Distribuição espacial de Metamasius hemipterus (Coleoptera: Curculionidae) em plantio de dendê (Elaeis guineensis Jacq) em Roraima

Abstract

Objetivou-se com o presente trabalho avaliar o padrão de distribuição espacial, bem como o raio de agregação de Metamasius hemipterus em plantio de dendê (Elaeis guineensis), no estado de Roraima. A área experimental está localizada no município de São João da Baliza, RR, onde foram realizadas 24 amostragens no período de setembro de 2013 a agosto de 2014. O perímetro da área foi demarcado com receptor de sistema de posicionamento global, e os grides de amostragem tiveram dimensão de 45 x 45 m. A distribuição espacial foi determinada colocando-se uma armadilha do tipo balde com atrativo alimentar (cana-de-açúcar), em cada ponto amostral, no qual obteve-se o valor da variável (número de insetos/armadilha) e as coordenadas (latitude e longitude). As análises da variabilidade e da dependência espacial foram feitas através de incorporação de procedimentos geoestatísticos baseados em técnicas de modelagem espacial por semivariogramas. Já os mapas de krigagem foram gerados a partir dos dados de contagem de adultos de M. hemipterus em campo. Os grides de amostragem foram apropriados para caracterizar a distribuição espacial do M. hemipterus em campo. Observou-se que a distribuição espacial de M. hemipterus é agregada com dependência espacial descrita pelo modelo esférico, formando “reboleiras” de 78 a 199 m (alcance do modelo). Por meio dos mapas de krigagem, foi observado que a infestação se dá inicialmente nas bordas do plantio, com posterior disseminação para toda a área. Os resultados sugerem que as armadilhas sejam colocadas nas bordas do plantio, para coleta e controle destes insetos-pragas.

Spatial and temporal distribution of South American fruit fly in vineyards

“…In the case of leaf-cutting ants Atta spp., the dominant influence of some soil characteristics (aeration and humidity, for example) favor the development and survival of the ant's colony, which results in the nest's aggregation. Carvalho et al (2015) report that fruits attacked by G. aurantiana are distributed in aggregate form in the citrus orchard, as observed for M. hemipterus in oil palm Elaeis guineensis plantation (Dionisio et al, 2015).…”

“…The PNE was also observed in other insect species, Atta spp. (Hymenoptera: Formicidae) in Eucalyptus forest (Lasmar et al, 2012), Gymnandrosoma aurantiana (Lima, 1927) (Lepidoptera: Tortricidae) in the citrus orchard (Carvalho et al, 2015) and Metamasius hemipterus (Coleoptera: Curculionidae) in oil palm field (Dionisio et al, 2015). In the case of leaf-cutting ants Atta spp., the dominant influence of some soil characteristics (aeration and humidity, for example) favor the development and survival of the ant's colony, which results in the nest's aggregation.…”

Spatial distribution pattern of Euxylophora paraensis Huber in a natural managed forest in the Eastern Amazon

“…The ratio C 0 /(C 0 +C 1 ) provides the measure to estimate the degree of dependence in the samples (aggregation), that is, the degree of randomness that exists in the surveys (Dionisio et al, 2015), and these values ranged from 0.07 to 0.61 in the various sampling areas of the present study ( Table 2), indicating that the maximum variation between neighboring points is 61% between the studied areas. These values are in agreement with Journel & Hijbregts (1978), according to whom values below 0.80 indicate aggregate distribution of the variable and values above this index indicate that the phenomenon studied is tending towards randomness.…”

“…After this procedure, we found that the semivariogram model was the one that best fitted the data based on the coefficient of determination (R²), and this was used in the Kriging process (Dionisio et al, 2015).…”

Planejamento Estratégico De Uma Unidade De Produção Agrícola

“…Portanto, realizou-se a construção dos mapas de krigagem, que usam a dependência espacial modelada no semivariograma e estimam valores em qualquer posição da área estudada sem tendência e com variância mínima, permitindo visualizar o comportamento da variável em estudo por meio de mapas de isolinhas e de superfície (DIONISIO et al, 2015).…”