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INSTITUTO POLITEacuteCNICO NACIONAL CENTRO DE DESARROLLO DE PRODUCTOS BIOacuteTICOS
DISTRIBUCIOacuteN ESPACIAL DE Sphenophorus incurrens Gyllenhal EN
LA ZONA DE PRODUCCIOacuteN DE CANtildeA DEL INGENIO EMILIANO
ZAPATA EN MORELOS
TESIS
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE
MAESTRIacuteA EN CIENCIAS
EN
MANEJO AGROECOLOacuteGICO DE PLAGAS Y ENFERMEDADES
PRESENTA
JUAN CARLOS BARTOLO REYES
YAUTEPEC MORELOS DICIEMBRE DE 2015
El presente trabajo se realizoacute en los laboratorios de Ecologiacutea Quiacutemica de Insectos y de
Fitopatologiacutea del Departamento de Interacciones Planta-Insecto del Centro de
Desarrollo de Productos Bioacuteticos del Instituto Politeacutecnico Nacional con la direccioacuten del
Dr Federico Castrejoacuten Ayala y el laboratorio de Fitopatologiacutea del Instituto Nacional de
Investigaciones Forestales Agriacutecolas y Pecuarias en el Campo Experimental de
Zacatepec con la direccioacuten del Dr Sergio Ramiacuterez Rojas Para la realizacioacuten de los
estudios se contoacute con el apoyo econoacutemico de CONACyT (Registro 245922) Este
trabajo contoacute con financiamiento del proyecto SIP20150948 del Instituto Politeacutecnico
Nacional y del proyecto ldquoSistema Nacional de Emisioacuten de Alertas sobre Eventos
Bioacuteticos y Abioacuteticos nocivos para los sectores agriacutecola pecuario y forestalrdquo del INIFAP
AGRADECIMIENTOS
Al CONACYT por la beca proporcionada para la realizacioacuten del este trabajo
Al proyecto SIP-20150948 para la realizacioacuten de este trabajo
A la gerencia que representa al ingenio Emiliano Zapata por la informacioacuten
proporcionada para la realizacioacuten de esta tesis
Al INIFAP Campo Experimental Zacatepec por las instalaciones del laboratorio de
fitopatologiacutea para la realizacioacuten del anaacutelisis de informacioacuten
Al CEPROBI que mediante los profesores e instalaciones fue posible culminar este
trabajo
A los doctores Federico Sergio Alfredo Miguel y a las M en C Lilia y Leticia por sus
valiosas observaciones y sugerencias
A la Dra Obdulia Segura Leoacuten por compartir informacioacuten para la realizacioacuten de esta
tesis
Al M en C Francisco Rivera por sus valiosos comentarios en el anaacutelisis espacial de la
informacioacuten
Al Dr Felipe Osuna Canizalez por sus comentarios y observaciones en la tradiccioacuten
DEDICATORIA
Con especial carintildeo para ustedes
Rocio y Maripaz
Sara David AlejandroVero y David
Sergio Sol Aleyda Sergio y Bruno
mi familia que siempre son la fuente de motivacioacuten
CONTENIDO
Paacutegina IacuteNDICE I
IacuteNDICE DE CUADROS II
IacuteNDICE DE FIGURAS III
RESUMEN IV
ABSTRACT V
1 INTRODUCCIOacuteN 1
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA 3
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar 3
211 Importancia 3
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar 3
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar 4
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal 4
222 Distribucioacuten 4
223 Biologiacutea 5
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos 5
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones 5
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten 6
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE) 6
3 OBJETIVOS 8
31 Objetivo general 8
32 Objetivos especiacuteficos 8
4 MATERIALES Y METODOS 9
41 Informacioacuten para el anaacutelisis 9
42
Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
9
43
Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
11
I
44
Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
11
441
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
12
442
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
13
5 RESULTADOS 15
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
531
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
532
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
23
6 DISCUSIOacuteN 26
7 CONCLUSIONES 31
8 LITERATURA CITADA 32
I
IacuteNDICE DE CUADROS
Paacutegina
Cuadro 1 Informacioacuten de 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el
anaacutelisis espacial con SADIE
10
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico 14
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo 16
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima 19
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo 22
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S
incurrens transformados a ln
23
II
IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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El presente trabajo se realizoacute en los laboratorios de Ecologiacutea Quiacutemica de Insectos y de
Fitopatologiacutea del Departamento de Interacciones Planta-Insecto del Centro de
Desarrollo de Productos Bioacuteticos del Instituto Politeacutecnico Nacional con la direccioacuten del
Dr Federico Castrejoacuten Ayala y el laboratorio de Fitopatologiacutea del Instituto Nacional de
Investigaciones Forestales Agriacutecolas y Pecuarias en el Campo Experimental de
Zacatepec con la direccioacuten del Dr Sergio Ramiacuterez Rojas Para la realizacioacuten de los
estudios se contoacute con el apoyo econoacutemico de CONACyT (Registro 245922) Este
trabajo contoacute con financiamiento del proyecto SIP20150948 del Instituto Politeacutecnico
Nacional y del proyecto ldquoSistema Nacional de Emisioacuten de Alertas sobre Eventos
Bioacuteticos y Abioacuteticos nocivos para los sectores agriacutecola pecuario y forestalrdquo del INIFAP
AGRADECIMIENTOS
Al CONACYT por la beca proporcionada para la realizacioacuten del este trabajo
Al proyecto SIP-20150948 para la realizacioacuten de este trabajo
A la gerencia que representa al ingenio Emiliano Zapata por la informacioacuten
proporcionada para la realizacioacuten de esta tesis
Al INIFAP Campo Experimental Zacatepec por las instalaciones del laboratorio de
fitopatologiacutea para la realizacioacuten del anaacutelisis de informacioacuten
Al CEPROBI que mediante los profesores e instalaciones fue posible culminar este
trabajo
A los doctores Federico Sergio Alfredo Miguel y a las M en C Lilia y Leticia por sus
valiosas observaciones y sugerencias
A la Dra Obdulia Segura Leoacuten por compartir informacioacuten para la realizacioacuten de esta
tesis
Al M en C Francisco Rivera por sus valiosos comentarios en el anaacutelisis espacial de la
informacioacuten
Al Dr Felipe Osuna Canizalez por sus comentarios y observaciones en la tradiccioacuten
DEDICATORIA
Con especial carintildeo para ustedes
Rocio y Maripaz
Sara David AlejandroVero y David
Sergio Sol Aleyda Sergio y Bruno
mi familia que siempre son la fuente de motivacioacuten
CONTENIDO
Paacutegina IacuteNDICE I
IacuteNDICE DE CUADROS II
IacuteNDICE DE FIGURAS III
RESUMEN IV
ABSTRACT V
1 INTRODUCCIOacuteN 1
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA 3
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar 3
211 Importancia 3
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar 3
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar 4
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal 4
222 Distribucioacuten 4
223 Biologiacutea 5
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos 5
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones 5
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten 6
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE) 6
3 OBJETIVOS 8
31 Objetivo general 8
32 Objetivos especiacuteficos 8
4 MATERIALES Y METODOS 9
41 Informacioacuten para el anaacutelisis 9
42
Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
9
43
Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
11
I
44
Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
11
441
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
12
442
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
13
5 RESULTADOS 15
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
531
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
532
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
23
6 DISCUSIOacuteN 26
7 CONCLUSIONES 31
8 LITERATURA CITADA 32
I
IacuteNDICE DE CUADROS
Paacutegina
Cuadro 1 Informacioacuten de 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el
anaacutelisis espacial con SADIE
10
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico 14
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo 16
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima 19
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo 22
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S
incurrens transformados a ln
23
II
IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
8 LITERATURA CITADA
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AGRADECIMIENTOS
Al CONACYT por la beca proporcionada para la realizacioacuten del este trabajo
Al proyecto SIP-20150948 para la realizacioacuten de este trabajo
A la gerencia que representa al ingenio Emiliano Zapata por la informacioacuten
proporcionada para la realizacioacuten de esta tesis
Al INIFAP Campo Experimental Zacatepec por las instalaciones del laboratorio de
fitopatologiacutea para la realizacioacuten del anaacutelisis de informacioacuten
Al CEPROBI que mediante los profesores e instalaciones fue posible culminar este
trabajo
A los doctores Federico Sergio Alfredo Miguel y a las M en C Lilia y Leticia por sus
valiosas observaciones y sugerencias
A la Dra Obdulia Segura Leoacuten por compartir informacioacuten para la realizacioacuten de esta
tesis
Al M en C Francisco Rivera por sus valiosos comentarios en el anaacutelisis espacial de la
informacioacuten
Al Dr Felipe Osuna Canizalez por sus comentarios y observaciones en la tradiccioacuten
DEDICATORIA
Con especial carintildeo para ustedes
Rocio y Maripaz
Sara David AlejandroVero y David
Sergio Sol Aleyda Sergio y Bruno
mi familia que siempre son la fuente de motivacioacuten
CONTENIDO
Paacutegina IacuteNDICE I
IacuteNDICE DE CUADROS II
IacuteNDICE DE FIGURAS III
RESUMEN IV
ABSTRACT V
1 INTRODUCCIOacuteN 1
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA 3
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar 3
211 Importancia 3
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar 3
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar 4
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal 4
222 Distribucioacuten 4
223 Biologiacutea 5
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos 5
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones 5
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten 6
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE) 6
3 OBJETIVOS 8
31 Objetivo general 8
32 Objetivos especiacuteficos 8
4 MATERIALES Y METODOS 9
41 Informacioacuten para el anaacutelisis 9
42
Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
9
43
Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
11
I
44
Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
11
441
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
12
442
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
13
5 RESULTADOS 15
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
531
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
532
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
23
6 DISCUSIOacuteN 26
7 CONCLUSIONES 31
8 LITERATURA CITADA 32
I
IacuteNDICE DE CUADROS
Paacutegina
Cuadro 1 Informacioacuten de 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el
anaacutelisis espacial con SADIE
10
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico 14
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo 16
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima 19
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo 22
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S
incurrens transformados a ln
23
II
IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
8 LITERATURA CITADA
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DEDICATORIA
Con especial carintildeo para ustedes
Rocio y Maripaz
Sara David AlejandroVero y David
Sergio Sol Aleyda Sergio y Bruno
mi familia que siempre son la fuente de motivacioacuten
CONTENIDO
Paacutegina IacuteNDICE I
IacuteNDICE DE CUADROS II
IacuteNDICE DE FIGURAS III
RESUMEN IV
ABSTRACT V
1 INTRODUCCIOacuteN 1
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA 3
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar 3
211 Importancia 3
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar 3
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar 4
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal 4
222 Distribucioacuten 4
223 Biologiacutea 5
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos 5
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones 5
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten 6
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE) 6
3 OBJETIVOS 8
31 Objetivo general 8
32 Objetivos especiacuteficos 8
4 MATERIALES Y METODOS 9
41 Informacioacuten para el anaacutelisis 9
42
Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
9
43
Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
11
I
44
Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
11
441
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
12
442
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
13
5 RESULTADOS 15
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
531
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
532
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
23
6 DISCUSIOacuteN 26
7 CONCLUSIONES 31
8 LITERATURA CITADA 32
I
IacuteNDICE DE CUADROS
Paacutegina
Cuadro 1 Informacioacuten de 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el
anaacutelisis espacial con SADIE
10
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico 14
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo 16
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima 19
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo 22
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S
incurrens transformados a ln
23
II
IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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(Hemiptera Pentatomidae) en el cultivo de arroz en Calabozo estado Guaacuterico
Venezuela Revista Cientiacutefica UDO Agriacutecola 11109-125
Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
CONTENIDO
Paacutegina IacuteNDICE I
IacuteNDICE DE CUADROS II
IacuteNDICE DE FIGURAS III
RESUMEN IV
ABSTRACT V
1 INTRODUCCIOacuteN 1
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA 3
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar 3
211 Importancia 3
