As mudanças climáticas globais (MCG) provavelmente alterarão o atual cenário dos problemas fitossanitários. Um dos prováveis impactos será a distribuição geográfica das doenças, podendo ocorrer modificações na importância relativa das áreas de cultivo. Cercospora coffeicola é uma das principais doenças que afeta a cultura do café, atacando folhas e frutos, causando prejuízos em mudas e em plantações no campo, principalmente em cafezais jovens. Levando em consideração a interação patógeno x ambiente, o presente trabalho objetivou analisar o efeito dos impactos das MCG na distribuição geográfica da Cercospora coffeicola para o cafeeiro no Brasil. Para isso, elaboraram-se mapas de favorabilidade climática à ocorrência da doença, confeccionados a partir de dados climáticos atuais e dos cenários futuros A2 e B2 (2020, 2050 e 2080) disponibilizados pelo IPCC, utilizando o sistema de informações geográficas (SIG) Idrisi 32, desenvolvido pela Universidade de Clark – EUA. Empregou-se o modelo de simulação Hadley Centre for Climate Prediction and Research (HadCm3). Com base nos resultados obtidos, haverá redução das áreas favoráveis à ocorrência da doença no Brasil, sendo que tal redução será mais acentuada no cenário A2 do que no B2 e gradativa para as décadas de 2020, 2050 e 2080.
The global climate change (GCC) probably amend the current scenario of plant diseases. One of the likely impacts will be the geographical distribution of diseases, changes may occur in the relative importance of areas of cultivation. Cercospora coffeicola is a major disease that affects the culture of coffee, attacking leaves and fruits, causing damage to seedlings and planting in the field, especially in young coffee plantations. Considering the pathogen x environment interaction, this study aimed to analyze the effect of the impacts of GCC in the geographical distribution of Cercospora coffeicola for the coffee in Brazil. For this, maps were prepared for climate favorable to the occurrence of the disease, up from current weather data and of future scenarios A2 and B2 (2020, 2050 and 2080) provided by the IPCC, using the geographic information system (GIS), Idrisi 32 developed by Clark University - USA. We applied the simulation model Hadley Center for Climate Prediction and Research (HadCM3). Based on the results, there will be reduction in areas favorable to the occurrence of the disease in Brazil, and such reduction is more pronounced in the A2 scenario than in the B2 and to gradual the decades of 2020, 2050 and 2080.
