rmfi Revista mexicana de fitopatología Rev. mex. fitopatol 0185-3309 2007-8080 Sociedad Mexicana de Fitopatología A.C. 10.18781/R.MEX.FIT.2209-4 Nota Fitopatológica Escala diagramática para cuantificar la severidad de mancha café en el cultivo de haba López-Reyes, Ernesto Alonso 1 Castañeda-Vildózola Álvaro * 1 Sánchez-Pale, Jesús Ricardo 1 ContrerasRendón, Alejandra 1 Fragoso-Benhumea Juyma Mayvé 1 García-Velasco, Rómulo 2 Universidad Autónoma del Estado de México, Facultad de Ciencias Agrícolas. Ctra. Toluca-Ixtlahuaca Km. 15.5, El Cerrillo, El Cerrillo Piedras Blancas, Toluca, Estado de México, C.P. 50200, México, Universidad Autónoma del Estado de México Universidad Autónoma del Estado de México 50200 Mexico Centro Universitario UAEM Tenancingo. Carretera Tenancingo Villa Guerrero Km. 1.5 Tenancingo, Estado de México, C.P. 52400, México. Centro Universitario UAEM Tenancingo Centro Universitario UAEM Tenancingo Tenancingo Estado de México 52400 Mexico Autor de correspondencia: Álvaro Castañeda-Vildózola acastanedav@uaemex.mx 05 10 2024 Jan-Apr 2024 42 1 RMEXFIT2209-4 15 09 2022 10 12 2023 Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons Resumen Objetivo/antecedentes:

El objetivo de esta investigación fue diseñar y validar una escala diagramática de severidad de la mancha café en haba.

 Materiales y Métodos:

En tres plantaciones comerciales, se recolectaron 120 foliolos con diferente nivel de daño de mancha café, realizando una selección visual a partir de la sintomatología. Se digitalizaron 60 foliolos para evaluarse con el software APS PRESS ©Assess 2.0 y determinar el valor de la severidad real de cada foliolo.

 Resultados:

Los valores de severidad permitieron generar una escala diagramática conformada por seis clases diferentes 0(0.0), 1(0.1-6.0), 2(6.1-10.0), 3(10.1-15.0), 4(15.1-40.0), 5(> 40.1-100). 20 evaluadores sin experiencia realizaron la primera evaluación visual (sin escala diagramática) de los foliolos con diferentes grados de daño. Posteriormente, se realizó una segunda evaluación, con 10 evaluadores, con apoyo de la escala. Los resultados obtenidos de cada evaluador se analizaron mediante una regresión lineal simple obteniendo valores de r2= 0.0042 a 0.8748, β0 de 0.51 a 9.11, y β1 de 0.132 a 0.925, sin uso de escala. Con uso de escala se obtuvieron valores de r2= 0.9143 a 0.9851, β0 de 0.001 a 0.911 y β1<0.001.

 Conclusión:

La escala diagramática de severidad generada fue validada y reproducible, mostrando una alta confiabilidad.

 Palabras clave: Síntomas daño evaluación reproducibilidad Introducción

En 2022 el Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP) en México, reportó una superficie sembrada de 9,445.0 ha de haba (Vicia faba), de las cuales se cosecharon 9,436.0 ha para grano fresco, mientras que para grano seco se sembraron 17,246 ha y cosecharon 17,231 ha. El Estado de México reportó 4,397 ha sembradas de haba para cosecha en verde, ocupando el primer lugar de producción a nivel nacional (SIAP, 2023). El haba es considerada como una especie con atribuciones alimenticias, biológicas e incluso medicinales (Prabhu y Rajeswari, 2018). A pesar de su importancia, el cultivo es afectado por enfermedades ocasionadas por Ascochyta fabae, Botrytis fabae, Puccinia vicia-fabae y Rhizoctonia spp., las cuales han ocasionado innumerables pérdidas económicas al productor.

En Egipto, enfermedades como la mancha de chocolate (Botrytis fabae) y la mancha café (Ascochyta fabae) reportan afectaciones entre 25 al 80 % del área foliar (Omar, 2021). López (2013) señaló a la mancha café como una de las principales enfermedades que afectan el cultivo de haba en el Valle de Toluca, la cual causa lesiones circulares concéntricas en hojas, tallos y vainas, también se trasmite por semilla, afecta la calidad y el rendimiento de un 10 a 34 % (Ahmed et al., 2016). Una alternativa para conocer los patógenos presentes en los cultivos de importancia, es realizar estudios epidemiológicos, como estimar el área bajo la curva del progreso de la enfermedad, donde estiman los daños causados del agente causal a través del tiempo y espacio, mediante la determinación de incidencia, severidad y la relación con los factores climatológicos, manejo y subsistemas involucrados, para establecer soluciones a los problemas fitosanitarios (Olivares et al., 2021).

Por ejemplo, Meirelles y Cardoso (2012) señalan que la estimación de la severidad se ve influenciada por la subjetividad del evaluador al cuantificar el daño. En la actualidad, el uso de escalas diagramáticas se ha convertido en una herramienta útil para evaluar diversas enfermedades, por su fácil uso y porque poseen intervalos importantes para representar el desarrollo de una enfermedad, además de permitir una evaluación inmediata (Acco et al., 2020) y toma de decisiones rápidas para la implementación de estrategias de manejo. Por lo anterior, el objetivo del presente trabajo fue diseñar y validar una escala diagramática para determinar la severidad de la mancha café (Ascochyta fabae) en el cultivo de haba.