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar 3
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar 4
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal 4
222 Distribucioacuten 4
223 Biologiacutea 5
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos 5
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones 5
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten 6
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE) 6
3 OBJETIVOS 8
31 Objetivo general 8
32 Objetivos especiacuteficos 8
4 MATERIALES Y METODOS 9
41 Informacioacuten para el anaacutelisis 9
42
Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
9
43
Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
11
I
44
Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
11
441
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
12
442
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
13
5 RESULTADOS 15
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
531
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
532
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
23
6 DISCUSIOacuteN 26
7 CONCLUSIONES 31
8 LITERATURA CITADA 32
I
IacuteNDICE DE CUADROS
Paacutegina
Cuadro 1 Informacioacuten de 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el
anaacutelisis espacial con SADIE
10
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico 14
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo 16
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima 19
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo 22
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S
incurrens transformados a ln
23
II
IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
11
441
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
12
442
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
13
5 RESULTADOS 15
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
15
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens
para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
531
Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en
la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
17
532
Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura
en las poblaciones de S incurrens
23
6 DISCUSIOacuteN 26
7 CONCLUSIONES 31
8 LITERATURA CITADA 32
I
IacuteNDICE DE CUADROS
Paacutegina
Cuadro 1 Informacioacuten de 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el
anaacutelisis espacial con SADIE
10
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico 14
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo 16
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima 19
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo 22
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S
incurrens transformados a ln
23
II
IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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IacuteNDICE DE CUADROS
Paacutegina
Cuadro 1 Informacioacuten de 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el
anaacutelisis espacial con SADIE
10
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico 14
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo 16
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima 19
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo 22
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S
incurrens transformados a ln
23
II
IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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IacuteNDICE DE FIGURAS
Paacutegina
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de
produccioacuten del iEZ
17
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura 18
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-
2010 en el estado de Morelos
20
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de
produccioacuten del iEZ
21
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de
muestreo
23
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura 24
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la
temperatura
25
III
RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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RESUMEN
La zona de produccioacuten de cantildea de azuacutecar del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) en Morelos
comprende 11080 ha en los uacuteltimos tres antildeos se ha visto afectada por el picudo
barrenador Sphenophorus incurrens Gyllenhal el cual perfora y forma galeriacuteas de 4-5
mm de diaacutemetro en raiacutez y tallo ocasionando una disminucioacuten en el rendimiento por lo
que se requiere conocer aspectos poblacionales de este insecto en la zona de
produccioacuten del iEZ para mejorar su control razoacuten por la cual este trabajo tuvo el
objetivo de estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en dicha zona asiacute como el
efecto de la temperatura en la poblaciones de larvas pupas y adultos del insecto La
informacioacuten para el anaacutelisis realizado en este trabajo fue proporcionada por el ingenio
y corresponde a la zafra 2013-2014 El patroacuten de distribucioacuten (Ia) y el iacutendice de
agregacioacuten (V) obtenidos mediante el anaacutelisis espacial de iacutendices de distancia se
integraron a un sistema de informacioacuten geograacutefica para generar el mapa del patroacuten de
distribucioacuten de S incurrens el efecto de la temperatura media en las poblaciones de
larvas pupas y adultos se analizoacute mediante teacutecnicas de regresioacuten El patroacuten de
distribucioacuten espacial de S incurrens fue agregado y mediante el mapeo de V se
identificaron los sitios de agregacioacuten en la zona cantildeera del iEZ El coeficiente de
determinacioacuten (R2) de los modelos de regresioacuten generados en el anaacutelisis del efecto de
la temperatura en las poblaciones de larvas pupas y adultos mostraro relacioacuten con
este factor
ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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ABSTRACT
The production area of raw material for the Emiliano Zapata sugar cane factory in
Morelos state comprising 11080 ha in last three years has been affected by borer
weevil Sphenophorus incurrens Gyllenhal which make galleries of 4-5 mm of diameter
in root and stems causing a decrease in yield Is necessary to know aspects of the
insect population in the production area of sugar cane to improve its control so as well
as the effect of temperature on population of larvae pupae and adults of the insect
that this study aimed to get the spatial distribution of S incurrens The information for
the analysis in this study was provided by the Emiliano Zapata factory and came from
the 2013-2014 harvest The distribution pattern (Ia) and the aggregation index (V)
obtained by the spatial analysis of distance index were integrated into a geographic
information system to generate the distribution map of S incurrens The effect of
mean temperature on populations of larvae pupae and adults was analyzed with
regression techniques The spatial distribution pattern of S incurrens was aggregated
and by mapping V the aggregation sites of the insect in the production area were
identified The coefficient of determination (R2) of the regression models defined in
the analysis of the effect of temperature on larvae pupae and adults populations
showed relation to this factor
1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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1
1 INTRODUCCIOacuteN
En Meacutexico se cultiva cantildea de azuacutecar en 15 estados Morelos ocupa el lugar nuacutemero
diez en cuanto a superficie del cultivo Los problemas fitosanitarios del cultivo de cantildea
son ocasionados por la presencia de plagas y enfermedades en la zona de produccioacuten
del ingenio Emiliano Zapata (iEZ) estaacuten presentes los barrenadores del tallo Diatraea
magnifactella Dyar y Eoreuma loftini Dyar (Rodriacuteguez del Bosque y Vejar 2008) la
mosca pinta Aeneolamia contigua Walk la escama acanalada Praelongorthezia
acapulcoa Morrison a eacutestas se suma la reciente aparicioacuten del picudo barrenador de
raiacutez y tallo Sphenophorus incurrens Gyllenhal (Coleoptera Dryophthoridae) en 2012
El geacutenero Sphenophorus se distribuye desde Estados Unidos hasta Panamaacute en Meacutexico
se tienen reportes de su presencia en al menos 10 estados El tipo de dantildeo es directo
por el barrenado de larvas a raiacuteces y tallos se ha observado que un dantildeo secundario
viene de la exposicioacuten de estas heridas a hongos y bacterias lo que en conjunto
ocasiona la muerte completa de la planta S incurrens estaacute presente todo el antildeo en la
zona de produccioacuten del iEZ un incremento en la poblacional se observa de enero a
junio Ademaacutes de los insectos mencionados que afectan al cultivo en la zona del
ingenio las enfermedades tambieacuten son importantes recientemente tambieacuten se realizoacute
un trabajo en el cual se mencionan especies de Fusarium presentes en dicha zona
ocasionando peacuterdidas al cultivo (Martiacutenez et al 2015)
Personal de campo del iEZ realizoacute una evaluacioacuten de dantildeo en marzo de 2013 de estas
observaciones se demostroacute que S incurrens estaba presente en sitios de las 12 zonas
que conforman la zona de produccioacuten Estas observaciones indican que la presencia
del picudo se encontroacute en parcelas con maacutes de dos ciclos de corte Se desconoce si
estos sitios fueron puntos aislados asiacute como la influencia de factores que favorecen su
dispersioacuten a otros lugares dentro de la misma zona o si la dispersioacuten se encuentra
relacionada a factores topograacuteficos de las regiones que conforman la zona de
produccioacuten del ingenio
Analizar los patrones de distribucioacuten espacial de especies de insectos es cada vez maacutes
frecuente la disponibilidad de herramientas como los sistemas de informacioacuten
2
geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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geograacutefica sensores remotos teacutecnicas geo estadiacutesticas y metodologiacuteas de iacutendices de
distancia las que permiten el manejo de informacioacuten geo posicionada Visualmente
estas herramientas facilitan la interpretacioacuten permiten identificar aacutereas infestadas
dar seguimiento a los cambios en la distribucioacuten espacial de los insectos estimar datos
donde no existen de esta manera puede obtenerse informacioacuten sobre algunas
caracteriacutesticas que determinan los cambios en la distribucioacuten espacial de las
poblaciones y los factores que influyen en esos cambios Un anaacutelisis de la distribucioacuten
espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ fortaleceraacute la eficiencia en las
alternativas de su manejo ademaacutes de conformar una base de informacioacuten que en el
futuro permita desarrollar aplicaciones de prediccioacuten en tiempo real Este trabajo se
realizoacute con informacioacuten de la zafra 2013-2014 sin disentildeo y sistematizacioacuten debido a lo
reciente del problema sin embargo es informacioacuten inicial para la integracioacuten de una
base datos de la distribucioacuten espacial de este picudo en la zona de estudio Los
objetivos de este trabajo fueron estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens el
mapa del iacutendice de agregacioacuten y el efecto de la temperatura en las poblaciones del
picudo para la zona de produccioacuten del iEZ
3
2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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2 REVISIOacuteN DE LITERATURA
21 Cultivo de cantildea de azuacutecar
211 Importancia
El azuacutecar se ubica dentro de los primeros cinco productos baacutesicos alimenticios (Flores
2007) Histoacutericamente en Meacutexico la industria del azuacutecar es importante econoacutemica y
socialmente da empleo a maacutes de dos millones de personas y genera un valor de
produccioacuten de 30 mil millones de pesos aproximadamente (SAGARPA 2015) La cantildea
de azuacutecar se cultiva en 15 estados en una superficie de 74365786 ha (CONADESUCA
2015) las cuales se distribuyen en 54 ingenios azucareros en regiones del Paciacutefico
Centro Sur y Huastecas en la agroindustria mexicana ocupa el seacuteptimo lugar
(Rodriacuteguez del Bosque et al 2014) De la produccioacuten total del paiacutes representa 82
59 se produce en condiciones de temporal y 41 con riego (FND 2015)
En Morelos la superficie del cultivo asciende a 1667416 ha lo cual coloca a la entidad
en el lugar nuacutemero diez a nivel nacional en el estado existen dos ingenios Casasano y
Emiliano Zapata de este uacuteltimo la superficie cultivada es de aproximadamente
1108000 ha (CONADESUCA 2015) el beneficio de cultivar cantildea en la zona es para
nueve mil familias y 3500 cortadores
212 Problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar
Los problemas fitosanitarios de la cantildea de azuacutecar son plagas y enfermedades que
afectan su rendimiento (Rodriacuteguez del Bosque et al 2012) Se tienen identificadas
alrededor de 150 especies de organismos que dantildean a este cultivo principalmente
insectos seguido de roedores nematodos hongos bacterias y virus (Rodriacuteguez del
Bosque et al 2014) Las plagas de importancia de este cultivo en Meacutexico son
principalmente los barrenadores de tallo del genero Diatrea (D considerata (Heir) D
magnifactella Dyar D grandiosella Dyar D sacharallis Fabry D veracruzana Box)
Eoreuma loftini Dyar Aeneolamia contigua Walk (Flores 2007) Las especies de
picudos del tallo reportadas en cantildea eran consideradas de poca importancia sin
embargo la presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten de los ingenios de
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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39
Vaurie P 1951 Revision of the genus Calendra (Formerly Sphenophorus) in the United
States and Meacutexico (Coleoptera Curculionidae) Bulletin of the American of
Natural History 981-186
Vaurie P 1954 New species of Calendra from Meacutexico with notes of others
(Coleoptera Curculionidae) American Museum Novitates 16811-8
Vivas LE y Notz A 2011 Distribucioacuten espacial en poblaciones de Oebalus insularis Stal
(Hemiptera Pentatomidae) en el cultivo de arroz en Calabozo estado Guaacuterico
Venezuela Revista Cientiacutefica UDO Agriacutecola 11109-125
Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
4
Morelos y Santa Clara en los Reyes Michoacaacuten desde 2012 atrajo la atencioacuten por el
