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title: "Fitopatometría y la necesidad de un consenso general"
author: "Juan Edwards Molina"
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<link rel="stylesheet" href="https://cdn.rawgit.com/jpswalsh/academicons/master/css/academicons.min.css">
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE,
message = FALSE,
warning = FALSE,
fig.path = "dispress_figs")
library(tidyverse)
library(plotly)
```
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La cuantificación de enfermedades de cultivos es la piedra fundamental de cualquier estudio de fitopatología / epidemiología. Sin embargo, las métricas utilizadas para ello han sido y serán de gran discrepancia en la comunidad de fitopatólogos, monitoreadores y experimentadores. La fitopatometría es la rama de la fitopatología que cuantifica la enfermedad o los patógenos presentes en los diferentes niveles de organización, desde órgano a región.
Supongamos el siguiente ejemplo:
Es ampliamente aceptado que:
A nivel de órgano (hoja, fruto, inflorescencia, etc., para fines prácticos hablaremos de hojas en esta nota) la **severidad** es el _área de hoja ocupada por lesión de una enfermedad_.
A nivel de población de hojas (nivel de cultivo) la **incidencia** es el porcentaje (o proporción) de hojas con al menos una lesión de un total "n" de hojas evaluadas (I%), o sea:
$Incidencia = \frac{hj_e}{n} * 100 = \frac{4}{10} * 100 = 40\%$
La gran ventaja de la *incidencia* es que, al tratarse de una variable binaria (está enferma o no, 1 y 0 respectivamente), carece de subjetividad.
La falta de consenso (o divergencia de adopción) ocurre cuando se habla severidad a nivel de población (o cultivo).
Según Madden¹, la *severidad* se obtiene de calcular el promedio de las severidades individuales de todas las hojas evaluadas (incluyendo las sanas), o sea una "severidad media general". Madden agrega el concepto de *severidad condicional* para la severidad media de solo aquellas hojas enfermas.
En Argentina, existe variabilidad en la terminología: además de severidad e incidencia es común oír/leer *intensidad*, *severidad en sentido estricto* (severidad de sólo hojas enfermas) y *severidad en sentido amplio* (severidad de todas las hojas evaluadas). Esta amplitud de terminología conduce a inconsistencias en la comunicación.
Arbitrariamente, calcularemos la severidad (S%) promediando la severidad de solo hojas enfermas ("severidad en sentido estricto" o bien, la "severidad condicional" de Madden 2007):
$Severidad = promedio(10,1,5,7) = 5,75\%$
Si quisiéramos establecer la "cantidad total" de enfermedad presente en nuestro cultivo, sin dudas debemos complementar la incidencia con la severidad (ambas expresadas en proporción para obtener un valor de intensidad entre 0-100). Calculamos así la **intensidad** (o bien la "severidad en sentido amplio", o la "severidad" según Madden)
$Intensidad = I * S = (40/100 * 5,75/100)*100 = 2,3 \%$
_(Claramente se podría simplificar los cálculos, pero para fines didácticos, lo hacemos por extenso)_
> En Argentina podríamos establecer: incidencia, severidad (solo hojas enfermas) e intensidad para estimar la enfermedad presente y compartir nuestros resultados
## Misma intensidad, diferente distribución de la enfermedad
Siempre que cuantifiquemos la/s enfermedad/es presentes en un cultivo debemos ser detallistas en la información, ya que mismos niveles de enfermedades pueden representar diferentes situaciones a nivel de planta individual o de lote. Esto puede llevar a inconsistencias en la toma de decisión como uso de umbrales para aplicación de fungicidas, por ejemplo.
Un punto fundamental, es detallar sobre que porción del canopeo estamos haciendo la estimación, ya que una misma severidad por planta puede tener diferente distribución en el perfil del canopeo, con la potencial diferencia sobre el rendimiento.
En este caso, la planta de soja de la izquierda tiene una distribución "piramidal" de los síntomas, en cambio la planta de la derecha es más uniforme en el perfil, lo que representaría un escenario mas conducente a pérdidas de rendimiento.
A nivel de lote la insuficiencia de información nos puede llevar a otro "enmascaramiento" de lo que realmente ocurre en el campo. Considerar los conceptos de incidencia, severidad e intensidad podría resultar ventajoso ya que aportaría información acerca de la distribución de la enfermedad en el cultivo. Veamos un nuevo ejemplo.
