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PROTEÇÃO DE PLANTAS

Disefio de Planes de Muestreo con Niveles Fijos de Precisión dei Pulgón Manchado de Ia Alfalfa, Therioaphis trtfolii Moneil (Homoptera:

Aphididae) en Alfalfa (Medicago sativa L.)

JAVIER E. GYENGE', EDUARDO V. TRUMPER2 '' Jutio D. EDELSTEIN2

'EEA Alto Valie (INTA), C.C. 782 (8332) General Roca, Rio Negro, Argentina.

2EEA Manfrcdi (INTA), Ruta Nac. N° 9, krn 636, Manfredi, Córdoba, Argentina.

An. Soc. Entornol. Brasil 28(4): 729-737 (1999)

Sequential Sampling Plans with Fixed Precision Leveis for Spotted Alfalfa Aphid,

Therioaphis rrifolii MonclI (Homoptera: Aphididae) in Alfalfa (Medicago .vativa L.)

ABSTRACT - The objective of this paper was to design sequential sarnpling plans for Lhe spotted alfalfa aphid (Therioaphis trzfolii Moneil) with fixed pre-cision levei, for density estimation and decision making. The study of spatial pattern hased on Taylor's Power Law and Iwao's regression, showed different degrees ofclurnping of T trifolii populations in alfalfa crops, depending on the developmental stagc of aphids. The sequential sampling plan for dccision mak-ing was calculated using two economic threshoids bascd on Lhe height of the crop. The sequential sarnpling modeis developed hy Kuno and hy Green, were uscd Lo calculate stop lines. Green's model is rccornmended because Taylor's Power Law's regression yiclded higher determination coefficients tlian Iwao's

rnethod.

KEY WORDS: Insecta, spatial pattern. Integrated Pest Management.

RESUMEN - El objetivo de este trabajo fue construir planes secuenciales de muestreo para ei pulgón manchado de la alfalfa, Therioaphis trtftlii MonelI

(Homoptera: Aphididae), con niveles íijos de prccisión para estimar su dcnsidad en funcián de torna de dccisiones. EI cstudio de la disposición espacial hasado en la Ley de Potencia de Taylor y regresión de Iwao, indicó que esta espccie se distribuye de manera agregada en cl cultivo de alfalfa, aunque con diferentes grados de agregación según ei estado de desarrolio de los áfidos. Para ei cálculo dei plan secuencial de muestrco se usaron dos uinhralcs económicos scgún la altura dcl cultivo. Para ei cálculo de las líneas críticas se utilizaron los modelos secuencialcs de rnuestre() desarrollados por Kuno y por Green. Se reconiicnda cl modelo de Green debido a quc la Ley de Potcncia de Taylor mostró los niayores coeficientes de determinación.

PALABRAS CLAVES: Insecta, disposición espacial, muestrco secuencial, Manejo Integrado de Plagas.

730

Gvenge ei ai.

EI pulgón manchado de Ia alfalfa, Therioaphis trifilhi Moncli (Homoptera: Aphididac) constiluye una de ias especies de áfidos plagas de Ia alfalfa de mayor importancia en Argentina (Delfino 1990/9]). Es posible que las toxinas inycctadas por estos pulgones ai alimentarse provoquen Ia rnucrte de plantas susccptihlcs (Dickson etal. 1955). Adcmás, los áfidos excretan melazas como dcyecciones que lavorecen ei desarrollo de hongos saprólitos, reduciendo Ia calidad de] forraje ind i rectam ente.

