[en] Banana, the edible fruit of Musaceae, is a staple food for more than 400 million people worldwide due to their nutritional and energy attributes. This makes Musaceae a crop of worldwide relevance, particularly in tropical regions, highlighting the impact of improved Musaceae cropping systems in the current efforts worldwide oriented towards a new agricultural revolution based on sustainable intensification. To achieve this, better practices for food production based on scientific and technical research capable to consider the complexity and variability within the agri-food sector are necessary. The research presented in this PhD Thesis is oriented towards providing answers to the causes of two aspects considered of high relevance for banana production, both affecting productivity and sustainability, always addressed for the Venezuelan conditions, one of the world's largest producing countries: 1- The impact of phytosanitary risks related to Fusarium wilt and the influence of the soil on the incidence of Banana Wilt (BW) caused by a fungal-bacterial complex. 2- An observed trend towards loss of productivity and decline of soil quality in some commercial farms of Aragua and Trujillo states in Venezuela. The first issue, related to banana plant health, has been covered in two consecutive studies. Firstly, in Chapter I a systematic review on the effect of agro-environmental factors on the impact of Fusarium Wilt of Bananas, caused by Fusarium oxysporum f. sp. cubense (Foc) tropical race 4 (TR4), and the implications for the Venezuelan production system of this disease is presented. This Chapter synthetically characterizes reliable information on the biotic and abiotic factors related to Foc TR4 occurrence, in conjunction with a risk analysis and climate suitability maps for Foc TR4 in Venezuela. This chapter can serve as a basic summary of the available knowledge for use by plant health technicians and professionals, as well as for other stakeholders concerning disease management. The research oriented towards the plant health issues in banana is completed with the study presented in Chapter II. This chapter analyzes the relationship between soil properties and the incidence of Banana Wilt (BW), a disease of unknow etiology, that is attributed to be caused by a fungal-bacterial complex, in a case study of a commercial banana farm in the state of Aragua in Venezuela, whose incidence has reduced the planted area by more than 35.0% in recent years. The application of the Random Forest algorithm allowed to classify with good precision the incidence of BW in lacustrine soils of Venezuela based on the physical and chemical soil properties, being an effective tool for decision-making in the field. In addition, the use of soil information in banana areas of Venezuela allowed the identification of banana lots with high and low incidence of BW using also the Random Forest algorithm. The model showed that the incidence level (low or high) of Banana Wilt could be distinguished through its relationship with Zn, Fe, K, Ca, Mn and Clay content in the soil. These results can contribute to improve our understanding of the basic mechanisms and progression of BW incidence and identify soil variables that can play a determinant role in predicting risk and evolution of BW in banana farms in tropical lacustrine soils. The second issue, related to the relationship between banana productivity and soil properties, has been covered also in two studies. Chapter III contains the research oriented toward the development of an empirical correlation model to predict productivity based on soil characteristics. Five soil properties were found to have a clear agronomic and environmental importance: Mg, resistance to penetration, total microbial respiration, soil bulk density, and free-living omnivorous nematodes. This model could be used at the field level for the reliable identification of areas of high and low banana productivity in the studied areas of Venezuela. Finally, Chapter IV presents a study which can broaden the usefulness of soil information derived from soil profile descriptions. It validated the hypothesis that it is possible to delimit areas of different productivity within banana farms, in the two main banana producing areas of Venezuela (Aragua and Trujillo states) using soil morphological properties (e.g., soil structure). For this, we developed a model of categorical regression prediction calibrated with soil morphological properties such as biological activity, texture, dry consistency, reaction to HCl and structure type. In the future, if further studies are conducted validating this approach in other environmental conditions, banana productivity could be improved using information which might be already available or can be acquired at a moderate cost using standard soil profile descriptions. This PhD Thesis, has combined a systematic bibliographic review, crop and soil information from a systematic survey of different farm types in Venezuela with soil profile descriptions. Using that information, it has validated the hypothesis that by identifying the abiotic properties of the soil, the predisposition of the banana plant to the BW disease, and the potential productivity of the crop can be predicted. This approach can allow the differentiation of zones with different levels of productivity and BW risk, and as an immediate consequence, avoid areas of high risk or low productivity, or adapt agronomical practices to enhance productivity and sustainability of banana cropping systems in Venezuela.

