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.

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.

Figura 1 Escala diagramática de severidad de la mancha café (Ascochyta fabae) 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.

Figura 2 Distribución de residuales (severidad estimada-severidad real) de las evaluaciones de la mancha café (Ascochyta fabae) 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.