En tres parcelas comerciales de haba criolla, previas a floración, de los municipios Calimaya (2117276.10 UTM N; 428894.07 UTM E), Toluca (2125772.03 UTM N; 428452.94 UTM E) y Zinacantepec (2124996.43 UTM N; 419277.08 UTM E) del Valle de Toluca, en el ciclo agrícola primavera-verano del 2021 (clima templado lluvioso (Cwbg) y temperatura promedio de 12.5 °C con lluvias predominantes en verano), se colectaron 60 foliolos del estrato bajo y 60 del estrato medio de plantas en fase vegetativa. Se seleccionaron plantas con síntomas característicos asociados a la macha café y con diferentes niveles de daño, así como foliolos asintomáticos. Los foliolos se conservaron en una prensa botánica con la finalidad de mantenerlos libres de daños mecánicos y preservar sus características hasta llevarlas al laboratorio de Fitosanidad de la Facultad de Ciencias Agrícolas de la Universidad Autónoma del Estado de México. Los foliolos colectados se preseleccionaron visualmente y se descartaron los que presentaron daños mecánicos, seleccionando 69 foliolos representativos.

Se seleccionaron 12 foliolos por cada clase más nueve foliolos sanos, se agruparon en categorías o rangos similares y se digitalizaron en fresco con ayuda de una impresora multifuncional marca HP® LASERJET PRO, modelo MFP M127fn.

En cada foliolo, se evaluó el área dañada con relación al área total y se expresó en porcentaje, utilizando el software APS PRESS ©Assess 2.0 2008. El área con síntomas y el área asintomática fueron determinados con RGB (Rojo, Verde, Azul) de acuerdo con la metodología propuesta por Massom et al. (2013); y se estimó la severidad real de la enfermedad (S), de acuerdo con la fórmula propuesta por Nutter et al. (2006): Severidad = [(área enferma / área total de la hoja digitalizada) * 100]. Los niveles intermedios de la severidad de la mancha café se determinaron de acuerdo con la ley de agudeza visual de Weber-Fechner, que establece una relación cuantitativa entre la magnitud de un estímulo físico y cómo este es percibido por el sujeto (Horsfall y Barrat, 1945; Rivera-Zabala, 2016), permitiendo establecer seis clases de severidad, así como sus límites mínimos y máximos en cada una. Para la escala, se seleccionó la hoja con el valor más cercano al promedio de severidad de cada clase. Para validar la escala diagramática de severidad, se evaluaron 69 imágenes digitales representativas de los diferentes grados de daño e insertaron aleatoriamente en diapositivas individuales para ser visualizadas en Microsoft 365 ® Power Point ® (2022) y proyectadas en un proyector multimedia marca EPSON PowerLite S18+ modelo V11H552021 a 20 evaluadores sin experiencia y sin apoyo de una escala diagramática, en un tiempo de 30 segundos para su visualización de cada imagen.

En una segunda evaluación, realizada a los ocho días posterior a la primera evaluación, 10 de los 20 evaluadores, con mejor agudeza visual, usaron la escala diagramática propuesta para evaluar 60 foliolos. En las dos evaluaciones, para cuantificar la exactitud de las evaluaciones de severidad que hicieron los evaluadores, se realizó una regresión lineal simple, con el parámetro de coeficiente de determinación (r2), así como el margen de error (1-r2) realizándose una prueba de T al intercepto de la regresión lineal (β0) para verificar la siguiente hipótesis H0: b0 = 0 y con el coeficiente de la pendiente de la recta (β1) y verificar si fue diferente de 1: H1: b1 = 1, con una P £ 0.01. La evaluación de ambos juegos de hipótesis se llevó a cabo con un nivel de significancia de 0.01. Adicionalmente, la precisión de las estimaciones obtenidas mediante el cálculo del coeficiente de determinación, exactitud y los errores absolutos se obtuvo con un análisis de regresión lineal simple con el software SAS® versión 9.0 (SAS Institute, 2002), la severidad real como variable dependiente y la estimada como independiente. Las estimaciones se evaluaron con base a la precisión (r2) y los errores absolutos (severidad estimada menos la severidad real) (Nutter Jr. et al., 1995).

El software APS PRESS© Assess 2.0 (2008) determinó porcentajes de área dañada que fluctuaron del 0 al 77.1 %; en la primera evaluación, cinco de los evaluadores presentaron un alto nivel de precisión para la identificación de la clase correspondiente a la severidad de la enfermedad, mientras que el resto de los evaluadores mostraron deficiencias en su precisión (Cuadro 1). En este sentido, Barbosa et al. (2006) mencionan que los valores observados de precisión de los evaluadores que no tienen experiencia no son aceptables enfatizando que un entrenamiento podría tener una influencia favorable en la calidad de las evaluaciones.