dantildeo causado a maacutes 500 hectaacutereas (Segura et al 2013) La importancia econoacutemica de
S incurrens fue mencionada por Riess y Flores (1976) sin embargo no se ha definido
un meacutetodo que permita cuantificar los dantildeos en cantildea por efecto de esta especie ni el
umbral econoacutemico para saber en queacute momento el productor debe iniciar acciones
preventivas o de control sobre las poblaciones de este insecto
22 Picudo barrenador del tronco de la cantildea de azuacutecar
221 Sphenophorus incurrens Gyllenhal
El nombre comuacuten con el cual se conocen las especies del genero Sphenophorus es
picudo barrenador En el cultivo de cantildea de azuacutecar en Meacutexico la especie reportada
recientemente y que ha causado dantildeo de importancia econoacutemica es Sphenophorus
incurrens (Segura et al 2013) Cholus morio Metamasius sericeus Xileborus affinis
Sphenophorus reticulaticollis y Limnobaris evanenscens tambieacuten son picudos
reportados en eacuteste cultivo sin que hasta el momento su presencia se catalogue como
perjudicial (Flores 2007) Hay poca informacioacuten de S incurrens los primeros reportes
de su presencia son de Vaurie (1951) y Flores (2007) el reporte de dantildeo y de su
biologiacutea fue realizado por Segura et al (2014) probablemente el maacutes completo hasta
el momento el trabajo realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) aborda el tema de
distribucioacuten empleando sistemas de informacioacuten geograacutefica en Morelos y el realizado
por Ordaz (2014) quien identificoacute a S incurrens en Pennisetum clandestinum Hochst
222 Distribucioacuten
En 2007 Flores cita un reporte de la presencia de S incurrens en 1929 en plantaciones
de cantildea de azuacutecar del estado de Oaxaca Vaurie (1951 y 1954) realizoacute colectas en
Meacutexico y lo encontroacute en los estados de Chiapas Chihuahua Durango Estado de
Meacutexico Guerrero Hidalgo Puebla San Luis Potosiacute Tabasco y Veracruz Riess y Flores
(1976) lo encuentran en localidades de Veracruz Puebla Morelos y Tabasco Tambieacuten
se han reportado a 45 especies de pastos como hospederos alternos (Johnson y Funk
1990) por lo que estudios como el de Ordaz (2014) quien identificoacute cinco especies del
genero Sphenophorus en pastos de campos de golf en siete estados de la Repuacuteblica
Mexicana son importantes para el conocimiento actual de la distribucioacuten
5
223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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223 Biologiacutea
Una descripcioacuten recientemente realizada por Segura et al (2014) sobre aspectos de la
biologiacutea de S incurrens es la siguiente los huevos de S incurrens son de forma
alargada con una coloracioacuten blanco marfil miden aproximadamente de 18 a 2 mm de
longitud la hembra los pone en forma individual el estadio de larva presenta una
coloracioacuten blanco amarillenta apoda y la cabeza de color cafeacute son moacuteviles ya que al
alimentarse lo hacen verticalmente en los tallos y raiacuteces formando galeriacuteas irregulares
el estadio de pupa joven presenta una coloracioacuten blanco lechoso y a medida que van
madurando adquieren una coloracioacuten cafeacute marroacuten el estado adulto presenta una
coloracioacuten negra y su forma es oval alargada tienen una longitud aproximada de 9 a
14 mm eacutestos tienen poca capacidad de vuelo son sensibles al movimiento lo que
estimula una reaccioacuten de inmovilidad tiene preferencia por zonas obscuras y
huacutemedas se les puede localizar al interior de tallos y enterrados en raiacutez o en la base de
la hojas desarrolladas Al interior de tallos y raiacuteces se pueden encontrar diferentes
estadios de larvas pupas y adultos en una misma planta esto puede explicar el haacutebito
gregario y el dantildeo que se presenta en forma de manchones en las parcelas tambieacuten se
ha observado que sobreviven a la quema previa al corte de cantildea
23 Distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos
231 Factores en la distribucioacuten de poblaciones
La distribucioacuten espacial de las poblaciones de insectos responde a la influencia de
muacuteltiples factores los cuales se clasifican en dos grupos los del tipo bioacutetico por
ejemplo el efecto de los depredadores parasitoides o entomopatoacutegenos y abioacuteticos
como la temperatura humedad precipitacioacuten y tipo de suelo entre otros (Montiel
1981)
Los insectos son una de las formas de vida con una amplia diversidad sobre los
ecosistemas terrestres la dinaacutemica de esta diversidad se ve influenciada
principalmente por los cambios de clima a los cuales los insectos muestran un
sensibilidad ya que su capacidad de adaptacioacuten depende de ciertos liacutemites para vivir
(Reacutegniegravere 2009) la suma o combinacioacuten de otros factores (disponibilidad de alimento
sitios de refugio u ovoposicioacuten) ademaacutes del clima determinan haacutebitats favorables
6
cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
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3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
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4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
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Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
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43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
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441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
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Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
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Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
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cuando estos satisfactores disminuyen los insectos comienzan a dispersarse a otros
espacios (Romero 2010 Soberoacuten 2010)
232 Anaacutelisis espacial de informacioacuten
Actualmente la integracioacuten de estudios de frontera agriacutecola etapa fenoloacutegica del
cultivo informacioacuten edafoloacutegica mapas de clima y muestreo de insectos mediante el
uso de los Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica (SIG) sensores remotos sistemas de
posicionamiento global (GPS) geo estadiacutestica e iacutendices de distancia permiten analizar
la distribucioacuten espacial y temporal de cualquier insecto plaga (De Luigi et al 2011
Eisen y Eisen 2011 Baldacchino et al 2012 Bautista et al 2013) Estas herramientas
permiten conocer y explicar el comportamiento de los insectos en el tiempo y espacio
y el estudio puede ser a nivel de parcela estado o paiacutes (Cigliano y Torrusio 2003) La
informacioacuten resultante del conjunto de herramientas antes mencionadas permite
tomar las mejores decisiones para mejorar la planificacioacuten y sistematizacioacuten de los
meacutetodos de muestreo y planes de manejo agroecoloacutegico (Guzmaacuten 2009 Sciarretta y
Trematerra 2014)
233 Anaacutelisis espacial mediante iacutendices de distancia (SADIE)
En el medio natural donde habitan los insectos resulta complicado explicar con
precisioacuten las interacciones de una poblacioacuten y su medio Sin embargo el
entendimiento de la distribucioacuten espacial de una poblacioacuten puede conducir a la
obtencioacuten de informacioacuten sobre otros factores espaciales que influyen en los cambios
de eacutesta (Cadahia 1977) La estadiacutestica tradicional y los iacutendices de dispersioacuten son los
meacutetodos maacutes comunes para conocer como es la distribucioacuten espacial de los insectos
sin embargo no pueden precisar su ubicacioacuten espacial (Bueno et al 2005 Diacuteaz et al
2007 Ramiacuterez 2011 Moradi et al 2011) El desarrollo de los meacutetodos geo
estadiacutesticos si contemplan el caraacutecter bidimensional de la distribucioacuten de un
organismo ya que la geo referencia es fundamental en el proceso de anaacutelisis de la
informacioacuten
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Vivas LE y Notz A 2011 Distribucioacuten espacial en poblaciones de Oebalus insularis Stal
(Hemiptera Pentatomidae) en el cultivo de arroz en Calabozo estado Guaacuterico
Venezuela Revista Cientiacutefica UDO Agriacutecola 11109-125
Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
7
SADIE son siglas provenientes del ingleacutes ldquoSpatial Analysis by Distance Indicesrdquo es una
herramienta informaacutetica para el anaacutelisis espacial de datos disentildeada originalmente
para el anaacutelisis de conteos en insectos (Perry y Hewitt 1991) En los anaacutelisis espaciales
de estudios ecoloacutegicos las principales fuentes de informacioacuten resultan ser por
ejemplo el nuacutemero de insectos por planta o por unidad de superficie el nuacutemero de
capturas por trampa el nuacutemero de semillas por muestras de suelo en este tipo de
muestreos la cero capturas es comuacuten lo que origina la falta de normalidad en el
anaacutelisis estadiacutestico lo cual no representa un problema para el anaacutelisis con SADIE Este
programa fue desarrollado por el Dr Perry en la estacioacuten experimental de Rothamsted
Inglaterra y ha sido utilizado en otro tipo de estudios ecoloacutegicos (Perry 1998
Turecheck y Madden 1999 Maestre y Cotina 2003 Zuntildeiga et al 2005) Las bondades
de esta teacutecnica son la simplicidad de manejo utiliza una prueba de aleatoriedad para
evaluar la significacioacuten del patroacuten espacial observado considera la ubicacioacuten
geograacutefica de los datos la cual no requiere estrictamente una distribucioacuten
sistematizada
8
3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
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3 OBJETIVOS
31 Objetivo general
Estudiar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ del estado de Morelos
32 Objetivos especiacuteficos
Utilizar el SADIE para analizar la distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Desarrollar el mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten del iEZ
Determinar el efecto de la temperatura en el incremento de la poblacioacuten de S
incurrens para la zona de produccioacuten de cantildea del iEZ
9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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9
4 MATERIALES Y METODOS
41 Informacioacuten para el anaacutelisis
Se analizoacute una base de datos de 47 sitios de muestreo con reporte de dantildeo por S
incurrens en la zona de produccioacuten del (iEZ) La informacioacuten corresponde a la zafra
2013-2014 Para el anaacutelisis espacial del picudo en la zona de estudio se analizoacute el
nuacutemero total de organismos (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo
42 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
En el cuadro 1 se presenta la informacioacuten empleada para determinar el patroacuten de
distribucioacuten e iacutendice de agrupacioacuten El patroacuten de distribucioacuten espacial (Ia) del nuacutemero
de organismos totales se determinoacute mediante la metodologiacutea SADIE el nuacutemero de
organismos totales (larvas pupas y adultos) por sitio de muestreo y sus respectivas
coordenadas geograacuteficas se ingresaron en archivo de texto delimitado por
tabulaciones a traveacutes de la interface del programa SADIE Con el principio de esta
metodologiacutea el mapa de puntos de los sitios de muestreo se transformoacute a un patroacuten
regular (cada unidad se ajusta a la media de la variable organismos totales) este
procedimiento el programa SADIE lo determinoacute calculando la distancia miacutenima de
flujo (D) de unidades donantes a unidades receptoras en el patroacuten original
El siguiente paso fue realizar una prueba de aleatoriedad (Legendre y Legendre 1998)
esta prueba consistioacute en cambiar al azar los conteos en el patroacuten observado a partir
de las 5967 aleatorizaciones determinadas por el programa se calculoacute la distancia
media (Dm) de eacutestas la ecuacioacuten 1 representa el caacutelculo del patroacuten de distribucioacuten
espacial
Ia = D Dm (Ec1)
La divisioacuten del valor de la distancia miacutenima de flujo observada del patroacuten original por el
valor medio de la distancia de flujo de la prueba de aleatoriedad determina el patroacuten
de distribucioacuten El resultado del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens fue comparado
con la clasificacioacuten propuesta por SADIE los datos muestran una distribucioacuten agregada
si Ia gt 1 aleatoria si Ia = 1 y regular si Ia lt 1 (Perry et al 1999)
10
Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Cuadro 1 Informacioacuten de los 47 sitios de muestro de S incurrens empleada para el anaacutelisis espacial con SADIE
Localidad Campo UTM X UTM Y Larvas Pupas Adultos Total Zacatepec San Francisco 482781 2064051 25 8 70 103 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 57 12 93 162 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 34 0 41 75 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 70 1 80 151 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 2 1 4 7 Jojutla Platanar 481454 2063370 28 2 59 89 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 32 0 24 56 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 56 20 128 204 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 72 25 125 222 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 12 2 17 31 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 35 12 44 91 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 18 3 16 37 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 24 2 30 56 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 35 7 59 101 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 28 12 36 76 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 25 10 30 65 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 14 4 15 33 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 58 22 74 154 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 32 1 45 78 Santa Rosa 30 Alferez 482041 2065256 88 7 55 150 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 24 7 26 57 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 123 10 147 280 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 4 1 14 19 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 5 0 11 16 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 32 2 58 92 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 21 0 24 45 Acamilpa Platanar 482713 2069006 34 4 56 94 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 28 2 30 60 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 9 2 17 28 Xochitepec La Negra 477100 2077128 12 0 28 40 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 28 1 35 64 Xochitepec La Vega 475412 2075254 14 1 16 31 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 54 2 65 121 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 13 0 18 31 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 17 3 25 45 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 32 12 47 91 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 15 1 8 24 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 17 2 18 37 Higueroacuten Los Alarcon 479587 2052904 5 0 13 18 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 42 13 68 123 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 44 12 47 103 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 30 10 39 79 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 45 14 100 159 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 23 11 32 66 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 53 1 91 145 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 47 11 62 120 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 17 2 19 38
