Modelagem matemática aplicada ao comportamento espaço-temporal de Praelongorthezia praelonga (Douglas, 1891) (Hemiptera: Sternorryncha: Ortheziidae) em sistemas de plantio decitros.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1191 |
Resumo: | Ministério da Educação e Universidade Federal Rural da Amazônia. |
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Modelagem matemática aplicada ao comportamento espaço-temporal de Praelongorthezia praelonga (Douglas, 1891) (Hemiptera: Sternorryncha: Ortheziidae) em sistemas de plantio decitros.Citrus sinensisPraelongorthezia praelongaCochonilha P.praelongaHemipteraSternorrynchaOrtheziidaeVariáveis PCMNMinistério da Educação e Universidade Federal Rural da Amazônia.As pragas de insetos e doenças continuam sendo o principal desafio à produção agrícola e da economia citrícola no Brasil. A maneira de como a praga se comporta de um lugar para outro é a base de sua infestaçãoe distribuição no espaço e no tempo criando umaextensa listadedanoscausados às plantações. A cochonilha de placas Praelongorthezia praelonga(Douglas, 1891) (Hemiptera: Sternorryncha: Ortheziidae) têm se constituído uma ameaça aos plantioscomerciais de citros do país e tendo em vista a ocorrência desta praga em uma cultura de grande relevância, torna-se necessário a efetiva implementação de ações que propiciema redução da população da praga por meio de açõesque possibilitem o seucontrole integradoadequado.Neste estudo utilizou-se modelagem matemática de duas abordagens metodológicascom o objetivo geral de estudar o comportamento da cochonilhaP.praelongasob duas óticas distintas, adageoestatística e da análise de principaiscoordenadas de matrizes vizinhas (PCNM). Os estudos foram realizados em doissistemasde plantiocomerciais, um agroflorestal e outro convencional, ambos localizados no polo citrícola de Capitão Poço no estado do Pará. Deum lado, a modelagem de semivariogramas alinhados analisoue avaliou a distribuição espacial daP. praelongaem ambos os sistemasde plantio por meio dos mapas de krigagem obtidos, por outro lado, as variáveis PCNM que foram relacionadas à ocorrência da praga avaliarama influênciado habitat sobreavelocidade de propagação espaço-temporal provocada pela mesma nas duas áreas.Verificou-se com a geoestatística a existência de dependência espacial que variou de 3,3 a 7,3 m no sistema agroflorestal e 3,8 a 5,8 m no sistema convencional. Os resultados baseados em variáveis PCNM mostraram que apesar da proximidade geográficaos sistemas apresentaram diferenças no comportamento de propagação da praga tanto espacial quanto temporal. Observou-senas duas metodologias que as maiores infestações ocorreram no sistema convencional quando comparado ao sistema agroflorestal. Finalmente,foi mostradoque a modelagem geoestatística é um método preciso para revelar informações relevantesao controle da P. praelongae que a modelagem de variáveis PCNM é um método explicativo queeficientementeinvestigaas relações espaciaise temporaisentre a P. praelongaeotipo de sistema de plantio que a mesma se encontra.Insect pests and diseases continue to be the main challenge for agricultural production and the citrus economy in Brazil. The way the pest behaves from place to place is the basis of its infestation and distribution in space and time, creating anextensive list of damage to plantations. The Praelongorthezia praelongamealybug (Douglas, 1891) (Hemiptera: Sternorryncha: Ortheziidae) has been a threat to commercial citrus plantations in the country and in view of the occurrence of this pest in a highly relevant crop, effective implementation of actions that allow the reduction of the pest population through actions that enable its adequate integrated control. In this study, mathematical modeling of two methodological approaches was used with the general objective of studying the behavior of the P.praelongacochineal under two distinct optics, that of geostatistics and the analysis of main coordinates of neighboring matrices (PCNM). The studies were carried out in two commercial planting systems, one agroforestry and the other conventional, both located in the citrus pole of Capitão Poço in the state of Pará. On the one hand, the modeling of aligned semivariograms analyzed and evaluated the spatial distribution of P. praelongain both planting systems using the obtained kriging maps, on the other hand, the PCNM variables that were related to the occurrence of the pest evaluated the influence of the habitat on the space-time propagation speed caused by the same in both areas. Geostatistics has verified theexistence of spatial dependence that ranged from 3.3 to 7.3 m in the agroforestry system and 3.8 to 5.8 m in the conventional system. The results based on PCNM variables showed that despite the geographical proximity, the systems showed differences in thepropagation behavior of the pest both in space and in time. It was observed in both methodologies that the greatest infestations occurred in the conventional system when compared to the agroforestry system. Finally, it was shown that geostatistical modeling is an accurate method to reveal information relevant to the control of P. praelongaand that the modeling of PCNM variables is an explanatory method that efficiently investigates the spatial and temporal relationships between P. praelongaand the type of system of planting in she finds herself.Ufra-Campus Belémhttp://lattes.cnpq.br/3485092346366443FARIAS, Paulo Roberto SilvaSILVA, Anderson Gonçalves dahttp://lattes.cnpq.br/1554476856086100https://orcid.org/0000-0002-7638-2477GOUVÊA, Drielson Davison Silva2021-04-19T18:00:32Z2021-04-19T18:00:32Z2021-02-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfGOUVÊA, Drielson Davison Silva. Modelagem matemática aplicada ao comportamento espaço-temporal de Praelongorthezia praelonga (Douglas, 1891) (Hemiptera: Sternorryncha: Ortheziidae) em sistemas de plantio decitros. Orientador: Paulo Roberto Silva Farias. 2021. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, 2021.CDD: 630.21http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1191Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRAinstname:Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA)instacron:UFRA2021-04-19T18:11:23Zoai:repositorio.ufra.edu.br:123456789/1191Repositório Institucionalhttp://repositorio.ufra.edu.br/jspui/PUBhttp://repositorio.ufra.edu.br/oai/requestrepositorio@ufra.edu.br || riufra2018@gmail.comopendoar:2021-04-19T18:11:23Repositório Institucional da UFRA - Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA)false |
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