Valores del Intercepto (<bold>β0</bold>), pendiente de la línea (<bold>β1</bold>), coeficiente de determinación (<bold>r²</bold>) y margen de error (<bold>1-r²</bold>) de la ecuación de regresión lineal simple en las estimaciones visuales de la severidad de la mancha café en haba (<italic>Ascochyta fabae</italic>), con 20 evaluadores sin escala y 10 evaluadores con escala
Sin escala Con escala
ID β0 β1 r2 1-r2 ID β0 β1 r2 1-r2 ID β0 β1 r2 1-r2
1 8.224 0.227 0.191 0.808 11 9.370 0.094 0.112 0.887 1 0.055* <0.0001** 0.9851 0.0149
2 5.707 0.302 0.325 0.674 12 10.425 0.066 0.051 0.948 2 0.307* <0.0001** 0.9845 0.0155
3 7.170 0.195 0.171 0.828 13 9.995 0.116 0.408 0.591 3 0.452* <0.0001** 0.9847 0.0153
4 6.347 0.305 0.350 0.650 14 6.009 0.188 0.335 0.664 4 0.911* <0.0001** 0.9843 0.0157
5 0.510* 0.921* 0.811 0.188 15 10.008 0.065 0.050 0.949 5 0.887* <0.0001** 0.9843 0.0157
6 0.941* 0.925* 0.875 0.125 16 11.717 0.044 0.007 0.993 6 0.001* <0.0001** 0.9143 0.0857
7 0.941* 0.925* 0.875 0.125 17 11.613 0.031 0.010 0.989 7 0.106* <0.0001** 0.9543 0.0457
8 0.941* 0.925* 0.875 0.125 18 9.831 0.069 0.055 0.944 8 0.524* <0.0001** 0.9684 0.0316
9 0.941* 0.925* 0.875 0.125 19 10.842 0.111 0.029 0.971 9 0.013* <0.0001** 0.9464 0.0536
10 9.116ns 0.132 0.119 0.880 20 11.872 0.030 0.004 0.995 10 0.279* <0.0001** 0.9407 0.0593
Promedio 0.3263 0.672 Promedio 0.9647 0.0353

*significativo: situación en dónde la hipótesis nula (β0=0 o β1=1) fue rechazada por la prueba t (P ≤ 0.01).

Los resultados obtenidos de la segunda evaluación permitieron establecer límites mínimos y máximos en cada una de las seis clases de severidad expresadas en porcentajes: C0: (0; 0= Sin síntomas visibles), C1: (0.1-6.0; 3.0 valor medio= Pequeñas lesiones circulares), C2: (6.1-10.0; 8.0= Las lesiones pequeñas se incrementan, con contorno color marrón), C3: (10.1-15.0; 12.5= lesiones inician a coalecer, desarrollan color grisáceo y/o marrón chocolate con centro claro), C4: (15.1-40.0; 27.5= La mayor parte de las lesiones inician a coalecer, comienzan a ser de oscuros a necróticas), C5: (>40.1-100; 70.0= Las lesiones coalecen, desarrollan un color café oscuro con un total hundimiento del centro); estos niveles fueron usados para determinar los límites de la escala. El valor mínimo de severidad fue 0 % (foliolo sano) y un valor máximo de severidad de 40.1 % (hoja dañada), esta última presenta características de coalescencia de las lesiones y desarrolla un color negro, con un hundimiento total en el centro (Figura 1). La escala construida concuerda con los señalado por Campbell y Madden (1990) quienes definen a la escala de severidad como una serie de clases que deben contener los rangos de severidad para una determinada enfermedad, proporcionando una resolución adecuada al comportamiento de la severidad.

Escala diagramática de severidad de la mancha café (<italic>Ascochyta fabae</italic>) en haba. zLímite inferior-promedio-límite superior.

Los valores del coeficiente de determinación (r2) de los 20 evaluadores sin experiencia, fluctuaron de 0.0042-0.8748 con una media de 0.3267, mientras que el margen de error (1-r2) fue de 0.125 hasta 0.995 y una media de 0.673 (Cuadro 1). En la validación con apoyo de la escala, los valores del coeficiente de determinación (r2) oscilaron entre 0.9143-0.9851 y una media de 0.9647 (Cuadro 1), por encima de los resultados obtenidos en la primera evaluación (Cuadro 1) por lo que un entrenamiento previo, tiene influencia en la calidad de las evaluaciones. Estos resultados concuerdan con lo reportado por Ortega-Acosta et al. (2016) al obtener promedios > 0.80 % de las evaluaciones realizadas con el empleo de escalas diagramáticas. Por lo anterior, esta escala es reproducible y precisa, en concordancia con lo reportado por Belan et al. (2014), donde los errores absolutos obtenidos en la evaluación realizada con la escala se ubicaron en rangos de 0.0-54.96 % (Figura 2), mayores a los rangos de 0.0-37.41 % de la primera evaluación en ausencia de la escala. El margen de error (1-r2) en la segunda etapa varió de 0.0149 hasta 0.857, con una media de 0.053, indicativo que es significativo y aceptable (Hernández y Sandoval, 2015), además se determinó una mejor precisión (β0) y exactitud (β1) con ayuda de la escala diagramática propuesta.

La precisión determinada de cada evaluador indica que una escala diagramática representa un método estandarizado de cuantificación de una enfermedad y por esta razón ayuda a obtener resultados favorables (Hernández y Sandoval, 2015), además de niveles adecuados de exactitud y precisión entre los evaluadores (Figura 1). Estos resultados concuerdan con Barbosa et al. (2006) al indicar que la evaluación de daños con apoyo de una escala mejora considerablemente la precisión (β0) como la exactitud (β1). En este mismo sentido, Fragoso-Benhumea et al. (2022) y ÁvilaQuezada et al. (2001) reportaron que una escala diagramática puede garantizar la reproducibilidad, pero no la exactitud y precisión de la estimación.

En este estudio, la mayoría de los evaluadores presentaron significancia con respecto al valor del intercepto β0 y el coeficiente de la pendiente β1, fueron estadísticamente diferentes y/o cercanos a 1, con un intervalo de confianza de a =0.01 (99 %), coincidiendo con lo reportado por Nascimento et al. (2005), al enfatizar que una sobreestimación de los resultados en la mayoría de los evaluadores puede indicar la presencia de desvíos positivos para todos los niveles de severidad, concluyendo que los resultados presentados fueron estadísticamente diferentes de 0 y 1 con respecto a las pruebas aplicadas de T (Pr > |t|) con un intervalo de confianza de a =0.01.