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
11
43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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43 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Para representar el comportamiento espacial del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens
en un mapa de la variable organismos totales por sitio de muestreo en la zona de
estudio se determinoacute su iacutendice de agregacioacuten (V) el cual puede ser representado en
forma de mapa el caacutelculo de V permitioacute conocer si un punto muestreado forma parte
de una mancha o claro (agregado con valores positivos y no agregado con valores
negativos respectivamente) en el patroacuten de distribucioacuten general este iacutendice es
adimensional y se determinoacute con la metodologiacutea SADIE El principio del caacutelculo se basa
primeramente en identificar unidades donantes (A) y receptoras (B) la magnitud de
flujo de cada unidad A hacia las posibles receptoras es determinado restando la media
de los datos observados el algoritmo de transporte programado en SADIE encuentra la
distancia miacutenima de A hacia las posibles unidades B dividiendo el flujo entre estas
uacuteltimas este proceso se realiza para cada sitio de muestreo Una vez que en el
programa SADIE se calcularon los iacutendices de agregacioacuten para cada uno de los 47 sitios
de muestreo eacutestos se representaron en un mapa mediante el Software ArcGIS 93
(regEsri 2008)Para visualizar la continuidad espacial de V en la zona de produccioacuten del
ingenio se utilizoacute el meacutetodo de interpolacioacuten espacial IDW siglas provenientes del
ingleacutes ldquo Inverse Distance Weightedrdquo asiacute se visualizaron las manchas (agregados) y
claros (no agregados) de las poblaciones de S incurrens en la zona de estudio
44 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Para determinar el efecto de la variable temperatura sobre las poblaciones de S
incurrens en la zona de produccioacuten se utilizoacute la siguiente informacioacuten una base de
datos de 61 estaciones climatoloacutegicas de las normales de temperatura media del
periodo 1981-2010 para el estado de Morelos (SMN 2015) y un modelo digital de
elevacioacuten (DEM) con resolucioacuten de 15 m del estado de Morelos (INEGI 2015)
12
441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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441 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
Durante el registro de los datos de presencia de S incurrens en la zona de produccioacuten
del ingenio no se registroacute el dato de temperatura una variable comuacutenmente
empleada para explicar que una poblacioacuten de insectos tiene estrecha relacioacuten con el
clima El planteamiento para calcular las temperaturas medias en este anaacutelisis fue
calcular un gradiente teacutermico de un periodo de 30 antildeos para la zona de estudio con
resolucioacuten espacial de 15 m La metodologiacutea empleada para determinar el gradiente
teacutermico de los valores medios de temperatura en la zona de estudio fue la propuesta
por Fries et al (2009)
El primer paso fue determinar la tasa de cambio de la temperatura en funcioacuten de la
altitud los datos empleados para este anaacutelisis se muestran en el cuadro 2 los cuales
corresponden al periodo 1981-2010 en el estado de Morelos De acuerdo a la
metodologiacutea se empleoacute el modelo de una funcioacuten lineal para estos valores ecuacioacuten 2
Tmed = Γ z + b (Ec 2)
Donde Tmed es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 Γ la
tasa de cambio de temperatura por unidad de altitud (msnm) z la altitud en msnm y b
la pendiente El valor de Γ de la funcioacuten de regresioacuten se sustituyoacute en la ecuacioacuten 3
Tdet = T- (Γ (Adet ndash AEstacioacuten)) (Ec 3)
Donde Tdet es el valor de temperatura estandarizado a 800 msnm (altitud miacutenima de
las 61 estaciones) para cada estacioacuten T el valor medio de la normal de temperatura del
periodo 1981-2010 por estacioacuten Γ la tasa de cambio de temperatura media normal por
unidad de altitud Adet valor de altitud ajustado a 800 msnm y AEstacioacuten altitud de la
estacioacuten climatoloacutegica
Con los valores calculados de Tdet por estacioacuten se generoacute un mapa mediante el meacutetodo
de interpolacioacuten IDW para todo el estado de Morelos con este mapa que representa la
variable de temperatura ajustada a 800 msnm se fusionoacute con el DEM mediante la
ecuacioacuten 4
T(xy) = Tdet + (Γ middot (ADEM(xy) ndash Adet )) (Ec 4)
13
Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Donde T(xy) es el valor medio de la normal de temperatura del periodo 1981-2010 por
unidad de superficie o pixel (225 m2) Tdet mapa de valores medios de las normales de
temperatura ajustado a 800 msnm Γ la tasa de cambio de temperatura media normal
por unidad de altitud ADEM(xy) valores de altitud del DEM por cada pixel Adet valor de
altitud ajustado a 800 m
Del mapa del gradiente teacutermico de temperatura media obtenido con la ecuacioacuten 3
para el estado de Morelos mediante el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
poliacutegonordquo en ArcGis con el mapa de la zona de produccioacuten de cantildea se obtuvo solo
para la zona de produccioacuten del iEZ el gradiente teacutermico de los valores medios de
temperatura a este uacuteltimo se le aplicoacute el procedimiento espacial ldquoextraccioacuten valores a
puntosrdquo en el mismo programa con el mapa de puntos de muestreo del picudo asiacute el
mapa de los sitios de muestreo del picudo adquirioacute los valores medios de temperatura
442 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
Los valores medios de temperatura por sitio de muestreo se ingresaron al programa
SigmaPlot 125 para definir intervalos de clase (zonas) de las temperaturas por cada
intervalo de clase se determinoacute el valor medio de temperatura y su respectivo valor
medio por estadio de S incurrens Para homogenizar la varianza a los conteos de
capturas se adiciono el valor de uno ya que algunos conteos representaban valores de
cero asiacute se transformaron a ln con estos valores se generaron graacuteficas para
determinar la relacioacuten temperatura-estadio del picudo con el mismo paquete
estadiacutestico se ajustoacute al mejor modelo y tomando como factor de decisioacuten el coeficiente
de terminacioacuten (R2)
14
Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Cuadro 2 Datos empleados para la determinacioacuten del gradiente teacutermico
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Altitud Tmed
Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 2117 227 Ahuehuetzingo Pte Ixtla 17069 470627 2069624 1068 233 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 2769 168 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 1025 236 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 1152 228 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 1600 201 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 1364 237 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 2550 123 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 1163 241 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 1027 237 Colonia empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 1614 217 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 1302 207 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 1303 227 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 986 243 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 1487 219 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 1510 209 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 1278 240 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 1600 202 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 907 231 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 1248 227 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 1858 236 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 2160 169 Huajintlan Amacuzac 17007 455224 2057729 942 252 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 966 243 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 2305 172 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 2285 152 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 2801 121 Jojutla (dge) Jojutla 17031 480569 2054797 959 242 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 1350 225 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 1010 216 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 1154 230 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 800 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 1380 221 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 1620 213 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 1366 219 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 903 246 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 1941 189 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 929 246 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 2836 158 San pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 925 250 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 1824 216 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 1305 229 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 1135 237 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 1283 230 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 1160 222 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 1716 207 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 932 244 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 1418 229 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 970 238 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 1303 257 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 1754 200 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 1908 186 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 2639 106 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 950 246 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 803 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 1095 250 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 1030 238 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 1343 215 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 1590 211 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 1610 201 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 918 241
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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15
5 RESULTADOS
51 Patroacuten de distribucioacuten espacial de S incurrens en la zona de produccioacuten de cantildea
del iEZ
El anaacutelisis de iacutendices de distancia para la variable organismos totales (larvas pupas y
adultos) comprendioacute los caacutelculos de la distancia miacutenima de flujo (D) para transformar
el patroacuten observado de la variable a la regularidad asiacute como la distancia media (Dm) de
la prueba de aleatorizacioacuten sustituyendo estos valores en la ecuacioacuten 1 el resultado
fue
Ia = 42249 3749 = 1127
El valor de Ia de acuerdo a los intervalos de clasificacioacuten de SADIE la tendencia del
comportamiento de S incurrens en la zona de produccioacuten es agregada
52 Mapa del patroacuten de distribucioacuten de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea del iEZ
Los iacutendices de agregacioacuten por cada sitio de muestreo para la variable organismos
totales se presentan en el cuadro 3 El intervalo de los valores positivos (agrupacioacuten)
de 02 a 30 de V distribuidos en el gradiente de color naranja a rojo estaacuten presentes
en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
El iacutendice de agrupacioacuten el cual indica la tendencia del comportamiento en agregados
de las poblaciones de S incurrens se visualiza en el mapa de la Figura 1
16
Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
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Cuadro 3 Iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens por sitio de muestreo
Localidad Campo UTM X UTM Y V
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 482041 2065256 06 Tetelpa Cta Grande 478171 2062674 18 Tlaquiltenango Texcal Bajo 482201 2059979 00 Temimilcingo Platanar 482446 2068549 -07 Xochitepec San Joaquiacuten 477474 2078668 -19 Xochitepec La Negra 477100 2077128 -23 Xochitepec Huitzilac 476980 2077235 -30 Xochitepec La Vega 475412 2075254 -13 Jojutla Platanar 481454 2063370 30 Panchimalco Tular Viejo 479115 2058555 02 Jojutla Los Pilares 478479 2058514 -05 Zacatepec San Francisco 482781 2064051 12 Tlaltizapan Parte Baja 485775 2066372 -23 Temilpa Viejo Hidalgo 488864 2066718 -10 San Rafael Part Charco-A 496000 2060219 11 San Rafael Part Charco-B 495070 2056916 14 Colonia Heredia Heredia 502992 2070662 -04 Villa de Ayala Casa Blanca 501559 2074241 17 Tlaquiltenango Tepeolol 484778 2061914 04 Tlaquiltenango Pozo No 1 482941 2062374 02 Tlaquiltenango Texcal Alto 482179 2061794 -34 Tlaquiltenango Texcal Alto B 482545 2062132 -30 Tlaquiltenango Lagunillas 486494 2052073 07 Acamilpa Platanar 482713 2069006 16 Acamilpa San Pedro 482337 2067560 -05 Mazatepec Huamuchilera 462419 2070817 -19 Mazatepec Tembembe 460254 2073437 -38 Mazatepec Tecolote 462816 2071417 02 Miacatlaacuten El Llano PP 462596 2076318 02 Miacatlaacuten Los Conejos 462623 2073096 -13 Miacatlaacuten Terreros 460867 2076087 -04 Miacatlaacuten Los Guillermo 460285 2074827 04 Miacatlaacuten La Presa 463216 2074753 -03 Amacuzac Santibantildeez 465049 2055024 19 Puente de Ixtla Piantildea Coco 465482 2055075 17 Tehuixtla Torres Burgos 472729 2052322 06 Tehuixtla Los Naranjos 470540 2048967 -05 Vista Hermosa La Galera 469787 2060587 04 Vista Hermosa La Joya 470625 2062436 -03 Xoxocotla San Juanes 473631 2062822 16 Higueroacuten Las Cruces 480892 2055172 -02 Higueroacuten Palapa 480199 2053674 03 Higueroacuten El Filixter 479234 2053003 -08 Higueroacuten Texcalcingo 479352 2053502 -06 Higueroacuten Los Alarcoacuten 479587 2052904 -17 Tlatenchi Camarillas 476355 2053999 05 Tlatenchi Santa Mariacutea 480156 2055540 04 UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Venezuela Revista Cientiacutefica UDO Agriacutecola 11109-125
Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
17
Figura 1 Mapa del iacutendice de agregacioacuten (V) de S incurrens en la zona de produccioacuten del iEZ
53 Efecto de la temperatura media en la poblacioacuten de S incurrens para la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
531 Determinacioacuten del gradiente teacutermico de la temperatura media en la zona de
produccioacuten de cantildea del iEZ
El anaacutelisis de temperatura consistioacute en determinar la tasa de cambio de la relacioacuten
entre los valores de Tm y altitud este valor fue de -00056 la funcioacuten lineal y su grafico
correspondiente se presentan en la Figura 2
18
Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Figura 2 Relacioacuten entre altitud y temperatura (F = 2392 gl = 159 P = 005)
Los valores determinados de Tdet a 800 msnm por cada estacioacuten de clima se muestran
en el cuadro 4
y = -00056x + 29773Rsup2 = 08021
0
5
10
15
20
25
30
700 1200 1700 2200 2700
Tem
per
atu
ra m
edia
(degC
)
Altitud (msnm)
Regresioacuten lineal
19
Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Cuadro 4 Valores de Tdet a 800 msnm para las 61 estaciones de clima
Estacioacuten Municipio Clave estacioacuten UTM X UTM Y Tdet Achichipico Yecapixtla 17068 517986 2094996 301 Ahuehuetzingo Puente de Ixtla 17069 470627 2069624 248 Alponocan Tetela del volcaacuten 17060 532670 2093234 278 Alpuyeca Xochitepec 17072 471977 2071527 249 Apancingo Coatlaacuten del riacuteo 17061 451112 2065484 248 Atlatlahuacan Atlatlahuacan 17001 507575 2093821 246 CAE la victoria Zacatepec 17026 478817 2060638 269 CBTA154 Huitzilac Huitzilac 17009 471880 2103984 221 Chavarria Coatlaacuten del riacuteo 17062 450540 2070557 261 Coatlaacuten del riacuteo Coatlaacuten del riacuteo 17059 454322 2072699 250 Colonia del empleado Cuernavaca 17002 475697 2095127 263 Cuautla (DGE) Cuautla 17005 505181 2079836 235 Cuautla (SMN) Cuautla 17003 505181 2079160 255 Cuautlita Tetecala 17073 459465 2067708 253 Cuentepec Temixco 17058 465619 2085399 257 Cuernavaca (DGE) Cuernavaca 17004 475342 2091838 249 ETA 040 Amacuzac Amacuzac 17044 461024 2056456 267 ETA 118 Yecapixtla Yecapixtla 17043 514920 2088847 247 El higueroacuten Jojutla 17074 480949 2054089 237 El limoacuten Tepalcingo 17057 506596 2048948 252 El rodeo Miacatlaacuten 17006 465895 2076363 295 El vigiacutea Tlalnepantla 17066 504210 2101934 245 Huajintlaacuten Amacuzac 17007 455224 2057729 260 Huautla Tlaquiltenango 17008 497360 2038867 252 Huecahuaxco E-7 Ocuituco 17045 526005 2091103 256 Hueyapan E-4 Tetela del volcaacuten 17046 532621 2088132 235 Huitzilac Huitzilac 17047 471154 2107304 233 Jojutla (DGE) Jojutla 17031 480569 2054797 251 Jonacatepec Jonacatepec 17028 518482 2066721 256 Lagunillas de Rayoacuten Axochiapan 17036 529912 2043684 228 Moyotepec Ayala 17054 502607 2064407 250 Nexpa Tlaquiltenango 17038 484696 2047724 248 Oaxtepec Yautepec 17012 503130 2090470 253 Palpan Miacatlaacuten 17029 454794 2086221 259 Progreso Jiutepec 17071 483850 2087557 251 Puente de Ixtla Puente de Ixtla 17076 465631 2059828 252 Puente Ocuituco E-5 Ocuituco 17048 523669 2087350 253 San Gabriel Amacuzac 17032 463079 2058449 253 San juan Tlacotenco Tepoztlaacuten 17039 490121 2105164 272 San Pablo Hidalgo Tlaltizapan 17056 495281 2054572 257 Tecajec Yecapixtla 17063 519787 2078493 273 Tecomalco Ayala 17064 500791 2062194 257 Temilpa Tlaltizapan 17013 490101 2068282 256 Temixco Temixco 17014 476064 2084738 257 Tepalcingo Tepalcingo 17015 516499 2056177 242 Tepoztlan E-12 Tepoztlaacuten 17049 489503 2099201 258 Tequesquitengo Jojutla 17016 472601 2057818 251 Tetelcingo Cuautla 17017 507022 2086076 264 Ticuman Tlaltizapan 17018 487235 2074184 248 Tilzapotla Puente de Ixtla 17019 467684 2044180 285 Tlacotepec Zacualpan 17020 526342 2080192 253 Totolapan E-10 Totolapan 17051 508450 2099385 248 Tres cumbres Huitzilac 17022 472846 2104904 209 Valle de Vaacutezquez Tlaquiltenango 17065 492612 2048734 254 Xicatlacotla Tlaquiltenango 17023 479741 2047636 250 Xicatlacotla (CFE) Tlaquiltenango 17033 489441 2039976 267 Xoxocotla Puente de Ixtla 17077 474283 2065992 251 Yautepec Yautepec 17024 497718 2084722 245 Yecapixtla (DGE) Yecapixtla 17052 514219 2087924 255 Yecapixtla (SMN) Yecapixtla 17025 514046 2084236 246 Zacatepec (OBS) Zacatepec 17042 480664 2062111 248
UTM = Sistema de coordenadas universal transversal de Mercator para representar los valores X y Y
20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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20
El gradiente teacutermico de temperatura media para el estado de Morelos con resolucioacuten
espacial de 15 m se presenta en la Figura 3
Figura 3 Gradiente teacutermico de temperatura media para el perido 1981-2010 en el
estado de Morelos
El mapa del gradiente teacutermico de temperatura para la zona de produccioacuten de cantildea del
iEZ se presenta en la Figura 4 Los municipios de Amacuzac Jojutla Mazatepec
Miacatlaacuten Puente de Ixtla Tlaltizapan Tlaquiltenango y Zacatepec presentan el
gradiente de color naranja a rojo lo cual indica que dentro de la escala son los
municipios maacutes caacutelidos en la zona
Los valores de temperatura media para los sitios de muestreo se presentan en el
cuadro 5
21
Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Figura 4 Temperatura media del pariodo 1981-2010 para la zona de produccioacuten del
iEZ
22
Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Cuadro 5 Temperatura media correspondiente a los sitio de muestreo Localidad Campo T media deg C
Santa Rosa 30 Alfeacuterez 245 Tetelpa Cta Grande 253 Tlaquiltenango C Texcal Bajo 247 Temimilcingo Platanar 243 Xochitepec San Joaquiacuten 233 Xochitepec La Negra 239 Xochitepec Huitzilac 239 Xochitepec La Vega 242 Jojutla Platanar 243 Panchimalco Tular Viejo 253 Jojutla Los Pilares 253 Zacatepec San Francisco 245 Tlaltizapan Parte Baja 246 Temilpa Viejo Hidalgo 247 San Rafael Part Charco-A 242 San Rafael Part Charco-B 245 Colonia Heredia Heredia 233 Villa de Ayala Casa Blanca 226 Tlaquiltenango-A Tepeolol 245 Tlaquiltenango-B Pozo No 1 243 Tlaquiltenango-B Texcal Alto 244 Tlaquiltenango-B Texcal Alto B 243 Tlaquiltenango-B Lagunillas 241 Acamilpa Platanar 242 Acamilpa San Pedro 243 Mazatepec Huamuchilera 251 Mazatepec Tembembe 253 Mazatepec Tecolote 254 Miacatlaacuten El Llano PP 269 Miacatlaacuten Los Conejos 259 Miacatlaacuten Terreros 260 Miacatlaacuten Los Guillermo 255 Miacatlaacuten La Presa 269 Amacuzac Santibantildeez 251 Puente de Ixtla Piantildea Coco 250 Tehuixtla Torres Burgos 248 Tehuixtla Los Naranjos 261 Vista Hermosa La Galera 244 Vista Hermosa La Joya 246 Xoxocotla San Juanes 242 Higueroacuten Las Cruces 244 Higueroacuten Palapa 238 Higueroacuten El Filixter 241 Higueroacuten Texcalcingo 241 Higueroacuten Los Alarcoacuten 239 Tlatenchi Camarillas 245 Tlatenchi Santa Mariacutea 244
23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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23
532 Empleo de modelos para determinar el efecto de la temperatura en las
poblaciones de S incurrens
De los 47 sitios de muestreo y sus correspondientes valores de temperatura se
determinaron siete intervalos de clase los cuales se presentan en la Figura 5
Los valores medios de temperatura asiacute como los conteos de larvas pupas y adultos
transformados a ln se presentan en el cuadro 6
Cuadro 6 Temperatura media y conteos de larvas pupas y adultos de S incurrens transformados a ln
Clase Tm Larvas Pupas Adultos
1 226 38 26 39 2 234 29 20 34 3 242 31 15 35 4 246 35 18 37 5 253 35 12 38 6 260 19 02 26 7 269 39 12 41
En la Figura 6 7 y 8 se presentan las relaciones de larvas pupas y adultos de S
incurrens con la temperatura asiacute como su respectivo coeficiente de determinacioacuten
Histograma de temperaturas
Intervalos de temperatura
2260 2322 2384 2446 2508 2570 2632 2694
Frec
uen
cia
0
5
10
15
20
25
Figura 5 Intervalos de clase de la temperatura media de los 47 sitios de muestreo
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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39
Vaurie P 1951 Revision of the genus Calendra (Formerly Sphenophorus) in the United
States and Meacutexico (Coleoptera Curculionidae) Bulletin of the American of
Natural History 981-186
Vaurie P 1954 New species of Calendra from Meacutexico with notes of others
(Coleoptera Curculionidae) American Museum Novitates 16811-8
Vivas LE y Notz A 2011 Distribucioacuten espacial en poblaciones de Oebalus insularis Stal
(Hemiptera Pentatomidae) en el cultivo de arroz en Calabozo estado Guaacuterico
Venezuela Revista Cientiacutefica UDO Agriacutecola 11109-125
Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
24
Figura 6 Poblacioacuten de larvas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 291 gl = 13 P = 005)
Figura 7 Poblacioacuten de pupas de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 6 gl = 13 P = 005)
(ln)y = 029x - 373Rsup2 = 091
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Larv
as d
e S
incu
rren
s (l
n)
Temperatura media degC
Regesioacuten lineal
(ln)y = -023x + 734Rsup2 = 067
05
10
15
20
25
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Pu
pas
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
30
35
40
45
230 235 240 245 250 255 260 265 270
Ad
ult
os
de
S in
curr
ens
(ln
)
Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
25
Figura 8 Poblacioacuten de adultos de S incurrens con relacioacuten a la temperatura (F = 50 gl = 13 P = 005)
La graacutefica para larvas pupas y adultos no presentan los valores medios de las clases
uno y seis en el primer caso el valor corresponde soacutelo a un dato y en el segundo
probablemente sea el resultado de un error en el muestreo ya que la tendencia de los
otros cinco datos es el incremento de las poblaciones conforme aumenta la
temperatura excepto en las pupas donde la tendencia es inversa
(ln)y = 020x - 136Rsup2 = 094
25
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230 235 240 245 250 255 260 265 270
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Temperatura media (degC)
Regresioacuten lineal
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6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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26
6 DISCUSIOacuteN
El antecedente de un anaacutelisis espacial de S incurrens para la zona de produccioacuten de
cantildea en Morelos es el realizado por Peacuterez-De la O et al (2014) sus resultados
muestran la probabilidad de presencia del picudo con relacioacuten a la temperatura en un
mapa para toda la entidad sin embargo ese estudio no permite detectar diferencias
puntuales o detalladas como el tipo de comportamiento espacial densidad
poblacional focos de infestacioacuten fluctuacioacuten o zonas potenciales de riesgo para la
zona de produccioacuten de los ingenios Casasano y Emiliano Zapata
En el presente trabajo ademaacutes del anaacutelisis de temperatura se determinoacute el patroacuten de
distribucioacuten y el iacutendice de agrupacioacuten de S incurrens elementos como el patroacuten de
distribucioacuten abren la posibilidad de establecer tratamientos de precisioacuten para el
control de insectos como en el ejemplo de Jacobiasca lybica una plaga de vintildeedos
(Ramiacuterez et al 2002) o por ejemplo para determinar el nuacutemero de muestreos por
superficie para el caso de Neohydatothrips signifer en el cultivo de maracuyaacute (Amaya
et al 2012)
La metodologiacutea SADIE permitioacute determinar que el patroacuten de distribucioacuten de S
incurrens es agregada para las poblaciones observadas en la zafra 2013-2014 como no
se cuenta con registro de muestreos de zafras anteriores no es posible comparar si el
patroacuten cambia en el tiempo y espacio es probable que la heterogeneidad ambiental y
el traslape de generaciones afecte el patroacuten de distribucioacuten como sugieren Figueredo
et al (2012) lo cual ocurre en otros anaacutelisis espaciales de insectos por ejemplo en
Aenolamia varia en cantildea de azuacutecar la cual presentoacute un patroacuten agregado con focos
heterogeacuteneos aunque eacuteste no fue constante en el tiempo y el espacio Otro ejemplo es
el de Bactericera cockerelli en tomate de caacutescara cuyos huevos y ninfas presentaron
una disposicioacuten agregada mientras que los adultos el patroacuten fue aleatorio (Crespo et
al 2012)
En este trabajo no se consideraron factores como la variedad de cantildea o el nuacutemero de
ciclos de corte de las parcelas muestreadas sin embargo se sabe que algunas
variedades son maacutes afectadas por ejemplo Segura (2014) encontroacute que la variedad
27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
8 LITERATURA CITADA
Amaya OFS Devia EHV y Floriano JA 2012 Propuesta de muestreo para
Neohydatothrips signifer (Thysanoptera Thripidae) en el cultivo de maracuyaacute
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27
CP722086 es maacutes afectada por el picudo al igual parcelas con maacutes de cuatro ciclos de
corte La informacioacuten descriptiva interna recopilada por los teacutecnicos del ingenio
empleada en este trabajo pudo influir en nuestros resultados por la falta de
sistematizacioacuten en la distribucioacuten del muestreo Sin embargo con SADIE la distribucioacuten
de los sitios no necesariamente debe ser una condicioacuten por lo que nuestros resultados
muestran las tendencias para el periodo de anaacutelisis de informacioacuten
El manejo que los productores dan a su parcela probablemente sea otro de los factores
que esteacuten relacionados con el patroacuten de distribucioacuten ya que el iEZ controla algunas
actividades como las fechas de siembra riego fertilizacioacuten y corte mientras que los
