Sistema ARTROPOB: parametrización y validación preliminar de un modelo fenológico de poblaciones de <i>Anticarsia gemmatalis</i>

ARTROPOB es un sistema de simulación de poblaciones por múltiples cohortes y generaciones de organismos con desarrollo dependiente de la temperatura. Se busca parametrizar el modelo y evaluar su performance para analizar de la dinámica temporal de poblaciones plaga. Se simuló la población de la orug...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Ríos Garcés, G. D., Bartó, C .A., Edelstein, J. D.
Formato:	Objeto de conferencia Resumen
Lenguaje:	Español
Publicado:	2011
Materias:	Ciencias Informáticas Anticarsia gemmatalis Modelo fenológico Plaga Validación
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/125832 https://40jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/T2011/CAI/Posters/767.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	ARTROPOB es un sistema de simulación de poblaciones por múltiples cohortes y generaciones de organismos con desarrollo dependiente de la temperatura. Se busca parametrizar el modelo y evaluar su performance para analizar de la dinámica temporal de poblaciones plaga. Se simuló la población de la oruga defoliadora de la soja (Anticarsia gemmatalis) en diversas condiciones ambientales y se procedió a su validación con datos de campo. Para cada estado de desarrollo se ajustaron las funciones de tasa de desarrollo, su variabilidad y reproducción termodependientes. Se utilizaron como ingresos, registros de regímenes térmicos reales y de capturas de adultos en trampa de luz. Se compararon los resultados simulados con los datos registrados de adultos para las localidades de Manfredi (Córdoba), Rafaela y Reconquista (ambas en Santa Fe), aplicando indicadores gráficos y estadísticos (coeficiente de Spearman). En Manfredi y Rafaela, las simulaciones predijeron la fluctuación de abundancia de una generación completa con adultos desde marzo hasta abril. Para Reconquista, las simulaciones con limitante de cultivo como hospedante, predijeron 3 generaciones completas desde mediados de noviembre. Siete series temporales, de un total de 14 simulaciones, cumplieron los criterios de validación satisfactoria. Se considera un intervalo de confianza para mejorar el proceso de validación.
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