Sample size for assessment ofshoot damage made by Grapholita molesta on peaches in Mendoza province

6 Pages·2002·0.94 MB·

by  Reising, Cristina E

ISSN0373-5680Rev.Soc.Entomol.Argent.61(1-2):99-104, 2002 99
'Tamaño de la muestra para estimar daños producidos por
Grapholita molesta (Lepidoptera: 0lethreutidae) en brotes
de durazneros de la provincia de Mendoza
U.EISING,CristinaE.*y GracielaE.FASCIOLO**
*Laboratoriode EntomologiaAgricola.EEAMendozaINTA.SanMartin3853,CC3.5507Lujande Cuyo,
Mendoza,Argentina;e-mail: [email protected]
**Catedrade CalculoEstadisticoyBiometria.Facultadde CienciasAgrarias.UniversidadNacionalde Cuyo.
AlteBrownsin.5507Lujande Cuyo,Mendoza,Argentina;e-mail: [email protected]
• RESUMEN. Grapholitamolesta (Busck), plaga clave del duraznero en la
provincia de Mendoza, Argentina, afectafrutos ybrotesen plenocrecimiento.
Con el objeto de diseñar planes de muestreo para evaluar daños producidos
por elinsectoen brotes deduraznerosde lasvariedades Fairlane (rnaduración
tardia), RedJuney Caldessi 2000 (maduración temprana) serealizaron mues
treos pilotos cada 15 dias durante dosternporadas. Seseleccionaron 20 plan
tasen forma sistematica ysemidioel numerode brotesdanados porarbol. Se
ajusto lafunci6n de la Leyde potencia deTaylor. Larelacion varianza/media,
y el coeficiente de Green, indicaron que el numero de brotes dañados por ar
bol presentaunadistribucion agregada.Seanalizo lavariacion de laintensidad
del ataque agrupando a las variedades en tempranas y tardias. Lasprimeras
mostraron mayorintensidaddedaña con un maximoenenero, adiferenciade
lastardias que evidenciaron menorintensidadypoca variabilidad. Lafuncion
de Taylor fue utilizada para el diseño de curvas con lascuales sepuede de
terminar el tamaño de muestra en baseal promediode brotesñafiados por
arbol, para dos nivelesdeconfiabilidad (0,90 y0,95)Yunaprecision de25%
de la media.
PALABRASCLAVE. Diseño de muestras. Leyde Taylor. lndicede agregacion.
Mendoza.
• ABSTRACT.Sample sizeforassessmentofshootdamagemadebyGrapho
Iitamolesta on peaches in Mendoza province. Grapholitamolesta (Busck),
the most important pestof peaches in Mendoza, Argentina, affects fruits and
growing shoots. The objective of this paper was to design sample methods to
evaluate the damage caused by G. molesta in peach orchards oftwo early
harvest cultivars (Red June and Caldessi 2000) vs. one late harvestcultivar
(Fairlane) Sampling was performed every fifteen days throughout atwo-year
period. Twenty plants were selected systematically and the numberofdama
ged shoots in each tree was recorded. Taylor's power law was adjusted. The
variance/mean ratio and Green's index showed thatthe numberofdamaged
shoots per tree presented an aggregated distribution in the peach orchardsof
the assessed cultivars. Damage intensityvariationwas analyzedby grouping
thecultivarsasearly and latematurity. Theformer presentedthe highestintensity
ofdamage, with apeak in January, whilethe latterexhibited littlevariabilitydu
ring the whole season.Taylor's power law was used for curve designs, which
allowtodeterminethesamplesize(numberoftrees)for arangeof averagenum
berofdamaged shoots,attworeliabilitylevels(0.90 y0.95)andwith aprecision
of 25% ofthe mean.
100 Rev.Soc.Entomol.Argent.61(1-2),2002
KEYWORDS. Sampledesign.Taylor'spowerlaw.Aggregation index. Mendoza.
