Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...

Modelado para la predicción de enfermedades en cultivos de alto valor comercial
de maní, batata, cebolla, zanahoria, melón y tomate. El sistema recibe datos de
una red de estaciones agrometeorológicas, calcula condiciones favorables a la
infección por los principales patógenos y emite un alerta a los participantes del
sistema [Canteri et al., 2004].
En Estados Unidos, un modelo de previsión de riesgo de la fusariosis del trigo,
es ejecutado en tiempo real en Internet. Para correr el modelo, el usuario
provee un dato de floración promedio del cultivo. El modelo utiliza datos
horarios de estaciones meteorológicas distribuidas en diversos estados del
país, generando categorías de riesgo en escala de colores, a través de la
interpolación de resultados. Por medio de un sitio en Internet, el usuario
identifica la posición de su región en un mapa, verificando el grado de
ocurrencia de una epidemia [Canteri et al., 2004].
De forma similar, en Ontario, Canadá, mapas de previsión de contaminación de
granos de trigo, con una micotoxina de Fusarium (desoxinivalenol), son
generados diariamente para una determinada fecha de espigazón, en
programas específicos, y las imágenes puestas a disposición para consulta en
Internet [Canteri et al., 2004].
2.1.4.5. Transmitir conocimiento para educar y entrenar
El CD-ROM e Internet, pueden ser utilizados como forma de transferencia de
conocimientos eficientes, comparados con libros y periódicos impresos, con
algunas ventajas intrínsecas como la inclusión de la difusión, la disponibilidad
constante y el menor costo de implementación y actualización [Canteri et al.,
2004].
El APSnet Education Center, mantenido por la Sociedad Americana de
Fitopatología, es un sitio Web que divulga publicaciones instructivas revisadas
en el área en cuestión. Es de consulta libre y sirve como importante recurso
para alumnos e instructores de cursos respectivos [Canteri et al., 2004].
También, el software bajo el formato de juegos, resulta útil para educar y
entrenar estudiantes, simulando la realidad, y se utiliza para el aprendizaje de
procesos de diagnóstico de enfermedades y cuantificación de la severidad de
las mismas. Algunos ejemplos de estos juegos de simulación son AppleScab,
LateBlight, Resistan y TurfBlight [Bridge et al., 1997].
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