Revista Científica UDO Agrícola Volumen 9.
Número 4. Año 2009. Páginas: 857-872
Plan
de muestreo secuencial de Oebalus insularis Stal (Hemiptera:
Pentatomidae) en el cultivo de arroz en Calabozo estado Guárico, Venezuela
Sequential sampling plan for
the rice bug, Oebalus insularis Stal
(Hemiptera: Pentatomidae) in the culture of rice in Calabozo Guárico
State, Venezuela
Recibido:
17/04/2009 |
Fin de
primer arbitraje: 27/06/2009 |
Primera
revisión recibida: 23/09/2009 |
Aceptado: 20/10/2009 |
Se realizaron estudios en campos de arroz con riego
ubicados en parcelas del sistema de riego Río Guárico y en la estación
experimental del INIA-Guárico entre los años 2005 y 2007. El objetivo de este
trabajo fue: desarrollar un plan de muestreo secuencial en el cultivo de arroz para la chinche vaneadora del arroz, Oebalus insularis Stal., (Hemiptera: Pentatomidae) en Calabozo estado Guárico, utilizando información
proveniente del estudio de su
fluctuación poblacional, daños y umbral económico de daño. Para ello, se estimó él plan de muestreo
secuencial utilizando los procedimientos de Wald e Iwao. La técnica de muestreo
utilizada para adultos de O. insularis; consistió en el uso de la
malla entomológica con un tamaño de muestra de 5 pases dobles. Se aplicó el
umbral económico durante la fase de maduración del cultivo. Para la toma de decisiones y producto de la
validación de ambos métodos se detuvo el muestreo en 4 muestras, lográndose un
incremento en la eficiencia del muestreo en aproximadamente 60 %.
Palabras clave: Arroz, manejo de plagas,
plan de muestreo secuencial, procedimiento de Wald, procedimiento de Iwao
Studies were conducted at irrigated growing areas
of rice located at Río Guárico irrigation system and Guárico experimental
station, Calabozo, Venezuela between the years 2005 and 2007. The objective was: to
develop a sequential sampling plan for the Rice
bug, Oebalus insularis (Hemiptera: Pentatomidae), using
information like, to study population
dynamics and damage to the crop. A sequential sampling
plan, using Wald and Iwao methods was calculated. The efficiency of the sampling procedure was
incremented in at least 60 %.
Key words: Rice, management of
insects, sequential sampling plan,
Wald`s procedure, Iwao`s procedure.
INTRODUCCIÓN
El cultivo de arroz (Oryza sativa L.) es el más importante del mundo puesto que alimenta
las dos terceras partes de la población. En América Latina y el Caribe se
siembran 6,7 millones de hectáreas con una producción total de 26,4 millones de
toneladas, siendo los principales países productores: Brasil con 49,7%, Colombia con 9,8%, Perú con 9,3%,
Argentina con 3,9% y Venezuela con un 3,6% (FAOSTAT, 2006; F.A.O, 1995,1998;
Pérez, 1999). En este último país, el cultivo se realiza en un 90% en los
estados Portuguesa y Guárico con pequeños aportes de Barinas y Cojedes. La
mayor producción y área sembrada en la década de los noventa, se alcanzó en 1991
con una superficie de 152.838 hectáreas y una producción de 665.000 Tn, con un
rendimiento promedio de 4,4 Tn/ha (Adams et
al., 1990; Salas, 1991 y 1994; Sánchez, 1995). Por otra parte, el
Ministerio de Agricultura y Cría (MAC) indica que la producción de arroz para
1995 ascendió a 774.975 Tn (MAC, 1996 a y b; Vivas et al., 2002).
El conocimiento de los insectos plaga
asociados al arroz, al igual que en otros cultivos, representa una información
de vital importancia, si se considera que estos pueden incidir sobre los
rendimientos e incrementar los costos de producción a través de las medidas que
hay que instrumentar para su control. Mundialmente el método de control más
utilizado es el químico, sin que se consideren otras medidas alternas (CIAT,
1989) y la situación en Venezuela no escapa a esta característica.
