Predicción de los efectos del cambio climático sobre el daño potencial de una especie de cogollero en el cultivo de maíz (Zea mays) en la provincia de Tungurahua
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Date
2020-09
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Abstract
The fall army worm, Spodoptera frugiperda (Lepidoptera: Noctuidae) is a pest
species native to America and is distributed throughout the continent. Because of
climate change, this species has recently become an invasive pest in Africa and
Asia, posing a serious threat to corn cultivation. In the present study, an attempt to
design a predictive model on the impact of climate change on the level of damage
and incidence of the fall armyworm was made in the Ecuadorian Andean region.
The model was based on establishing multiple and simple correlations between
climatic factors (temperature, precipitation, and relative humidity) and the
incidence and severity of the pest, using R language. According to the regression
analysis, no significant correlation was detected. between climatic variables and
damage and incidence of S. frugiperda. However, the severity level showed a
quadratic trend with the climatic variables, being more pronounced with relative
humidity and temperature, while the effect of precipitation was milder, the
incidence showed a quadratic relationship with relative humidity with increases
between humidity levels between 78 and 84%, but in relation to temperature, the
incidence showed a tendency to decrease with decreasing temperature. While with
precipitation, a very slight trend was observed to increase with precipitation levels
around 200 mm / month. Based on the results obtained, it is suggested to evaluate
predictive models that consider evaluations of climatic variables (minimum and
maximum temperatures, precipitation) differentiating at various times of the day
(morning, afternoon, night), in order to be able to carry out more adjusted models
and also repeat this analysis considering data from the Amazonia and Costa region
in order to verify the fit of the models proposed in this investigation
Description
El gusano cogollero del maíz, Spodoptera frugiperda (Lepidoptera: Noctuidae) es
una especie plaga nativa de América y se encuentra distribuida en todo el
continente. Debido al efecto del cambio climático, recientemente esta especie se ha
convertido en una plaga invasiva en África y Asia, constituyendo una seria amenaza
en el cultivo de maíz. En el presente estudio se intentó diseñar un modelo predictivo
sobre el impacto del cambio climático en el nivel de daño e incidencia del cogollero
del maíz en la zona andina ecuatoriana. El modelo se basó en el establecimiento de
correlaciones múltiples y simples entre los factores climáticos (temperatura,
precipitación y humedad relativa) y la incidencia y severidad de la plaga, usando
lenguaje R. De acuerdo con el análisis de regresión no se detectó una correlación
significativa entre las variables climáticas y el daño e incidencia de S. frugiperda.
Sin embargo, el nivel de severidad mostró una tendencia cuadrática con las
variables climáticas, siendo más pronunciada con la humedad relativa y la
temperatura, mientras que el efecto de la precipitación fue más leve la incidencia
mostró una relación cuadrática con la humedad relativa con incrementos entre los
niveles de humedad entre 78 y 84 %, pero con relación a la temperatura, la
incidencia mostró una tendencia a disminuir con la disminución de la temperatura.
Mientras que con la precipitación se observó una tendencia muy leve de incrementar
con niveles de precipitación alrededor de los 200 mm/mes. Basados en los
resultados obtenidos, se sugiere evaluar modelos predictivos que consideren
evaluaciones de las variables climáticas (temperaturas mínimas y máximas,
precipitación) diferenciando en varios momentos del día (mañana, tarde, noche), de
modo de poder realizar modelos más ajustados y además repetir el presente análisis
considerando datos de la región Amazonia y Costa de manera de verificar el ajuste
de los modelos planteados en la presente investigación.
Keywords
AGRONOMIA, CAMBIO CLIMÁTICO, MAÍZ (Zea mays), EFECTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO, GUSANO COGOLLERO, ANÁLISIS DE REGRESIÓN