Establecimiento de una zona libre de la mosca de la fruta en el

sur de Puerto Rico: evaluación de viabilidad

Luis Alejandro Díaz MarínUniversidad de Puerto Rico

Recinto Universitario de Mayagüez

Departamento de agronomía y ciencias ambientales

Anastrepha spp

http://www.cesavesin.gob.mx/cms/images/moscas/mosca_obliqua.jpghttp://entnemdept.ufl.edu/creatures/fruit/tropical/carib_fly01.jpg

Introducción

• Anastrepha spp.

• Pestes de cultivos frutales importantes

• Puerto Rico (A. obliqua, A. suspensa)

• Hospederos conocidos: • Mangifera indica, Spondias mombin, S. dulcis,

S. purpurea, Psidium guajava, Eugenia uniflora, Terminalia cattappa.

• Zonas libres de la mosca (Plan de manejo)

Justificación

• Debido al crecimiento de una gran variedad de cultivos frutales en Puerto Rico y a la disposición de los cultivadores a ampliar su mercado (Jenkins & Goenaga 2008), se quiere evaluar el establecimiento de una zona libre de la mosca de la fruta y así disminuir en lo posible los costosos tratamientos post cosecha

Objetivos

• Conocer la predicción acerca de la distribución potencial de la mosca de la fruta en la zona sur de Puerto Rico.

• Evaluar y recolectar datos en la zonas cuya probabilidad es mayor

• Evaluar aquellas especies vegetales que pueden ser hospederos potenciales

Metodología•Localidades de presencia georeferenciadas (Anastrepha sp)(Coordenadas geográficas - WGS 84 Datum)• Datos de presencia

•ArcMap (Verificación de datos)

• Maxent (maximum-entropy)•´´Logistic output``•Datos de entrenamiento (70%);Datos de prueba (30%) •Mismo grupo de datos

•Modelo descriptivo

•Capas ambientales (Continuas)•Elevación (DEM)•Precipitación anual (pptanual)•Temperatura máxima anual (tmaxanual)•Temperatura mínima anual (tminanual)•Categórica ; Tipos de Cobertura (vegetación 2)

MetodologíaArcMap

Area de estudio

http://academic.uprm.edu/~jchinea/cursos/ecolplt/ecogeopr09.pdf

Resultados

´´Sensitivity`` (Proporción de presencias observadas correctamente predichas)´´Specificity`` (Proporción de ausencias observadas incorrectamente predichas)

ResultadosAnálisis de la contribución de las variables

Numero Categoria

3 Hoja perenne

5 Plantación

12 Cuerpos de agua

13 Barreras

14 Urbano

Tipos de cobertura (Vegetacion2)

ResultadosAnálisis de la contribución de las variables

ResultadosAnálisis de la contribución de las variables

Formato de salida logístico

Rojo : Alta probabilidadAzul: Baja probabilidad

Predicción de hábitat adecuado

Predicción de hábitat adecuadoSalida Maxent – Google earth

Conclusiones y recomendaciones

• El modelo predice que existen 5 zonas con una mayor probabilidad de encontrar hábitats adecuados (San Germán, Lajas, Guánica, Ponce y Santa Isabel)

• La distribución potencial esta relacionada con variables como el tipo de cobertura y temperatura altas

• Las categorías dentro de la capa tipos de cobertura mas importantes están relacionados con actividades humanas

• Tomar muestras en lugares donde la probabilidad es alta y baja.

• Tomar muestras hacia la parte Sureste de la isla

Preguntas y sugerencias