```{r}
dat <- tibble(expand.grid(severidad = seq(1, 100, 1),
incidencia = seq(1, 100, 1)) %>%
mutate(intensidad = (incidencia/10*severidad/10)))
```
```{r}
# brks_manchas <- c(5, 10, 15, 20, 25)
# library(scales)
dat %>% #filter(incidencia<50 | severidad<50) %>%
ggplot(aes(incidencia, severidad, z = intensidad)) +
geom_tile(aes(fill = intensidad)) +
geom_contour(aes(z = intensidad), colour = "grey70")+ # bins = 5
scale_fill_distiller(palette = "Spectral", direction = -1,
limits = c(-15, 100)) +
# xlim(0,100)+ ylim(0,100)+
labs(x="Incidencia", y = "Severidad",
title= "Intensidad de enfermedad (%)",
subtitle = "Intensidad = incidencia * severidad")+
metR::geom_text_contour(aes(z = intensidad))+
theme_bw() %+replace% theme(legend.position = "none")+
geom_point(data = data.frame(severidad = c(20,80), incidencia=c(80,20), intensidad=NA),
aes(x=incidencia, y=severidad))+
geom_text(data = data.frame(severidad = c(80,20), incidencia=c(20,80), intensidad=NA, lab=c("A", "B")), aes(label=lab, vjust = 0, hjust = -0.5))
```
Aquí, A (20%I/80%S) y B (80%I/20%S) tienen exactamente la misma intensidad (16%) sin embargo representan dos situaciones completamente diferentes a nivel de lote: **A** podría deberse a una enfermedad iniciada en focos (roya estriada o amarilla del trigo) y **B** podría representar una enfermedad que se presenta en forma generalizada (roya de la hoja o anaranjada del trigo)
Continuando con el cultivo de trigo, es conocido que las mayor contribución al rendimiento es aportado por la hoja bandera (HB), luego HB-1, y HB-2. Por esto mismo podría establecerse estas 3 hojas como target de muestreo.
> Un mismo nivel de enfermedad puede representar situaciones diferentes, a nivel de planta y de cultivo
Habiendo establecido las bases conceptuales de las métricas de cuantificación podemos pasar a otro punto fundamental que es establecer qué **presión de enfermedad** tiene un cultivo determinado, información clave para caracterizar años, localidades, situaciones de manejo, y fundamentalmente ensayos.
### Estableciendo la presión de enfermedad de un cultivo
La presión de enfermedad de una situación particular (ensayo, lote, región) es el marco fundamental para contextualizar una conversación de sanidad de cultivos. Curiosamente, escasean las fuentes de consultas sobre ello en Argentina.
Su establecimiento requiere de gran consenso de los especialistas de cada patosistema y podría variar entre regiones para fines epidemiológicos. O sea, un 7% de intensidad de manchas foliares en el estrato inferior de un trigo puede representar una gran amenaza para el rendimiento en una región cálida y húmeda, y en contraparte, algo poco riesgoso en una región mas fría. Estudios específicos deberían ser realizados "*in situ*" para establecer medidas de manejo como determinación de umbrales de decisión. De nada sirve extrapolar recomendaciones entre regiones agroecológicamente diferentes.
Veamos la relación directa entre incidencia, severidad e intensidad en el siguiente gráfico reactivo (puede cliquear sobre el área del gráfico para ver los valores de incidencia, severidad e intensidad)
```{r}
# library(scales)
brks <- seq(5, 100,5)
p <-
dat %>%
ggplot(aes(incidencia, severidad, z = intensidad)) +
geom_tile(aes(fill = intensidad)) +
geom_contour(aes(z = intensidad), breaks = brks, colour = "grey90")+ # bins = 5
scale_fill_distiller(palette = "Spectral", direction = -1,
limits = c(-10, 100)) +
# geom_vline(xintercept = c(20, 40), linetype=2, alpha=0.2)+
# geom_hline(yintercept = c(20, 40), linetype=2, alpha=0.2)+
labs(x="Incidencia", y = "Severidad",
title= "Intensidad (%), según incidencia y severidad",
subtitle = "Intensidad = incidencia * severidad")+
scale_x_continuous(breaks = seq(0,100,10))+
scale_y_continuous(breaks = seq(0,100,10))+
# geom_text(data = data.frame(severidad = seq(10, 100, 10),
# incidencia=c(95),
# intensidad=NA, lab=paste(seq(10,100,10), "%")),
# aes(label=lab, vjust = 0, hjust = 0), angle = -25) +
theme_bw() %+replace% theme(legend.position = "none")
withr::with_options(list(digits = 2), ggplotly(p))
```
En base a esta información podrían establecerse zonas de baja, moderada y alta presión de enfermedades, indicando a su vez: **momento fenológico del cultivo** y **estrato del canopeo de evaluación**.
Por ej., para manchas foliares del trigo en Z32, un nivel bajo podría ser: <5% de intensidad general (considerando todas las hojas presentes).
En Z37, podríamos considerar la incidencia en estrato superior (HB, HB-1 y HB-2, 10 de cada una) y decir que hasta un 20% es baja presión de manchas.
> La presión de enfermedad es clave para clasificar ensayos, discutir resultados, y guiar la toma de decisión. Además de la métrica utilizada, se requiere detalle del estrato de canopeo considerado.
## Conclusión
**Nada** es absoluto en biología, pero cuanto más nos pongamos de acuerdo, menor será el nivel de incertidumbre en nuestro día a día como cuantificadores de enfermedades. **Todo** lo escrito en este artículo es discutible y son bienvenidos los comentarios. Nótese que se discutió la cuantificación de enfermedades foliares en general. Otro artículo merecen las enfermedades sistémicas y el uso adecuado de las diferentes métricas de evaluación de enfermedades (índice de enfermedad, área abajo de la curva del progreso de la enfermedad, enfermedades que inducen defoliación, etc.)
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¹Study of plant disease epidemics (2007), cap 2, pág 12