A nivel mundial las plagas del arroz
destruyen cerca del 35% de la producción, siendo un 12% por los insectos, 10%
por las malezas, 12% por los patógenos y 1% por los vertebrados que se
alimentan del grano y dañan tallos (Tascón y García, 1985; Pantoja et al., 1997); Por esto, es importante
el estudio de las principales plagas que
afectan al cultivo y su manejo como una
forma de prevenir o aminorar los efectos dañinos que estas generan. En el país,
el complejo de insectos plagas al arroz es muy
similar en todas las zonas productoras, aunque en el Estado Guárico, los
daños son mayores por su relación con la enfermedad “Hoja blanca” transmitida
por la sogata, Tagosodes orizicolus,
especie que además, en altas poblaciones causa el llamado daño mecánico al
cultivo con las consiguientes mermas en el rendimiento (Blanco et al.,
1973; Blanco y González, 1974; Castillo, 1978; Vivas, 1992,1997a,1999; Vivas y
Clavijo, 2000).
Tradicionalmente se han venido reportando como plagas
principales al barredor Spodoptera
frugiperda, la sogata Tagosodes orizicolus
y las chinches vaneadoras del genero Oebalus
(Vivas, 1997a).
En los últimos años se ha hecho más
importante el problema entomológico, debido al aumento de las poblaciones de la mosca Hydrellia
sp y la chinche marrón, Tibraca
limbativentris, plagas que venían comportándose como secundarias (Aponte et
al., 1992; FONAIAP, 1999; FONAIAP, 2000).
Durante el año 1995, Cermeli reporta como
nueva plaga al “trips del arroz”, Stenchaetothrips
biformis Bagnall, causando daños significativos en zonas aledañas al
sistema de riego Río Guárico ‑ Calabozo durante la época de verano y al
final del período de invierno (Fonaiap,
1995); y en el año 2000, hace su aparición un chinche de la familia Miridae
causando daños en los primeros días de establecimiento del cultivo,
identificado por Vivas et al., (2005) como Trigonotylus tenuis Reuter
(1893) (FONAIAP, 2000; 2001).
Los cambios en las magnitudes de las
poblaciones y el número de especies de insectos plagas esta relacionado al
carácter dinámico de la fauna insectil de cualquier agroecosistema. Esto
justifica un adecuado manejo del problema entomológico, a través del uso de las
nuevas tecnologías (FONAIAP, 1992; Vivas, 1997a).
Entre las plagas más importantes del arroz bajo riego
se encuentra la chinche vaneadora del arroz, Oebalus spp. de la familia Pentatomidae. Tanto los adultos como
ninfas causan daños al alimentarse de la panícula. Los granos al ser
succionados pueden quedar total o parcialmente vacíos o quebrarse en el momento
del molinado, lo cual ocasiona pérdidas en el rendimiento y mala calidad del
grano. (Daza, 1991; Vivas, 1997b).
En otras partes del mundo, existe gran cantidad de
información sobre planes de muestreo secuencial para diversas plagas de
importancia económica en distintos cultivos como: sorgo, maíz, soya, col,
tomate, pimentón, plantas forestales entre otros (Boivin y Vincent, 1983; Clavijo, 1993; Fohner, 1981; Harcourt, 1966a; Harcourt, 1966b; Iwao, 1968; Iwao,
1975; Pantoja et al., 1997; Pieters, 1978; Sevacherian y Stern, 1972; Southwood,
1978; Shepard y Grothusen, 1984; Shepard et
al., 1988; Reissig et al., 1985; Robles e Izaguirre, 1998; Robles e
Izaguirrey, 1999; Trumper,
2004; Trumper et al., 2006).
El método del muestreo secuencial permite tomar una
decisión con una reducción significativa en el número de muestras requeridas.
Con la información bioecológica de la plaga, se pueden determinar
procedimientos mas apropiados. En opinión de Bouvin y Vincent (1983), el
procedimiento de Iwao posee tres ventajas:
1. No requiere de un modelo
matemático teórico aproximado a la
distribución espacial del insecto.
2. La media poblacional es
evaluada en relación al umbral económico y no a un intervalo arbitrario.
3. El muestreo se detiene cuando
se conoce la media de la población muestreada y el nivel de error.
Sin embargo, el procedimiento escogido utiliza recursos que pueden ser
usados más eficientemente. Dado que el tiempo que se emplea en el muestreo
representa uno de los principales problemas asociados con la determinación de
dicho programa; el empleo del método de muestreo secuencial representa una
alternativa sistemática atractiva. La reducción significativa en los costos es
otro argumento importante que puede ser usado para convencer a los productores
de seguir utilizando los programas de manejo integrado de plagas. El muestreo
secuencial constituye un paso adelante en la implementación de este. (Boivin y Vincent, 1983; Clavijo, 1993).