INTRODUCCION obteneruna medidade lavarianzadel nurnerode
brotes dariados. Enalgunas situaciones, lavarian
Unade lasprincipales actividades agropecua za esfuncion de la media respondiendo a la Ley
rias de la provincia de Mendoza eslafruticultura de Taylor, que se expresa en la siguiente ecua
que representa el 27% de la superficie cultivada. ci6n: Y=13 Xf31 (1)donde Yesla varianza y X la
0
Los frutales de carozo participan con eI55% de media del nurnero de brotes dariados por arbol:
la misma, siendo el duraznero y ciruelo losculti ~o y ~1 seconocen como los coeficientes de la
vos con mayor superficie irnplantada con 19.433 Ley de Taylor (Southwood, 1978; Taylor, 1984;
y 19.454 ha respectivamente (Direccion de Esta Pearsall& Myers, 2000), sobre labasede loscua
dlsticas e Investigaciones Econ6micas, 1998). lessepuede calcular el tarnafio de muestra para
GraphoJita moJesta (Busck), plaga clave del diferentes intensidades de ataque.
duraznero, genera importantes dafios econ6mi Porotro lado, el tipo de distribucion de la va
cos en la regi6n, no s610 por la perdida del valor riable influye en la varianza de la misma. EIpa
comercial de lafruta sino por lasnumerosas apli tron agregado implica que el nurnero de brotes
cacionesquedeben realizar losproductores para dafiados se concentra en determinados arboles
reducir laspoblaciones de esteinsecto. mientras que otros quedan Iibres de dafios, a di
Laslarvas de este lepid6ptero sealimentande ferencia de 10 que ocurre en los patrones aleato
frutos, pero prefieren brotesenplenocrecimiento, rio y uniforrne. Larelaci6n varianza/media (a2/J.1)
afectando adernas otros frutales de carozo tales sirve como una medida del tipo de distribucion
comoalmendros, ciruelos, cerezosydamascos. Si de lavariable. Enel primerpatron, aquellaesma
bien ataca frutales de pepita el dafio solo sevi yor que en los otros dos. Existen otras medidas
sualiza en frutos, excepto en manzanos donde para evaluar estetipo de distribuci6n que en to
raramente afecta a brotes (Gonzalez, 1986; dos los casos secalculan a partir de la varianza
Rothschild & Vickers, 1991; Rosenthal & Loeck, (Rabinovich, 1980).
1994; Viale, inedito). Las hernbras oviponen en Lavariableestudiadaen estetrabajo esel nu
lashojas cercanas abrotes tiernos, laslarvas una mero de brotes dafiados por arbol. Losobjetivos
vez nacidas ingresan yconstruyen galerfas de 2 a del rnismo son: a)ajustar la funci6n de potencia
10 cm amedida que sevan alimentando (Salles, de Taylor para describir la relacion entre la va
1984; Salles& Marini, 1989). rianza y la media; b) caracterizar el tipo de dis
Este insecto provoca serios inconvenientes tribucion espacial; c) analizar las variaciones
en montesen plenaformaci6n y en aquellos re temporales en cultivares de rnaduracion tempra
cientemente injertados, ya que los brotes dana na y tardia y d) determinar el tamafio adecuado
dos no pueden ser utilizados para formar las de la muestra (cantidad de arboles).
plantas induciendo a la brotacion lateral yper
dida de dominancia apical (Gonzalez, 1986;
Viale, inedito), MATERIALYMETODOS
EImuestreo de.brotes en montes de durazne
rosatacados por G.molests, tiene comofinalidad EIensayo fue realizadoen un montede duraz
estimar el nivel de dafio, evaluarla eficiencia de neros nectarinosen plena produccion, situadoen
plaguicidas yde otros metodos de control; tam eldepartamentodelunin,Mendoza,Argentina. Se
bien permiteestablecer la dinarnica de laslarvas seleccionarondosvariedadesdemaduraciontem
en cada generaciona10largo de latemporada, 10 prana, RedJuney Caldessi 2000, que maduran a
queproporcionajuntoaltrampeoconferomonas, fines de noviembre y mediados de diciembre res
otra herramienta para determinar el momenta pectivamente y una de maduracion tardia, la va
oportuno de control. Porotra parte permite anali riedad Fairlane, cuya colectaserealizaaprincipio
zartendenciasyposibles variacionesrelacionadas de febrero. Sedisefio una "muestra piloto" de 20
con factores ambientales. arboles para observar el nurnero de brotes dana
Paraplanificarel tamariode la muestra, esde dos, utilizando un muestreo sistematico con
cir el numerode arboles aobservar, esnecesario arranque aleatorio.
