Modelos jerárquicos predictivos para la dinámica poblacional de pentatómidos en cultivos de soja
En las últimas décadas, la intensificación de la producción agrícola, acompañada de una mayor presión por plagas, resultó en un aumento sustancial del uso de pesticidas sintéticos. El manejo integrado de plagas (MIP) brinda un marco para el desarrollo y uso de estrategias de control que sean efectivas y a le vez sustentables. Promueve el uso de procesos biológicos renovables para el control de plagas, el monitoreo de su dinámica poblacional y el uso de herramientas de decisión de control, tales como umbrales de daño y modelos predictivos. En este trabajo, se propone un enfoque de modelado empírico basado en un modelo bayesiano jerárquico con estructura espacio-estado para aumentar la eficacia y la eficiencia de los controles basados en el MIP y aumentar así su adopción por el sector productivo. Utilizando datos de abundancia de chinches (Pentatomidae) y de fenología del cultivo de soja, junto con datos meteorológicos para 8 localidades de la región pampeana , (1) se estimó el tamaño poblacional real de chinches través del tiempo, (2) se realizaron predicciones a corto plazo del tamaño poblacional, (3) se creó un método para estimar el daño acumulado por parte de las chinches que presentaban los cultivos, (4) se realizó un análisis de incertidumbre en las predicciones en función del tamaño muestral y (5) se evaluó la capacidad predictiva de distintas variantes del modelo con el criterio de información WAIC y el método de validación cruzada LOOCV. Las predicciones mostraron un grado de exactitud razonable y la estimación del daño acumulado permitió aumentar la información disponible para los productores acerca de cuándo realizar un control. Por último, el análisis de incertidumbre sugirió un tamaño muestral de 60 para obtener un buen balance entre la precisión y el esfuerzo de muestreo.
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Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche
2021-04-12T15:47:10Z
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Subjects: | Ecología de poblaciones, Espacio-estado, Estadística bayesiana, Manejo integrado de plagas, Ciencias de la Tierra y Medio Ambiente, |
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dig-rdiunco-ar-uncomaid-161892021-06-16T12:20:50Z Modelos jerárquicos predictivos para la dinámica poblacional de pentatómidos en cultivos de soja Felici, Francis Morales, Juan Manuel Gurevitz, Juan Manuel Ecología de poblaciones Espacio-estado Estadística bayesiana Manejo integrado de plagas Ciencias de la Tierra y Medio Ambiente En las últimas décadas, la intensificación de la producción agrícola, acompañada de una mayor presión por plagas, resultó en un aumento sustancial del uso de pesticidas sintéticos. El manejo integrado de plagas (MIP) brinda un marco para el desarrollo y uso de estrategias de control que sean efectivas y a le vez sustentables. Promueve el uso de procesos biológicos renovables para el control de plagas, el monitoreo de su dinámica poblacional y el uso de herramientas de decisión de control, tales como umbrales de daño y modelos predictivos. En este trabajo, se propone un enfoque de modelado empírico basado en un modelo bayesiano jerárquico con estructura espacio-estado para aumentar la eficacia y la eficiencia de los controles basados en el MIP y aumentar así su adopción por el sector productivo. Utilizando datos de abundancia de chinches (Pentatomidae) y de fenología del cultivo de soja, junto con datos meteorológicos para 8 localidades de la región pampeana , (1) se estimó el tamaño poblacional real de chinches través del tiempo, (2) se realizaron predicciones a corto plazo del tamaño poblacional, (3) se creó un método para estimar el daño acumulado por parte de las chinches que presentaban los cultivos, (4) se realizó un análisis de incertidumbre en las predicciones en función del tamaño muestral y (5) se evaluó la capacidad predictiva de distintas variantes del modelo con el criterio de información WAIC y el método de validación cruzada LOOCV. Las predicciones mostraron un grado de exactitud razonable y la estimación del daño acumulado permitió aumentar la información disponible para los productores acerca de cuándo realizar un control. Por último, el análisis de incertidumbre sugirió un tamaño muestral de 60 para obtener un buen balance entre la precisión y el esfuerzo de muestreo. Fil: Felici, Francis. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche; Argentina. 2021 2021-04-12T15:47:10Z 2021-04-12T15:47:10Z TesisdeGrado bachelorThesis acceptedVersion http://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/16189 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche |
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En las últimas décadas, la intensificación de la producción agrícola,
acompañada de una mayor presión por plagas, resultó en un aumento sustancial del
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para el desarrollo y uso de estrategias de control que sean efectivas y a le vez
sustentables. Promueve el uso de procesos biológicos renovables para el control de
plagas, el monitoreo de su dinámica poblacional y el uso de herramientas de decisión
de control, tales como umbrales de daño y modelos predictivos. En este trabajo, se
propone un enfoque de modelado empírico basado en un modelo bayesiano
jerárquico con estructura espacio-estado para aumentar la eficacia y la eficiencia de
los controles basados en el MIP y aumentar así su adopción por el sector productivo.
Utilizando datos de abundancia de chinches (Pentatomidae) y de fenología del cultivo
de soja, junto con datos meteorológicos para 8 localidades de la región pampeana ,
(1) se estimó el tamaño poblacional real de chinches través del tiempo, (2) se
realizaron predicciones a corto plazo del tamaño poblacional, (3) se creó un método
para estimar el daño acumulado por parte de las chinches que presentaban los
cultivos, (4) se realizó un análisis de incertidumbre en las predicciones en función del
tamaño muestral y (5) se evaluó la capacidad predictiva de distintas variantes del
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