Específicamente
para el cultivo de arroz en Asia, se realizaron los trabajos iniciales para el
desarrollo de planes de muestreo secuencial en las principales plagas. Así, se
pueden mencionar los trabajos iniciales de Kuno (1977) en Japón, Shepard y Grothusen (1984) y Shepard et al.,(1986)
en Filipinas, estos autores desarrollaron planes de muestreo secuencial para
los saltahojas del arroz, Nilaparvata lugens (Stal) y Sogatella
frucifera (Horvath) (Homoptera Delphacidae) registrando un ahorro de 80% en
los tiempos de muestreo. De la misma manera, Shepard y Ferrer (1987a,b)
desarrollaron un plan de muestreo secuencial para el chinche negro de Malasia, Scotinophara
coarctata F. (Heteroptera: Pentatomidae) en la isla Palawan, Filipinas,
logrando reducir significativamente el número de unidades muestrales. Shepard et
al., (1988; 1989) desarrollaron planes de muestreo secuencial para los
saltahojas del arroz en Manila, Filipinas y van más allá, lo relacionaron con
el número de enemigos naturales de estas plagas, principalmente arañas,
haciendo más ecológico el plan de muestreo. Estudios con resultados similares
fueron realizados en Australia en cultivos de algodón y soya (Sterling y Pieters,
1975; Waddill et al., 1974) citados por Shepard et al., (1988). En Estados Unidos, Espino et al., (2008),
desarrollaron un plan de muestreo secuencial para la chinche Oebalus pugnax en arroz registrando un ahorro en el
tiempo de muestreo cercanos al 56% y tomando como tamaños de muestra fijo de n
= 10.
En
América y específicamente en Cuba, Gutiérrez et al., (1987; 1991), Meneses et al., (1995; 2001) y la Red
de mejoramiento del arroz para el Caribe (1991), con estudios en varias zonas
arroceras demostraron que en 80% de los
campos muestreados la distribución espacial de O. insularis se ajustó a
la forma binomial negativa. En la determinación del número de muestras
siguieron las recomendaciones sugeridas por Poston et al., (1983) y las
fórmulas de Iwao y Kuno (1968) observando que el número de unidades muestrales
oscila entre 1 y 8 en dependencia de la magnitud de la población del chinche, cuando hay más
de 4 insectos por 10 pases de malla son necesarias sólo 1 o 2 unidades
muestrales, mientras que para poblaciones entre 1 y 4 insectos, se necesitan 3
a 5 muestras, y si las poblaciones fueran inferiores a un insecto por 10 pases
de malla, el número de muestras debe estar entre 6 a 8. Esto representaría una
primera aproximación, hacia el logro de reducir el número de unidades
muestrales a tomar con miras a minimizar el costo del muestreo y que se acerca
hacia el concepto de un plan de muestreo secuencial. En Colombia Weber (1989);
Pantoja et al, (1986) y Pantoja et
al. (1997) mencionan datos
similares, pero sin llegar a desarrollar el muestreo secuencial.
Este trabajo se basa en el desarrollo de un proyecto
que abarcó el período comprendido entre los años 2001 a 2007; utilizando
información proveniente del estudio de
la fluctuación poblacional del chinche, O.
insularis Stal; en el campo utilizando la malla entomológica y la trampa de
luz; distribución espacial; el número de muestras, el efecto de las diferentes
variedades y determinación del umbral económico y nivel económico de infestación; información
necesaria para la implementación de un muestreo secuencial para ser utilizada
como una herramienta útil en la toma de decisiones eficiente y económica.
El objetivo del trabajo
fue desarrollar un plan de muestreo secuencial en el cultivo de arroz para la chinche vaneadora del arroz, O.
insularis Stal., en Calabozo estado Guárico; con información de los años
2005 a 2007; desarrollado en lotes del INIA Guárico Calabozo y empleando la
variedad comercial Cimarrón. Además se validó la información del plan de
muestreo durante el año 2007.
La actividad se desarrollo por un período de tres años
durante el cual se efectuaron muestreos
semanales en potreros del INIA-Guárico; contándose con un total de 1.706 juegos
de datos de los
cuales se usaron para el desarrollo del ensayo 200 que coinciden con la etapa
de maduración del grano del arroz y que se corresponde con la toma de datos por
espacio de seis semanas para dicha etapa del cultivo; donde de la misma manera,
se determinó el umbral de daño económico para adultos citado por Vivas (2008);
Se utilizó la variedad Cimarrón que representó un 32% de los datos totales
obtenidos y para la validación de los métodos se empleó la variedad comercial
Venezuela 21 (Vivas, 2008; Vivas et al.,2010).
