Modelos que anticipan riesgos: nuevas herramientas del INTA para frenar la Fusariosis en trigo

El INTA desarrolló sistemas de pronóstico basados en modelización para anticipar la Fusariosis de la espiga y las micotoxinas, optimizando el manejo del trigo

Modelos que anticipan riesgos: nuevas herramientas del INTA para frenar la Fusariosis en trigo
martes 25 de noviembre de 2025

La Fusariosis de la Espiga de Trigo (FET) continúa siendo una de las principales amenazas sanitarias para el cereal en Argentina. Su impacto no solo compromete el rendimiento, sino también la calidad comercial y la inocuidad del grano. Frente a este escenario, especialistas del INTA avanzaron en el desarrollo de sistemas de pronóstico basados en modelización, capaces de anticipar la enfermedad y las micotoxinas asociadas, como el DON, y ofrecer información estratégica para el manejo.

Estos avances se fundamentan en la estrecha vinculación entre la presencia de la enfermedad y las condiciones meteorológicas, lo que habilitó a los equipos técnicos a diseñar modelos predictivos confiables y útiles tanto para productores como para la industria molinera.

El rol del clima en la aparición de epidemias

Para comprender el comportamiento de la FET, los equipos del Instituto de Clima y Agua del INTA analizaron campañas históricas y patrones climáticos. Según detalló Natalia Gattinoni, la campaña 2012/13 —recordada por sus severas epifitias— registró “condiciones neutrales del fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), junto a un final de invierno y una primavera muy lluviosos, con altos niveles de humedad en el suelo”.

El análisis mostró fuertes contrastes regionales. De acuerdo con Malvina Martínez, investigadora del mismo instituto, “en el norte de la región pampeana la mayoría de las epidemias de Fusarium se produjeron bajo una fase neutral de ENOS, mientras que en el sur la relación es más directa con la fase El Niño”. Además, identificaron la influencia de otros fenómenos como el Modo Anular del Sur (SAM), lo que confirma la necesidad de un monitoreo meteorológico constante.

Sistemas de pronóstico para decisiones más precisas

Los estudios permitieron desarrollar modelos que anticipan tanto el avance de la enfermedad como la presencia de micotoxinas. Martínez explicó que “la fuerte dependencia de la Fusariosis a las condiciones meteorológicas posibilitó construir sistemas de pronóstico que ayudan a productores e industriales a tomar decisiones informadas”.

Para facilitar el acceso a esta información, el INTA pone a disposición del sector la plataforma Agrometeorología INTA, donde se puede consultar el Índice de Fusarium en tiempo real. Allí, los usuarios seleccionan la estación meteorológica y el período susceptible para evaluar riesgos locales. También la información está disponible en Argentina.gob.ar/inta.

Esta herramienta resulta clave para ajustar momentos de aplicación de fungicidas y, antes de la cosecha, visualizar mapas actualizados sobre la distribución de la enfermedad. Según Martínez, esta información permite planificar el manejo de partidas de trigo que ingresan a molinos y anticipar posibles niveles de infección.

Impacto en la cadena triguera

El uso de modelos predictivos no solo fortalece el manejo integrado de enfermedades, sino que también contribuye a mejorar la competitividad de la cadena triguera. Para Enrique Alberione, fitopatólogo del INTA Marcos Juárez, “contar con un modelo predictivo del Fusarium y del DON es una herramienta de gestión basada en ciencia que reduce riesgos en un contexto de alta variabilidad climática”.

La FET, una enfermedad floral que inicia su infección en las anteras, puede generar síntomas como el blanqueamiento prematuro de espigas y la aparición de esporas rosadas o anaranjadas. Sus efectos incluyen pérdidas de rendimiento, disminución del peso hectolítrico, menor vigor y presencia de micotoxinas que afectan tanto la salud humana y animal como la comercialización del grano.

El avance de estas herramientas tecnológicas se posiciona como un paso fundamental para mejorar el diagnóstico temprano, anticipar riesgos y tomar decisiones más eficientes en una producción cada vez más condicionada por el clima.

 



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