discutido e sem um acordo geral das várias entidades ligadas a área, mas segundo o IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) este descreve a Internet of Things como ”Uma rede de itens – um interligado com sensores – que estão conectados à internet”[42]. Por outro lado, a CISCO necessitou de criar outro conceito para explicar melhor a IoT, que se denomina Internet de Tudo (Internet of

Everything – IoE) [15]:

• Internet de Tudo: é a conexão em rede de pessoas, dados, processos e coisas. Por outras palavras, a IoE é um conjunto de várias transi¸cões de tecnologia, incluindo a IoT;

• Internet das Coisas: é a conexão em rede de objetos f´ısicos. IoT é uma das muitas transi¸cões tecnológicas que permitem a IoE.

A Internet of Things é caracterizada por um alto grau de heterogeneidade, devido a especificidade de cada solu¸cão, que pode variar relativamente à comunica¸cão uti-lizada, ou software implementado ou até ao custo para trabalhar com ela. Ter essa heterogeneidade é o objetivo de uma plataforma de Internet das Coisas, que per-mite desta forma integrar e juntar diversas informa¸cões seja de que fonte for, dando a possibilidade de analisar dados e obter conhecimento em tempo útil para uma determinada área em estudo [29].

Tendo por base estes conceitos relacionados com a IoT surgiu a plataforma mySense [44], criada e desenvolvida na Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro com o intuito de gerir diversos dados para melhorar as práticas de agricultura de precisão

(28)

4 CAPÍTULO 1. INTRODUÇ ÃO

como, por exemplo, o apoio na determina¸c˜ao de diversos graus de risco de doen¸cas da vinha.

1.3 Motiva¸c˜

ao e objectivos

A agricultura está no centro das nossas vidas. A maioria dos produtos alimentares todos os dias provém do campo. Os agricultores têm um papel único, uma vez que são os responsáveis máximos para fornecer alimentos seguros e de elevada qualidade, mas também espera-se que eles cuidem da paisagem natural e preservem a diversi-dade agr´ıcola. Porém, as altera¸cões climáticas são um obstáculo a esta meta, porque o que antes era concreto e preciso em cada localidade, hoje em dia é inconstante.

Por este motivo, esta disserta¸cão tem o intuito de prever o surgimento de uma das principais doen¸cas da vinha, tendo sido considerada por alguns autores como a mais importante, que se denomina m´ıldio da videira [1, 23, 69]. Para ajudar o agricultor nas suas tomadas de decisão e combate a doen¸ca, propomo-nos assim através da análise de diferentes dados climáticos aplicando modelos de previsão indicados para o caso em estudo.

1.4 Organiza¸c˜

ao da disserta¸c˜

ao

Esta disserta¸cão encontra-se estruturada em seis cap´ıtulos. No presente Cap´ıtulo realizou-se um enquadramento e apresentou-se a motiva¸cão do trabalho. O Cap´ıtulo 2 inicia-se com uma abordagem ao ciclo biológico do patogénico relacionado com o m´ıldio da videira, como pode ser detectado e combatido, e aborda as questões da fisiologia e sanidade vegetal para que se possa compreender os vários modelos existentes para a previsão do mildio. O Cap´ıtulo 3 analisa sucintamente os requisitos julgados necessários para a conce¸cão de uma ferramenta informática de avalia¸cão do grau de risco do m´ıldio, enquanto que no Cap´ıtulo 4 são discutidos todos os passos seguidos durante a sua implementa¸cão. No Cap´ıtulo 5 são abordados os casos de

(29)

1.4. ORGANIZAÇ ÃO DA DISSERTAÇ ÃO 5

estudo que foram postos em prática e quais os resultados obtidos. Termina-se este documento com o Cap´ıtulo 6, onde se tecem algumas conclusões obtidas da aplica¸cão da ferramenta desenvolvida sobre dados reais e apresentam-se algumas perspectivas de trabalho futuro.

(30)

(31)

2

Viticultura de precis˜

ao e

doen¸cas da vinha

Neste cap´ıtulo aborda-se o m´ıldio da videira como uma das doen¸cas que mais pre-ocupa os viticultores dados os preju´ızos e quebras de produ¸cão que pode acarretar. Assim, no conceito de viticultura de precisão, analisam-se os métodos existentes para a sua previsão com vista a melhorar a tomada de decisão na aplica¸cão de produtos de combate e emissão de alertas.

2.1 Carateriza¸c˜

ao do m´ıldio da videira

O m´ıldio da videira, causado por Plasmopara viticola (Berk. & Curt.), é um agente patogénico parasita obrigatório que ataca todos os órgãos verdes da videira, onde se multiplica e cresce. O seu desenvolvimento ocorre com condi¸cões prop´ıcias como invernos amenos, chuvosos e primaveras húmidas, em conjunto com calor durante o desenvolvimento vegetativo da videira. Por outro lado, temperaturas baixas durante a primavera limitam a propaga¸cão da doen¸ca na vinha [49].

(32)

8 CAPÍTULO 2. VITICULTURA DE PRECIS ÃO E DOENÇ AS DA VINHA

2.1.1 Caracteriza¸c˜

ao do agente

O agente responsável do m´ıldio, é o oomiceta heterotálico diploide1

Plasmopara viti-cola (Berk. & Curt.), que ´e um endoparasita obrigat´orio da videira. Este agente

pa-togénico desenvolve-se nos tecidos intercelulares da planta, através das hifas cinéticas e tubulares, que posteriormente são libertados como numerosos haustórios globosos, penetrando no interior das células do hospedeiro, por invagina¸cão da membrana ce-lular em que se inserem afetando todos os orgãos verdes de plantas (folhas, cachos e pâmpanos) [30, 49].

A reprodu¸cão de Plasmopara viticola pode ocorrer de duas formas: sexuada e as-sexuada. A segunda ocorre na Primavera e Verão, através da forma¸cão de zooes-porângios, Figura2.1, enquanto a primeira ocorre no Outono, pela fusão de anter´ıdio com oogónio [31, 49].

(a) Manchas de ´oleo na folha da videira.

(b) Esporˆangios de Plasmopara

viti-cola [22].

Figura 2.1 – Manchas de ´oleo e esporˆangios de Plasmopara viticola.

1

Organismos absortivos, filamentosos e microsc´opicos que se reproduzem tanto sexual quanto assexuadamente [2].

(33)

2.1. CARATERIZAÇ ÃO DO MÍLDIO DA VIDEIRA 9

2.1.2 O ciclo da doen¸ca

O ciclo biológico do fungo Plasmopara viticola, ilustrado na Figura 2.2, pode ser representado em três fases: hiberna¸cão, infe¸cão primária e infe¸cão secundária.