EI Manejo Integrado de Plagas (MIP) se basa, entre otros aspectos, en cl desarrollo de planes de niuestreos eficientes y Ia determinación de umbrales de daflo económico (UDE). En Argentina, frecu-entemente se recomienda la aplicación de insecticidas para controlar cl pulgón manchado cuando Ia pohlación alcanza densidades de sálo 3 a 5 áfidos en ei estado de plántula y entre 20 y 30 insectos por tallo, durante estados de desarrollo posteriores dcl cultivo. Sin embargo, las actuales recomendaciones sobre procedimientos de muestreo para toma de decisiones de control de pulgones de alfalfa no están sustentadas por un conocimiento adecuado de Ia variabilidad espacial de sus pobiaciones en los cultivos. Tanto en cl marco de la investigación sobre ccología de insectos como en MIP, es práctico mantener cl tarnaiio de muestra (número de unidades muestrales) tan hajo como sca posible, dentro de ciertos niárgenes de error en las estimaciones de densidad poblacionai, Este problema puede resolverse incorporando la variabilidad espacial de la pohlación en niodelos que permiten calcular ei número mínimo de muestras a colectar (Southwood 1978).

Existen dos tipos de planes secuenciales de muestreo cuyos objetivos difieren; los planes secuenciales de decisión y planes secuenciales de conteo. Los primeros, de aplicación en MIP. se utilizan para comprobar si Ia densidad de Ia población plaga supera o no un cierto nível crítico. Los planes secuenciales de contco se utilizan generalmente para Ia estimación de Ia

densidad poblacional en eI marco de la invesligacián científica. El objetivo de] presente trabajo es disefiar planes de muestreo para toma de decisiones en ei manejo de [a plaga, así como para estimar ]as densidades poblacionales de T trifolii con niveles fijos de precisión.

Materiales y Métodos

Muestreo. Los datos fueron colectados en campos de la Estacián Experimental Agropccuaria Maníredi (INTA) (Córdoba, Argentina) durante eI alio 1995. Se utilizaron cultivos de las variedades Costera SP INTA y Monarca SP INTA, calificadas como sus-ceptible y altamente resistente ai ataque de áfidos, respectivamente (Spada 1994), tres parcelas de cada una. El muestreo consistió en la extracción semanal de 50 taiios de ai-íalfa por parcela, seleccionados según una grilla de números aleatorios. Para evitar Ia pérdida de pulgones se colocó debajo de cada tallo una ho]sa plástica ai momento dei corte de[ tallo. Se registró e] número de adultos alados y ápteros, ninfas grandes (cuarto y ter-cer estadio) y ninfas pcqucfias (segundo y primer estadio) en cada talio. Las parcelas se mantuvieron sin presión de pastoreo.

Análisis de Datos. Disposíción Espacial. Ei estudio de Ia disposición espacial de cada estado de desarrollo de los áfidos, se basó cri dos mStodos que relacionan Ia varianza (s2 ) con Ia media (m). Una de dIas fue Ia Lcy de Potencia de Tayior (Taylor 1984), que de-scribe adecuadamente Ia relación varianza-media en una amplia variedad de especies animales: S2 =am (1) La transformación logarítmica de Ia Ec. (1) produce Ia vcrsión lineaiizada: log s = log a+b log m (2) donde log a es ia ordenada aI origcn, y b es Ia pendiente de Ia recta que representa una medida dei grado de agrcgación de Ia pohlación en estudio. Según b sea mayor, igual o menor a 1, Ia disposición espacial se caracteriza como agregada, aicatoria o

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uniforme. EI valor de b depende de la intcracción entre especies, ei comportamiento y ei ambiente (Taylor 1984). En ei modelo de regresión de Iwao (1977) se establece ia rclación lineal entre rn' (índice de agrupamiento medio de Lloyd) y rn (me-dia) de cada fecha y parcela según la siguiente expresión: 1n = a-i-fm (3) Lloyd (1967) define ai índice de agrupamiento niedio corrcspondicntc a un lote en particular y una fecha de muestreo como;

in+[(s2 /171)- 1] (4) Los parárnetros a y f3 representan ei índice de contagio o agrupanlicnto básico y ei coeficiente de agrupainiento dependiente de la densidad, respectivarnente (Taylor 1984, Kusmayadi et al. 1990, Kuno 1991).