Distribución de residuales (severidad estimada-severidad real) de las evaluaciones de la mancha café (<italic>Ascochyta fabae</italic>) en foliolos de haba. A) Evaluación con escala. B) Evaluación sin escala.

La escala diagramática para evaluar la severidad de la mancha café del haba, creada y compuesta por seis clases, proporcionó alta reproducibilidad con niveles de exactitud (β1<0.001) y precisión aceptable (β0 de 0.001 a 0.911), por lo que representa una herramienta para estandarizar la evaluación de daños entre diferentes localidades, evaluar los síntomas iniciales para toma de decisiones y eficacia de medidas de manejo o la respuesta de la sensibilidad de cultivares de haba.

 Agradecimientos

El primer autor agradece al Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT) por la beca otorgada. A los productores Manuel Mendoza Malavez, Bernabé Guadarrama Mejía, Demetrio Misael Monroy Peñaloza y a la familia Hernández, por las facilidades para obtener el material vegetal utilizado en la investigación y a la Facultad de Ciencias Agrícolas de la Universidad Autónoma del Estado de México por brindarme el apoyo académico otorgado y sus instalaciones para llevar a cabo esta investigación.

 Literatura Citada Acco, L. F., Gomes, D. G., Matos, J. N., Ribeiro, N. R. y Balbi-Peña, M. I. (2020). Elaboração e validação de escala diagramática para avaliação da pústula bacteriana em soja. Summa Phytopathologica, 46(2), 145-149. https://doi.org/10.1590/0100-5405/211476 Acco L. F. Gomes D. G. Matos J. N. Ribeiro N. R. Balbi-Peña M. I. 2020 Elaboração e validação de escala diagramática para avaliação da pústula bacteriana em soja Summa Phytopathologica 46 2 145 149 https://doi.org/10.1590/0100-5405/211476 Ahmed, S., Abang, M. M. y Maalouf, F. (2016). Integrated management of Ascochyta blight (Didymella fabae) on faba bean under Mediterranean conditions. Crop Protection, 81, 65-69. https://doi.org/10.1016/j.cropro.2015.12.013 Ahmed S. Abang M. M. Maalouf F. 2016 Integrated management of Ascochyta blight (Didymella fabae) on faba bean under Mediterranean conditions Crop Protection 81 65 69 https://doi.org/10.1016/j.cropro.2015.12.013 ASSESS 2.0 (2008). Windows. Canada: The American Phytopathology Society. https://doi.org/10.1094/assesshelp ASSESS 2.0 2008 Windows. Canada: The American Phytopathology Society https://doi.org/10.1094/assesshelp Ávila-Quezada, G., Mora-Aguilera, G. y Teliz-Ortiz, D. (2001). Sistemas de medición de roña y antracnosis en frutos de aguacate Persea americana. Memorias XXXVI Congreso Nacional de FitopatologíaXXVII Congreso Nacional de la Sociedad Mexicana de Fitopatología. Querétaro. 105. https://biblioteca.ecosur.mx/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=000023610 Ávila-Quezada G. Mora-Aguilera G. Teliz-Ortiz D. 2001 Sistemas de medición de roña y antracnosis en frutos de aguacate Persea americana Memorias XXXVI Congreso Nacional de FitopatologíaXXVII Congreso Nacional de la Sociedad Mexicana de Fitopatología 105 105 https://biblioteca.ecosur.mx/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=000023610 Barbosa, G. M. A., Michereff, S. J. y Mora-Aguilera, G. (2006). Elaboração e validação de escala diagramática para avaliação da severidade da ferrugem branca do crisântemo. Summa Phytopathologica, 32(1), 57-62. https://doi.org/10.1590/S0100-54052006000100008 Barbosa G. M. A. Michereff S. J. Mora-Aguilera G. 2006 Elaboração e validação de escala diagramática para avaliação da severidade da ferrugem branca do crisântemo Summa Phytopathologica 32 1 57 62 https://doi.org/10.1590/S0100-54052006000100008 Belan, L. L., Pozza, E. A., Freitas, M. L., De Souza, R. M., De Jesús, J. W. C. y Oliveira, J. M. (2014). Diagrammatic scale for assessment of bacterial blight in coffee leaves. Journal of Phytopathology, 162, 801-810. https://doi.org/10.1111/jph.12272 Belan L. L. Pozza E. A. Freitas M. L. De Souza R. M. De Jesús J. W. C. Oliveira J. M. 2014 Diagrammatic scale for assessment of bacterial blight in coffee leaves Journal of Phytopathology 162 801 810 https://doi.org/10.1111/jph.12272 Campbell, C. L. y Madden, L. V. (1990). Introduction to Plant Disease Epidemiology. New York, USA: Wiley-Interscience. 532p. Campbell C. L. Madden L. V. 1990 Introduction to Plant Disease Epidemiology New York, USA Wiley-Interscience Fragoso-Benhumea, J. M., Sánchez-Pale, J. R., Castañeda-Vildózola, A., Franco-Mora, O., Gutiérrez-Ibáñez, A. T., Contreras-Rendón, A. y García-Velasco, R. (2022). Diagrammatic scale for rust severity assessment in broad bean (Vicia faba). Mexican Journal of Phytopathology, 40(3). https://doi.org/10.18781/R.MEX.FIT.2206-2 Fragoso-Benhumea J. M. Sánchez-Pale J. R. Castañeda-Vildózola A. Franco-Mora O. Gutiérrez-Ibáñez A. T. Contreras-Rendón A. García-Velasco R. 2022 Diagrammatic scale for rust severity assessment in broad bean (Vicia faba) Mexican Journal of Phytopathology 40 3 https://doi.org/10.18781/R.MEX.FIT.2206-2 Hernández, R. L. y Sandoval, I. J. S. (2015). Escala diagramática de severidad para el complejo mancha de asfalto del maíz. Revista Mexicana de Fitopatología, 33(1), 95-103. https://rmf.smf.org.mx/Vol3312015/NotasFitop/1407_1_2015.pdf Hernández R. L. Sandoval I. J. S. 2015 Escala diagramática de severidad para el complejo mancha de asfalto del maíz Revista Mexicana de Fitopatología 33 1 95 103 https://rmf.smf.org.mx/Vol3312015/NotasFitop/1407_1_2015.pdf Horsfall, J. G. y Barrat, R. W. (1945). An improved grading system for measuring plant diseases. Phytopathology, 35, 655. https://plantbreeding-genomics.extension.org/horsfall-barratt-scale-quantitative-evaluation-of-disease/ Horsfall J. G. Barrat R. W. 1945 An improved grading system for measuring plant diseases Phytopathology 35 655 655 https://plantbreeding-genomics.extension.org/horsfall-barratt-scale-quantitative-evaluation-of-disease/ López (2013). Tecnología de producción del cultivo de haba para el Estado de México. Toluca, Estado de México, Méx.: ICAMEX. 