Figura 2.2 – Ciclo biol´ogico do fungo Plasmopara viticola. Adaptado de [65].

A hiberna¸c˜ao ocorre principalmente na forma sexuada mas pode, sob certas condi¸c˜oes, desenvolver-se sob a forma assexuada. O Plasmopara viticola, hiberna no inverno,

(34)

na forma de ovos, também denominado por oósporos, que são produzidos em gran-des quantidagran-des no Outono, no fim do ciclo vegetativo da videira, onde amadure-cem nas folhas que já se encontram no chão, em manchas com aspeto de mosaico [7,31,37,49,51]. Os esporos sexuados (oósporos) podem suportar condi¸cões dif´ıceis de desenvolvimento, podendo os oósporos hibernar até dois anos e ainda assim serem viáveis. A sua matura¸cão está dependente de outonos e invernos muito chuvosos, sendo que além da precipita¸cão, a temperatura também influencia a sua matura¸cão [37]. Atingida a matura¸cão, a germina¸cão dos oósporos dá-se na Primavera e está dependente da temperatura e da precipita¸cão, onde estes, ainda no solo, dão in´ıcio ao desenvolvimento de um filamento (zoosporang´ıoforo), que se projeta através de uma fenda na parede do oósporo, acabando por formar na sua extremidade zo-osporângios ou macrocon´ıdios [1, 31, 51]. Após a sua matura¸cão, desfazem-se do filamento que os une ao oósporo e, havendo presen¸ca de água, rebentam e libertam os zoósporos. Na presen¸ca de água e com temperaturas superiores a 10o

C podem contaminar os órgãos da videira, podendo dar in´ıcio à primeira infe¸cão, denominada infe¸cão primária.

A segunda fase necessita que o inóculo passe do solo para a videira, ou seja, é através dos salpicos da chuva que os zoósporos podem atingir os órgãos verdes da planta. A infeçcão primária do m´ıldio ocorre normalmente nas folhas mais próximas do solo [1,

7]. Assim, quando o inóculo entra em contacto com o hospedeiro, ocorre o momento do ciclo da doen¸ca denominado inocula¸cão. Após os zoósporos atingirem a folha, estes procuram chegar até aos estomas e germinar para dar origem às hifas, de modo a que estas atravessem os estomas e invadam o mesófilo até ao n´ıvel intercelular. A partir deste momento o agente patogénico come¸ca a alimentar-se e a viver à custa da planta, dando in´ıcio à infe¸cão. Após o per´ıodo de incuba¸cão, existe um espa¸co de tempo até ao aparecimento do primeiro sintoma. Nesse momento, daá-se in´ıcio ao desenvolvimento das frutifica¸cões ou conidióforos, que têm na extremidade os esporângios vis´ıveis sob a forma de um enfeltrado branco e na página página superior da folha sobre a forma de mancha de óleo. De salientar que, a intensidade da infe¸cão primária é normalmente reduzida, mas o grande perigo da mesma reside no facto de ser o ponto de partida para as infe¸cões secundárias [31].

(35)

2.1. CARATERIZAÇ ÃO DO MÍLDIO DA VIDEIRA 11

Por último, a infe¸cão secundária que sucede a primária, sendo sempre efectuado por zoósporos [1, 19, 49]. A viabilidade dos zoósporos está dependente da temperatura, humidade relativa e ausência de horas de luz [36, 49].

Com o final do Verão e durante o Outono ocorre o fim do per´ıodo vegetativo da vi-deira, surgindo os sintomas do m´ıldio sob a forma de manchas em mosaico. Antes de se iniciar a queda das folhas e de condi¸cões desfavoráveis, o fungo através do hospe-deiro produz oósporos novamente. Estes, através da hiberna¸cão, suportam invernos rigorosos e renovam a infe¸cão na primavera seguinte [19, 45]. O ciclo biológico do m´ıldio da videira, segundo Agrios [1], pode levar entre 5 a 18 dias, dependendo da temperatura, humidade e suscetibilidade varietal.

2.1.3 Preju´ızos causados pelo m´ıldio da videira

Segundo Boubakri [13], o m´ıldio da videira pode causar elevados preju´ızos, pois ataca todas as cultivares comercialmente importantes da Vitis vinifera. Uma vez que, é dos parasitas mais eficazes na destrui¸cão de produ¸cão de regiões vit´ıcolas europeias, originando anos com graves epidemias, principalmente nas zonas que possuem mais humidade. Em regra geral, áreas secas estão livres desta doen¸ca [1].

A gravidade desta doen¸ca é variável de ano para ano, uma vez que o seu compor-tamento depende do microclima evolvente. Assim, o aparecimento da doen¸ca varia mediante a região, localiza¸cão e exposi¸cão da vinha.

O agente patogénico afeta as folhas, cachos e os sarmentos das videiras, provocando a desfolia¸cão da planta, destrui¸cão de cachos, morte dos tecidos foliares e diminui¸cão da qualidade da produ¸cão. Reduz a qualidade dos frutos e a produtividade das videiras devido a infe¸cão direta nos cachos e à redu¸cão da fotoss´ıntese nas folhas [12]. Além disto, possuindo as condi¸cões meteorológicas ótimas ao seu desenvolvimento e não existindo prote¸cão, as perdas de produ¸cão podem chegar facilmente aos 50% a 75% por colheita [1]. Em Portugal, podem existir quebras na ordem dos 50% [31].

(36)

O m´ıldio da videira, em particular na região do Entre Douro e Minho, pode cau-sar preju´ızos consideráveis devido aos prolongados orvalhos que se fazem sentir e à elevada pluviosidade nessa região. Caso as condi¸cões meteorológicas para o de-senvolvimento deste parasita da vinha não sejam favoráveis, não ocorrem preju´ızos significativos. Por outro lado, nas épocas em que estão reunidas as condi¸cões para o desenvolvimento da doen¸ca é essencial saber aplicar os tratamentos qu´ımicos, as respetivas doses e as técnicas de os aplicar corretamente, já que os preju´ızos podem ser muito elevados [7].

2.2 M´

etodos de previs˜

ao do m´ıldio na videira

O SNAA, apesar de realizar boas aproxima¸cões às datas poss´ıveis de aparecimento das primeiras infe¸cões, não permite estimar a intensidade dos riscos e a frequência de tais focos. Esta incapacidade, em parte dependente da impossibilidade e estimar o grau de risco em todos os locais, leva, frequentemente, a interven¸cões desnecessárias para combater as diversas infe¸cões, sem que estas se venham a manifestar com alguma importância [34, 43, 46].

