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Aplicaciones de la modelización epidemiológica en la zona demarcada por Xylella fastidiosa en Alicante

  • Autores: M. Cendoya, E. Lázaro, David Valentín Conesa Guillén Árbol académico, Antonio López Quílez Árbol académico, Vicente Dalmau Sorli, Andrés Ferrer Gisbert, Francisco José Beitia Crespo, Ester Marco Noales, A. Vicent
  • Localización: Phytoma España: La revista profesional de sanidad vegetal, ISSN 1131-8988, Nº 321, 2020, págs. 38-44
  • Idioma: español
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • En 2017 se detectó por primera vez Xylella fastidiosa en la provincia de Alicante, donde afecta principalmente al almendro y en menor medida a varias especies de Prunus y plantas arbustivas. Como en otras enfermedades infecciosas, los modelos epidemiológicos de la distribución de X. fastidiosa permiten estimar su dinámica y optimizar así los programas de vigilancia fitosanitaria y las estrategias de control. En este estudio se ajustaron modelos jerárquicos bayesianos a los datos de las prospecciones oficiales realizadas en la zona demarcada. El modelo resultante indicó que X. fastidiosa presentaba una fuerte agregación espacial, siendo las variables climáticas poco informativas a la hora de predecir su presencia en la zona. Este resultado subraya la importancia de implementar las medidas de control y evitar así la expansión de la enfermedad por proximidad a la zona infestada. Se evaluó también una estrategia de vigilancia epidemiológica de tipo secuencial y adaptativa. A diferencia de la estrategia actual que establece la Decisión de Ejecución (UE) 2015/789, esta nueva estrategia va aumentando progresivamente la resolución espacial de 100 ha a 25 ha y 1 ha. La intensidad de muestreo en cada una de estas resoluciones espaciales se calcula mediante un algoritmo de optimización. Los resultados obtenidos indicaron que la estrategia secuencial adaptativa propuesta permitiría ejecutar el programa de vigilancia epidemiológica en la zona de Alicante con la misma eficacia, pero reduciendo los costes de inspección, muestreo y análisis.


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