Predicción de la de emergencia de Megaplatypus mutatus (Coleoptera: Platypodidae) en plantaciones de álamo del Bajo Delta del Paraná mediante modelos de regresión múltiple.

LANDI, L.; BRACCINI, C.; CAPPA, E. P.; PRUZZO, L.

Córdoba, Argentina

Congreso; VII Congreso Argentino de Entomología; 2008

Centro de Investigaciones Entomológicas de Córdoba, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (UNC), INTA Estación Manfredi, y Facultad de Ciencias Agropecuarias (UNC).

El pronóstico de los estallidos poblacionales de insectos resulta fundamental en programas de manejo integrado de plagas. El monitoreo en relación con las condiciones ambientales y las características del cultivo conforman la información básica para el desarrollo de modelos predictivos. Este trabajo propone un modelo de predicción de la emergencia de Megaplatypus mutatus en base a variables climáticas. Los patrones temporales de mergencia se estudiaron durante una temporada mediante la utilización de trampas eclectoras en un rodal de álamo. Las variables climáticas analizadas fueron: grados-día acumulados (GD), precipitación acumulada, número de días con precipitación superior a 2 mm (DP), número acumulado de días con precipitación superior a 2 mm, radiación solar acumulada, evapotranspiración acumulada, humedad promedio y presión atmosférica promedio. La variable respuesta fue el logaritmo natural del número de adultos acumulados. Para describir la relación entre variables se analizó un conjunto de posibles modelos de regresión múltiple, corroborando supuestos y siguiendo un criterio de selección en base a R2 ajustado, cuadrado medio del error (CME), y coeficiente de variación (CV). El modelo seleccionado fue: Ln(NA) = 0.0192GD - 9.53*10-6GD2 + 1.55*10-9GD3 -0.0746DP - 3.87, con un R2 ajustado de 0.985, un CME de 0.311 y un CV de 1.196. La variable GD explicó la emergencia en mayor medida, debido a la influencia que la temperatura ejerce sobre el desarrollo; mientras que DP mejoró la precisión y presentó sentido biológico, posiblemente por su efecto sobre la actividad de vuelo. Estos resultados brindan una herramienta clave a los programas de control, que con futuras observaciones fenológicas y registros de capturas permitirán validar el modelo a campo.