76p. López 2013 Tecnología de producción del cultivo de haba para el Estado de México Toluca, Estado de México, Méx. ICAMEX Massom, M. V., Passador, M. M., Porcena, S. A., De Pieri, C., Finkenauer, E. y Luiz, F. E. (2013). Scala diagramática para quantificação da severidade de manchas em folhas de Eucalyptus globulus Labill. causadas por Teratosphaeria nubilosa. Ciência Florestal, 23(2), 521-528. https://doi.org/10.5902/198050989296 Massom M. V. Passador M. M. Porcena S. A. De Pieri C. Finkenauer E. Luiz F. E. 2013 Scala diagramática para quantificação da severidade de manchas em folhas de Eucalyptus globulus Labill. causadas por Teratosphaeria nubilosa Ciência Florestal 23 2 521 528 https://doi.org/10.5902/198050989296 Meirelles, S. A. y Cardoso, N. C. (2012). Metodologia para elaboração de escalas diagramáticas para avaliação de doenças em plantas. Comunicado Técnico, 120, 1-6. https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/65040/1/ComunicadoTecnico-120.pdf Meirelles S. A. Cardoso N. C. 2012 Metodologia para elaboração de escalas diagramáticas para avaliação de doenças em plantas Comunicado Técnico 120 1 6 https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/65040/1/ComunicadoTecnico-120.pdf Nascimento, A. R. P., Michereff, S. J. y Gomes, M. A. (2005). Elaboração e validação de escala diagramática para cancro bacteriano da videira. Summa Phytopathologica, 31(1), 59-64. http://sitav.pga.uem.br/download/escala-diagramatica-cancro-bacteriano-videira_ana-r-p-nascimento_2005.pdf Nascimento A. R. P. Michereff S. J. Gomes M. A. 2005 Elaboração e validação de escala diagramática para cancro bacteriano da videira Summa Phytopathologica 31 1 59 64 http://sitav.pga.uem.br/download/escala-diagramatica-cancro-bacteriano-videira_ana-r-p-nascimento_2005.pdf Nutter, F. W., Esker, P. D. y Netto, R. A. C. (2006). Disease assessment concepts and the advancements made in improving the accuracy and precision of plant disease data. En: Smith, J. (ed.). European Journal of Plant Pathology, 95-103. https://doi.org/10.1007/1-4020-5020-8_7 Nutter F. W. Esker P. D. Netto R. A. C. 2006 Disease assessment concepts and the advancements made in improving the accuracy and precision of plant disease data Smith J. European Journal of Plant Pathology 95 103 https://doi.org/10.1007/1-4020-5020-8_7 Nutter, F. W. y Schultz, P. M. (1995). Improving the accuracy and precision of disease assessments: selection of methods and use of computer-aided training programs. Canadian Journal of Plant Pathology, 17, 174-184. https://doi.org/10.1080/07060669509500709 Nutter F. W. Schultz P. M. 1995 Improving the accuracy and precision of disease assessments: selection of methods and use of computer-aided training programs Canadian Journal of Plant Pathology 17 174 184 https://doi.org/10.1080/07060669509500709 Olivares, B. O., Rey, J. C., Lobo, D., Navas-Cortés, J. A., Gómez, J. A. y Landa, B. B. (2021). Fusarium Wilt of Bananas: A Review of Agro-Environmental Factors in the Venezuelan Production System Affecting Its Development. Agronomy, 11(5), 986. https://doi.org/10.3390/agronomy11050986 Olivares B. O. Rey J. C. Lobo D. Navas-Cortés J. A. Gómez J. A. Landa B. B. 2021 Fusarium Wilt of Bananas: A Review of Agro-Environmental Factors in the Venezuelan Production System Affecting Its Development Agronomy 11 5 986 986 https://doi.org/10.3390/agronomy11050986 Omar, S. A. M. (2021). The Importance of Faba Bean (Vicia faba L.) Diseases in Egypt. En: Awaad, H., Abu-hashim, M. y Negm, A. (eds.). Mitigating Environmental Stresses for Agricultural Sustainability in Egypt. Springer Water. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-64323-2_13 Omar S. A. M. 2021 The Importance of Faba Bean (Vicia faba L.) Diseases in Egypt Awaad H. Abu-hashim M. Negm A. Mitigating Environmental Stresses for Agricultural Sustainability in Egypt. Springer Water Springer, Cham https://doi.org/10.1007/978-3-030-64323-2_13 Ortega-Acosta, S. A., Velasco-Cruz, C., Hernández-Morales, J., Ochoa-Martínez, D. L. y Hernández-Ruiz, J. (2016). Escalas logarítmicas diagramáticas para evaluar la severidad del manchado de hojas y cálices de Jamaica. Revista Mexicana de Fitopatología, 34(3), 270-285. https://doi.org/10.18781/r.mex.fit.1606-6 Ortega-Acosta S. A. Velasco-Cruz C. Hernández-Morales J. Ochoa-Martínez D. L. Hernández-Ruiz J. 2016 Escalas logarítmicas diagramáticas para evaluar la severidad del manchado de hojas y cálices de Jamaica Revista Mexicana de Fitopatología 34 3 270 285 https://doi.org/10.18781/r.mex.fit.1606-6 Prabhu, S. y Rajeswari, D. (2018). Nutritional and Biological properties of Vicia faba L.: A perspective review. International Food Research Journal, 25(4), 1332-1340. http://www.ifrj.upm.edu.my/25%20(04)%202018/(2).pdf Prabhu S. Rajeswari D. 2018 Nutritional and Biological properties of Vicia faba L.: A perspective review International Food Research Journal 25 4 1332 1340 http://www.ifrj.upm.edu.my/25%20(04)%202018/(2).pdf Rivera-Zabala, N. (2016). Variabilidad genética de Xanthomonas fragariae y evaluación de su severidad en genotipos de fresa. Tesis de Maestría. Colegio de Postgraduados, Texcoco, Estado de México. http://colposdigital.colpos.mx:8080/jspui/bitstream/10521/3453/1/Rivera_Zabala_N_MC_Fitopatologia_2016.pdf Rivera-Zabala N. 2016 Variabilidad genética de Xanthomonas fragariae y evaluación de su severidad en genotipos de fresa Tesis de Maestría Colegio de Postgraduados, Texcoco, Estado de México http://colposdigital.colpos.mx:8080/jspui/bitstream/10521/3453/1/Rivera_Zabala_N_MC_Fitopatologia_2016.pdf SAS Institute (2002). The SAS system for windows. Release 9.0. SAS Institute. North Carolina, USA. https://doi.org/10.1201/9781003051299-SIAP SAS Institute 2002 The SAS system for windows. Release 9.0 SAS Institute https://doi.org/10.1201/9781003051299-SIAP SIAP (Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera) (2023). Anuario Estadístico de la Producción Agrícola. https://nube.siap.gob.mx/cierreagricola/. (Consulta, Septiembre 2023). SIAP (Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera) 2023 Anuario Estadístico de la Producción Agrícola https://nube.siap.gob.mx/cierreagricola/ Phytopathological Note Diagrammatic scale to quantify the severity of Ascochyta blight in broad bean crops Abstract Objective/background:

The objective of this study was to design and validate a diagrammatic severity scale of brown spot on broad bean.

 Materials and methods:

We collected 120 leaflets with different level of brown spot damage from commercial crops in the Toluca Valley, which were visually selected based on the expressed symptomology. Sixty leaflets were scanned for evaluation with the software APS PRESS ©Assess 2.0 to determine the real severity value for each leaflet.

 Results:

The damage values allowed us to generate a diagrammatic scale consisting of six different classes: 0(0.0), 1(0.1-6.0), 2(6.1-10.0), 3(10.1-15.0), 4(15.1-40.0), 5(> 40.1-100). The leaflets were visually examined by evaluators who had no prior experience. The results from each evaluator were analyzed with a simple linear regression, obtaining r2 values from 0.0042 to 0.8748, β0 de 0.51 a 9.11, y β1 de 0.132 a 0.925. Using a scale, r2 values were obtained 0.9143 to 0.985, β0 de 0.001 a 0.911 y β1<0.001.

 Conclusion:

The generated diagrammatic severity scale was validated and reproducible, showing high reliability.

 Key words: Symptoms damage evaluation reproducibility. Introduction

In 2022, Mexico’s Agrifood and Fishing Information Service (Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera - SIAP) reported a cultivated area of 9,445 ha of broad beans (Vicia faba), out of which 9,436 ha were harvested for fresh grain, whereas 17,246 ha were planted and 17,231 ha were harvested for dry grain. The State of Mexico reported 4,397 ha planted with broad bean for green harvest, ranking first in production nationwide (SIAP, 2023). The broad bean is considered a species with nutritional, biological, and even medicinal properties (Prabhu and Rajeswari, 2018). Despite its importance, the crop is affected by diseases caused by Ascochyta fabae, Botrytis fabae, Puccinia vicia-fabae and Rhizoctonia spp., which have caused countless economic losses for farmers.

In Egypt, diseases such as the chocolate spot (Botrytis fabae) and the brown spot (Ascochyta fabae) have been reported to affect between 25 and 80% of the foliar area (Omar, 2021). López (2013) pointed out the brown spot as one of the main diseases that affect the broad bean crop in the Toluca Valley, containing lesions in concentric circles in leaves, stems and pods, as well as being transmitted via seeds and affecting quality and yield by 10 to 34% (Ahmed et al., 2016). An alternative to know the pathogens found in the important crops is to conduct epidemiological studies, such as estimating the area under the disease progress curve. These studies assess the damage caused by the causal agent over time and space, determining incidence, severity and their relationship with climate factors, management and the subsystems involved, to establish solutions for phytosanitary problems (Olivares et al., 2021).