[es] La banana, fruta comestible de las Musáceas, es un alimento básico para más de 400 millones de personas en todo el mundo debido a sus atributos nutricionales y energéticos. Esto hace de las Musáceas cultivos de importancia global, particularmente en regiones tropicales, remarcando la importancia de la mejora de los sistemas de cultivo en Musáceas dentro de los esfuerzos actuales a nivel mundial orientados a una nueva revolución agrícola basada en la sostenibilidad productiva. Para lograrlo, son necesarias buenas prácticas para la producción de alimentos basadas en la investigación científica y técnica capaces de considerar la complejidad y variabilidad dentro del sector agroalimentario. La investigación presentada en esta Tesis Doctoral está orientada a dar respuesta a las causas de dos aspectos considerados de alta relevancia para la producción bananera, que afectan tanto la productividad como la sostenibilidad, siempre dirigidas hacia las condiciones de Venezuela, uno de los principales países productores a nivel mundial: 1- El impacto del riesgo fitosanitario relacionado con la Fusariosis Vascular y la influencia del suelo en la incidencia de la Marchitez del Banano (MB) causada por un complejo fúngico-bacteriano. 2- Una tendencia observada hacia la pérdida de productividad y la disminución de la calidad del suelo en algunas fincas comerciales de los estados de Aragua y Trujillo en Venezuela. El primer tema, relacionado con la sanidad vegetal del banano, se ha abordado en dos estudios consecutivos. En primer lugar, en el Capítulo I se presenta una revisión sistemática sobre el efecto de los factores agroambientales en el impacto de la Fusariosis Vascular del banano, causada por Fusarium oxysporum f. sp. cubense (Foc) raza tropical 4 (TR4), y las implicaciones de esta enfermedad para el sistema de producción venezolano. Este Capítulo caracteriza sintéticamente información fiable sobre los factores bióticos y abióticos relacionados con la ocurrencia de Foc TR4, de forma conjunta al desarrollo de un análisis de riesgos y mapas de idoneidad climática para Foc TR4 en Venezuela. Este capítulo puede servir como un resumen básico del conocimiento disponible para el manejo de la enfermedad para que lo utilicen los técnicos y profesionales de la sanidad vegetal, así como para otras partes interesadas. La investigación orientada a los aspectos fitosanitarios del banano se completa con el estudio presentado en el Capítulo II. Este capítulo analiza la relación entre las propiedades del suelo y la incidencia de la Marchitez del Banano (MB) una enfermedad de etiología desconocida, atribuida a un complejo fúngico-bacteriano, en un estudio de caso de una finca comercial bananera en el estado de Aragua en Venezuela, cuya incidencia ha reducido la superficie plantada en más de un 35,0% en los últimos años. La aplicación del algoritmo Random Forest permitió clasificar la incidencia de MB en suelos lacustres de Venezuela con base a las propiedades físicas y químicas del suelo con buena precisión, siendo una herramienta eficaz para la toma de decisiones en campo. Además, el uso de información de suelos en áreas bananeras de Venezuela permitió la identificación de lotes de banano con alta y baja incidencia de MB utilizando también el algoritmo Random Forest. El modelo mostró que el nivel de incidencia (alta o baja) de la MB se puede distinguir a través de su relación con el contenido de Zn, Fe, K, Ca, Mn y arcilla en el suelo. Estos resultados contribuyen a mejorar nuestra comprensión acerca de los mecanismos básicos y la progresión de la incidencia de MB, e identifican las variables del suelo que pueden jugar un papel determinante en la predicción del riesgo y la evolución de MB en fincas bananeras de suelos lacustres tropicales. El segundo tema, relacionado con la productividad del banano y las propiedades del suelo, también se ha abordado en dos estudios. El Capítulo III contiene la investigación orientada al desarrollo de un modelo de correlación empírico para predecir la productividad del banano en base a las características del suelo. Se encontró que cinco propiedades del suelo tienen una clara importancia agronómica y ambiental: Mg, resistencia a la penetración, respiración microbiana total, densidad aparente del suelo y nematodos omnívoros de vida libre. Este modelo podría utilizarse a nivel de campo para la identificación confiable de áreas de alta y baja productividad bananera en las zonas estudiadas de Venezuela. Finalmente, el Capítulo IV presenta un estudio que puede ampliar la utilidad de la información derivada de las descripciones del perfil del suelo. Se validó la hipótesis de que es posible delimitar áreas de diferente productividad dentro de las fincas bananeras, en las dos principales áreas productoras de banano de Venezuela (estados Aragua y Trujillo) utilizando propiedades morfológicas del suelo (por ejemplo, estructura del suelo). Para ello, se desarrolló un modelo de predicción de regresión categórica calibrado con propiedades morfológicas del suelo tales como actividad biológica, textura, consistencia seca, reacción al HCl y tipo de estructura. En el futuro, si se llevan a cabo más estudios que validen este enfoque en otras condiciones ambientales, la productividad del banano podría mejorarse utilizando información que podría estar ya disponible o puede adquirirse a un costo moderado utilizando descripciones estándar del perfil de suelo. Esta Tesis Doctoral ha combinado una revisión sistemática de literatura, información de cultivos y suelos a partir de un muestreo sistemático de diferentes tipos de fincas en Venezuela con descripciones de perfiles de suelos. Con esa información, se ha validado la hipótesis de que, al identificar las propiedades abióticas del suelo, se puede predecir la predisposición de la planta de banano a la enfermedad de la MB y la productividad potencial del cultivo. Esta aproximación puede permitir la diferenciación de zonas con diferentes niveles de productividad y riesgo de la MB y, como consecuencia inmediata, evitar áreas de alto riesgo o baja productividad, incluso adaptar prácticas agronómicas para mejorar la productividad y sostenibilidad de los sistemas bananeros en Venezuela.