Abstract:
En las últimas décadas, la intensificación de la producción agrícola,
acompañada de una mayor presión por plagas, resultó en un aumento sustancial del
uso de pesticidas sintéticos. El manejo integrado de plagas (MIP) brinda un marco
para el desarrollo y uso de estrategias de control que sean efectivas y a le vez
sustentables. Promueve el uso de procesos biológicos renovables para el control de
plagas, el monitoreo de su dinámica poblacional y el uso de herramientas de decisión
de control, tales como umbrales de daño y modelos predictivos. En este trabajo, se
propone un enfoque de modelado empírico basado en un modelo bayesiano
jerárquico con estructura espacio-estado para aumentar la eficacia y la eficiencia de
los controles basados en el MIP y aumentar así su adopción por el sector productivo.
Utilizando datos de abundancia de chinches (Pentatomidae) y de fenología del cultivo
de soja, junto con datos meteorológicos para 8 localidades de la región pampeana ,
(1) se estimó el tamaño poblacional real de chinches través del tiempo, (2) se
realizaron predicciones a corto plazo del tamaño poblacional, (3) se creó un método
para estimar el daño acumulado por parte de las chinches que presentaban los
cultivos, (4) se realizó un análisis de incertidumbre en las predicciones en función del
tamaño muestral y (5) se evaluó la capacidad predictiva de distintas variantes del
modelo con el criterio de información WAIC y el método de validación cruzada LOOCV. Las predicciones mostraron un grado de exactitud razonable y la estimación del
daño acumulado permitió aumentar la información disponible para los productores
acerca de cuándo realizar un control. Por último, el análisis de incertidumbre sugirió
un tamaño muestral de 60 para obtener un buen balance entre la precisión y el
esfuerzo de muestreo.