REISING,C.YG.FASCIOLa.Tamafiode muestraCrapholiiamolesta 101
Los muestreos serealizaron de octubre amar Duncan. Esteanalisis se realize para tipificar los
zo durante dos temporadas,1999/2000 y darios producidos par el insecto segun lasfechas
2000/01, con una frecuencia de 15 dias. Encada de maduracion de las variedades y el momenta
parcela y fecha de muestreo, secontaron, en los fenologico del cuItivo.
arbolesseleccionados, losbrotesdariados pores
te insecta hasta 2,5 m de altura de la planta, in 3. Determinacion del tamafio de la muestra.
cluidos los de la parte interior de la misma. Se Con la siguiente ecuacion esposible planificarel
decidio utilizar esa medida limite, para facilitar tarnafio de muestra, fijando el limite del error de
el reconocimiento de los ataques recientes pro muestreo parala confiabilidad deseada:
ducidos por el insecto.
2
n= 52 Za/2
(3)
1. Leyde Taylor e Indices de dispersion. Me
(dx)2
diante analisis de regresion se ajusto, para el
conjunto de datos obtenidos, en cada fecha de en donde n esel numero de arboles que inte
muestreo, lafuncion de la ley deTaylorde acuer graran la muestra, Za/2 esel valor de la distribu
do a(1). Lamismafue linealizada por mediode la cion normal estandarizada correspondiente al ni
transformacion logarftmica para ambas variables. vel de significacion a; 52eslaestirnacion de la02
Labondaddeajusteseevaluocon elcoeficientede (varianza poblacional) del numero de brotes da
determinacionycon analisisde lavarianza(Prueba fiados: dxrepresenta el limite de error de mues
de Fpara bondad de ajuste). treo expres~do como la fraccion d, de la media,
x.
L.a ecuacion (2) seaplica a poblaciones infini
Seobtuvo la relacion R== varianza/rnedia y se tas, en este casu es compatible con montes muy
probo Ho:p==1 y H,:p >1, mediante test de Stu grandes en relaci6n al tamario de muestra. Para
dentpara una probabilidaddel errordel tipo I,de montes no muy grandes sedebe aplicar la correc
0,01 y 0,05. Rrepresenta el estimador y Pel pa cion por poblacionfinitaalerrortfpicode lamedia
rarnetro para la relacion varianza/media, siendo (Scheaffer et al.,1987), 10 que lIeva a la siguiente
~n~l
la Var (R)= (Rabinovich, 1980). modificacion de laecuacion (2):
n
Se calculo el fndice de Green utilizando la nf=--- (4)
ecuacion, I==·~ - 1 , 1+-..!2.
x
(2) N
xn-1 en donde nfesel tarnafiofinal y N esel nurne
xn
en donde representa el numerototal de brotes ro de arboles del monte en el que seestimara el
danados en la muestra. Segun los valores que I numerode brotes dariados.
adquiera indica distintos tipos de distribucion: EItarnario de muestrasecalculo para diferen
cuando 1<:0el patron esuniforme0 regular, si1==0, tes valores de varianza, estimados a partir de la
esteesaleatorio, mientrasque 1==1 determinacon ecuacion (1), utilizando valores de medias toma
tagio positivo maximo (Rabinovich, 1980). dosdel rango devaloresobservados. EIlimitepara
el errorsefijoen terrninos relativosala mediaen
2. Intensidades de ataque en variedades de ±25% de la misma(d=0.25) y la confiabilidad se
maduracion temprana vtardia. Con los datos de fijo en probabilidadesde 0,90y 0,95. Seestable
la muestra piloto, se realize un analisis dela in cieron curvas que proporcionan, para esos dos
tensidad del ataque en el tiempo con base en el niveles, el tarnafio de la muestra segun la inten
nurnero medio de brotes dafiados por fecha sidad media del dario.