productores deciden acciones de manejo de plagas y enfermedades en ambos casos
esta variable debiera ser cuantificada para determinar su efecto en la poblacioacuten de
picudos
La geo referencia de los sitios de muestreo de S incurrens en el anaacutelisis con SADIE
visualiza geograacuteficamente el comportamiento espacial por lo tanto integrar esta
herramienta a ejemplos como el de Vivas y Notz (2011) que representa la tiacutepica
sistematizacioacuten de trabajos sobre la distribucioacuten espacial de poblaciones de insectos y
en los que dan importancia a la planeacioacuten del muestreo como el de Badii et al (2011)
donde ademaacutes de emplear las metodologiacuteas de iacutendices de dispersioacuten o distribuciones
estadiacutesticas el complemento visual del patroacuten de distribucioacuten permite dirigir acciones
de manejo o control El mapa de iacutendices de agregacioacuten para las poblaciones de S
incurrens generado con muestreos de la zafra 2013-2014 muestra sitios de
agregacioacuten en los municipios de Amacuzac Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten
Tlaquiltenango y Zacatepec
Los muestreos con propoacutesitos de investigacioacuten o manejo son baacutesicos para conocer la
densidad y dispersioacuten de una poblacioacuten En el estudio realizado por Moradi-Vajargah et
al (2011) en Iraacuten sobre la densidad y patroacuten de distribucioacuten de Hypera postica al
encontrar que las condiciones de clima se relacionan con la densidad el patroacuten fue
agregado y permitioacute sincronizar las estrategias y los tiempos en los cuales debiacutea iniciar
el programa de manejo
28
En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
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Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
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7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
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8 LITERATURA CITADA
Amaya OFS Devia EHV y Floriano JA 2012 Propuesta de muestreo para
Neohydatothrips signifer (Thysanoptera Thripidae) en el cultivo de maracuyaacute
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Esencial para el Muestreo (Spatial Dispersion The Essential Prerequisite for
Sampling) Daena International Journal of Good Conscience 640-71
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Dociostaurus maroccanus egg pods using different sampling designs Bulletin of
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(Hemiptera Miridae) y Hortensia similis (Hemiptera Cicadellidae) en Valles
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meacutetodos de muestreo para Trialeurodes vaporariorum (Westwood)
(Hemiptera Aleyrodidae) en habichuela y friacutejol (Phaseolus vulgaris L) Revista
Colombiana de Entomologiacutea 31161-170
Cadahia D 1977 Reparticioacuten espacial de las poblaciones en Entomologiacutea aplicada
Boletiacuten de sanidad vegetal plagas 3219-233
Cigliano MM y Torrusio S 2003 Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica y Teledeteccioacuten
en Entomologiacutea Aplicacioacuten en tucuras y langostas (Orthoptera Acridoidea)
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De Luigi V Furlan L Palmieri S Vettorazzo M Zanini G Edwards CR y Burgio G 2011
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En Canadaacute el barrenador de los pinos Dendroctonus ponderosae Hopkins es una de las
principales plagas el seguimiento a la distribucioacuten espacial de este insecto ha sido
continuo Gamarra y He (2008) integraron un anaacutelisis de informacioacuten histoacuterica de datos
de infestacioacuten a un modelo de distribucioacuten espacial con fines de prediccioacuten
En Meacutexico tambieacuten se han generado trabajos de aplicacioacuten del patroacuten de distribucioacuten
uno de ellos es el realizado por Ramiacuterez et al (2013) en huertos de aguacate de
Michoacaacuten los mapas les permitioacute observar los centros de agregacioacuten de las
poblaciones de trips por lo que el control fue dirigido y realizado con menor
frecuencia no trataron toda la superficie tambieacuten observaron que el trips no infesta al
100 de las parcelas el manejo de los focos de infestacioacuten les permitioacute obtener frutos
de aguacate inocuos como lo requiere el mercado de exportacioacuten En el cultivo de maiacutez
en localidades del estado de Meacutexico se estudioacute el patroacuten de distribucioacuten del gusano
soldado Mythimna unipuncta (Esquivel y Jasso 2014) el patroacuten agregado visualizado
en los mapas permitioacute dirigir el control sobre aacutereas especiacuteficas Otro estudio de
distribucioacuten espacial para Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Ramiacuterez et
al 2011) tambieacuten permitioacute mediante mapas ubicar las aacutereas de mayor infestacioacuten los
autores sentildealan que es posible un ahorro econoacutemico en las estrategias de control
dirigidas ya que es comuacuten que se realicen aplicaciones semanales sobre toda la
superficie del cultivo
Los mapas generados en este trabajo pueden ser la base para continuar estudios
posteriores de distribucioacuten espacial de esta espacie en la zona de produccioacuten del iEZ
Por otra parte en los municipios que presentaron sitios de agregacioacuten de S incurrens
el establecimiento de un programa de muestreo dirigido mediante cuadrantes como
el empleado en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura con resolucioacuten espacial de
15 m puede ser considerado como un componente del manejo integrado de plagas
Estudios recientes confirman la influencia que tiene el clima en la distribucioacuten de
especies (Hirzel y Lay 2008 Soria-Auza et al 2010 Stange y Ayres 2010) Existen
trabajos sobre los factores ambientales que explican la distribucioacuten de especies y que
esta puede ser descrita en una escala espacial de kiloacutemetros como en el anaacutelisis de
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
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Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
29
Peacuterez de la O relativo a S incurrens a cientos de metros o menos como en este
trabajo a este uacuteltimo nivel la distribucioacuten estaacute en funcioacuten de factores como la
disposicioacuten de recursos o variaciones microambientales Peacuterez-De la O y colaboradores
(2014) determinaron el potencial de distribucioacuten de S incurrens en funcioacuten de la
temperatura sus datos fueron obtenidos de la base de datos de WorldClim con
resolucioacuten espacial de 1 Km2 (Hijmans et al 2005) estos autores indican que toda la
superficie del cultivo de cantildea en Morelos tiene presencia S incurrens
El planteamiento propuesto en este trabajo para el anaacutelisis de temperatura ofrece una
mayor resolucioacuten (0225 Km2) con este nivel de detalle se observoacute que el intervalo de
temperatura media para la zona de produccioacuten del ingenio se da entre 221 degC a 275
degC En un estudio realizado por Hartley y colaboradores (2010) observaron la
influencia de la temperatura en la distribucioacuten de colonias de hormigas la escala
empleada por estos autores fue de 10 m Los modelos generados en este trabajo
muestran una relacioacuten de incremento entre las poblaciones y temperatura para larvas
y adultos el generado para pupas muestra una relacioacuten inversa en este caso
probablemente el error de muestreo influyo en los conteos ya que siempre se
registraron menos pupas probablemente debido a que eacutestas son maacutes difiacuteciles de
encontrar por su forma de capullo esto puede confundirse con partes secas de la
planta y por otro lado aunque se observoacute una relacioacuten inversa con la temperatura el
coeficiente de determinacioacuten no es muy alto (067)
Existe un trabajo realizado por Reich et al (2013) en el que los autores analizaron un
periodo de 50 antildeos con registros de temperatura y precipitacioacuten con esta informacioacuten
y mediante el uso de histogramas los autores determinaron zonas (clases) de clima las
cuales fueron relacionadas con datos de poblaciones del minador del aacutelamo
(Phyllocnistis populiella Chambers) en zonas forestales de Alaska y concluyeron que las
condiciones por zona tiene relacioacuten con la presencia del insecto
La continuidad de estudios acerca de la distribucioacuten espacial en la zona de produccioacuten
del iEZ son necesarios en el conocimiento de esta especie y de otras que estaacuten
presentes en la zona de produccioacuten En el futuro es importante conocer si hay cambios
30
de densidad en relacioacuten a la fenologiacutea de la planta y su calidad como alimento para los
insectos estudiar los cambios de densidad en el tiempo y su influencia en el patroacuten de
distribucioacuten tambieacuten se requiere conocer si la distribucioacuten espacial de las variedades
que se cultivan en la zona influyen en el patroacuten de distribucioacuten del insecto estudiar el
patroacuten de distribucioacuten de enemigos naturales y los factores que influyen en el mismo
cuantificar el efecto de agentes de control bioloacutegico en las tasas de mortalidad para los
estadios de S incurrens asiacute como la generacioacuten de sus requerimientos teacutermicos por
estadio (temperatura base y unidades calor acumuladas)
De contar con dicha informacioacuten el siguiente paso abre la oportunidad a generar
herramientas de manejo para este insecto asiacute como generar modelos de prediccioacuten en
tiempo real
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
8 LITERATURA CITADA
Amaya OFS Devia EHV y Floriano JA 2012 Propuesta de muestreo para
Neohydatothrips signifer (Thysanoptera Thripidae) en el cultivo de maracuyaacute
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34
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36
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7 CONCLUSIONES
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SAGARPA INIFAP UANL Libro teacutecnico 186 p
Romero RF y Universidad Autoacutenoma Chapingo 2010 Manejo ecoloacutegico de
patosistemas las bases los conceptos y los fraudes (o manejo integrado de
plagas MIP)
SAGARPA 2015 Disponnible en
httpwwwsagarpagobmxagriculturaDocumentsCultivos20Agroindustrial
esImpactos20Cantildeapdf
38
Sciarretta A y Trematerra P 2014 Geostatistical tools for the study of insect spatial
distribution practical implications in the integrated management of orchard
and vineyard pests Plant protection science 5097-110
Segura LO Hernaacutendez AM Cibrian TJ y Romero NJ 2013 Damage diagnostic of
Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraCurculionidae Dryophthoridae)
in sugar cane in Meacutexico Entomological Society of America Disponible en
httpesaconfexcomesa2013webprogramPaper78707html
Segura LO Romero NJ y Diacuteaz CL 2014 El problema actual del picudo del tronco de la
cantildea de azuacutecar Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraDryophthoridae)
en los estados de Morelos y Michoacaacuten Meacutexico Convencioacuten y Expo Asociacioacuten
de Teacutecnicos Azucareros de Meacutexico ATAM 2014 26-29 de agosto Veracruz
Meacutexico
SMN 2015 Disponible en
httpsmncnagobmxindexphpoption=com_contentampview=articleampid=42ampI
temid=75
Soberoacuten JM 2010 Niche and area of distribution modeling a population ecology
perspective Ecography 33159-167
Soria-Auza RW Kessler M Bach K Barajas-Barbosa PM Lehnert M Herzog SK y Boumlhner
J 2010 Impact of the quality of climate models for modelling species
occurrences in countries with poor climatic documentation a case study from
Bolivia Ecological Modelling 2211221-1229
Stange EE y Ayres MP 2010 Climate change impacts Insects eLS Disponible en
httpwwwelsnetWileyCDAElsArticlerefId-a0022555html
Turecheck WW y Madden LV 1999 Spatial pattern of strawberry leaft blight in
perennial production systems Phytopathology 89421-433
39
Vaurie P 1951 Revision of the genus Calendra (Formerly Sphenophorus) in the United
States and Meacutexico (Coleoptera Curculionidae) Bulletin of the American of
Natural History 981-186
Vaurie P 1954 New species of Calendra from Meacutexico with notes of others
(Coleoptera Curculionidae) American Museum Novitates 16811-8
Vivas LE y Notz A 2011 Distribucioacuten espacial en poblaciones de Oebalus insularis Stal
(Hemiptera Pentatomidae) en el cultivo de arroz en Calabozo estado Guaacuterico
Venezuela Revista Cientiacutefica UDO Agriacutecola 11109-125
Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
31
7 CONCLUSIONES
Utilizando el SADIE se observoacute un patroacuten de distribucioacuten agregado de S incurrens en la
zona de produccioacuten del iEZ
El mapa del V permitioacute ubicar los sitios de agregacioacuten en los municipios de Amacuzac
Ayala Jojutla Puente de Ixtla Tlaltizapaacuten Tlaquiltenango y Zacatepec
Las poblaciones de S incurrens son influenciadas por la temperatura en la zona de
estudio
32
8 LITERATURA CITADA
Amaya OFS Devia EHV y Floriano JA 2012 Propuesta de muestreo para
Neohydatothrips signifer (Thysanoptera Thripidae) en el cultivo de maracuyaacute
Pesquisa Agropecuaacuteria Brasileira 471572-1580
Badii MH Guillen A Cerna E y Landeros J 2011 Dispersioacuten Espacial El Prerrequisito
Esencial para el Muestreo (Spatial Dispersion The Essential Prerequisite for
Sampling) Daena International Journal of Good Conscience 640-71
Baldacchino F Sciarretta A y Addante R 2012 Evaluating the spatial distribution of
Dociostaurus maroccanus egg pods using different sampling designs Bulletin of
Insectology 65223-231
Bautista LG Cardona JA y Soto A 2013 Distribucioacuten espacial de Collaria scenica
(Hemiptera Miridae) y Hortensia similis (Hemiptera Cicadellidae) en Valles
Andinos Boletiacuten Cientiacutefico Museo de Historia Natural 1775-84
Bueno JM Cardona C y Chacoacuten P 2005 Fenologiacutea distribucioacuten espacial y desarrollo de
meacutetodos de muestreo para Trialeurodes vaporariorum (Westwood)
(Hemiptera Aleyrodidae) en habichuela y friacutejol (Phaseolus vulgaris L) Revista
Colombiana de Entomologiacutea 31161-170
Cadahia D 1977 Reparticioacuten espacial de las poblaciones en Entomologiacutea aplicada
Boletiacuten de sanidad vegetal plagas 3219-233
Cigliano MM y Torrusio S 2003 Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica y Teledeteccioacuten
en Entomologiacutea Aplicacioacuten en tucuras y langostas (Orthoptera Acridoidea)
Revista Sociedad Entomoloacutegica Argentina 621-14
33
CONADESUCA 2015 Disponible en
httpwwwconadesucagobmxpolitica20comercialbalancesBalances20