For example, Meirelles and Cardoso (2012) point out that the estimation of severity is influenced by the subjectivity of the evaluator when quantifying the damage. Nowadays, the use of diagrammatic scales has become a useful tool to evaluate several diseases, for being user-friendly and because they have important intervals to represent the development of a disease, as well as helping to provide an immediate evaluation (Acco et al., 2020) and making quick decisions for the implementation of management strategies. Due to this, the aim of this study was to design and validate a diagrammatic scale to determine the severity of the brown spot (Ascochyta fabae) in the broad bean crop.

In three commercial plots of native broad beans, prior to flowering, located in the municipal areas of Calimaya (2117276.10 UTM N; 428894.07 UTM E), Toluca (2125772.03 UTM N; 428452.94 UTM E) and Zinacantepec (2124996.43 UTM N; 419277.08 UTM E) in the Toluca Valley, during the spring-summer 2021 agricultural cycle (temperate rainy climate (Cwbg) and an average temperature of 12.5 °C and predominant rains in the summer), 60 leaflets were collected from the lower stratum, along with 60 from the middle stratum of plants in the vegetative phase. Plants displaying characteristic symptoms associated with brown spot and different levels of damage were selected, as well as asymptomatic leaflets. The leaflets were preserved in a botanical press to keep them free from mechanical damage and preserve their characteristics until they were taken to the Plant Health laboratory of the Faculty of Agricultural Sciences of the Autonomous University of the State of Mexico. The leaflets collected were visually pre-selected, discarding those with mechanical damage, and 69 representative leaflets were chosen.

Twelve leaflets were chosen for each type, plus 9 healthy leaflets. They were grouped into similar categories or ranges and digitized fresh, aided by a multifunctional HP® LASERJET PRO, MFP M127fn printer.

In every leaflet, the damaged area was evaluated in relation to the total area and expressed as a percentage using the APS PRESS software ©Assess 2.0 2008. The area with symptoms and the asymptomatic area were determined using RGB (Red, Green, Blue) according to the methodology proposed by Massom et al. (2013). The actual severity of the disease (S) was estimated based on the formula proposed by Nutter et al. (2006): Severity = [(diseased area / total area of the digitized leaf) * 100]. The intermediate levels of the severity of the brown spot were determined according to Weber-Fechner’s visual acuity law, which establishes a quantitative relationship between the magnitude of a physical stimulus and the way in which it is perceived by the subject (Horsfall and Barrat, 1945; Rivera-Zabala, 2016). This helps establish six types of severity, as well as their maximum and minimum limits in each type. For the scale, the leaf with the value closest to the average severity of each type was chosen. To validate the diagrammatic scale of severity, 69 digital images were evaluated, representative of the different degrees of damage, and inserted at random in individual slides for viewing in Microsoft 365 ® Power Point ® (2022) and projected using an EPSON PowerLite S18+ multimedia projector model V11H552021 for 20 inexperienced evaluators and without the support of a diagrammatic scale, with a viewing time of 30 seconds for each image.

In a second evaluation, conducted eight days after the first evaluation, 10 of the 20 evaluators with better eyesight used the diagrammatic scale proposed to assess 60 leaflets. In both evaluations, in order to quantify the accuracy of the severity assessments carried out by the evaluators, a simple linear regression was carried out, with the coefficient of determination parameter (r2), as well as the margin of error (1-r2). A T test was conducted on the intercept of the linear regression (β ) to verify the following hypothesis H0: b0 = 0 and with the coefficient of the slope of the line (β1) to check if it was different to 1: H1: b1 = 1, with a P £ 0.01. The evaluation of both sets of hypotheses was carried out with a significance level of 0.01. In addition, the accuracy of the estimations obtained by calculating the coefficient of determination, accuracy and absolute errors was determined with a simple linear regression analysis using SAS® software version 9.0 (SAS Institute, 2002). Real severity was the independent variable, and the estimated severity was the independent variable. The estimates were evaluated based on precision (r2) and the absolute errors (estimated severity minus real severity) (Nutter Jr. et al., 1995). The APS PRESS© Assess 2.0 software (2008) determined percentages of damaged area, which fluctuated from 0 to 77.1 %. In the first evaluation, five of the evaluators presented a high level of accuracy when identifying the corresponding type of severity of the disease, whereas the remaining evaluators presented deficiencies in their accuracy (Table 1). In this sense, Barbosa et al. (2006) mention that the observed values for the accuracy of evaluators with no experience are not acceptable and emphasize that training may have a favorable influence on the

quality of the evaluations.

Values of the Intercept (β0), slope of the line (β1), coefficient of determination (r²) and margin of error (1-r²) of the simple linear regression equation in visual estimations of the severity in of brown spot in broad bean (<italic>Ascochyta fabae</italic>), with 20 unscaled evaluators and 10 scaled evaluators.
Unscaled With scaled
ID β0 β1 r2 1-r2 ID β0 β1 r2 1-r2 ID β0 β1 r2 1-r2
1 8.224 0.227 0.191 0.808 11 9.370 0.094 0.112 0.887 1 0.055* <0.0001** 0.9851 0.0149
2 5.707 0.302 0.325 0.674 12 10.425 0.066 0.051 0.948 2 0.307* <0.0001** 0.9845 0.0155
3 7.170 0.195 0.171 0.828 13 9.995 0.116 0.408 0.591 3 0.452* <0.0001** 0.9847 0.0153
4 6.347 0.305 0.350 0.650 14 6.009 0.188 0.335 0.664 4 0.911* <0.0001** 0.9843 0.0157
5 0.510* 0.921* 0.811 0.188 15 10.008 0.065 0.050 0.949 5 0.887* <0.0001** 0.9843 0.0157
6 0.941* 0.925* 0.875 0.125 16 11.717 0.044 0.007 0.993 6 0.001* <0.0001** 0.9143 0.0857
7 0.941* 0.925* 0.875 0.125 17 11.613 0.031 0.010 0.989 7 0.106* <0.0001** 0.9543 0.0457
8 0.941* 0.925* 0.875 0.125 18 9.831 0.069 0.055 0.944 8 0.524* <0.0001** 0.9684 0.0316
9 0.941* 0.925* 0.875 0.125 19 10.842 0.111 0.029 0.971 9 0.013* <0.0001** 0.9464 0.0536
10 9.116ns 0.132 0.119 0.880 20 11.872 0.030 0.004 0.995 10 0.279* <0.0001** 0.9407 0.0593
Average 0.3263 0.672 Average 0.9647 0.0353