Deste modo, com o intuito de tornar mais eficaz a luta contra o m´ıldio, foram aparecendo, ao longo dos anos, diversos modelos que permitem prever o seu o apa-recimento. Elegeram-se alguns modelos para explicar a sua base de funcionamento e decidir qual poderia ser o utilizado no presente trabalho. Nas sec¸c˜oes seguin-tes apresentam-se e analisam-se os modelos: EPI-M´ıldio, MILVIT, PALM, POM e PCOP.

2.2.1 Modelo EPI

Este modelo foi desenvolvido por Strizyk, em 1980, para a região de Bordéus, com base no conceito de Estado Potencial de Infeçcão (EPI), ou seja, na biologia e epide-miologia do P. vit´ıcola, a partir de observa¸cões por J. Capus, de 1907 a 1915. Estas

(37)

2.2. MÉTODOS DE PREVIS ÃO DO MÍLDIO NA VIDEIRA 13

observa¸cões permitiram ao autor do modelo realizar vários ajustamentos, aumen-tando a sua aproxima¸cão à realidade ao longo do tempo [40, 43, 52,53, 60–62]. O modelo EPI-M´ıldio foi seguidamente implementado em diversas zonas de Fran¸ca para valida¸cão, como Nimes, Charantes, Midi, ou seja, um pouco por todas as regiões vit´ıcolas francesas, o que permitiu chegar à conclusão que o risco nem sempre era corretamente previsto. Apesar disso, na maioria das regiões francesas, o modelo está a ser implementado pelas Esta¸cões de Avisos [5,16,17,41] e, tendo em conta Tonesi [64], Strizyk considerou que ele se aplicava muito bem em Fran¸ca.

Em Portugal, a valida¸cão do modelo EPI-M´ıldio foi iniciada por Ana Amaro [3,4], na Região de Torres Vedras e a pedido da Associa¸cão para o Desenvolvimento da Viticultura Duriense (ADVID) foi também aplicado na região do Douro. Além desta, houve outras entidades a aplicá-lo em outros locais, para sua valida¸cão. Em todos os trabalhos realizados surgiram resultados interessantes e promissores da aplicabilidade do modelo mas verificaram-se alguns desvios do modelo relativos ao comportamento da doen¸ca, em alguns anos e locais.

O modelo EPI-M´ıldio é baseado no comportamento epidémico de P. viticola, ou seja, na avalia¸cão das condi¸cões para o patogénico realizar o seu ciclo biológico (ver Tabela 2.1). Estudam-se quais são as condi¸cões que favorecem o aparecimento da doen¸ca ao longo de vários anos com intuito de prever quando será o foco principal da doen¸ca nos anos seguintes. Para isso, é necessário um tratamento de dados climáticos de 20 a 30 anos da região, história da vinha, pluviosidade durante o Outono/Inverno, temperatura e humidade relativa do ar. O que se pode concluir é que é pouco aplicável na prática comum, porque uma situa¸cão é a previsão do risco potencial de infe¸cão, que poderá ser entendido como gravidade do ataque caso haja condi¸cões de infe¸cão, e outra coisa será, a determina¸cão de fatores meteorológicos, culturais e fenológicos que determinam a ocorrência da doen¸ca, caso esta exista no terreno [40, 41, 52,53].

(38)

• Fase potencial, aborda a reprodu¸cão sexuada do fungo e pretende representar a evolu¸cão da pressão que o inóculo poderá exercer no in´ıcio da fase vegetativa da videira;

• A fase cinética, inclui a reprodu¸cão assexuada do fungo e calcula o risco po-tencial de uma infeçcão secundária.

A primeira fase come¸ca em Outubro e termina no final de Mar¸co, ou seja, é referente aos meses de Inverno, sendo o risco calculado pela expressão (2.1). Enquanto que, a segunda fase inclui os outros seis meses e é determinado pela expressão (2.2) [27].

EPIi = 2 + CT _√ Hi− q Hm,i×95 100 + 0, 2 _√ Hi× √ Ti− q Hm,i×95 100 ×pTm,i× 0, 95 − _q N J Mi×1,5 18 × logHi,j Ni,j (2.1) onde:

CT : Coeficiente de pondera¸c˜ao: 1,2 em outubro e novembro; 1 em dezembro e; 0,8 em janeiro, fevereiro e mar¸co;

Hi : quantidade de chuva acumulada do mˆes [mm];

Hm,i : precipita¸cão média do mês i, calculada ao longo dos últimos em 20-30 anos;

Ti : temperatura m´edia do mˆes i [ o

C];

Tm,i : temperatura média do mês i, calculada ao longo dos últimos 20-30 anos;

NJMi : número médio de dias de chuva do mês i, em 20-30 anos;

Hi,j : quantidade de chuva do ano j do mˆes i;

(39)

2.2. MÉTODOS DE PREVIS ÃO DO MÍLDIO NA VIDEIRA 15 EPI = 0, 012 × U2 m √ T −U M2√ T M 100 (2.2) onde:

Um : humidade relativa do ar di´aria;

T : temperatura m´edia do dia;

UM : humidade relativa do ar m´edia do mˆes, em 20-30 anos;

T M : temperatura m´edia do mˆes, em 20-30 anos.

2.2.2 Modelo POM

O modelo POM – Previsão de Ótimo de Matura¸cão – criado para a região francesa de Bordéus, em 1987, por Cécile Sung [63], foi ensaiado em regiões Francesas, como Champagne [33] e experimentado em outros pa´ıses, principalmente em Itália [67]. A variável deste modelo é apenas uma, a precipita¸cão que ocorre entre 21 Setembro e 31 de Janeiro, e o seu objectivo é determinar a data do per´ıodo ótimo de ma-tura¸cão dos oósporos, sem ser necessário qualquer observa¸cão. Este modelo permite quantificar, a partir de 1 de Fevereiro, qual a gravidade e possibilidade de ataques na Primavera, sendo que, quanto mais cedo ocorrer a matura¸cão dos óosporos, mais forte será o ataque do m´ıldio [6, 48, 53].

Na opinião da autora do POM, sendo a chuva elevada e bem distribu´ıda entre final de Setembro e Janeiro, permite explicar a previsão de riscos elevados relativos à matura¸cão precoce dos oósporos mas, no entanto, não permite prever quando é que o m´ıldio se irá declarar uma vez que, este está dependente do clima que irá decorrer na Primavera (ver Tabela2.1e Figura2.3). Relativamente a Portugal, Albino Bento [55] aplicou este método na região do Douro, obtendo resultados incertos, isto é, em alguns anos o método estava correto e em outros já não.