(quincena del mes), variedad (de rnaduracion
tempranaotardfa) yario. Estosseprocesaron me
diante analisis de varianza en subparcelas como RESULTADOSYDISCUSION
observaciones repetidas en el tiempo (Little &
Hills, 1978). Se compare el nurnero medio de 1. LeydeTayloreIndicesdedispersion. Elana
brotesdariados entre variedades y entre fechas; lisisde losresiduoscorrespondientealaestimacion
los arios seconsideraron como bloques. Seutili de la funcion de potencia de Taylorcon las49 fe
zo la prueba de comparaciones multiples de chasdemuestreo(F=549, P<0.001YR2=0,919),
102 Rev.Soc. Entomol.Argent.61(1-2),2002
rnostro falta de ajuste, el que semanifesto en los dfstico realizado permitiodeterminarque hay di
valores muyaltos de medias;enesteslosresiduos ferencias significativas en lasmedias del nurnero
son mayores y con signo positivo. Seconsidera de brotes dafiados, entre variedades y segun la
que la funcion obtenida secumple solo para un fecha (interaccion Variedad por Fecha significati
rangodevaloresde mediasentre0y4. Laestima va, F=2,55; P<0,0432).
cion de la varianza por encima de estos valores Enla Figura 2 sepresenta lavariacion temporal
requiere mayor intensidad de rnuestreo de mane del numerode brotes dafiados (promedio para los
radeobtenermasinformacion para ajustarlafun dos afios) ordenadoscronologicarnente.
cion que abarque darios mayores. Serealizo un
nuevoajustede lafuncion deTaylor, utilizandoel ~ 8 ----------------------------------
~ 7
rangode valoresentre0y4. EIestadistico FresuI u
~
6
to Iigeramente menor, pero el analisisde los resi
~
duos rnostro un patron mas hornogeneo y dismi ~ 5
1) 4
nuvo lafaltade ajuste. Lafuncion de potenciade
cu
Taylorobtenida, con n=45 es52=2,1217xl,243 '1oj 3
:.a
(F= 484,5, P< 0.001, R2= 0,918). Se interpreta 2
cu
E
que cuando la rnedia aumenta un 1 lavarian 1
%,
S045--_----.----r------,r----~~~~4
za aumenta en un1,243 (Figura 1).
%
Z 2/10 29/10 29/11 27/12 24/1 '23/2 23/3
15 -~---------------------~--------~ ordencrono16gico
--.- tempranas ~tardias
~10
N~ Fig.2:Numeromediodebrotesatacadosporfecha de
.~ muestreoparalas variedadesde maduraci6ntempra
~
5 na ytardia.
Puedeobservarse que lasvariedades tempranas
Caldessi2000y RedJunepresentan mayor intensi
0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4
dad de ataque a partir de la cuarta fecha, encon
Media trandose diferenciassignificativasentre lasfechas8
y 9 versus el resto (Prueba de Duncan, __=0,05).
