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O milho safrinha, cultivado no outono-inverno, no Estado de São Paulo, tem apresentado com freqüência significativas reduções de produtividade devidas à mancha foliar de Phaeosphaeria. Como estratégia para minimizar esses danos, os modelos agrometeorológicos de previsão de doenças podem auxiliar no planejamento e na tomada de decisões para o controle da doença na cultura. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e teste de modelos agrometeorológicos para previsão da porcentagem da área foliar afetada pela doença (%AFA) em função do acúmulo diário de temperatura média e de chuva, em escala regional. Para tanto, foram utilizadas informações sobre a severidade da mancha de Phaeosphaeria em 158 cultivares de milho com diferentes níveis de resistência, durante a safrinha, em 14 diferentes localidades do Estado de São Paulo. Modelos foram desenvolvidos para cultivares suscetíveis, moderadamente resistentes e resistentes e os resultados indicaram haver boa performance na estimativa da %AFA, com altos valores de coeficiente de determinação (0,92; 0,81 e 0,83 respectivamente) e índice de concordância de Willmott (0,98; 0,87; 0,94 respectivamente), além de teste F significativo a 1% de probabilidade para todos os casos. Os resultados também permitiram sugerir que a chuva e a temperatura são os fatores preponderantes para a ocorrência da mancha de Phaeosphaeria no Estado de São Paulo. Esses modelos têm a vantagem de utilizar variáveis usualmente obtidas em estações meteorológicas e poderão ser empregados em sistemas de alerta fitossanitários para monitoramento da doença no Estado. The off-season maize crop (named as "Safrinha") has been frequently suffering significant yield losses due to Phaeosphaeria leaf spot in state of São Paulo, Brazil. As a strategy for minimizing these losses, agrometeorological disease forecasting models can help in the planning and decision-making for disease control. Therefore, this work has as objective to develop and validate agrometeorological models for forecasting the percentage of the leaf area affected by the disease (% AFA) in function of the daily accumulation of average temperature and rainfall, in a regional scale. For that, information of Phaeosphaeria leaf spot severity in 136 maize cultivars with different resistance levels, during the "safrinha", in 14 different places of the State of São Paulo were used. Models were developed for susceptible, moderately resistant and resistant cultivars and the results showed good performance with high values of determination coefficient (0.92, 0.81 and 0.83 respectively) and index of agreement of Willmott (0.98, 0.87, 0.94 respectively). Besides, test F was significant at 1% of probability for all cases. The results also allowed to suggest that rainfall and air temperature are the preponderant factors controlling Phaeosphaeria leaf spot occurance in the State of São Paulo, Brazil. These models present the advantage of using parameters usually obtained in weather stations and they can be used in early disease warning systems in the State

Modelo agrometeorológico regional para estimativa da severidade da mancha de Phaeosphaeria em milho safrinha no Estado de São Paulo, Brasil