mundiales20segundo20trimestre202015VFpara20publicarpdf
CONADESUCA 2015 Disponible en
httpwwwinfocanagobmxmos_boletinphpid=322
Crespo-Herrera LA Vera-Graziano J Bravo-Mojica H Loacutepez-Collado J Reyna-Robles R
Pentildea-Lomeliacute A y Garza-Garciacutea R 2012 Distribucioacuten espacial de Bactericera
cockerelli (Sulc) (HEMIPTERA TRIOZIDAE) en tomate de caacutescara (Physalis
ixocarpa (Brot)) Agrociencia 46289-298
De Luigi V Furlan L Palmieri S Vettorazzo M Zanini G Edwards CR y Burgio G 2011
Results of WCR monitoring plans and evaluation of an eradication programme
using GIS and Indicator Kriging Journal of Applied Entomology 13538-46
Diacuteaz ME Fernaacutendez M Miranda I Goacutemez J Rodriacuteguez C Peacuterez J y Garciacutea H 2007
Distribucioacuten espacial de Phyllocnistis citrella Stainton sobre patrones de ciacutetricos
en el vivero de la isla de la Juventud Revista Proteccioacuten Vegetal 2225-28
Eisen L y Eisen RJ 2011 Using geographic information systems and decision support
systems for the prediction prevention and control of vector-borne diseases
Annual review of entomology 5641-61
Esquivel HV y Jasso GY 2014 Distribucioacuten espacial y mapeo de gusano soldado en seis
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Agriacutecolas 5923-935
Figueredo L Andrade O Cova J Mora O y Aza G 2012 Distribucioacuten espacio temporal
de ninfas de Aeneolamia varia Fabricius (1787) (Hemiptera Cercopidae) en
cantildea de azuacutecar a traveacutes de un sistema de informacioacuten geograacutefica
Entomotropica 277-18
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Flores CS 2007 Las plagas de cantildea de azuacutecar en Meacutexico Graacuteficos Orel Coacuterdoba
Veracruz
FND 2015 Financiera Nacional de Desarrollo Agropecuario Rural Forestal y Pesquero
Disponible en
httwwwfinancieraruralgobmxinformacionsectorruralPanoramasPanora
ma20Azuacutecar20(may202014)pdf
Fries A Rollenbeck R Goumlttlicher D Nauss T Homeier J Peters T y Bendix J 2009
Thermal structure of a megadiverse Andean mountain ecosystem in southern
Ecuador and its regionalization Erdkunde 321-335
Gamarra JGP y He F 2008 Spatial scaling of mountain pine beetle infestations Journal
of Animal Ecology 77796-801
Guzmaacuten-Plazola R 2009 Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica en el muestreo de plagas
y enfermedades de cultivos pp 115-127 En Bautista MN Soto RL Peacuterez PR y
Hernaacutendez JD (eds) Toacutepicos selectos de estadiacutestica aplicados a la fitosanidad
Colegio de Postgraduados Campus Montecillos Meacutexico 256 p
Hartley S Krushelnycky PD y Lester PJ 2010 Integrating physiology population dynamics
and climate to make fine-scale predictions for the spread of an invasive insect
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Hijmans RJ Cameron SE Parra JL Jones PG y Jarvis A 2005 Very high resolution
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climatology 25 1965-1978
Hirzel AH y Lay LG 2008 Habitat suitability modelling and niche theory Journal of
Applied Ecology 451372-1381
35
INEGI 2015 Disponible en
httpwwwinegiorgmxgeocontenidosdatosrelievecontinentalcontinuoel
evacionesaspx
Johnson CJM y Funk CR 1990 Additional Host Plants of Four Species of Billbug Found
on New Jersey Turfgrasses Journal of the American Society for Horticultural
Science 115608-611
Legendre P y Legendre L 1998 Numerical Ecology 2nd English edition Elsevier
Science BV Amsterdam Holland
Maestre FT Cortina J Bautista S Bellot J y Vallejo R 2003 Small-scale environmental
heterogeneity and spatio-temporal dynamics of seedling survival in a degraded
semiarid ecosystem Ecosystems 6 630-643
Martiacutenez JP Martiacutenez FE Suaacuterez RR Ramiacuterez TA Pentildea CG y Hernaacutendez VV 2015
Especies de Fusarium causantes de necrosis de raiacuteces de cantildea de azuacutecar
(Saccharum officinarum) en el estado de Morelos Meacutexico [Root rot of
sugarcane (Saccharum officinarum) by Fusarium in Morelos State Meacutexico]
Suplemento de la revista Mexicana de Fitopatologiacutea 3358-75
Montiel BA 1981 Factores de regulacioacuten de las poblaciones de Prays oleae (Bern)
Bol Serv Plagas 7133-140
Moradi VM Golizadeh A Rafiee DH Zalucki MP Hassanpour M y Naseri B 2011
Population density and spatial distribution pattern of Hypera postica
(Coleoptera Curculionidae) in Ardabil Iran Notulae Botanicae Horti
Agrobotanici Cluj-Napoca 3942-48
Ordaz GEL 2014 Identificacioacuten de Sphenophorus venatus vestitus su distribucioacuten y
asociacioacuten con Paspalum vaginatum Swartz en Meacutexico Tesis de Maestriacutea en
Ciencias en Entomologiacutea y Acarologiacutea Colegio de Postgraduados 48 p
36
Peacuterez-De la O NB Loacutepez MV Jimeacutenez DG y Jones RW 2014 Determination of spatial
distribution of Sphenophorus incurrens (Coleoptera Curculionidae) using GIS in
Morelos Meacutexico Florida Entomologist 9285-287
Perry JN y Hewitt M 1991 A new index of aggregation for animal counts Biometrics
47 1505-1518
Perry JN Winder L Holland JM y Alston RD 1999 Red-blue plots for detecting clusters
in count data Ecology Letters 2106-113
Perry JN 1998 Measure of spatial pattern for counts Ecology 791008-1017
Ramiacuterez DJF Gonzaacutelez AJL Ocete R y Loacutepez MMA 2002 Descripcioacuten geoestadiacutestica de
la distribucioacuten espacial de los huevos del mosquito verde Jacobiasca lybica
(Bergenin y Zanon) (Homoptera Cicadellidae) en vintildeedo modelizacioacuten y
mapeo Boletiacuten de Sanidad Vegetal Plagas 2887-95
Ramiacuterez DJF Solares AVM Figueroa FDK y Saacutenchez PJR 2013 Comportamiento
espacial de trips (InsectaThysanoptera) en plantaciones comerciales de
aguacate (Persea americana Mill) en Zitaacutecuaro Michoacaacuten Meacutexico Acta
Zooloacutegica Mexicana 29545-562
Ramiacuterez JF Porcayo E y Saacutenchez JR 2011 Anaacutelisis de la distribucioacuten espacial de
Bactericera cockerelli Sulc (HemipteraTriozidae) en Solanum tuberosum L
Donato Guerra Meacutexico Boletiacuten del Museo de Entomologiacutea de la Universidad
del Valle 1212-24
Reacutegniegravere J 2009 Prediccioacuten de la distribucioacuten continental de insectos a partir de la
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37
Reich RM Lundquist JE y Bravo VA 2013 Characterizing Spatial Distribution of Insect
Pest Across Alaskan Forested Landscape A Case Study Using Aspen Leaf Miner
(Phyllocnistis populiella Chambers) Journal of Sustainable Forestry 32527-548
Riess HMC y Flores SC 1976 Cataacutelogo de plagas y enfermedades de la cantildea de azuacutecar
en Meacutexico CNIA Serie Divulgacioacuten Teacutecnica IMPA Libro 11 Paacuteginas153
Rodriacuteguez del Bosque LA y Vejar CG 2008 Barrenadores del tallo (Lepidoptera
Crambidae) del maiacutez y cantildea de azuacutecar pp 9ndash22 En H C Arredondo Bernal y L
A Rodriacuteguez del Bosque (eds) Casos de Control Bioloacutegico en Meacutexico Ed
Mundi-Prensa Meacutexico-Espantildea
Rodriacuteguez del Bosque LA Loredo PR Mata VH y Aacutevila VJ 2012 Manejo integrado de
barrenadores en cantildea de azuacutecar en el sur de Tamaulipas Centro de
Investigacioacuten Regional del Noreste Campo Experimental Riacuteo Bravo INIFAP
Folleto Teacutecnico No MX-0-310304-04-03-13-09-53
Rodriacuteguez del Bosque LA Vejar CG Vaacutesquez LI Villaneva JJA Loacutepez CJ Alatorre RR y
Hernaacutendez RF 2014 PLAGAS pp 148 En Mata VH Rodriacuteguez del Bosque LA
Rodriacuteguez MVH y Vaacutezquez GE (eds) Manejo integral de cantildea de azuacutecar
SAGARPA INIFAP UANL Libro teacutecnico 186 p
Romero RF y Universidad Autoacutenoma Chapingo 2010 Manejo ecoloacutegico de
patosistemas las bases los conceptos y los fraudes (o manejo integrado de
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esImpactos20Cantildeapdf
38
Sciarretta A y Trematerra P 2014 Geostatistical tools for the study of insect spatial
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Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraCurculionidae Dryophthoridae)
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Segura LO Romero NJ y Diacuteaz CL 2014 El problema actual del picudo del tronco de la
cantildea de azuacutecar Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraDryophthoridae)
en los estados de Morelos y Michoacaacuten Meacutexico Convencioacuten y Expo Asociacioacuten
de Teacutecnicos Azucareros de Meacutexico ATAM 2014 26-29 de agosto Veracruz
Meacutexico
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(Coleoptera Curculionidae) American Museum Novitates 16811-8
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8 LITERATURA CITADA
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Esencial para el Muestreo (Spatial Dispersion The Essential Prerequisite for
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(Hemiptera Miridae) y Hortensia similis (Hemiptera Cicadellidae) en Valles
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Pentildea-Lomeliacute A y Garza-Garciacutea R 2012 Distribucioacuten espacial de Bactericera
cockerelli (Sulc) (HEMIPTERA TRIOZIDAE) en tomate de caacutescara (Physalis
ixocarpa (Brot)) Agrociencia 46289-298
De Luigi V Furlan L Palmieri S Vettorazzo M Zanini G Edwards CR y Burgio G 2011
Results of WCR monitoring plans and evaluation of an eradication programme
using GIS and Indicator Kriging Journal of Applied Entomology 13538-46
Diacuteaz ME Fernaacutendez M Miranda I Goacutemez J Rodriacuteguez C Peacuterez J y Garciacutea H 2007
Distribucioacuten espacial de Phyllocnistis citrella Stainton sobre patrones de ciacutetricos
en el vivero de la isla de la Juventud Revista Proteccioacuten Vegetal 2225-28
Eisen L y Eisen RJ 2011 Using geographic information systems and decision support
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Annual review of entomology 5641-61
Esquivel HV y Jasso GY 2014 Distribucioacuten espacial y mapeo de gusano soldado en seis
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Figueredo L Andrade O Cova J Mora O y Aza G 2012 Distribucioacuten espacio temporal
de ninfas de Aeneolamia varia Fabricius (1787) (Hemiptera Cercopidae) en
cantildea de azuacutecar a traveacutes de un sistema de informacioacuten geograacutefica
Entomotropica 277-18
34
Flores CS 2007 Las plagas de cantildea de azuacutecar en Meacutexico Graacuteficos Orel Coacuterdoba
Veracruz
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Disponible en
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ma20Azuacutecar20(may202014)pdf
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Thermal structure of a megadiverse Andean mountain ecosystem in southern
Ecuador and its regionalization Erdkunde 321-335
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of Animal Ecology 77796-801
Guzmaacuten-Plazola R 2009 Sistemas de Informacioacuten Geograacutefica en el muestreo de plagas
y enfermedades de cultivos pp 115-127 En Bautista MN Soto RL Peacuterez PR y
Hernaacutendez JD (eds) Toacutepicos selectos de estadiacutestica aplicados a la fitosanidad
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Hartley S Krushelnycky PD y Lester PJ 2010 Integrating physiology population dynamics
and climate to make fine-scale predictions for the spread of an invasive insect
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35
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Legendre P y Legendre L 1998 Numerical Ecology 2nd English edition Elsevier
Science BV Amsterdam Holland
Maestre FT Cortina J Bautista S Bellot J y Vallejo R 2003 Small-scale environmental
heterogeneity and spatio-temporal dynamics of seedling survival in a degraded
semiarid ecosystem Ecosystems 6 630-643
Martiacutenez JP Martiacutenez FE Suaacuterez RR Ramiacuterez TA Pentildea CG y Hernaacutendez VV 2015
Especies de Fusarium causantes de necrosis de raiacuteces de cantildea de azuacutecar
(Saccharum officinarum) en el estado de Morelos Meacutexico [Root rot of
sugarcane (Saccharum officinarum) by Fusarium in Morelos State Meacutexico]
Suplemento de la revista Mexicana de Fitopatologiacutea 3358-75
Montiel BA 1981 Factores de regulacioacuten de las poblaciones de Prays oleae (Bern)
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Moradi VM Golizadeh A Rafiee DH Zalucki MP Hassanpour M y Naseri B 2011
Population density and spatial distribution pattern of Hypera postica
(Coleoptera Curculionidae) in Ardabil Iran Notulae Botanicae Horti
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Ordaz GEL 2014 Identificacioacuten de Sphenophorus venatus vestitus su distribucioacuten y
asociacioacuten con Paspalum vaginatum Swartz en Meacutexico Tesis de Maestriacutea en
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36
Peacuterez-De la O NB Loacutepez MV Jimeacutenez DG y Jones RW 2014 Determination of spatial
distribution of Sphenophorus incurrens (Coleoptera Curculionidae) using GIS in
Morelos Meacutexico Florida Entomologist 9285-287
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47 1505-1518
Perry JN Winder L Holland JM y Alston RD 1999 Red-blue plots for detecting clusters
in count data Ecology Letters 2106-113
Perry JN 1998 Measure of spatial pattern for counts Ecology 791008-1017
Ramiacuterez DJF Gonzaacutelez AJL Ocete R y Loacutepez MMA 2002 Descripcioacuten geoestadiacutestica de
la distribucioacuten espacial de los huevos del mosquito verde Jacobiasca lybica
(Bergenin y Zanon) (Homoptera Cicadellidae) en vintildeedo modelizacioacuten y
mapeo Boletiacuten de Sanidad Vegetal Plagas 2887-95
Ramiacuterez DJF Solares AVM Figueroa FDK y Saacutenchez PJR 2013 Comportamiento
espacial de trips (InsectaThysanoptera) en plantaciones comerciales de
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Zooloacutegica Mexicana 29545-562
Ramiacuterez JF Porcayo E y Saacutenchez JR 2011 Anaacutelisis de la distribucioacuten espacial de
Bactericera cockerelli Sulc (HemipteraTriozidae) en Solanum tuberosum L
Donato Guerra Meacutexico Boletiacuten del Museo de Entomologiacutea de la Universidad
del Valle 1212-24
Reacutegniegravere J 2009 Prediccioacuten de la distribucioacuten continental de insectos a partir de la
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Riess HMC y Flores SC 1976 Cataacutelogo de plagas y enfermedades de la cantildea de azuacutecar
en Meacutexico CNIA Serie Divulgacioacuten Teacutecnica IMPA Libro 11 Paacuteginas153
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Crambidae) del maiacutez y cantildea de azuacutecar pp 9ndash22 En H C Arredondo Bernal y L
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Mundi-Prensa Meacutexico-Espantildea