Planes de Muestreo. Todas Ias ecuaciones se desarrollaron para un nivel de precisión (Do = error estándar (E.E.)/m; Ward et ai. 1985) de 0,1 y 0,25. El primer nivel es cl indicado para estudios de dinámica poblacional y ei mayor para la torna de decisión en ei marco de la filosofia de] MIP (Southwood 1978).

Número Mínimo de Muestras. EI número mínimo de muestras dependienle de Ia densidad poblacionai se obtienc según la e xpres i án: n = [a *(pb2)/(Do2) (5) En ia Ec.5, a y b son los parámetros de la regrcsión de la Ley de Potencia de Taylor, in es ia media mucstrai y Do ei nivel de precisión ya definido. Dicho enfoque no se vc limitado por ia restricción que algún índice de agregación deba ser constante (Taylor 1984, Ward et (1!. 1985).

Planes Secuenciales. Los planes de inuestreo secuencial se calcutaron utilizando Ires fórmulas. Green (1970) desarrolló un plan secuencial dependiente de los parárnetros de la Lcy de Potencia de Taylor. La línea crítica (Tn) se calcula mediante la siguiente ecuación: Tn = (a n IbfDo2)E I/O - h/I (6) Kuno (1969), desarrolló una ecuación para obtener Ias líneas críticas, a partir de los

parámetros de la regresión de Iwao: Tn = (a+1)/[Do2-( - l)/n] (7) En ia Ec. 7 n es ei número de muestras, a y son los parámetros de la regresián de Iwao (1977). Los planes secuenciales calculados para toma de decisiones se calcularon siguiendo a ScorLa et al. (1996), de acuerdo ala exprcsión: Tn = UDE n±t (n SLIDI) (8) En esta última ecuación Tn es ei número acumulado de áfidos, n es eI número de tailos examinados, UDE es ei umbral de daflo económico, 1 es cl valor en tabla de Student para infinitos grados de iihertad y un determinado valor de a, y S I/DE2 es ia varianza correspondicnte ai nivel de control. Ei UDE fue establecido en 30 áfidos por talio cuando la planta supera los 30 cm de altura, y 20 áfidos por tailo cuando la misma es inferior a 30 cm.

Resultados y Discusión

Datos de Campo. Las densidades medias (±E.E.), registradas en la variedad Costera durante toda la campaia fuerou de 0,63 (±0,05) adultos alados; 1,67 (±0,09) adultos ápteros; 3,34 (±0,20) ninfas grandes y 10,46

(±0,65) ninfas pequeflas. En Ias parcelas con la variedad Monarca, Ias densidades fueron menores (test t; P<0,001), obscrvándose un promedio por tailo de 0,17 (±0,02) adultos alados; 0,23 (±0,02) adultos ápteros: 0,48 (±0,04) ninfas grandes y 1,30 (±0,12) ninfas pequcfias.

Las máximas densidades se observaron en los muestreos realizados durante ei mes de Junio. La Tabla 1 muestra ei rango de capturas promedio por (alio para cada estado de desarroilo (promedio mínimo y máximo cn una toma de muestra).

Disposición Espacial. Eu Ias Figuras 1 y 2 se presentan Ias regresiones que relacionan la varianza coo la media agrupando todas ias categorías. Ei análisis espacial indica que ei pulgón manchado se distribuye en forma agregada, ya que Ias pendientes de Ias Ec. 2 y 3 (b y ) de todas Ias clases etarias son

732 Gvenge et ai.

Tabla 1. Pai'uinctros estimados (±EE) de las regresiones de Taylor e Twao, para Ias

poblaciones de T trifiii co alfa! fa.