(40)

Em suma, diferentes autores dizem poder ser interessante usar este modelo como complemento a outros. Embora o POM não permita obter uma estimativa concreta da possibilidade de surgir m´ıldio da videira na Primavera [6, 25, 32, 33, 48, 53], poderá, porém, ser interessante para o SNAA na determina¸cão da data de matura¸cão dos oósporos.

2.2.3 Modelo PCOP

O modelo denominado PCOP – Previsão das Contamina¸cões Primárias –, foi criado para a região de Bordéus, em 1987 [25,33,67]. O modelo PCOP faz uso de valores diários de precipita¸cão e de temperatura média, desde o momento que os oósporos atingem a matura¸cão, para assim determinar as datas de germina¸cão, esporula¸cão e das primeiras infeçcões (ver Tabela 2.1 e Figura 2.3).

A autora afirma que o ensaio realizado com o modelo é aceitável, mas as datas determinadas não coincidem com as observadas, embora estejam próximas. Além disto, tal como acontece no POM, o modelo PCOP tem apenas interesse como com-plemento a outros, dado não abranger todas as fases do ciclo de vida do fungo [53].

2.2.4 Modelo PALM

O modelo PALM – Plasmopara Artificial Life Model –, foi desenvolvido em Portugal por uma equipa do Instituto Superior Técnico (IST) liderado por Agostinha Rosa e Lu´ıs Mourinha, e consiste numa metodologia completamente distinta, baseada no desenvolvimento de uma popula¸cão virtual do fungo, considerando modelos do m´ıldio (fase sexuada e assexuada, Tabela 2.1 e Figura 2.3), e a videira, isto é, a casta, o porta-enxerto, caracter´ısticas do solo e as técnicas culturais, e tendo em conta a influência da precipita¸cão, temperatura e humidade relativa do ar [54].

Este modelo é recente estando ainda em fase de ensaio, onde algumas das variáveis utilizadas são dificeis de definir e podem levar à obten¸cão de erros de previsão elevados. Por outras palavras, na perspectiva da engenharia não se torna viável a

(41)

sua aplica¸c˜ao, pelo menos, `a data actual.

Figura 2.3 – Modelos de dete¸c˜ao da epidemia do mildio e as respectivas fases de aplica¸c˜ao, no ciclo da videira e do fungo [8].

2.2.5 Modelo MILVIT

O modelo MiLVIT – MILdio das VITáces – surgiu em 1988, a pedido do Servi¸co Regional da Prote¸cão das Plantas da Borgonha com o intuito de melhorar a previsão da ocorrência da doen¸ca. É um modelo quantitativo e descritivo dos ciclos infeciosos das fases primaveril do m´ıldio da videira. A sua implementa¸cão para valida¸cão foi em regiões francesas, como por exemplo: Borgonha, Champanhe, Nimes, Bordelais [14,20,35, 46].

A base deste modelo é a utiliza¸cão de dados de precipita¸cão, temperatura e humidade relativa, possuindo uma estrutura ramificada e decalcada do ciclo biológico, com as seguinte fases: contamina¸cão/sobrevivência, incuba¸cão/esporula¸cão potencial, esporula¸cão e dispersão dos esporos [14,35, 46].

O MILVIT apenas abrange a fase assexuada (ver tabela 2.1) [46]. Isto significa que é um bom complemento a qualquer método que permita determinar a infe¸cão

(42)

primária, já que a infeçcão secundária só pode ocorrer se já houver focos da con-tamina¸cão primária. Ao se trabalhar depois de surgir a primeira concon-tamina¸cão, significa que já há forte possibilidade de existirem perdas, uma vez que a vinha já se encontra afetada. Assim sendo, este modelo não será o mais indicado para o pre-sente trabalho, caso seja aplicado sozinho, mas pode ser interessante para enriquecer trabalhos relativos à fase sexuada.

Tabela 2.1 – Modelos de dete¸cão do m´ıldio da videira e respectivas fases de aplica¸cão. Forma¸cão

dos o´osporos

Previsão da data de matura¸cão dos oósporos e gravi-dade dos focos

Matura¸c˜ao dos o´osporos

Previsão da data da primeira infe¸cão Previsão da data da segunda infe¸cão POM × × PCOP × × MILVIT × EPI × × × × × PALM × × × × ×

Per´ıodo Outono Inverno Inverno / Primavera

Primavera Ver˜ao

2.2.6 Infe¸c˜

ao prim´

aria

Para que ocorra a infe¸cão primária do m´ıldio da videira, são necessárias determinadas condi¸cões. Uma delas é a precipita¸cão, por ser fulcral para que haja a liberta¸cão dos zoósporos, pois é a for¸ca dos salpicos que faz com que os zoosporos atinjam a videira dando-se, desta forma, a contamina¸cão da videira através da emissão do tubo germinativo. Por esta razão, os principais alvos da infe¸cão primária do m´ıldio da videira são as folhas mais próximas do solo [7, 51].

O método denominado por ”Regra 3–10”, ou modelo de Baldacci (1947), é muito utilizado na Europa tendo sido desenvolvido no norte de Itália, e representa um

(43)

método de estimativa de risco para as infe¸cões primárias de P. viticola. Esta regra faz uso das seguintes condi¸cões, que terão de ocorrer de forma simultânea [11]:

• Tamanho dos pˆampanos superior a 10 mm;

• Temperatura m´edia dos ´ultimos dois dias superior a 10o

C;

• Acumula¸c˜ao de precipita¸c˜ao pelo menos 10 mm de chuva durante um a dois dias;

Na perspetiva da Engenharia é um modelo muito interessante de se aplicar, pois faz uso de variáveis concretas, cujo dados necessários se conseguem obter através de sensores, em tempo real, o que permite aplicar esta regra e obter uma estimativa do grau de risco para um determinado momento.

2.2.7 Modelo Goidanich

Este modelo foi criado por Gabriele Goidanich [30], em 1959, e baseia-se no cálculo do desenvolvimento do fungo, uma vez verificada a infe¸cão primária. Para a sua implementa¸cão, é necessário ter as seguintes considera¸cões:

• Dispor de diversas esta¸cões meteorológicas, o que permite recolher vários dados da região em estudo;

• Dete¸cão precoce dos primeiros sinais de m´ıldio na videira, ou seja, dete¸cão de infe¸cões primárias, seja por observa¸cão, seja por meio de um modelo como o EPI ou a ”Regra 3–10”;

• Os alertas produzidos por este modelo devem ser preventivos, informando que existem danos na videira antes do fungo atingir 100% de desenvolvimento.

(44)

• M´edia da humidade relativa do ar;

• M´edia da temperatura;

• Acumula¸cão da precipita¸cão diária.