La técnica de muestreo para
la captura de adultos de O. insularis., consistió en el uso de la malla
entomológica con un tamaño de muestra de 5 pases dobles. Para la captura de
adultos se empleó la malla o red entomológica, utilizándose un tamaño de
muestra de 5 pases dobles de malla (= 10 pases sencillos). Se considera un pase
sencillo cuando la malla se desplaza en forma horizontal, barriendo un ángulo
aproximado de 180º en una dirección por punto muestreado. Los insectos
capturados fueron colocados en
bolsas plásticas debidamente etiquetadas y contados directamente en campo, las
cuales fueron llevadas a la Estación
Experimental del INIA donde se conservaron en
nevera a 0 ºC para realizar otros estudios (Aponte et al., 1997; Vivas y Clavijo, 2000).
El número de unidades muestrales que se tomaron en
los lotes del INIA Guarico, fue de 10 como mínimo y máximo 12 por lote
muestreado cubriendo una superficie
de 5 hectáreas en cada oportunidad; cada muestra cubre aproximadamente media
hectárea. Los muestreos se realizaron semanalmente durante todos los meses
del año, se tomaron en total 1706 juegos de datos para los años 2005 a 2007; de los
cuales para el trabajo se usaron 200 (FONAIAP, 1992; 1995; 1999; 2000;
2001; 2002; 2003; Vivas, 2008; Vivas et al., 2001). Para el cálculo del parámetro k, se utilizó el paquete
computacional “Padis for Windows 95 versión 1.01, propuesto por López y Osada (1995; 1996; 1997) del cual se
empleó el cálculo de k por el método de máxima verosimilitud mencionado por
(Haldane, 1941; Sichel, 1951; Bliss y Fischer, 1953) citados por Rabinovich
(1980), permite obtener una estimación mucho más eficiente, citado y desarrollado por Vivas (2008).
Además, se empleó el programa Excel 2000 (Microsoft Office 1997-2000) para el
desarrollo de las fórmulas implícitas en el cálculo de dicho parámetro y los
cálculos del muestreo secuencial por los métodos de Wald e Iwao; así mismo se
utilizaron los programas computacionales Statixtic (1990) y SAS (1985).
Para el desarrollo del plan de muestreo secuencial de
adultos del chinche vaneador del arroz,
O. insularis Stal; se utilizaron dos procedimientos:
Se basa en una distribución matemática teórica que describe la distribución
espacial observada de la población del insecto bajo consideración (Bouvin y
Vincent, 1983).
Las ecuaciones del muestreo secuencial están
dadas para dos tipos de distribución espacial: al azar (Poisson) y agregada
(binomial negativa). Las ecuaciones son las establecidas por Wald (1947),
Waters (1955) y Osager (1976), posteriormente citados por Bouvin y Vincent
(1983).
Para el caso de este trabajo, se hizo hincapié, en la
binomial negativa por presentar el chinche una distribución del tipo agregada;
descrita por dos parámetros: la media aritmética y el parámetro k (Southwood, 1978) y desarrollada en un trabajo previo por Vivas
(2008). El valor de k es indicativo del valor de la agregación de la población
y puede ubicarse entre cero e infinito. Cuando k se aproxima a infinito la
distribución tiende a ajustarse a Poisson (al azar), mientras que cuando más se
acerca a cero mayor será el grado de agregación de la población y mejor el ajuste a la
binomial negativa. Según Poole (1974) valores de k hasta un máximo de 8 indican
agregación en la población. El parámetro k es una constante y una de las
hipótesis fundamentales en el uso de la estadística secuencial. Si el valor de
k, se incrementa con la media de la muestra, se puede calcular un k común,
denotado como kc (Osager, 1976) citado por Clavijo (1993).
Los limites de aceptación y rechazo, se basan en la
estimación de cuatro parámetros, que
son:
Ec. 1. P1 = l1 / k
Ec. 2. P2 = l2 / k
Ec. 3. Q1 = 1 + P1
Ec.
4. Q2 = 1 + P2
Donde:
P =
parámetro a calcular (Wald)
Q =
parámetro a calcular (Wald)
k =
constante, medida de agregación o parámetro de contagio
λ1 =
hipótesis nula (H0) o nivel
por debajo del cual no se requiere tratamiento
λ2 =
hipótesis alternativa (Ha) o nivel por encima del cual se recomienda
un tratamiento
Ec:
ecuación
Citados por Bouvin y Vincent (1983) y Gómez e Higuera (1986).