Taylor Iwao Rango de

o a h R a R2 captura

Adulto alado 46 0,1754 1,149 0,9607 0,0444 1.5123 84.02 () - 2.12

(±0,0279) (±0,035) (±0.0738) (±0.0994)

Adulto áptero SI 0.318 1.264 0.9595 0.3104 1.536 94.55 0-7.48

(±0.0264) (±0,0371) (±0.1073) (±0,0527)

Ninfas grandcs 54 0,456 1,326 0,9358 0,7977 1,7902 92,95 0- 16.08

(±0.0324) (±0.0481) (±0,299) (±0.0684)

Ninfas pequeflas 54 0.6207 1.4506 0,9698 2,3235 1,7892 94.89 0- 58.3

(±0.0282) (±0.0355) (±0,8213) (±00576)

Total 54 0,5635 1,5141 0.9620 2.8488 1.6999 95.19 0- 82,18

±0,0339) (±0.0417) (± 1.1185) ±0,053)

Gutierrez et uL 37 3,467 1.72

(1980) (±0961) (±0,085)

Scorza ei aL 38 1.1082 1.576 0.8910 9,2914 6,9722 38.6

(1996) (±0.1282) (±0,1851) (±9.4573) (±3.08)

mayores a 1 (P<0.001 ) (Twao 1977. Taylor (1980) co Caliíornia (EE.UU.) (Tabla 1).

1984). Los valores de los partmctros son Scorza e! ai. (1996) tanibitn observarori que

similares a los estimados por Guticrrcz et al. esta cspccie se disiribuye co forma agregada.

5 -i

o

-2)

-1,5 -1 -0.5 O 0.5 1 1.5 2 2,5

Log media

Figura 1. Rclación entre cl logaritmo de ia varianza y ei logaritmo de la densidad media de

T trifoiii por tailo de alfalfa,

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180

160

-g'4°

120

100 o

80

!6o

40

20

O 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Media

Figura 2. Relación entre eL índice de agrupamiento medio de Lloyd y la media de T trijolii

por (alio de alíalfa.

La unidad básica de agregación calculada para adultos alados fue de un individuo. Esto deriva dei análisis de] valor de a (Ec. 3; Tabla 1), ya que este parámetro no resultó significativamente diferente de cero (tcst t: P<0,05) (Iwao 1977; Taylor 1984). El valor de a estimado para los otros estados fue significativarnente superior a cern, indicando que los grupos tienen densidades promedios de más de un individuo. Esta observación podría estar relacionada con la mayor capacidad de dispersión de los pulgones alados. Por otra parte, Garat et al. (1999) también obscrvaron mayor densidad media en grupos de ninfas de delfácidos (Homoptera) que en adultos macrópteros.

La disposición espacial de T trijoiii no varía según la variedad de alfalfa. Los valores de los parámetros de ambas regresiones presentados en este artículo y por Gutierrez

etal. (1980) difieren de aquellos calculados por Scorza etal. (1996), aunque este últiiiio obtuvo un hajo índice de regresión (R').

Número Mínimo de Muestras. El número mínimo de muesiras varía directamente coo la precisión y cnn cl grado de agregación de los individuos. Dichas relaciones se reflejan en la Figura 3, en donde la pendiente correspondiente ai total de individuos (b= 1,514) es mayor que co la recta de adultos alados (b=l.149). Por ejemplo, un promedio de 7 individuos por tailo exigiría la recolección de 70 y 20 mucstras para cl total de individuos y adultos alados, respec-tivamente.

Planes de Muestreo Secuenciales. Para ei diseflo de planes de muestreo se rclacionan las cantidades acumuladas de individuos (Tn)

734

Gvenge et aL

70

60

50

.40

30

20

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Figura 3. Número mínimo de muestras necesarias para estimar la dcnsidad poblacional con dos niveles de precisión (Do = 0,1 y 0,25) para ei nmcro total de áfidos y de adultos alados por talio basado en la Ley de Potencia de Taylor.

y su correspondtcnte cantidad de muestras. Cuando la cantidad de individuos acumulados iguale o supere la línea crítica (Tn), se podrá estimar la pohlación con una precisión conocida, como Tn/n. La Figura 4 muestra que ai aumentar la precisión disrninuye la cantidad de muesiras necesarias.