Fig. 1:Relaci6nentrelavarianzaymediadel ruimero
debrotesdafiadosporarbol. Estoindicaque el ataque seintensifico en el mes
de enero, con un valor promediodecinco brotes
Enlastres variedades la relacion varianza/rne afectados por arbol. En el resto de las fechas el
diapara casi todas lasfechas resulto significativa dafio medio fue de dos brotes por planta.
menternayora1(a=0,05), obteniendosevalores La variedad tardfa Fairlane no rnostro cam
en el rango de 1,2 a11 y un prornedio de 2,92. bios en la intensidad entre fechas y el dafio re
Esto indica que para la mayorfa de lasfechas la sulto relativamente constante durante toda la
distribucion del numero de brotes dariados por temporada, con un promedio de un brote dana
arbol presenta un patronagregado. dopor arbol,
Porotro lado losvalores obtenidos parael indi Estopodrfadeberseaqueen lasvariedadesde
ce de Green, resultaron mayores a0, dentrode un maduraciontempranael periododecompetencia
rango entre 0,01 y 0,33 y una media de 0,07, 10 por los recursos disponibles entre el crecimiento
que sugiere un patron agregado parael numerode vegetativo y reproductivo es muy corto, por 10
brotes dafiados por arbol. Sinembargo, cuando se tanto la planta destinasusnutrientes a la produc
loscomparacon el valormaximoque puede tomar cion de brotes favoreciendoel ataquedel insecto.
el fndice, seevidencia que algunos de ellos estan En las variedades tardias, el desarrollo del fruto
lejosde un patron netamenteagregado, el que sur influye en el destino de los nutrientes afectando
girfa devalores del fndicedeGreen cercanos a1. al crecimiento vegetativo, siendo factible en
contrar nivelesde dario menores queen los cul
2. Intensidades de ataque en variedades de tivares de maduracion temprana (Grossman &
maduraci6n temprana y tardia. EIanalisis esta- Dejong, 1995).
REISING,C.YG.FASCIOLa.'Iamanode muestraGrapholitamolesta 103
Estosresultados coinciden con lasobservacio E
250
nes realizadas por Souza et al. (2000) en brotes
fU
~ 200
de lavariedad Biuti, durante latemporada 96/97.
Q)
Segun los autores los darios producidos por las :e:i 150
.!S
larvas fueron en aumentoa partir de noviembre,
~ 100
alcanzandoun maximoafines deenero, momen o
l6~
to apartirdel cual los ataques disminuyeron. Es 50
~
tepicafue coincidentecon lapresenciadebrotes o+---r---~-.....,...--...---- --...----I
nuevos yausencia de frutos, ya que estecultivar 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5
secosecha afines de diciembre.
MediadelN°brotesdafiados/arb
Si bien se considera que para afirmar estos
modelos de intensidad temporal de dafios se re ___ confiab.90% .........-confiab.95%
quiere obtener informaci6n de mayor nurnero de
Fig. 3:Tamafio de muestrapara el mimeromedio de
arios, se utilizaran estos resultados para tipificar
brotesdafiadosporarbol.
el comportamiento del dario en las variedades
analizadas a 10 largo de latemporada, a losfines EnlaTablaIy Figura 3sepresentan losdiferen
de realizar recomendaciones preliminares con testamarios de muestra calculados. Estostarnafios
respecto a la planificaci6n del tarnafio de la de muestra son aplicables a montes grandes en
muestra. Estostipos 0 grupos son los siguientes: donde lafracci6n de muestreo resuItante seame
• Grupo 1: Variedades tempranas para el mes nor al 5%. Enmontesmaspequeriosendondedi
de etiero, con una media posible de 5 brotes cho tarnafio de muestra implica fracciones de
dariados. muestreo mayores al 5%, debe efectuarse la co
• Grupo 2: Variedades tempranas para el resto rrecci6n indicadaen (4).
de latemporada, con una media posible de 2 Asociando los resultadosde laTabla Iy latipi
brotes dafiados. ficaci6n realizada por variedades y fechas sesu
• Grupo 3: Variedades terdies durante toda la gieren los tarnarios de muestra que figuran en la
temporada, con una mediaposible de 1 brote Tablall.
dafiado.