El intercepto a1 de la recta Y de D1 se estimó según las
siguientes ecuaciones:
El intercepto a2 de la recta Y de D2 se estimó según las siguientes
ecuaciones:
La pendiente b de las dos líneas paralelas:
Donde:
α =
Probabilidad de cometer el error tipo I ó probabilidad de recomendar un
tratamiento innecesario y el riesgo de no rechazar una hipótesis cuando esta es
falsa.
Β =
Probabilidad de cometer el error tipo II ó probabilidad de no recomendar un
control necesario,
b = Pendiente (Gómez e Higuera, 1986)
Curva del número promedio
muestras (ASN):
ASN =
Número promedio de muestras
Donde:
l` = 0, LP = 1, y ASN =
a1/- b
l` = b, ASN =
a1 a2/- (b2/K - b)
l` = Puntos que se calculan para la interpolación de la
curva
LP = Nivel
de probabilidad (Bouvin y Vincent, 1983)
Cuando a es igual o menor
que b, el punto máximo de la curva (ASN), se aproxima al
valor de la ASN calculada para l` = b. Cuando el valor de a se incrementa sobre el valor de b, la precisión del
estimador decrece, el valor exacto deber ser
establecido por iteraciones de las medias de la ecuación 8 (Osager, 1976
citado por Clavijo, 1993).
Cuando la media real de la
población cae entre los dos valores límites establecidos (l1 y l2), es posible tomar un gran
número de muestras sin salir de estos límites; Esto podría incrementar el
esfuerzo del muestreo debido a que no se llega a una decisión.
Este problema tiene una
solución matemática que toma en cuenta los cambios de los niveles de los
errores a y b, pero este procedimiento se basa en cálculos muy complejos (Wald,
1947, citado por Clavijo, 1993). Waters (1974) citado por Bouvin y Vincent
(1983) sugiere que el muestreo debería detenerse cuando se alcance el número
máximo de muestras obtenido por la curva del número promedio de muestras. Sin embargo, él no
explica; como se puede escogerse entre
las hipótesis H1 y H2 una vez que se ha detenido el
muestreo.
Algunos autores sugieren que el muestreo debería
iniciarse otra vez en el último punto en el tiempo (Sevancherian y Stern, 1972)
o que debería aceptarse la hipótesis representada por los límites de aceptación
más cercanos a los últimos puntos del muestreo (Sterling y Pieters, 1974; 1975
citados por Boivin y Vincent, 1983).
La agregación media (Lloyd, 1967) representa
un índice, que se puede obtener de la siguiente manera:
La relación matemática entre
la densidad de la mediay
la agregación mediadescribe
ciertas características de la distribución espacial que son inherentes a cada
especie en un hábitat dado. Iwao (1968) demostró que esta relación se puede
describir por medio de una regresión lineal simple. En el cálculo se observan
dos parámetros: el intercepto (ar) de la línea de regresión Y que
caracteriza la unidad básica de la población, mientras que la pendiente de la
regresión (br) describe la distribución de esas unidades en el
espacio. La validación de la regresión puede verificarse en términos de la
significación del coeficiente de correlación (Steel y Torrie, 1985 citados
por Chacín, 1999).
En contraposición al método de
Wald, el umbral económico se usa directamente para calcular los límites de las
curvas de aceptación y rechazo. Estos valores se utilizaron en las siguientes
ecuaciones de Iwao (1975) y Soutwood (1978).
Donde:
C = Total de capturas acumuladas
N = Número
de muestras tomadas
ET = Umbral económico
t = Valor t de Student al nivel
significación alcanzado para una prueba de dos colas y un infinito número de grados de libertad. (1,64 para a = 0,1 y 1,96 para un a = 0,05)
ar = Índice básico de contagio (Intercepto de Y)
br = (Pendiente) Coeficiente de
densidad de contagio
Se obtienen dos curvas Cs y Ci,
para el cálculo de diferentes valores de N. El
espacio entre estas dos curvas se incrementa con la amplitud de los
grados de precisión. Si la media poblacional de la población en estudio es
igual al umbral económico, se necesitaría de una gran cantidad de muestreos
para obtener los límites del cálculo. El procedimiento de Iwao, posibilita el
cálculo del máximo número de muestras que pueden tomarse para determinar si el
nivel poblacional es igual al umbral económico dentro de una banda de confianza
predeterminada.
Adicionalmente, se puede calcular el número
máximo de muestras a tomar mediante la aplicación de la fórmula: (Clavijo,
1993).
Ec. 12.
