Modelo espacio temporal para la vigilancia y la predicción de los niveles poblacionales de anthonomus grandis boheman (coleoptera: curculionidae) en zonas algodoneras de Tolima y Córdoba en Colombia

Abstract

Se muestran los resultados del desarrollo de un modelo espacio temporal para el caso del total de capturas mensuales registradas en la red de trampas de monitoreo y vigilancia de los niveles poblacionales de Anthonomus grandis Boheman (Coleoptera: Curculionidae) ubicadas en las zonas productoras de algodón de los departamentos de Córdoba y Tolima para los años 2002 a 2008, la cual es administrada por el Instituto Colombiano Agropecuario (ICA). Para ello, se emplearon metodologías de sistemas de información geográfica, procedimientos de análisis espacial y modelos estadísticos univariados y multivariados de datos de vigilancia de enfermedades infecciosas. Estos últimos fueron concebidos en el ámbito de la salud pública y se caracterizan por contemplar la estacionalidad de los casos (épocas de cultivo y veda), la existencia de brotes de plagas y que como tal no hay un número de individuos expuestos. Los resultados del modelo estimado, muestran la existencia de diferencias en las capturas debido a la interacción espacio { tiempo y a la estructura y composición de los paisajes donde se encuentran las redes de monitoreo. (Texto tomado de la fuente).

Shows the results of the development of a model space { time for the case of total monthly catches recorded in the network of monitoring traps and surveillance of population levels of Anthonomus grandis Boheman (Coleoptera: Curculionidae) located in producing areas cotton Cordoba and Tolima departments for the years 2002 to 2008, which is administered by the Colombian Agricultural Institute (ICA). To do this, methodologies were used geographic information systems, spatial analysis procedures and univariate and multivariate statistical models of surveillance data of infectious diseases. The latter were conceived in the field of public health and are characterized by consider the seasonality of cases (growing and clousure seasons), the outbreaks of pests and as such there is a number of individuals exposed. The estimated model results show the existence of differences in catches due to interección space - time and the structure and composition of landscapes where the monitoring networks.