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Tablas de vida permiten la cuantificación de las fuentes y las tasas de mortalidad en las poblaciones de insectos y contribuyen a comprender, predecir y manipulación dinámica de la población en los agroecosistemas. Se presentan métodos de realización y análisis de tablas de vida de cohorte basado en el campo para un insecto con estadios inmaduros sésiles.
Tablas de vida proporcionan un medio de medición de las listas de nacimiento y muerte de las poblaciones en el tiempo. También pueden ser utilizados para cuantificar las fuentes y las tasas de mortalidad en las poblaciones, que tiene una variedad de aplicaciones en la ecología, incluyendo los ecosistemas agrícolas. Vida horizontal, o en cohorte, tablas proporcionan el método más directo y preciso de cuantificación de las tasas vitales de la población porque siguen un grupo de individuos de una población desde el nacimiento hasta la muerte. Aquí, se presentan los protocolos de realización y análisis de tablas de vida de cohorte basado en el campo que se aprovecha el carácter sésil de los estadios inmaduros de una plaga de insectos global, Bemisia tabaci. Insectos individuales se encuentran en el envés de las hojas de algodón y se caracterizan por dibujar un pequeño círculo alrededor del insecto con una pluma no tóxico. Este insecto entonces se observan repetidamente en el tiempo con la ayuda de lentes de mano para medir el desarrollo de una etapa a la siguiente y para identificar causas específicas de la etapa de muerte asociada a fuerzas de mortalidad naturales e introducidas. Análisis explican cómo correctamente medir mortalidad múltiples fuerzas actúan simultáneamente dentro de cada etapa y cómo utilizar esos datos para proporcionar métricas dinámicas de población significativa. El método no tiene en cuenta directamente para adultos supervivencia y reproducción, lo que limita la inferencia a la dinámica de Estados inmaduros. Un ejemplo se presenta que se centró en la medición del impacto de fondo (calidad de la planta) y descendente (enemigos naturales) efectos sobre la dinámica de la mortalidad de B. tabaci en el sistema de algodón.
Tablas de vida son una herramienta común con una larga historia en ecología1,2. Tablas de vida son que esencialmente una lista de los nacimientos y las defunciones en una población en el tiempo y estos datos puede utilizarse para cuantificar un número de parámetros importantes para comprender y predecir la dinámica de la población. Tablas de vida también pueden proporcionar información sobre las causas de muerte que son importantes para entender las interacciones tróficas y en el desarrollo de estrategias de control para la gestión de plagas en sistemas agrícolas y naturales. Se han construido numerosas tablas de vida en el campo de insectos3,4,5, y los análisis han proporcionado penetraciones importantes en la dinámica, Reglamento y predicción de poblaciones de insectos en muchos gestionados y sistemas naturales6,7,8,9,10,11,12,13,14. La tabla de vida de término es también utilizada para describir los estudios de laboratorio basado en gran parte examinar listas de nacimientos y muertes, pero bajo condiciones artificiales que no exponen el insecto a las fuerzas de la mortalidad natural y realista variables ambientales. Generalmente, es el objetivo de los estudios de laboratorio estimar el potencial biotic comparativo de una especie. El enfoque de los métodos descritos aquí es para el campo basado en las investigaciones que definen realizado potencial en relación con el medio ambiente.
Tablas de vida se pueden caracterizar como horizontal, en el que una cohorte real de los individuos edad igual se siguen desde el comienzo de sus vidas hasta la muerte, o vertical, donde se toman muestras frecuentes a través del tiempo de una población con una estructura de edad estable asumido y luego se infieren las tasas vitales de cohortes matemáticamente construida2,15. El tipo de tabla que se puede implementar depende de la naturaleza del insecto. Tablas de vida horizontal se pueden desarrollar a menudo insectos univoltine (una generación por año), mientras que este enfoque puede ser muy difícil para un insecto multivoltine con múltiples y ampliamente superpuestas generaciones cada año. Una serie de métodos analíticos han sido propuestos y utilizados para desarrollar tablas de vida verticales para las poblaciones de insectos (véase Southwood2 ejemplos). La metodología demostrada aquí permite el desarrollo de tablas de vida basado en la cohorte, horizontal en el campo para multivoltine insectos con características de historia de vida específica, en particular, la presencia de etapas de la vida sésil. El método se demuestra para una plaga clave en algodón como sistema modelo.
