• Afirmó Brenda Soto Rivera, maestra en Ciencias de Información Geoespacial 

• La especialista impartió una conferencia virtual, en el marco del Seminario de Estadística Aplicada de la Facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana 

Brenda Soto enfatizó en la importancia de contener los brotes de HLB

Carlos Hugo Hermida Rosales 

Fotos: Luis Fernando Fernández 

08/10/2024, Xalapa, Ver.- Brenda Soto Rivera, maestra en Ciencias de Información Geoespacial, afirmó que los métodos estadísticos avanzados son aliados en el control del Huanglongbing (HLB), enfermedad conocida como “dragón amarillo” que daña diversas especies de plantas del género citrus. 

La especialista impartió la conferencia virtual “Monitoreo espaciotemporal del grado de afectación causado por Huanglongbing en árboles de naranjo (Citrus sinensis)”, en el marco del Seminario de Estadística Aplicada de la Facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana (UV). 

El HLB es provocado por bacterias transmitidas por un vector y daña a especies como el limón, naranja y mandarina, con deformaciones en los brotes y coloraciones variadas en los frutos; reduce la producción y en casos avanzados puede llegar a matar a los árboles. 

Brenda Soto mencionó que la industria citrícola tiene un papel crucial en la alimentación y el desarrollo económico, y la enfermedad citada representa un desafío significativo porque carece de cura definitiva y se extiende en al menos 36 países del mundo y 23 estados de la República Mexicana, donde ha afectado el 50% de la superficie de cultivos.

El HLB afecta diversas especies de plantas del género citrus

“En México, debido a las limitaciones de los métodos convencionales de detección, se requiere de tecnologías eficientes y asequibles para detener su propagación”, puntualizó.  

Manifestó que el monitoreo espacio temporal de las afectaciones que causa es primordial en su manejo efectivo, por lo cual la implementación de aprendizaje automático, junto con modelos estadísticos en el análisis de cifras, ayuda a comprender el grado de daños a gran escala a través del tiempo.  

La experta utiliza un modelo estadístico autorregresivo integrado de promedio móvil –que emplea variaciones y regresiones de datos con el fin de encontrar patrones para una predicción hacia el futuro–, con la finalidad de analizar la detección y manejo de HLB en cultivos de naranjo.

La conferencia fue presenciada por estudiantes de la Facultad de Estadística e Informática

Aseguró que la investigación en este campo puede mejorar una respuesta temprana frente a brotes, además de optimizar los recursos con respecto al uso de herramientas tecnológicas, y así minimizar las pérdidas en la producción, pues prevé la evolución de la enfermedad en función de los datos históricos. 

“El conocimiento generado es de gran utilidad a los agricultores de cítricos, porque les brinda la oportunidad de tomar decisiones informadas”, aseveró.