Coffee crop is of major importance to Brazil, being cultivated on more than 2 million hectares. It is a strategic commodity for the country, which is the main world producer. Several factors influence the yields, mainly a disease known as coffee leaf rust (CLR), caused by the fungus Hemileia vastatarix. This disease can reduce yield up to 35% and the most common strategy for CLR controlling is by spraying fungicides, with interval based on the residual period and according to regional CLR intensity. This traditional way does not consider the climate influence on disease development. With the aim of developing a forecast system (FS) for CLR management, employing weather data from CLR field assessments since 1998, several steps were performed: a) CLR epidemiology analysis; b) correlation between disease progress rates and weather variables; c) development of a forecast system, in order to rationalize chemical control; d) assessment of the FS performance on field trials; e) generation of an agro-climatic index for CLR risk assessment in Brazilian coffee areas; and f) evaluation of possible El Niño Southern Oscillation (ENSO) influence on CLR epidemics. Analising 88 siteseason CLR epidemics, from Varginha, Boa Esperança and Carmo de Minas, MG, the best fit was obtained by Gompertz model. Using stepwise method, CLR infection rates were estimated with multiple linear regressions, using minimum temperature and relative humidity as inputs. The model performed well, presenting less than 9.5% of false negatives in the months assessed. To evaluate CLR forecast system, two field trials were performed during 2015-16 season (Varginha and Boa Esperança), and five during 2016-17 season (Varginha, Boa Esperança, Uberlândia, Buritizal, and Campinas). The FS treatments performed better than the calendar spray system in six trials, with the exception for Campinas. The poor FS performance in Campinas evidenced the necessity of FS threshold calibration at sites different from the region where the FS was developed, once it is empirical. In order to assess the risk, the estimated CLR infection rate was evaluated for 46 different sites in Brazilian coffee producing region. Historical weather data since 1961 to 2015 for each site was used to estimate daily values of cumulative infection rate (CIR). Each site and season were classified into five CIR scores from Very Low (score 0) to Very High (score 4). The risk was spatialized using multiple linear regression based on geographical coordinates and altitude. The Brazilian coffee region was classified into four risk classes, being most of them between Medium to High risks in the area currently cultivated with coffee. For the same historical serie, CIR was estimated for 45 locations and then classified by ENSO phases: El Niño (EN); Neutral (NT); and La Niña (LN). A predominant absence of ENSO effect on CLR in Brazil was observed. Only in Paraná and São Paulo states there was ENSO effect, with higher CIR during EN seasons.

O cultivo do cafeeiro é de grande importância para o Brasil, sendo cultivado em mais de 2 milhões de hectares. Diversas doenças influenciam a produtividade, sendo a ferrugem do cafeeiro (CLR), a principal. Ocasionada pelo fungo Hemileia vastatrix, a CLR é capaz de reduzir a produtividade em até 35%. A estratégia mais comum de controle dessa doença é a aplicação de fungicidas foliares, baseado no período residual e de acordo com a intensidade da doença na região. Este método tradicional não considera a influência do clima no desenvolvimento da doença. Com o objetivo de desenvolver um sistema de previsão (FS) para o manejo da CLR utilizando dados de experimentos de campo obtidos desde 1998, diversas etapas foram realizadas: a) análise epidemiológica; b) relação da taxa de progresso da doença com variáveis ambientais; c) desenvolvimento do FS, visando racionalizar o controle químico; d) avaliação do desempenho do FS, em experimentos de campo; e) geração de índices agroclimáticos de favorabilidade para a ocorrência da CLR nas áreas produtoras de café do Brasil; e f) avaliar efeitos do fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS) nas epidemias de CLR. Foram analisadas 88 epidemias de CLR, em Varginha, Boa Esperança e Carmo de Minas, MG, sendo o modelo de Gompertz o que resultou em melhor ajuste à curva de progresso da doença. Usando metodologia stepwise, as taxas de progresso mensais da doença foram estimadas com regressões lineares múltiplas, baseada em dados de temperatura mínima e umidade relativa do ar. O melhor modelo de estimativa resultou em menos de 9.5% de ocorrências de falso negativos, durante os meses avaliados. Para avaliar o desempenho do FS, dois experimentos foram realizados na safra 2015-16 (Varginha e Boa Esperança, MG) e cinco na safra 2016-17 (Varginha, Boa Esperança, Uberlândia, Buritizal e Campinas). Os tratamentos baseados no FS resultaram em melhor desempenho que o sistema tradicional em seis experimentos, à exceção de Campinas. Este desempenho inferior evidenciou a necessidade de calibração de limiares em diferentes locais, diferentes da região onde o FS foi desenvolvido, devido a sua base empírica. Para avaliar o risco da doença, a taxa de progresso diária foi estimada em 46 locais da região produtora de café, durante as estações de cultivo disponíveis, em uma base de dados históricos de 1961 a 2015, gerando as taxas de progresso acumuladas (CIR). Para cada local e estação, cinco classes com pontuação de Muito Baixo (0) a Muito Alto (4) foram atribuídas, gerando valores de risco. Utilizando regressão linear múltipla, o risco para a CLR foi espacializado em função dos valores de coordenadas geográficas e altitude. Os riscos Médio e Alto foram os mais comuns onde atualmente se cultiva café. No mesmo período de dados meteorológicos, a CIR de 45 locais foi estimada, sendo as estações classificadas em função das possíveis fases de ENOS: El Niño (EN), Neutro (NT) e La Niña (LN). Houve predominio da ausência de efeito do ENOS na CLR no Brasil. Apenas nos estados do PR e SP o EN induziu a uma maior CIR.