La mosca blanca, Bemisia tabaci biotipo B (= Bemisia argentifolii, Medio Oriente y Asia menor 116) es una plaga mundial de la agricultura que afecta negativamente el rendimiento y la calidad en muchos cultivos agronómicos y hortícolas, incluyendo protegidos los sistemas agrícolas en regiones templadas17. Impactos se producen debido a líber alimentación que interrumpe el flujo de nutrientes, enfermedades de etiología desconocida, causada por la alimentación de ninfas, transmisión de virus de plantas y numerosos efectos de la calidad del cultivo debido a la deposición de melaza18,19 . El insecto tiene una gama amplia y multivoltine, tener como 12-13 generaciones por año dependiendo de la región y de recursos alimenticios disponibles20. Desafíos de la administración también son exacerbados por su alto potencial reproductivo, su capacidad de dispersar y migrar dentro y entre sistemas agrícolas, la falta de una etapa quiescente (diapausa o veraneo) y su disposición a desarrollar rápidamente resistencia a los insecticidas utilizados para la supresión de21,22.
Ha realizado progresos considerables en desarrollar estrategias de gestión integrada de plagas para administrar con eficacia y económicamente las poblaciones de esta plaga en cultivos afectados23,24,25. Estos sistemas de gestión se basan en una sólida comprensión fundamental de la dinámica poblacional de B. tabaci y tablas de vida han sido una técnica clave que han permitido a esta comprensión. En Arizona, tablas de vida han permitido la estimación y la identificación de fuerzas importantes de la mortalidad de B. tabaci en cultivos múltiples sistemas de13,26, han permitido la medición de la dinámica de la mortalidad relativa a estrategias de gestión de distintos efectos de insecticidas14, han proporcionado un medio de estimación de posibles efectos no funcionales de algodón transgénico productoras de proteínas insecticidas27, han apoyado a riguroso evaluación de un programa de control biológico clásico28 (Naranjo, datos no publicados) y ayudó a explorar los efectos comparativos de arriba hacia abajo y bottom-up efectos sobre plagas dinámica29. Todas estas aplicaciones han implementado la metodología aquí descrita. El enfoque puede ser útil para el estudio de la ecología de la población de insectos en un número de sistemas naturales y gestionados.
Nota: las técnicas que se describen a continuación consideran vida parcial de las tablas porque no incluyen explícitamente la reproducción o la mortalidad de las etapas del adulto. La cohorte del término es equivalente a generación porque examina la mortalidad del huevo a la etapa adulta.
1. establecer sitios
2. Establecer cohortes de huevo
3. Establecer cohortes de ninfa
4. Observación y grabación de la portilla de huevo y mortalidad
5. Observación y grabación de estadíos de desarrollo y mortalidad
6. Resumen de datos y análisis
Una cohorte de ejemplo se presenta en la tabla 2 para mostrar una presentación típica y cálculo de resultados de la tabla de vida. Los datos más útiles es capturados en las tasas de mortalidad marginal de cada factor dentro de cada etapa. Por convertir estos precios a valores de k (Protocolo, artículo 6), mortalidad etapa sobre todos los factores y factor de mortalidad en todas las etapas se pueden fácilmente calcular, como puede total mortalidad generacional. Esto también facilita insustituibles análisis de mortalidad, factor clave y dependencia de la densidad.
Resultados representativos se presentan en el estudio de Asiimwe et al. 29. esta vida de estudio utilizada las tablas para medir las consecuencias comparativas de abajo hacia arriba (calidad de la planta) y descendente (impactos del enemigo naturales) efectos sobre la mortalidad de las poblaciones de B. tabaci en el sistema de algodón. Un año de tres replicado (n = 4) estudio de parcelas divididas utiliza tres niveles de frecuencia de riego (20, 40 y 60% agua agotamiento del suelo que representan condiciones de húmeda, normales y secas) como parcelas principales y dos niveles de manipulación de enemigos natural (ininterrumpido y perturbado por la repite la aplicación de insecticidas de amplio espectro) como parcelas divididas. Los insecticidas utilizados fueron seleccionados porque tienen grandes efectos negativos en la comunidad de enemigos natural sin efecto sobre el insecto plaga en algodón. Tablas de vida fueron conducidas en tres generaciones en cada parcela experimental cada año para un total de 36 en el estudio de tres años. Ni mortalidad marginal o insustituible para cualquier factor diferenció significativamente de año a año y así se agruparon los resultados en los tres años. Además, no hubo diferencias en las tasas de mortalidad y los patrones debido a las manipulaciones de calidad de planta y así como un ejemplo de la salida, los de sólo las manipulaciones de arriba hacia abajo se combinaron los resultados sobre los tratamientos de calidad de planta se muestran en la figura 5. Tipos marginales de la depredación por chupar depredadores disminuidos significativamente cuando se aplicaron insecticidas indicando el impacto de arriba hacia abajo el control de este sistema. Las tasas de parasitismo redujo numéricamente pero el cambio no fue estadísticamente significativo. Tarifas de inviabilidad de huevo aumentaron ligeramente con aplicaciones de insecticidas.