Os dois primeiros parâmetros permitem determinar a percentagem diária de desen-volvimento de P. viticola, como se pode ver na Tabela 2.2, enquanto que o último parâmetro dá a possibilidade de verificar qual o fungicida que pode atuar devida-mente sobre a doen¸ca. O funcionamento do modelo faz uso da soma acumulada do desenvolvimento diário do fungo. Se esta exceder os 70%, o risco de preju´ızos na videira é alto sendo por isso, necessário intervir o mais rápido poss´ıvel. Caso o fungicida seja aplicado, o desenvolvimento é reiniciado e suspenso de ser calculado por um certo número de dias, ou até que o produto aplicado tenha sido lixiviado pela chuva. Este per´ıodo depende do tipo de tratamento e da substância ativa isto é, os per´ıodos são diferenciados de acordo com o tipo de tratamento.

Produto de contacto – A sua eficácia tem uma dura¸cão de cerca de seis dias. Caso ocorram precipita¸cões após ser aplicado, se o somatório das mesmas, num máximo de três dias, for superior a 10 l/m2

, o produto ´e lixiviado e perde toda a sua efic´acia.

Produtos penetrantes – A sua eficácia tem uma dura¸cão máxima de dez dias, mas se existir precipita¸cão antes de passar uma hora após ter sido aplicado, este perde toda a sua eficácia. Por outro lado, o produto mantém a sua plena eficácia se a precipita¸cão acumulada, num máximo de três dias, não exceda os 40 l/m2

. Caso esta barreira seja excedida, a eficácia será perdida de forma proporcional até atingir 100 l/m2

, podendo reduzir em 20% a sua eficiência, o que significa que o per´ıodo máximo de eficácia dura apenas oito dias. No pior cenário, se a precipita¸cão exceder os 100 l/m2

(situa¸cão improvável), a eficácia do produto será totalmente perdida e o ciclo de desenvolvimento recome¸cará, isto se a colheita não tiver já sido totalmente destru´ıda.

(45)

Produtos sistémicos – O comportamento destes produtos em termos do per´ıodo de a¸cão é semelhante ao dos penetrantes, com a única diferen¸ca de que o per´ıodo máximo de persistência é de catorze dias e o m´ınimo será dez.

2.2.8 Infe¸c˜

ao secund´

aria

Como foi referido anteriormente, a infe¸cão secundária surge após o aparecimento da infe¸cão primária e está dependente da temperatura, humidade relativa do ar e ausência de horas de luz. Segundo Morando [45], para que esta ocorra é essencial uma humidade abundante ou até mesmo um forte orvalho. Outros autores [11,

19, 36], afirmam que orvalhos intensos têm grande influênciam, principalmente nos ambientes protegidos. Estas infe¸cões ocorrem normalmente de manhã, uma vez que os zoósporos surgem, habitualmente, à noite [49]. O que leva a verificar o segundo sintoma, após a ocorrência da primeira infe¸cão, que é a existência de esporula¸cão. Para que isso ocorra é preciso [2, 12, 13]:

• Humidade relativa do ar superior a 92%; • Temperatura do ar igual ou superior a 11o

C; • Ausˆencia de luz igual ou superior a 4 horas.

Desta forma, uma vez atingida a infe¸cão primária e a esporula¸cão, verifica-se existe possibilidade de ocorrência da infe¸cão secundária. Segundo [2,13,30,49], admite-se que estas podem ocorrer se o produto da temperatura média do per´ıodo de tempo considerado pelo número de horas de humecta¸cão for igual ou superior, a 50. Caso esta condi¸cão se verifique pode-se estar perante a ocorrência da infe¸cão secundária.

(46)

Tabela 2.2 – Desenvolvimento di´ario do fungo P. viticola (Tabela de Goidanich) [30]. Temperatura Humidade relativa Humidade relativa

m´edia (o C) (%) <75% (%) >75% 12.00 0.0 5.25 12.25 4.4 5.75 12.50 4.7 6.20 12.75 5.0 6.70 13.00 5.3 7.10 13.25 5.7 7.70 13.50 6.0 8.00 13.75 6.4 8.50 14.00 6.6 9.00 14.25 6.8 9.40 14.50 7.1 9.70 14.75 7.3 10.2 15.00 7.6 10.6 15.25 7.8 10.8 15.50 8.1 11.1 15.75 8.3 11.3 16.00 8.5 11.7 16.25 9.0 12.0 16.50 6.3 12.5 16.75 9.6 12.9 17.00 10.0 13.25 17.25 10.3 13.6 17.50 10.5 14.3 17.75 10.75 14.75 18.00 11.1 15.3 18.25 11.48 15.2 18.50 11.7 16.0 18.75 12.1 16.3 19.00 12.5 16.6 19.25 12.9 17.5 19.50 13.4 18.3 19.75 13.7 19.3 20.00 14.2 20.0 20.25 14.5 20.5 20.50 14.8 21.0 20.75 15.0 21.5 21.00 15.3 22.2 21.25 15.7 22.2 21.50 16.0 22.2 21.75 16.3 22.2 22.00 16.6 22.2 22.25 17.0 22.2 22.50 17.3 23.5 22.75 17.7 24.4 23.00 18.1 25.0 23.25 18.1 25.0 23.50 18.1 25.0 23.75 18.1 25.0 24.00 17.7 24.3 24.25 17.3 23.5 24.50 17.0 23.2 24.75 16.6 22.2

(47)

2.3. FORMAS DE LUTA CONTRA O M´ILDIO DA VIDEIRA 23

2.3 Formas de luta contra o m´ıldio da videira

Como já referido, o desenvolvimento do m´ıldio depende de várias condi¸cões meteo-rológicas, como a temperatura e a precipita¸cão, levando à necessidade de se conhe-cerem as condi¸cões ótimas de temperatura, de humidade relativa do ar, e de outras condi¸cões para o desenvolvimento da doen¸ca, como se propaga, de onde vem e como hiberna, com o intuito de não permitir ou limitar a existência do agente patogénico na cultura.

Segundo Burgaret [51], o m´ıldio da videira é a doen¸ca cuja prote¸cão deve ser mais cuidadosa devido à sua importância, de entre todas as doen¸cas da vinha, uma vez que incide com frequência, tem um longo per´ıodo de atividade e os preju´ızos provocados podem ser consideráveis.

Falar em luta contra o m´ıldio é procurar e adoptar medidas que contrariem o seu desenvolvimento, pois não se consegue eliminar a sua existênica, pois apesar de existirem várias variedades de videiras, a maioria das variedades europeias são muito vulneráveis [1]. Por este motivo, a preven¸cão é fundamental para evitar a sua propaga¸cão. Embora o recurso a fungicidas seja fundamental na luta contra o P.

viticola [7], existem outros métodos que podem ser utilizados para reduzir o inóculo e assim diminuir a utiliza¸cão de fitofármacos, com consequência na redu¸cão do impacto económico e aumento da sustentabilidade ecológica. As formas de luta, para além do ataque qu´ımico, incluem métodos culturais e biológicos, descritos nas seçcões seguintes.