Tabla II: Tamafio de muestra segtin Grupo, con un
3. Determinacion del tamafio de lamuestra. errorde muestreode 0.25 ~
Seobtuvierontarnariosdemuestrasderivadosdela
Confiabilidad
varianzacalculada con lafunci6n deTaylor, inter
Grupos 0,95 0,90
polando valores de medias entre 0,5 y 3,5 brotes
dariados por arbol. Estocomprende alosgrupos2 Grupo2 77 55
y 3 pero no al grupo 1, con medias esperadasde Grupo3 130 92
cincobrotes. Paraestegrupoy parasituacionesde
intensidades de ataque altas seranecesario tomar Seconsidera que laforma practicayadecuada
un mayor numerode muestrasque permitan ajus para integrar la muestra es la utilizada en el
tar la curva para dafios superiores a cuatro brotes "muestreo piloto". Paraellosedeben seleccionar
por planta. losarbolesque integraran lamuestra medianteun
muestreo sistematico, con arranque aleatorio, se
Tabla I: 'Iamafio de la muestra (numero de arboles) gun la raz6n k=N/n, endondekesel intervalode
paradiferentesmedias(~)yconfiabilidad. selecci6n de cada arbol, esdecir seseleccionara
larbol cada k arboles y el primero se elegira
Tamafio muestra, n
aleatoriamente entre 1y k.
Conf. 0,95 Conf. 0,90
0,5 220 156
1 130 92
CONCLUSIONES
1,5 96 68
2 77 55
2,5 65 46 1. En montes de durazneros de los cultivares
3 57 40 Red June, Caldessi 2000 y Fairlane, situados en
3,5 50 36 Mendoza, Argentina, la distribuci6n espacial del
104 Rev.Soc.Entomo!.Argent.61(1-2),2002
nurnerodebrotesdafiadospor G.rnolesta(Busck) PEARSALL, I.A & J. H. MYERS. 2000. Evaluation of
mostr6 un patr6n contagioso para los perfodos sampling methodology for determining the
1999/2000y2000/2001. phenology, relative density, and dispersion of
2. Lasvariedades tempranas, Red june y Cal "western flower thrips" (Thysanoptera: Thripi
dessi 2000, mostraron mayor intensidad de dafio dae) in nectarine orchards. j. Econ. Entomol.
con un maximo en el mes de enero, adiferencia 93 (2): 494-502.
del cultivartardio, Fairlane, que evidenci6menor RABINOVICH, E.j. 1980.lntroduccion alaecoiogie
intensidad y poca variabilidad durante toda la de poblaciones animales. Centro de Ecologfa
temporada. del Instituto Venezolano de Investigaciones
3. Para montes grandes de estoscultivares, se Cientfficas, Mexico.
obtuvieron lossiguientestarnafiosde muestra que ROSENTHAL, M. A & A. E. LOECK. 1994. lnfestacao
permiten estimar la media del nurnero de brotes natural de pessegos, rnacas e marmelos pela
dariados porarbol, para dosposiblesintensidades mariposa oriental Grepholite. molesta (Busck).
de darios, confiabilidades del 90 y 95% Y una An. Soc. Entomol. Brasil23 (3): 561-563.
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AGRADECIMIENTOS roo An. Soc. Entornol. Brasil18 (2): 337-343.
SCHEAFFER, R.L.; W. MENDENHALL& L. OTT. 1987.
Esteestudio ha sido financiado parcialmente Elementos de muestreo. Grupo Editorial Ibe
por la Secretarfa de Ciencia y Tecnica de la Uni roarnerica, Mexico.
versidad Nacionalde Cuyo.AI Sr.OscarQuiroga, SOUTHWOOD, T. R. E. 1978. Ecological Methods
ayudante del Laboratorio de Entomologfa, par su with particular reference to the studyofinsect
cooperaci6n en los trabajos de campo. Agradece populations. john Wiley & Sons, New York.
mas loscomentariosdedosevaluadores an6nimos. SOUZA, B.; L.V.C. SANTACECILIA& L.O. V.SOUSA.
2000. Ocorrencia edanos de Grapholita mo
lesta (Busck) (Lepidoptera: Tortricidae) em
BIBllOGRAFIACITADA pessegueiros no Municfpio de Caldas, MG.
An. Soc. Entomol. Brasil29 (1): 185-188.
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