Es importante destacar las diferencias en ia sensibiiidad de cada método a los cambios de densidad, en especial a bajas densidades poblacionales, e] método de Green requiere menor número de mucstras que ei método de Kuno, en especial cuando ei grado de agregación es alto (Figura 5). Dichas diferencias rcflejan distintos valores predichos

en la relación s2/m por Ia Ley de Potencia de Taylor y Ia regresión de Iwao (Hutchison e! ai. 1988).

El criterio de eleccián dei plan de muestreo que se propone en este trabajo se basa en utilizarei plan secuencial de muestreo hasado en aquellas regresiones con mayor W. Utilizando los valores de los parámetros obtenidos según la Ley de Taylor resumidos en la Tabla 1 y ia Ec. (6), es posible calcular distintos planes de muestreos.

El plan de niucstreo secuencial para toma de decisión presentado en la Tabla 2 fue construido siguiendo la Ec. (8) para un a = 0,2. Las varianzas obtenidas por ia Ley de

200

lflJ

Dezembro, /999 An. Soc. Entomol. Brasil 28(4) 735

900

800

700

600

500

400

300 Do=0.15

Do=0,25 o

1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151 166 181 196 211 226 241

Nnero de nwe .res

Figura 4. Plan secuencial de muestreo para estimar Ia dcnsidad poblacional dcl total de individuos por talio de alfalfa, scgún la nietodología de Kuno. con cuatro niveles de prccisión (Do = 0,1; 0,15; 0.2 y 0,25).

41

350

303

250

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40

No de nus

Figura 5. Planes secucncialcs de muestreo desarrol lados por Green y Kuno basados en la disposición espacial de ninfas pequeflas (Do = 0,25).

001

736

Gvenge ei ai.

Tabla 2. Plan secuencial de muestreo para cvaluación de la infestación por T tr/lii en alfalfa utilizando la ecuación Tn = UDE n ± t (n S UDE 2)½ (Scorza ei ai. 1996)

Nro.de Altura de talios> 30 cm Altura de tailos < 30 cm tal los Inferior Superior Inferior Superior

22 38 14 26 2 48 72 31 49 3 76 104 49 71 4 103 137 68 92 5 131 169 86 114 6 160 200 105 135 7 188 232 124 156 8 217 : 263 143 : 177 9 245 295 162 198 10 274 326 181 219 li 302 358 200 240 12 331 389 219 261 13 360 420 238 282 14 389 451 257 303 15 418 482 276 324 16 447 513 296 344 17 476 544 315 365 18 505 575 334 386 19 534 606 353 407 20 563 637 373 42

Potencia de Taylor para cl total de individuos, con ambos niveles de UDE DL2' fueron de 97.13 y 52,57 para plantas mayorcsymenores a 30cm rcspectivamente. El procedirniento a utilizar siguicndo este plan consiste en recorrer la parcela en ohscrvación y surnar ei número de áfidos a medida que se coiccian los lailos. EI número acumulado se compara con ei valor calculado en Tabla 2. Si dicho valor es inferior aI límite mínimo o superior al máximo se toma ia decisión de no controlar o controlar, respectivamente. Cuando ei valor se sitúa entre ambos límites, se continúa ei niucstreo hasta tornar una decisión. La adopción de planes secuenciales de muestrco para su uso en la toma de decisión implica ei manejo racional de Ia plaga. La aplicación de estos planes reduce ei número de muestras requerido para una toma de decisián (Nauit

eral. 1996). Esto permite, adernás, estimar la abundancia de T trifolii con una preclsión detcrniinada proveyendo a investigadores una herramienta válida para ci estudio de poblaciones de áfidos en alfalfa.

Agradecimientos

Los autores agradecen ai pei-sonal de la E.E.A. Manfredi de INTA por la colahoración prestada durante cl desarrollo de la expericncia. El autor JDE es Becario de ia Coniisión Nacional de Invcstigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).

Literatura Citada

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Dezembro, 1999 An. Soc. Entomol. Brasil 28(4) 737

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Recebido en? 25/11/98. Aceito em 10110199.