Methodological proposal for predictive and cartographic modeling of insect population: Semidalis kolbei case, the Araucanía Region, Chile



Título del documento: Methodological proposal for predictive and cartographic modeling of insect population: Semidalis kolbei case, the Araucanía Region, Chile
Revista: Ciencia e investigación agraria
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000345397
ISSN: 0304-5609
Autores: 1
1
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1
2
Instituciones: 1Universidad de La Frontera, Facultad de Ciencias Agropecuarias y Forestales, Temuco, Cautín. Chile
2Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Agronómicas, Santiago de Chile. Chile
Año:
Periodo: Sep-Dic
Volumen: 38
Número: 3
Paginación: 379-390
País: Chile
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico
Resumen en español La especie Semidalis kolbei se extiende en una importante superficie en el centro-sur de Chile, pero falta precisar y predecir la presencia de los insectos en una localidad. Por ello, esta investigación tiene como objetivo analizar la distribución espacial potencial del número de ejemplares de S. kolbei en la Región de La Araucanía, Chile, comparando los métodos de interpolación "Kriging Ordinario" (OK), regresiones ponderadas geográficamente "Geographically Weighted Regresión" (GWR) y regresión global "Global Regresión" (GR). Las variables utilizadas en el estudio fueron: topografía (altitud, exposición, pendiente), distancia al litoral, clima y las variables geográficas (latitud y longitud). De los modelos aplicados, el GWR resultó ser el más significativo, de éste se concluye un marcado gradiente en la distribución de S. kolbei en dirección Oeste-Este y una relación con la altitud
Resumen en inglés Semidalis kolbei occupies a significant area of south central Chile. However, it is necessary to determine and predict the occurrence of the insect at a given site. The aim of this research is to analyze the potential spatial distribution of S. kolbei in La Araucanía Region of Chile. The study compares ordinary kriging (OK) interpolation methods, geographically weighted regression (GWR) and global regression (GR). The following variables were used in the investigation: topography (altitude, aspect, and slope), distance from the littoral, climate, and geographical variables (latitude and longitude). Of the models evaluated, the GWR proved to be the most successful. This model revealed a marked east-west gradient in the distribution of S. kolbei and a relationship with altitude
Disciplinas: Agrociencias,
Geociencias
Palabras clave: Fitopatología,
Cartografía,
Insectos,
Semidalis kolbei,
Distribución espacial,
Modelos,
La Araucanía,
Chile
Keyword: Agricultural sciences,
Earth sciences,
Phytopathology,
Cartography,
Insects,
Semidalis kolbei,
Spatial distribution,
Models,
La Araucania,
Chile
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