Rodriacuteguez del Bosque LA Loredo PR Mata VH y Aacutevila VJ 2012 Manejo integrado de
barrenadores en cantildea de azuacutecar en el sur de Tamaulipas Centro de
Investigacioacuten Regional del Noreste Campo Experimental Riacuteo Bravo INIFAP
Folleto Teacutecnico No MX-0-310304-04-03-13-09-53
Rodriacuteguez del Bosque LA Vejar CG Vaacutesquez LI Villaneva JJA Loacutepez CJ Alatorre RR y
Hernaacutendez RF 2014 PLAGAS pp 148 En Mata VH Rodriacuteguez del Bosque LA
Rodriacuteguez MVH y Vaacutezquez GE (eds) Manejo integral de cantildea de azuacutecar
SAGARPA INIFAP UANL Libro teacutecnico 186 p
Romero RF y Universidad Autoacutenoma Chapingo 2010 Manejo ecoloacutegico de
patosistemas las bases los conceptos y los fraudes (o manejo integrado de
plagas MIP)
SAGARPA 2015 Disponnible en
httpwwwsagarpagobmxagriculturaDocumentsCultivos20Agroindustrial
esImpactos20Cantildeapdf
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Sciarretta A y Trematerra P 2014 Geostatistical tools for the study of insect spatial
distribution practical implications in the integrated management of orchard
and vineyard pests Plant protection science 5097-110
Segura LO Hernaacutendez AM Cibrian TJ y Romero NJ 2013 Damage diagnostic of
Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraCurculionidae Dryophthoridae)
in sugar cane in Meacutexico Entomological Society of America Disponible en
httpesaconfexcomesa2013webprogramPaper78707html
Segura LO Romero NJ y Diacuteaz CL 2014 El problema actual del picudo del tronco de la
cantildea de azuacutecar Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraDryophthoridae)
en los estados de Morelos y Michoacaacuten Meacutexico Convencioacuten y Expo Asociacioacuten
de Teacutecnicos Azucareros de Meacutexico ATAM 2014 26-29 de agosto Veracruz
Meacutexico
SMN 2015 Disponible en
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Soberoacuten JM 2010 Niche and area of distribution modeling a population ecology
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Veracruz
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and climate to make fine-scale predictions for the spread of an invasive insect
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Martiacutenez JP Martiacutenez FE Suaacuterez RR Ramiacuterez TA Pentildea CG y Hernaacutendez VV 2015
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(Saccharum officinarum) en el estado de Morelos Meacutexico [Root rot of
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Suplemento de la revista Mexicana de Fitopatologiacutea 3358-75
Montiel BA 1981 Factores de regulacioacuten de las poblaciones de Prays oleae (Bern)
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Moradi VM Golizadeh A Rafiee DH Zalucki MP Hassanpour M y Naseri B 2011
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(Coleoptera Curculionidae) in Ardabil Iran Notulae Botanicae Horti
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47 1505-1518
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Perry JN 1998 Measure of spatial pattern for counts Ecology 791008-1017
Ramiacuterez DJF Gonzaacutelez AJL Ocete R y Loacutepez MMA 2002 Descripcioacuten geoestadiacutestica de
la distribucioacuten espacial de los huevos del mosquito verde Jacobiasca lybica
(Bergenin y Zanon) (Homoptera Cicadellidae) en vintildeedo modelizacioacuten y
mapeo Boletiacuten de Sanidad Vegetal Plagas 2887-95
Ramiacuterez DJF Solares AVM Figueroa FDK y Saacutenchez PJR 2013 Comportamiento
espacial de trips (InsectaThysanoptera) en plantaciones comerciales de
aguacate (Persea americana Mill) en Zitaacutecuaro Michoacaacuten Meacutexico Acta
Zooloacutegica Mexicana 29545-562
Ramiacuterez JF Porcayo E y Saacutenchez JR 2011 Anaacutelisis de la distribucioacuten espacial de
Bactericera cockerelli Sulc (HemipteraTriozidae) en Solanum tuberosum L
Donato Guerra Meacutexico Boletiacuten del Museo de Entomologiacutea de la Universidad
del Valle 1212-24
Reacutegniegravere J 2009 Prediccioacuten de la distribucioacuten continental de insectos a partir de la
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Reich RM Lundquist JE y Bravo VA 2013 Characterizing Spatial Distribution of Insect
Pest Across Alaskan Forested Landscape A Case Study Using Aspen Leaf Miner
(Phyllocnistis populiella Chambers) Journal of Sustainable Forestry 32527-548
Riess HMC y Flores SC 1976 Cataacutelogo de plagas y enfermedades de la cantildea de azuacutecar
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Crambidae) del maiacutez y cantildea de azuacutecar pp 9ndash22 En H C Arredondo Bernal y L
A Rodriacuteguez del Bosque (eds) Casos de Control Bioloacutegico en Meacutexico Ed
Mundi-Prensa Meacutexico-Espantildea
Rodriacuteguez del Bosque LA Loredo PR Mata VH y Aacutevila VJ 2012 Manejo integrado de
barrenadores en cantildea de azuacutecar en el sur de Tamaulipas Centro de
Investigacioacuten Regional del Noreste Campo Experimental Riacuteo Bravo INIFAP
Folleto Teacutecnico No MX-0-310304-04-03-13-09-53
Rodriacuteguez del Bosque LA Vejar CG Vaacutesquez LI Villaneva JJA Loacutepez CJ Alatorre RR y
Hernaacutendez RF 2014 PLAGAS pp 148 En Mata VH Rodriacuteguez del Bosque LA
Rodriacuteguez MVH y Vaacutezquez GE (eds) Manejo integral de cantildea de azuacutecar
SAGARPA INIFAP UANL Libro teacutecnico 186 p
Romero RF y Universidad Autoacutenoma Chapingo 2010 Manejo ecoloacutegico de
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SAGARPA 2015 Disponnible en
httpwwwsagarpagobmxagriculturaDocumentsCultivos20Agroindustrial
esImpactos20Cantildeapdf
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Sciarretta A y Trematerra P 2014 Geostatistical tools for the study of insect spatial
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Segura LO Hernaacutendez AM Cibrian TJ y Romero NJ 2013 Damage diagnostic of
Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraCurculionidae Dryophthoridae)
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httpesaconfexcomesa2013webprogramPaper78707html
Segura LO Romero NJ y Diacuteaz CL 2014 El problema actual del picudo del tronco de la
cantildea de azuacutecar Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraDryophthoridae)
en los estados de Morelos y Michoacaacuten Meacutexico Convencioacuten y Expo Asociacioacuten
de Teacutecnicos Azucareros de Meacutexico ATAM 2014 26-29 de agosto Veracruz
Meacutexico
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Moradi VM Golizadeh A Rafiee DH Zalucki MP Hassanpour M y Naseri B 2011
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asociacioacuten con Paspalum vaginatum Swartz en Meacutexico Tesis de Maestriacutea en
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Hernaacutendez RF 2014 PLAGAS pp 148 En Mata VH Rodriacuteguez del Bosque LA
Rodriacuteguez MVH y Vaacutezquez GE (eds) Manejo integral de cantildea de azuacutecar
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plagas MIP)
SAGARPA 2015 Disponnible en
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distribution practical implications in the integrated management of orchard
and vineyard pests Plant protection science 5097-110
Segura LO Hernaacutendez AM Cibrian TJ y Romero NJ 2013 Damage diagnostic of
Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraCurculionidae Dryophthoridae)
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Segura LO Romero NJ y Diacuteaz CL 2014 El problema actual del picudo del tronco de la
cantildea de azuacutecar Sphenophorus incurrens Gyllenhal (ColeopteraDryophthoridae)
en los estados de Morelos y Michoacaacuten Meacutexico Convencioacuten y Expo Asociacioacuten
de Teacutecnicos Azucareros de Meacutexico ATAM 2014 26-29 de agosto Veracruz
Meacutexico
SMN 2015 Disponible en
httpsmncnagobmxindexphpoption=com_contentampview=articleampid=42ampI
temid=75
Soberoacuten JM 2010 Niche and area of distribution modeling a population ecology
perspective Ecography 33159-167
Soria-Auza RW Kessler M Bach K Barajas-Barbosa PM Lehnert M Herzog SK y Boumlhner
J 2010 Impact of the quality of climate models for modelling species
occurrences in countries with poor climatic documentation a case study from
Bolivia Ecological Modelling 2211221-1229
Stange EE y Ayres MP 2010 Climate change impacts Insects eLS Disponible en
httpwwwelsnetWileyCDAElsArticlerefId-a0022555html
Turecheck WW y Madden LV 1999 Spatial pattern of strawberry leaft blight in
perennial production systems Phytopathology 89421-433
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Vaurie P 1951 Revision of the genus Calendra (Formerly Sphenophorus) in the United
States and Meacutexico (Coleoptera Curculionidae) Bulletin of the American of
Natural History 981-186
Vaurie P 1954 New species of Calendra from Meacutexico with notes of others
(Coleoptera Curculionidae) American Museum Novitates 16811-8
Vivas LE y Notz A 2011 Distribucioacuten espacial en poblaciones de Oebalus insularis Stal
(Hemiptera Pentatomidae) en el cultivo de arroz en Calabozo estado Guaacuterico
Venezuela Revista Cientiacutefica UDO Agriacutecola 11109-125
Zuntildeiga B Malda G y Suzan H 2005 Planta-nodriza interactions in Lophophora diffusa
(Cactaceae) in a subtropial desert in Meacutexico Biotropica 37351-356
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Johnson CJM y Funk CR 1990 Additional Host Plants of Four Species of Billbug Found
on New Jersey Turfgrasses Journal of the American Society for Horticultural
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Legendre P y Legendre L 1998 Numerical Ecology 2nd English edition Elsevier
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Maestre FT Cortina J Bautista S Bellot J y Vallejo R 2003 Small-scale environmental
heterogeneity and spatio-temporal dynamics of seedling survival in a degraded
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Martiacutenez JP Martiacutenez FE Suaacuterez RR Ramiacuterez TA Pentildea CG y Hernaacutendez VV 2015
Especies de Fusarium causantes de necrosis de raiacuteces de cantildea de azuacutecar
(Saccharum officinarum) en el estado de Morelos Meacutexico [Root rot of
sugarcane (Saccharum officinarum) by Fusarium in Morelos State Meacutexico]
Suplemento de la revista Mexicana de Fitopatologiacutea 3358-75
Montiel BA 1981 Factores de regulacioacuten de las poblaciones de Prays oleae (Bern)
Bol Serv Plagas 7133-140
Moradi VM Golizadeh A Rafiee DH Zalucki MP Hassanpour M y Naseri B 2011
Population density and spatial distribution pattern of Hypera postica
(Coleoptera Curculionidae) in Ardabil Iran Notulae Botanicae Horti
Agrobotanici Cluj-Napoca 3942-48
Ordaz GEL 2014 Identificacioacuten de Sphenophorus venatus vestitus su distribucioacuten y
asociacioacuten con Paspalum vaginatum Swartz en Meacutexico Tesis de Maestriacutea en
Ciencias en Entomologiacutea y Acarologiacutea Colegio de Postgraduados 48 p
36
Peacuterez-De la O NB Loacutepez MV Jimeacutenez DG y Jones RW 2014 Determination of spatial
distribution of Sphenophorus incurrens (Coleoptera Curculionidae) using GIS in
Morelos Meacutexico Florida Entomologist 9285-287
Perry JN y Hewitt M 1991 A new index of aggregation for animal counts Biometrics
47 1505-1518
Perry JN Winder L Holland JM y Alston RD 1999 Red-blue plots for detecting clusters
in count data Ecology Letters 2106-113
Perry JN 1998 Measure of spatial pattern for counts Ecology 791008-1017
Ramiacuterez DJF Gonzaacutelez AJL Ocete R y Loacutepez MMA 2002 Descripcioacuten geoestadiacutestica de
la distribucioacuten espacial de los huevos del mosquito verde Jacobiasca lybica
(Bergenin y Zanon) (Homoptera Cicadellidae) en vintildeedo modelizacioacuten y
mapeo Boletiacuten de Sanidad Vegetal Plagas 2887-95
Ramiacuterez DJF Solares AVM Figueroa FDK y Saacutenchez PJR 2013 Comportamiento
espacial de trips (InsectaThysanoptera) en plantaciones comerciales de
aguacate (Persea americana Mill) en Zitaacutecuaro Michoacaacuten Meacutexico Acta
Zooloacutegica Mexicana 29545-562
Ramiacuterez JF Porcayo E y Saacutenchez JR 2011 Anaacutelisis de la distribucioacuten espacial de
Bactericera cockerelli Sulc (HemipteraTriozidae) en Solanum tuberosum L
Donato Guerra Meacutexico Boletiacuten del Museo de Entomologiacutea de la Universidad
del Valle 1212-24
Reacutegniegravere J 2009 Prediccioacuten de la distribucioacuten continental de insectos a partir de la
fisiologiacutea de las especies Unasylva revista internacional de silvicultura e
industrias forestales 23137-42
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Reich RM Lundquist JE y Bravo VA 2013 Characterizing Spatial Distribution of Insect
Pest Across Alaskan Forested Landscape A Case Study Using Aspen Leaf Miner
(Phyllocnistis populiella Chambers) Journal of Sustainable Forestry 32527-548
Riess HMC y Flores SC 1976 Cataacutelogo de plagas y enfermedades de la cantildea de azuacutecar
en Meacutexico CNIA Serie Divulgacioacuten Teacutecnica IMPA Libro 11 Paacuteginas153
Rodriacuteguez del Bosque LA y Vejar CG 2008 Barrenadores del tallo (Lepidoptera
Crambidae) del maiacutez y cantildea de azuacutecar pp 9ndash22 En H C Arredondo Bernal y L
A Rodriacuteguez del Bosque (eds) Casos de Control Bioloacutegico en Meacutexico Ed
Mundi-Prensa Meacutexico-Espantildea
Rodriacuteguez del Bosque LA Loredo PR Mata VH y Aacutevila VJ 2012 Manejo integrado de
barrenadores en cantildea de azuacutecar en el sur de Tamaulipas Centro de
Investigacioacuten Regional del Noreste Campo Experimental Riacuteo Bravo INIFAP
Folleto Teacutecnico No MX-0-310304-04-03-13-09-53
Rodriacuteguez del Bosque LA Vejar CG Vaacutesquez LI Villaneva JJA Loacutepez CJ Alatorre RR y
Hernaacutendez RF 2014 PLAGAS pp 148 En Mata VH Rodriacuteguez del Bosque LA
Rodriacuteguez MVH y Vaacutezquez GE (eds) Manejo integral de cantildea de azuacutecar
SAGARPA INIFAP UANL Libro teacutecnico 186 p
Romero RF y Universidad Autoacutenoma Chapingo 2010 Manejo ecoloacutegico de
patosistemas las bases los conceptos y los fraudes (o manejo integrado de
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SAGARPA 2015 Disponnible en
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esImpactos20Cantildeapdf
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Sciarretta A y Trematerra P 2014 Geostatistical tools for the study of insect spatial
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and vineyard pests Plant protection science 5097-110
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de Teacutecnicos Azucareros de Meacutexico ATAM 2014 26-29 de agosto Veracruz
Meacutexico
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