2.3.1 A luta cultural

Existem muitas práticas culturais que se podem aplicar para reduzir quer o apare-cimento do patogénico P. viticola, quer a sua dispersão.

A luta cultural tem o intuito de condicionar o desenvolvimento do fungo. Por outras palavras, ´e uma a¸c˜ao preventiva destinada a dificultar o aparecimento da doen¸ca e

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define todos os procedimentos, técnicas e monitoriza¸cões necessárias para retardar ao máximo o seu desenvolvimento [7].

Uma luta profilática bem conduzida não substitui o recurso à luta qu´ımica, mas permite que esta se realize em melhores condi¸cões, com maior facilidade e com uma redu¸cão na quantidade de produtos aplicados [51].

Um dos procedimentos mais importantes é a existência de uma boa drenagem do solo, de forma a não haver forma¸cão de po¸cas de água, reduzindo-se as dispersão do inóculo de hiberna¸cão. Outro método, é a realiza¸cão da monda das folhas, e poda dos pâmpanos, ramos e cachos infetados, de forma a determinar a futura configura¸cão da videira e corrigir eventuais erros feitos no passado. A destrui¸cão das folhas ca´ıdas no chão é uma prática cultural mecânica que pode ter muito sucesso na redu¸cão de inóculo, uma vez que no ano seguinte serão as responsáveis pelas infe¸cões primárias. Outra medida a tomar na altura da planta¸cão, sobretudo na Região do Douro, onde as planta¸cões são feitas por patamares, é de evitar dois bardos por patamar, não só para evitar a falta de arejamento mas sobretudo por ser imposs´ıvel tratar os dois lados dos bardos da videira [7, 30, 49,51].

Além destas medidas, existem muitas outras que podiam ser referidas e aplicadas mas o que é necessário real¸car é que nenhuma dessas medidas consegue eliminar eficazmente o pseudofungo em vinhas suscet´ıveis e, também, serem dif´ıceis de serem adotadas pelos viticultores por serem economicamente inviáveis.

2.3.2 A luta biol´

ogica

O meio de luta biológico deverá ser a tendência dos viticultores mais informados e com uma maior consciência ambiental. O perigo de toxicidade crónica para o Homem, animais e meio ambiente, resultante da aplica¸cão de fungicidas fazem com que se procurem novas medidas para o combate ao m´ıldio da videira. Uma dessas solu¸cões é a luta biológica.

(49)

viticola, tendo muitos sido selecionados nas ´ultimas décadas [9]. Uma das abordagens mais testadas para controlo biológico do m´ıldio da videira, pode ser obtido através da aplica¸cão de Trichoderma harzianum T39 que induz as resistências sistémicas da planta contra o oomiceta, quando aplicado por três vezes, 48 a 72 horas antes da inocula¸cão, conseguindo-se uma redu¸cão da esporula¸cão na ordem dos 63 % [50]. Caso se aplique em conjunto com o benzothiadiazole (BTH), cerca de 24 horas antes da inocula¸cão do oomiceta, observa-se uma diminui¸cão cerca de 83 % da esporula¸cão. Existem, no entanto, outras formas de luta biológica. Um outro estudo bem-sucedido consistiu na utiliza¸cão a planta Inula viscosa [18]. Contudo, o seu uso não substitui totalmente os fungicidas dado ser uma planta de elevada toxidade. Além deste problema, esta planta tem um custo elevado, pouca resistência à chuva e aparenta ser escassa.

2.3.3 A luta qu´ımica

O aparecimento do m´ıldio da videira na Europa e os danos elevados causados por esta doen¸ca tornaram prioritária a descoberta de produtos de combate eficaz [68]. Desta forma, devido aos avan¸cos na indústria fitofarmacêutica, foram desenvolvidos vários produtos de elevada eficácia, sendo que, atualmente, o objetivo passa por terem um pequeno ou mesmo nenhum efeito no meio ambiente, fauna selvagem e organismos auxiliares [51].

O produto fitofarmacêutico, é um composto comercial constitu´ıdo por uma ou mais substâncias ativas. Os diferentes fungicidas são constitu´ıdos por substâncias ativas, impurezas e adjuvantes. A primeira substância mencionada tem um espectro de a¸cão sobre o fungo ou pseudofungo, a segunda não possui qualquer tipo de a¸cão e a terceira serve para refor¸car e apoiar a substância ativa no seu papel e não tem qualquer influência no agente patogénico [51].

(50)

tenha contra-indica¸cões e esteja isento de risco. Os riscos de utiliza¸cão dos fun-gicidas residem em problemas de fitotoxidade e toxidade humana, a aquisi¸cão de resistência por parte dos patogéneos, a perda dos predadores naturais, auxiliares, e a acumula¸cão de fitofármacos na água e solo.

Contudo e reconhecendo todos os riscos, quando a luta qu´ımica é utilizada de forma racional, tendo em conta a eficácia da mesma e os efeitos da sua interven¸cão, torna-se estorna-sencial na proteçcão da vinha [51]. Por isso, é necessário conhecer os produtos presentes no mercado e como funcionam: fungicidas de contacto, sistémicos e pene-trantes.

Fungicidas de contacto

Os fungicidas de contacto ou de superf´ıcie realizam uma a¸cão essencialmente pre-ventiva com intuito de impedir a germina¸cão dos esporos, uma vez que atuam por contacto na superf´ıcie da planta tratada e podem ser lixiviados através da chuva [51].

Estes produtos qu´ımicos, de superficie, não sistémicos, só protegem as zonas onde entram em contacto, pelo que a sua aplica¸cão deve ser cuidadosa e no máximo de área poss´ıvel. Neste tratamento, o fungo não se torna resistente a estes produtos devido à sua forma de atua¸cão. Durante 7 a 10 dias, os orgãos sujeitos ao tratamento ficam protegidos [7, 49].

Uma vez que estes fungicidas não têm capacidade de migra¸cão na planta, para se obter uma boa eficácia é preciso ter em conta vários factores [7, 37]:

• Utilizar maquinaria adequada (pulverizadores de precisão, pneumáticos ou de atomiza¸cão), que vão abranger toda a videira;

• Devem estar na planta antes da infe¸c˜ao;

• São necessárias aplica¸cões repetidas, à medida que a planta cresce ou quando chove. Caso a precipita¸cão seja superior a 15 ou mesmo 20 mm, os produtos

(51)

de contacto s˜ao lixiviados;

• Só atuam onde entram em contacto, pelo que é uma mais valia utilizar um adjuvante tensioativo para aumentar a área de atua¸cão.