N (max) = t2 / d2 [ (ar +
1) ET + (br – 1) ET2 ]
d = es el intervalo de confianza calculado para
la media de la población estimada
El resto de las variables igual que en las
fórmulas anteriores.
Este número máximo de muestras, señala el momento en
que debe detenerse el muestreo sí no se ha alcanzado una decisión y esta
situación debe interpretarse como indicativa de que la media de la población que esta siendo muestreada está
en el umbral económico y por lo tanto, habrá necesidad de aplicar medidas de
control.
Según Boivin y Vincent (1983) la aplicación del
procedimiento descrito tiene las siguientes ventajas: de no exigir un
conocimiento en relación a la distribución espacial de la población; las medias
obtenidas son evaluadas directamente contra el umbral económico y el muestreo
tiene un momento predeterminado en el que debe detenerse y tomarse una
decisión.
Se tiene una extensa descripción del plan de muestreo
en términos gráficos. Algunos autores como Osager (1976) y Mason (1978) citados
por Boivin y Vincent (1983) han examinado las dificultades involucradas con el
uso de los métodos gráficos en el campo
y proponen el uso de cuadros. Para cada intensidad de muestreo, el
cuadro proporciona los valores de capturas acumuladas para cada límite. Las
capturas acumuladas se comparan con los valores de los límites inferior y
superior con el número apropiado de muestreos.
El umbral económico de tres (3) adultos por
pase sencillo de malla entomológica fue determinado en un trabajo anterior
realizado por Vivas en 2008.
Se presentan los resultados empleando los métodos propuestos por Wald e
Iwao y se comparan en forma práctica. Se usó el umbral económico obtenido
durante la fase de maduración para adultos de la chinche en el cultivo de arroz
y determinado por Vivas (2008).
Debido a que se logró un buen ajuste con la distribución binomial negativa
y el índice de agregación de Iwao, esto permitió utilizar sus valores para
determinar el muestreo secuencial (Notz, 1992).
En un trabajo previo, Vivas (2008) calculó el k común; empleando el
paquete computacional (Padis for Windows 95) descrito por López y Osada (1997),
obteniéndose la información registrada para cuatro años de estudio (2001 a
2004) contándose con 642 juego de datos de los cuales 234 se ajustaron a la
binomial negativa y que coincidieron con la etapa de maduración del cultivo, se
consiguió un k común de 1,3810 con un error estándar de k igual a 0,029153. La
bondad de ajuste de la distribución binomial negativa para la distribución de
las frecuencias observadas las analizó mediante el cálculo del estadístico U;
obteniendo un valor de U:
U = -
0,448 y la varianza de U: Var (U) = 0,122.
El error
estándar fué: ES ± 0,349.
El valor estimado de U más su error estándar
contiene el valor cero (0), lo que permitió a Vivas (2008) concluir que la
binomial negativa se ajustó a la distribución de las frecuencias observadas.
La distribución espacial de la chinche
vaneadora se ajustó al modelo de la binomial negativa con un k = 1,3810. El
umbral económico del insecto fue de 3,0 individuos (Vivas, 2008); Se fijo la
hipótesis nula (H0) en 2 individuos y la hipótesis alternativa (Ha)
en 3 individuos y con limites del error:
a = 0,1 y b = 0,1.
Reemplazando estos valores en las ecuaciones se
obtiene:
P1 = 2 / 1,3810 = 1,4482
P2 = 3 / 1,3810 = 2,1723
Q1 = 1 + 1,4482 = 2,4482
Q2 = 1 + 2,1723 = 3,1723
El
intercepto a1 de la recta D1
a1 = -15,012505
El
intercepto a2 de la recta D2
a2 =
15,012505
Pendiente de la recta:
b = 2,4448319
Se obtienen los límites de aceptación y
rechazo (Figura 1 y Cuadro 1).