*significant: situation where the null hypothesis (β0=0 o β1=1) was rejected by test t (P ≤ 0.01).

The results of the second evaluation helped established minimum and maximum limits in each one of the six types of severity expressed in percentages: C0: (0; 0= Without visible symptoms), C1: (0.1-6.0; 3.0 mid-value= Small circular lesions), C2: (6.1-10.0; 8.0= Small lesions increase, with brown edges), C3: (10.1-15.0; 12.5= lesions begin to coalesce, they become a gray and/or chocolate brown color with a light colored center), C4: (15.1-40.0; 27.5= The majority of lesions begin to coalesce, and begin to turn from dark to necrotic), C5: (>40.1-100; 70.0= The lesions coalesce and develop a dark brownness with a complete sinking of the center); these levels were used to determine the limits of the scale. The minimum severity value was 0% (healthy leaflet) and a maximum severity value of 40.1 % (damaged leaf). The latter displays characteristics of coalescence of the lesions and becomes black, with a complete sinking of the center (Figure 1). The scale created coincides with what was indicated by Campbell and Madden (1990), who defined the scale of severity as a series of types that must contain the ranges of severity for a determined disease, providing an adequate resolution to the behavior of severity.

Diagrammatic scale of brown spot severity (<italic>Ascochyta fabae</italic>) in broad bean. zLower limit-average-upper limit.

The coefficient of determination values (r2) for the 20 inexperienced evaluators ranged from 0.0042 to 0.8748 with an average of 0.3267, whereas the margin of error (1-r2) ranged from 0.125 to 0.995 and an average of 0.673 (Table 1). In the validation with the aid of the scale, the coefficient of determination values (r2) ranged from 0.9143 to 0.9851 and an average of 0.9647 (Table 1), above the results obtained in the first evaluation (Table 1), therefore prior training influenced the quality of the evaluations. These results coincide with a report by Ortega-Acosta et al. (2016), who obtained averages greater than 0.80% for evaluations conducted with the use of diagrammatic scales. Therefore, this scale is reproducible and accurate, in line with findings by Belan et al. (2014), in which absolute errors obtained in the evaluation with the scale ranged from 0.0 to 54.96% (Figure 2), higher than the ranges of 0.0 to 37.41% from the first evaluation in the absence of the scale. The margin of error (1-r2) in the second stage tanged from 0.0149 to 0.857, with an average of 0.053, indicating that it is significant and acceptable

Distribution of residuals (estimated severity-real severity) of the brown spot evaluations (<italic>Ascochyta fabae</italic>) in broad vean leaflets. A) Scaled evaluation. B) Unscaled evaluation.

(Hernández and Sandoval, 2015). Furthermore, a better precision (β0) and accuracy (β1) were determined with the aid of the proposed diagrammatic scale.

The precision determined for each evaluator indicates that a diagrammatic scale represents a standardized method to quantify a disease, thus aiding in obtaining favorable results (Hernández and Sandoval, 2015), along with adequate levels of accuracy and precision among evaluators (Figure 1). These results align with Barbosa et al. (2006) indicating that damage assessment with the aid of a scale significantly improves both precision (β0) and accuracy (β1). In the same vein, Fragoso-Benhumea et al. (2022) and Ávila-Quezada et al. (2001) reported that a diagrammatic scale may guarantee reproducibility but not the accuracy and precision of the estimation.

In this study, the majority of the evaluators displayed significance regarding the value of the intercept value β0 and the slope coefficient β1; they were statistically different and/or close to 1, with a confidence interval of a = 0.01 (99 %), coinciding with a report by Nascimento et al. (2005), who emphasized that an overestimation of the results in most evaluators may indicate the presence of positive deviations for all severity levels, concluding that the results presented were all statistically different from 0 and 1 based on the T tests (Pr > |t|) with a confidence interval of a = 0.01.

The diagrammatic scale to evaluate the severity of the brown spot in broad beans, created and composed of six class, provided a high reproducibility with levels of accuracy (β1<0.001) and acceptable precision (β0 from 0.001 to 0.911), making it a tool to standardize the evaluation of damages across different locations, evaluating initial symptoms to make decisions and assessing the efficiency of management measures or the sensitivity response of broad bean cultivars.

 Acknowledgments

The first author would like to thank the Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT) for the grant awarded. To the producers Manuel Mendoza Malavez, Bernabé Guadarrama Mejía, Demetrio Misael Monroy Peñaloza and Demetrio Misael Monroy Peñaloza and the Hernández family for the facilities to obtain the plant material used in the research, and to the Faculty of Agricultural Sciences of the Faculty of Agricultural Sciences of the Autonomous University of the State of Mexico for providing me with academic support for providing me with the academic support and facilities to carry out this research. to carry out this research.