A forma de atua¸cão dos fungicida de contacto é muito amplo, atuando em vários sistemas enzimáticos dos fungos e pseudofungos, o que lhes permite suprimir um maior conjunto de diferentes agentes patogénicos.

Fungicidas sist´emicos e penetrantes

Os fungicidas penetrantes são substâncias capazes de entrar nos tecidos da planta e de se propagar em diferentes camadas de células do mesmo órgão, pelo que desen-volvem alguma atividade preventiva. Contudo, são lixiviados pela chuva [51]. As substâncias penetrantes possuem uma a¸cão de contacto e curativa. Por um lado, uma a¸cão de contacto, por persistir no exterior das folha, penetra no interior da mesma e se difunde entre as duas páginas da folha. Por outro lado, uma a¸cão curativa, pois interrompem o desenvolvimento do micélio e dos haustórios. Esta ´

ultima a¸cão ocorre se a contamina¸cão tiver ocorrido 2 a 3 dias antes do tratamento e em per´ıodos graves [7]. A sua açcão anti-fúgica é de 10 a 12 dias.

Os sistémicos são muito caracter´ısticos na sua forma de actua¸cão e alguns deles só atuam para uma doen¸ca espec´ıfica. Estes fungicidas são capazes de entrar no interior da planta e movimentarem-se na mesma [51], possuindo uma capacidade de sistemia [7]. Estes produtos penetram na planta e apresentam três vantagens principais:

• As substâncias ativas não são removidas pela precipita¸cão;

• ´E um tratamento curativo;

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No entanto, vão perdendo poder de a¸cão, isto é, vão perdendo a sua persistência ao longo do tempo e consoante se vão movimentado. O intervalo entre as aplica¸cões pode ser de 14 dias [49].

A aplica¸cão dos sistémicos tem uma maior eficiência se for implementada na fase inicial do ciclo da doen¸ca, podendo ser iniciada 2 a 3 dias após a infe¸cão, na fase da coloniza¸cão. Devem ser aplicados quando existe mais precipita¸cão, que vai levar os fungicidas de contacto a serem lixiviados, criando melhores condi¸cões para de-senvolvimento do pseudofungo. Além disto, as folhas nesta fase ainda são verdes e jovens, o que favorece a sistemia, funcionamento e a¸cão dos fungicidas.

Um problema da aplica¸cão de fungicidas penetrantes e sistémicos é a possibilidade de o m´ıldio criar resistência a estes produtos, levando a que ao fim de muitas aplica¸cões, o fungicida já não fa¸ca efeito, uma vez que já existe uma comunidade de pseudofun-gos que não é sens´ıvel a determinados tipos de fungicidas.

2.3.4 Custos da luta contra o m´ıldio da videira

Hoje em dia, qualquer empresa procura ter o menor número perdas de produ¸cão e o menor gasto poss´ıvel. Por isso, a tecnologia tem tido um papel fundamental na cria¸cão novas ferramentas em diversas áreas, de forma a tornar todo o processo que as envolve mais eficiente.

Analisando a área da viticultura, mais especificamente a previsão e combate do m´ıldio da videira, pode-se compreender bem a necessidade de diminuir os custos. Por exemplo, para o combate de m´ıldio em 40 hectares de vinha são necessárias 4 pessoas para fazer um combate rápido e eficaz, o que representa, em média, um custo de 40 Euro por dia/por cada indiv´ıduo. Acrescenta-se o custo do fato de prote¸cão, que só pode ser usado apenas uma vez, com o custo de 35 Euro, ou seja, cada vez que se realiza um tratamento precisamos de adquirir um fato novo para cada pessoa. Além dos custos relacionados com a mão-de-obra, temos a componente das máquinas que necessitam de um investimento inicial elevado para as adquirir e depois de

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manuten¸cão anual para garantir o seu bom funcionamento. Supondo que os 40 hectares de vinha permitem a entrada de tractores e que este cumpre as normas de seguran¸ca necessária, o seu custo médio anual é de 13.000 Euro. Além disto, é preciso possuir um pulverizador para distribuir o produto a aplicar na vinha. Caso seja um de 400 l, o proprietário terá mais um custo médio anual de 4.000 Euro. Desta forma, com o material adquirido, surgem os custos com o combust´ıvel e o fungicida a utilizar. Em média, consultando alguns produtos, o tractor gasta cerca de 60 l, o que representa um gasto diário de aproximadamente 85,00 Euro. Os fungicidas de contacto, menos tóxicos e mais económicos, apresentam um custo médio de 5,00 Euro por 300 g. Visto que são necessários cerca de 3 kg por cada 3 hectares, o gasto ascende aos 800,00 Euro em produto.

Posto isto, chega o momento da manuten¸cão necessária e obrigatória por lei dos equipamentos. A manuten¸cão do pulverizador de 400 l é em média 200,00 Euro e os filtros de carvão, que funcionam como prote¸cão da cabine, ficam em média a 300,00 Euro.

Em suma, supondo que é um ano normal, onde surgiram infeçcões a partir de abril e com tratamentos de 12 em 12 dias até julho, ficamos com um custo total diário para uma área de 40 hectares de 1.665,00 Euro, e um total, após realizar todos os tratamentos, de 9.992,64 Euro. Se contarmos com todo o investimento inicial e manuten¸cão necessária, obtemos um custo total de cerca de 27.000,00 Euro. De salientar, que no momento atual e devido às altera¸cões climáticas, os fungicidas preventivos cada vez mais duram menos, e que devido a chuvas excessivas ou humi-dades excessivas que lhes retiram resistência, a periodicidade dos tratamentos pode baixar para de 5 em 5 dias para combater a doen¸ca, o que leva a duplicar o valor mencionado anteriormente. O valor pode subir ainda mais, caso se utilize fungicidas penetrantes ou sistémicos.

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2.4 Plataformas inform´

aticas

Nas últimas décadas, foram vários os investigadores e empresas que procuraram, propuseram e criaram solu¸cões para supervisionar/monitorizar o estado da vinha utilizando algum tipo de tecnologia. Uma das principais ideias consiste na utiliza¸cão de sensores, implementados ao longo da zona vin´ıcola, com o intuito de distinguir as diferentes necessidades de cada área e de forma a melhorar a gestão da vinha para abordar os poss´ıveis problemas. Torna-se assim fundamental analisar as plataformas, existentes a informa¸cão dispon´ıvel ao público, verificar o seu funcionamento e como ajudam a tomar melhores decisões no combate ao m´ıldio.

