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As mudanças climáticas poderão alterar as doenças de plantas e afetar a eficácia das medidas de manejo. Um dos prováveis impactos será na distribuição geográfica das doenças. A Sigatoka Negra é considerada a principal doença da cultura da banana em decorrência dos danos causados e aumento do custo de manejo. O impacto sócio-econômico da doença continua aumentando, uma vez que a doença tem atingido novas áreas de plantio, tornando o manejo mais difícil. Este trabalho tem por objetivos comparar a distribuição geográfica da doença por meio da elaboração de mapas nas seguintes situações: a) clima atual e futuro (2020, 2050 e 2080), b) cenários A2 e B2 do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas, c) predito por seis diferentes modelos de mudanças climáticas e pela média dos mesmos e, d) entre meses. Haverá redução das áreas favoráveis à doença no futuro, sendo que tal redução será mais acentuada no cenário A2 do que no B2 e gradativa para as décadas de 2020, 2050 e 2080. Predições efetuadas com o uso da média dos dados estimados pelos modelos permitiram redução na variabilidade da simulação em comparação com a predição gerada por cada modelo individualmente. Alterações na distribuição geográfica da doença ocorrerão entre meses, de modo que áreas consideradas desfavoráveis tornar-se-ão favoráveis e vice-versa. Apesar disso, extensas áreas continuarão favoráveis ao desenvolvimento da Sigatoka Negra. Global climatic changes will potentially influence plant diseases and the efficacy of their management options. One of the most likely impacts of climate change will be felt by the geographical distribution of plant diseases. Black Sigatoka is considered the most damaging and costly disease of banana. The socio-economic impact of this disease has continued to increase as the pathogen reaches new areas and the disease becomes more difficult to be controled. The objectives of this research were to compare the global geographical distribution of the disease based on maps elaborated using weather data representing: i) current and future periods (2020, 2050 and 2080), ii) Intergovernmental Panel on Climate Change scenarios A2 and B2, iii) predictions based on six different climate change models and the " multimodel ensemble" and, iv) individual months. The " multimodel ensemble" lead to a reduction in the variability of the simulations when compared to the results obtained using the individual models separately. The predictions suggested that, in the future, areas favorable for the development of the Black Sigatoka disease will decrease. This reduction will occur gradually and will be higher for the A2 than for the B2 scenario. Changes in the geographical distribution of the disease will occur from one month to another, with unfavorable areas becoming favorable and vice-versa. However, in spite of these changes, extensive areas will still continue to be favorable for the occurrence of Black Sigatoka

Worldwide geographical distribution of Black Sigatoka for banana: predictions based on climate change models