d1 = - 15,012505
+ 2,4448319 N
d2 = 15,012505 + 2,4448319 N
Cuadro 1. Límites de la aceptación de las hipótesis Ho y Ha
en un plan de muestreo secuencial para la chinche Oebalus
insularis por el procedimiento de Wald. |
|||||
Número de
muestras |
Parar
muestreo se tolera este nivel
poblacional |
Límite inferior |
Continuar muestreo |
Límite superior |
Parar muestreo
y aplicar el tratamiento |
1 |
- |
17 |
|||
2 |
- |
19 |
|||
3 |
- |
22 |
|||
4 |
- |
24 |
|||
5 |
- |
27 |
|||
6 |
- |
29 |
|||
7 |
2 |
32 |
|||
8 |
4 |
34 |
|||
9 |
7 |
37 |
|||
10 |
9 |
39 |
|||
11 |
11 |
41 |
|||
12 |
14 |
44 |
|||
13 |
16 |
46 |
|||
14 |
19 |
49 |
|||
15 |
21 |
51 |
|||
16 |
|
|
|||
17 |
|
|
Para el cálculo del número
máximo de muestras se utilizaron cuatro puntos para la interpolación de la
curva completa:
l¢ = 0 ASN
= 6,15 (Mínimo número de muestras)
l¢ = 2 ASN
= 27,07
l¢ = 2,444791 ASN=42,00 (Máximo número de muestras)
l¢ = 3 ASN
= 22,69
El valor máximo del número
promedio de unidades muestrales fue 42 que para efectos del muestreo resultó
muy alto. El mínimo número de unidades de muestras para el límite inferior, que
se debe tomar antes de tomar la decisión de no controlar seria de (6) seis
unidades de muestras.
Con este plan, se pueden tomar
decisiones, ya sea que el nivel poblacional de la plaga se encuentre por encima
o por debajo de los límites de aceptación, en caso de alcanzar el máximo número
de muestras, cuando se está en la zona intermedia o de indecisión, se
recomendaría aplicar una medida de control.
Procedimiento
de IWAO
Los parámetros de la
distribución espacial para adultos del chinche, se han calculado en términos de
la regresión de la agregación media sobre la media, en este caso, ar
= 0,00203 y br = 1,2434, con un r2 = 0,91 (y un nivel de
significación α = 0,05) (Figura 2). Aclarando
que está figura fue diseñada con datos obtenidos en la fase de maduración (6
semanas) que es cuando se presentan los principales problemas de población y
daño provocados por la chinche en el arroz y con el promedio de los datos para
los dos años de estudio.
El umbral económico fué de
tres individuos por pase sencillo de malla entomológica (Vivas, 2008) y el
nivel de error a fue
0,1. Los valores de la t de student, con infinitos grados de libertad fue de
1,64 para un a = 0,1 y de 1,96 para un a = 0,05.
Estos valores se reemplazaron
en las siguientes fórmulas:
Limite de aceptación superior
Limite de aceptación inferior
Los límites de aceptación de
estas dos curvas, se muestran en la figura 3 y cuadro 2.
Cuadro 2. Límites de la aceptación de las
hipótesis Ho y Ha en un plan de muestreo secuencial
para la chinche Oebalus
insularis por el procedimiento de Iwao. |
|||||
Número de
muestras |
Parar
muestreo se tolera este nivel
poblacional |
Límite inferior |
Continuar muestreo |
Límite superior |
Parar
muestreo y aplicar el tratamiento |
1 |
- |
7 |
|||
2 |
1 |
11 |
|||
3 |
3 |
15 |
|||
4 |
5 |
19 |
|||
5 |
7 |
23 |
|||
6 |
9 |
27 |
|||
7 |
11 |
31 |
|||
8 |
13 |
35 |
|||
9 |
16 |
38 |
|||
10 |
18 |
42 |
|||
11 |
21 |
45 |
|||
12 |
23 |
48 |
|||
13 |
26 |
52 |
|||
14 |
28 |
55 |
|||
15 |
30 |
59 |
|||
16 |
33 |
63 |
|||
17 |
36 |
66 |
Se calculó el máximo número de
muestras, para ello se utilizaron los siguientes valores: a = 0,1 y d = 0,87; con medias
cercanas al Nmax. La media poblacional fue de 3 ± 0,87 adultos por
muestra, con un error a de 0,1.
Máximo número de
muestras
Esto significa que cuando se
esta en la zona de indecisión, se debe detener el proceso cuando se alcanzan 17
unidades muestrales y se toma la decisión de controlar. Si se comparan los dos
procedimientos; el método de Iwao requiere solo de dos (2) unidades muestrales
antes de tomar una determinada decisión, mientras que con el método de Wald se
necesitarían de seis (6).
En Latinoamérica y el Caribe,
poco se ha estudiado en relación a los parámetros poblacionales necesarios para
el estudio del muestreo secuencial en las plagas de mayor importancia para el
arroz (Red de mejoramiento del arroz para el Caribe, 1991; Pantoja et al.,
1997, Weber, 1989). Por ello, los umbrales de acción se expresan como el número
de artrópodos recogidos por pase de red entomológica o por unidad de área.