A Vite.net é um sistema de apoio à tomada de decisão, que utiliza uma abordagem hol´ıstica para a gestão sustentável de vinhas. No ponto de vista do utilizador é “user-friendly”, inclui um sistema de monitoriza¸cão em tempo real e uma ferramenta baseada na web que analisa os dados recolhidos, utilizando um modelo mecânico para a previsão da primeira infeçcão [56], com intuito de fornecer informa¸cões atualizadas para a gestão da vinha através de gráficos. O objetivo desta plataforma é auxiliar o agricultor a tomar a decisão, mais apoiada. No entanto, os autores contam com informa¸cão meteorológica de terceiros, ou seja, o hardware, por vezes, a esta¸cão que fornece a informa¸cão meteorológica pode não estar na área de estudo, o que leva a um erro maior nos dados fornecidos para a previsão da primeira infe¸cão [57].

O VintiOS é um software de agricultura de precisão, que apoia as decisões dos viticultores e enólogos sobre a produ¸cão das videiras e a sua qualidade. O software permite manter um controle rigoroso sobre os trabalhos e observa¸cões realizadas, em parcelas de campo e cooperativas, realizando no final de cada campanha o respetivo caderno de campo. Da possibilidade de dividir a área total do vinhedo, em parcelas e dizer que tipo de casta/uva está presente em cada uma, tipo de superf´ıcie e até observar imagens via satélite para ver a vinha, por exemplo. Além disso, consegue gerir o stock de produtos fitossanitários do armazém e consultar facilmente os dados mais importantes sobre eles. Por outras palavras, o VintiOS é um software, que usa uma nuvem contratada, permitindo inserir planeamentos e informa¸cão relativa

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2.4. PLATAFORMAS INFORM ´ATICAS 31

a planeamento de trabalho vit´ıcula. N˜ao calcula grau de risco, nem informa se pode ou n˜ao ocorrer m´ıldio.

A plataforma Monet é muito idêntica a plataforma anterior, mas com a grande diferen¸ca que é o cálculo de um grau de risco da doen¸ca. Isto é, tendo em conta a base dos princ´ıpios da agricultura de precisão, que tem como objectivo principal apoiar os viticultores, técnicos e enólogos na tomada de decisões que afetam a qualidade e a produ¸cão das vinhas, esta plataforma prevê possibilidade de ocorrência do m´ıldio da videira, apresentando o mesmo numa tabela com o dia correspondente. Tal como a plataforma VintiOS, a Monet permite o escalamento e o planeamento de tarefas a realizar, assim como saber o estado da vinha através de dados meteorológicos e imagens de satélite, o que permite avaliar os ´ındices de vegeta¸cão (NDVI).

A Auroras é uma start-up que fornece sistemas de monitoriza¸cão ambiental para melhorar a competitividade, a redu¸cão de custos, melhorar a seguran¸ca alimentar e aumentar a sustentabilidade ecológica das empresas que operam no setor agr´ıcola, industrial, ambiental e de transporte. Auroras fornece smart and modular solutions para monitorizar todos os processos influenciados por condi¸cões ambientais internas e externas. Essas solu¸cões suportam a tomada de decisão, de controle e de gestão. A sua aplica¸cão para a vinha chama-se SAVE GRAPE e é um sistema de monitoriza¸cão utilizando dispositivos IoT, sem qualquer interven¸cão manual. Na sua essência, o sistema recebe dados, processa-os e, como resultado, executa determinadas a¸cões. A sua base consiste em sensores sem fios e outros componentes de aquisi¸cão de dados para monitorar as condi¸cões microclimáticas e fisiopatológicas da vinha, em tempo real, e prevê manifesta¸cões de diversas doen¸cas. Como resultado, permite gerar alertas por SMS/e-mail sobre a ocorrência de anomalias e informar o agricultor. Os dados recolhidos são enviados pelo Portal para o Centro de Servi¸cos AURORAS para serem representados em diversas formas, como gráficos e/ou tabelas, permitindo ao viticultor observar/analisar o evoluir da situa¸cão no seu smartphone, tablet ou PC. De real¸car, que apenas operam com hardware desenvolvido e implementado pelos próprios. Devido à informa¸cão dispon´ıvel, não foi poss´ıvel entender que tipo de modelo é usado, ou quais as fases do m´ıldio da videira que abordam.

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Por fim, a SmartVineyard é uma plataforma que dá apoio a decisão e informa sobre doen¸cas da vinha. Os dados adquiridos são transformados em previsões relativas a doen¸cas, em tempo real. Concretamente sobre o m´ıldio mencionam apenas a primeira infe¸cão, o que pode ser observado num gráfico com uma linha a representar o grau de risco da doen¸ca. Cada dispositivo, colocado na vinha e ao qual estão ligados num conjunto de sensores, envia, através de um sistema de transmissão GSM, dados meteorológicos permitindo atualizar, hora a hora as previsões apresentadas.

2.5 Resumo e discuss˜

ao

Com base em todas as pesquisas efetuadas, que permitiram conhecer melhor o pseudo-fungo P. viticola, algumas das formas de o prevenir e de o combater, as condicionantes da sua propaga¸cão, os modelos usados globalmente para a sua pre-visão, alguns dos produtos usados no seu combate e varias das tecnologias existentes de apoio à decisão, foi poss´ıvel melhorar o enquadramento deste trabalho.

De facto, a existência de dados meteorológicos com a possibilidade de serem acedidos em tempo-real numa malha mais fina permite que o combate baseado em previsões seja mais assertivo, isto é, com base em previsões mais precisas, no tempo certo e afinadas a cada local, isto é, não obtidas numa base regional. De igual modo, o conhecimento das condi¸cões de eficácia dos produtos que podem ser aplicados conjuntamente com o conhecimento das condi¸cões meteorológicas pode ajudar na escolha mais correta do produto a aplicar. Por exemplo, se houverem previsões de precipita¸cão, a decisão de aplicar um produto de superf´ıcie pode ser desastrosa já que o produto será facilmente lixiviado.

Assim, perspectiva-se que este trabalho possa proporcionar uma ferramenta que aceda a dados meteorológicos em tempo-real e que possa usar modelos com provas dadas como o é a Regra 3–10. Conjuntamente com previsões para os próximos 3 a 5 dias, a ferramenta poderá proporcionar decisões mais assertivas. O uso de dados recolhidos de forma fácil na vizinhan¸ca do local onde se pretende fazer esta previsão

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2.5. RESUMO E DISCUSS ˜AO 33

pode ser também uma mais valia. É neste sentido que plataformas de IoT podem ser particularmente uteis já que poderão facultar os dados necessários. Nos próximos cap´ıtulos faz-se esta análise e propõe-se esta ferramenta.

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