El arroz es el cultivo más importante del mundo teniendo en cuenta la superficie que ocupa y la cantidad de personas que dependen de su cosecha. Durante los años de estudio (2010 - 2012) el cultivo del arroz en el Sur de España ha supuesto la mayor superficie sembrada y con unos rendimientos muy elevados bajo Producción Integrada. La Pyriculariosis del arroz producida por Pyricularia grisea [Cooke] et Sacc., es la enfermedad más destructiva de este cultivo en el mundo y puede generar grandes pérdidas en variedades susceptibles durante periodos climáticos favorables para el desarrollo del hongo. En este trabajo de investigación se analiza el comportamiento ante la Pyriculariosis de una colección de variedades de interés comercial y bajo Producción Integrada en el cultivo de arroz en el Sur de España; se define un método de evaluación eficaz en campo como apoyo a la toma de decisiones a partir de la observancia y del monitoreo de la Pyriculariosis. Y se ha llevado a cabo la caracterización epidémica para mantener la vigilancia y previsión del riesgo en las zonas de ensayo, a partir de la medición de los factores microclimáticos (Humedad Relativa y Temperatura) obtenidos desde la cobertura vegetal hacia la lámina de agua, y que permita minimizar la posibilidad de desastres causados por el desarrollo del patógeno en el limbo foliar y medidos a través de la Severidad Foliar. Los resultados obtenidos para la caracterización agronómica y la susceptibilidad varietal han aportado valores de AUDPC de lesiones producidas por Pyricularia grisea con una escala adecuada para la interpretación del nivel de infección en el limbo de la hoja. Estos resultados se han visto repetidos de manera significativa en dos de las tres campañas y para ambas zonas en las que se llevaron a cabo los ensayos de campo. De acuerdo a éstos, se ha propuesto un método de evaluación eficaz en campo como apoyo a la toma de decisiones a partir del monitoreo y observancia de la Pyriculariosis. El uso de EPIDEMIAS como software para la recolección y el prepocesado de los datos, se consolida como una herramienta de trabajo para el análisis e interpretación de los mismos, de una forma ágil y fácilmente interpretable y que, además, puede integrarse como parte de la estructura y organización de otras fuentes de datos, soportando funciones de administración para llevar a cabo data mining, y así poder extraer la información útil con el fin de predecir las tendencias de los mismos. Destacar por su innovación que se ha realizado una revisión de los criterios para evaluar el riesgo de enfermedad basada en la técnica de modelado de árboles de decisión. Además, una serie de valores de severidad en el limbo de la hoja con una alta probabilidad, y de acuerdo al número de horas consecutivas con humedad relativa por encima del 93%. Y, finalmente, el establecimiento de umbrales de riesgo no absolutos expresados bajo una distribución de frecuencias, que sintetizan la forma en las que se han producido las condiciones de riesgo dentro del cultivo de acuerdo a las variedades estudias y en las condiciones de los ensayos.
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