En Cuba, la Red de
mejoramiento del arroz para el Caribe (1991) con estudios en varias zonas
arroceras demostraron que en 80% de los
campos muestreados consiguieron que el número de muestras osciló entre 1 y 8 en
dependencia de la magnitud de la
población del chinche, representando una primera aproximación hacia el logro de
reducir el número de muestras a tomar con miras a minimizar el costo del
muestreo y que se acerca hacia el concepto de un plan de muestro secuencial. En
Colombia Weber (1989) y Pantoja et al., (1993) mencionan datos
similares, pero sin llegar a desarrollar el plan de muestreo secuencial. En
Estados Unidos, Espino et al., (2008) obtienen resultados similares al
alcanzado en esté trabajo cuando desarrollaron el plan de muestreo secuencial
para la chinche Oebalus pugnax en el cultivo de arroz.
Validación
de los métodos:
La información obtenida se validó en el campo,
se utilizaron los datos producto de las evaluaciones de campo realizadas
durante el ciclo norte verano correspondiente a los meses enero a abril del año
2007. Esta se realizó en el potrero N° 6 del INIA Guárico, con la variedad
comercial Venezuela 21. El muestreo se realizó en la semana 16 del año y a la
edad de 105 días.
Como se puede apreciar en el cuadro 3 y las figuras 4 y 5, se detuvo la
evaluación en el muestreo 4; cuando se superó el límite superior, tanto por el
método de Iwao como de Wald. En el mismo cuadro, se nota que se continuó el
muestreo hasta la muestra número 10, a fin de verificar la información y
constatar que efectivamente se debía aplicar una medida de control para evitar
el daño económico. Esto significó un ahorro en términos de tiempo de 60% en la
ejecución del muestreo. Resultados similares con la especie Oebalus pugnax lo
registra Espino et al., (2008).
Cuadro 3. Evaluación de la población del chinche Oebalus insularis y validación de los planes de muestreo secuencial en potreros del
INIA Guarico. Año 2007 |
|||||||
Muestreo |
Total Adultos |
Total ninfas |
Promedio Adultos |
Promedio Ninfas |
Suma Adultos |
Límite superior Iwao |
Límite superior Wald |
1 |
38 |
2 |
3,8 |
0,2 |
3,8 |
7 |
17 |
2 |
30 |
2 |
3,0 |
0,2 |
6,8 |
11 |
19 |
3 |
22 |
0 |
2,2 |
0,0 |
9,0 |
15 |
22 |
4 |
154 |
5 |
15,4 |
0,5 |
24,4 |
19
* |
24
* |
5 |
103 |
3 |
10,3 |
0,3 |
34,7 |
23 |
27 |
6 |
120 |
0 |
12,0 |
0,0 |
46,7 |
27 |
29 |
7 |
57 |
1 |
5,7 |
0,1 |
52,4 |
31 |
32 |
8 |
39 |
0 |
3,9 |
0,0 |
55,9 |
35 |
34 |
9 |
87 |
2 |
8,7 |
0,2 |
64,9 |
38 |
37 |
10 |
45 |
3 |
4,5 |
0,3 |
69,1 |
42 |
39 |
* Detener el muestreo y recomendar control |
Se desarrolló el plan de muestreo secuencial para el
chinche vaneador Oebalus insularis Stal, empleando los métodos de Wald
(1947) e Iwao (1975), justificándose su
uso sólo durante la fase de maduración del grano del arroz.
Con el método de Iwao,
cuando las poblaciones se mantienen dentro de la zona de indecisión, se debe detener el muestreo después de realizar un
número máximo de 17 unidades muestrales y se toma la decisión de controlar.
Mientras que el mínimo número de
muestras que se requiere antes de tomar la decisión de no controlar seria de
dos unidades muestrales.
Con el método de Wald, cuando las poblaciones se
mantienen dentro de la zona de indecisión, se debe detener el muestreo después
de realizar un número máximo de 42 unidades muestrales y se toma la decisión de
controlar. Mientras que el mínimo número
de muestras requeridas para tomar la decisión de no controlar seria de
seis unidades muestrales.
Se validaron ambos métodos con información de campo,
lográndose un ahorro en tiempo de muestro del 60 %.
Se agradece la
colaboración prestada por el personal técnico y de investigación del INIA
Guarico sin el cual la realización del presente trabajo no hubiese podido
realizarse. A Zuhilma Narváez de la Universidad Central de Venezuela y a
Alberto Pantoja de la Universidad de Alaska por su ayuda inestimable.
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DE CONTENIDO DE LA REVISTA CIENTÍFICA UDO AGRÍCOLA