Patrones de mortalidad insustituible fueron similares a los de tipos marginales (figura 6). Cuando los enemigos naturales no se interrumpen por insecticidas, depredación suministra el nivel más alto de mortalidad insustituible y este nivel disminuido de manera significativa con la interrupción. Parasitismo suministra niveles bajos de mortalidad insustituible y otra vez hubo una disminución numérica debido a insecticidas pero el cambio no fue estadísticamente significativo. Inviabilidad de desprendimiento y huevo aumentó en respuesta a la interrupción de insecticida.
Un ejemplo de análisis de factor clave utilizando el método gráfico de Varley y Gradwell (1960)35 se muestra en la figura 7. Aquí los resultados de las cuatro parcelas replicadas fueron combinados en un total de 9 cohortes sobre el estudio de tres años. Comparación de los valores individuales de k para diversos factores de mortalidad, sumadas sobre todas las etapas de la vida a la mortalidad total para la generación indicó que esa depredación emparejó más de cerca posible el patrón de mortalidad total, seguida por desprendimiento y parasitismo. El factor clave regresión método3 cuantitativamente confirmó estas observaciones visuales con el valor más alto de la pendiente asociado a la depredación. Así, la depredación fue más estrechamente asociada con los cambios en la mortalidad generacional.
Finalmente, en la figura 8 se muestra un ejemplo de análisis de dependencia de densidad para las dos fuentes principales de la mortalidad asociada a enemigos naturales. Una vez más, las cuatro parcelas replicadas fueron combinadas en un total de 9 generaciones durante los tres años. Tanto las relaciones demostraron un patrón de dependencia directa de la densidad, lo que indica que las tasas de mortalidad aumentaron con el aumento de densidad, pero la relación sólo fue estadísticamente significativa para mortalidad inducida por el parasitoide.
Figura 1: Ejemplos de viven inmaduros de B. tabaci etapas de la vida. (A) recién puso huevos. (B) huevos más viejos son de color más ámbar. (C) 1st instar ninfa. (D) 2nd instar ninfa. (E) 3rd instar ninfa. (F) 4th instar ninfa. (G) tarde 4th instar ninfas referidas a veces como "pupa" o "ninfa de ojos rojos". Exuvias de (H) después de la aparición del adulto. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2: ejemplos de las herramientas utilizadas en el establecimiento de cohortes de tabla de vida. (A) el más grande 8 X lente se utiliza para localizar y marcar huevos recién nacidas o recién colocado 1st instar las ninfas. Tenga en cuenta la ranura en el lado de la lente 8 x que permiten que la pluma se inserta para que el observador puede dibujar el círculo pequeño alrededor de insectos mientras simultáneamente a través de la lente. (B) un ejemplo de una hoja de etiquetas que muestra marcada a ninfas (indicadas por las flechas). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 3: parte inferior de la hoja de algodón de. Tres venas de la hoja principal se utilizaron para delinear cuatro sectores en la hoja para facilitar volver a localizar insectos durante los intervalos de observación repetida para evaluar el desarrollo y la mortalidad de cohortes de huevo y Ninfa. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4: Ejemplos de inmaduros de B. tabaci muertos por diversas causas. (A) evidencia de parasitismo en ninfas cuarto instar. Nota cómo el bacteriosomes amarillento pares han sido desplazadas al perímetro que indica la presencia de una desarrollo de la larva parasitoide. (B) estadio pupal de Encarsia sopHIA, un parasitoide introducido de B. tabaci, en 4th estadio cadáver. Nota meconia color marrón (fecales pellets) en la periferia de los cadáveres que son característicos de este género parasitoide. (C) Larva de sophia En. desarrollar dentro de una ninfa de mosca blanca 4th instar. (D) etapa Pupal de introducido Eretmocerus SP (Etiopía) en un cadáver de estadio 4th . (E) aparición del agujero de sophia es en 4th estadio cadáver de mosca blanca. Esto nunca se verían en una cohorte que desarrollo parasitoide es más largo que el desarrollo de la mosca blanca y la cohorte concluirían antes de aparición del parasitoide. (F) parasitoide host-alimentación en 4th instar ninfa en que host órganos todavía son en gran parte intactos pero el cadáver está ligeramente contraída y a veces descolorida. Tenga en cuenta la retención de los bacteriosomes y los puntos de vista débil en el cadáver. (G-I) Ninfas cuarto instar cazaron al succionar los depredadores. El cadáver parcialmente o totalmente evacuado permanece en la hoja. En G, las heridas de entrada de una larva de crisopa verde depredadores son visibles. (J) raro ejemplo de una 4th instar ninfa parcialmente consumida por un depredador masticación. Más a menudo la ninfa toda se extrae de la hoja. () Huevos que han sido depredados en por un depredador que aspira (adyacente a los tricomas de la hoja). (L-N) Depredación de 1st, 2nd y 3rd instar ninfas, respectivamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5: Tasas marginales de la mortalidad de B. tabaci en algodón. Comparativas tasas de mortalidad marginal de factores múltiples cuando el control de arriba hacia abajo por los enemigos naturales se ve interrumpido por la aplicación de insecticidas de amplio espectro29. De parcelas (n = 36; 9 cohortes replicados 4 veces), la línea dentro de la caja es la mediana, la caja denota el 25th y 75º percentiles, bigotes denotan el 10th y 90º percentiles y puntos representan la 5th y 95º percentiles. Tipos marginales de la depredación por chupar depredadores disminuyeron de manera significativa cuando se aplican insecticidas. Las tasas de parasitismo redujo numéricamente pero el cambio no fue estadísticamente significativo. Tarifas de inviabilidad de huevo aumentaron ligeramente con aplicaciones de insecticidas. Modificado de Asiimwe et al 201629 haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 6: Insustituibles tasas de mortalidad de B. tabaci en algodón. Comparativas tasas de mortalidad insustituible de múltiples factores cuando control de arriba hacia abajo por los enemigos naturales fue interrumpido por la aplicación de insecticidas de amplio espectro29. Mortalidad insustituible estima parte de mortalidad generacional que no ocurrirían si el factor en cuestión es ausente. De parcelas, la línea dentro de la caja es la mediana, la caja denota el 25th y 75º percentiles, bigotes denotan el 10th y 90º percentiles y puntos representan la 5th y 95º percentiles. Cuando los enemigos naturales no se interrumpen por insecticidas, depredación provee el nivel más alto de mortalidad irremplazable pero este nivel disminuido de manera significativa con los aerosoles. Bajos niveles de mortalidad insustituible fueron suministrados por el parasitismo y no cambian con el uso de insecticidas. Modificado de Asiimwe et al 201629 haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 7: Clave de análisis factorial para las poblaciones de B. tabaci en algodón. Análisis del factor clave intenta identificar los factores que están más estrechamente asociados con los cambios en la mortalidad generacional. El método utiliza valores de k, que se estiman como -ln(1-M), donde ln es el logaritmo natural, y M es la tasa de mortalidad marginal de factor . K total es la suma de la mortalidad valores de factor k y representa mortalidad total para la generación. El patrón que aparece K-total más de 9 generaciones es comparado con los de factores de mortalidad específica (aquí sumadas sobre todas las etapas de vida). Los factores que más estrechamente se asemeja K total es el factor clave. Un enfoque más cuantitativo es retroceder los valores de k en K-total3. El factor de mayor valor de la pendiente (entre paréntesis) es el factor clave. Aquí, la depredación fue identificada como el factor clave. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 8: prueba para la densidad-dependencia en factores de mortalidad. Dependencia de la densidad temporal puede ser probada por regresión el valor k de un factor de mortalidad específica de la densidad de ln de la etapa de la vida afectada por esta mortalidad. Una pendiente positiva estadísticamente significativa indicaría dependencia directa de la densidad o una mayor tasa de mortalidad con el aumento de densidad de insectos. Una pendiente negativa indica dependencia inversa de la densidad. En el ejemplo aquí, dependencia directa de la densidad es compatible con el parasitismo de ninfas pero no depredación de ninfas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 1: ejemplo de hoja de datos para el campo para observaciones de tabla de registro de la vida. Esta tabla muestra un ejemplo de la manera que se registren en el campo. Cada insecto seguido sea vivo en el momento de la observación o es muerto de una de varias causas. Como observaciones se terminan es conveniente negro las líneas de insectos ya muertos. Se dan datos de dos fechas de observación hipotético. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Mortalidad real | Mortalidad aparente | Mortalidad marginal | el valor de k | |||||||
Tabla 2: Tabla ejemplo para una población de Bemisia tabaci en algodón en Maricopa, Arizona, USA. Esta tabla muestra los valores estándar por lo general estimados en tablas de vida. lx es el número de insectos vivos al comienzo de cada etapa de la vida (por Convención resultados se normalizan para empezar con 1000), etapa dx es el número de muertos durante el intervalo de cada etapa y el factor dx indica el número que moría por una causa determinada dentro de cada etapa. Etapa o factor qx calcula la tasa de mortalidad que ocurren dentro de una fase específica y se basa en el número de insectos vivos en el principio de la etapa. El factor evidente qx los valores se utilizan para estimar tasas de mortalidad marginal por cada factor (ver Protocolo 6.2.3 y tabla 3). Mortalidad real da la tasa de mortalidad en cada etapa y por cada factor en relación con el número de insectos vivos en el inicio de la cohorte (aquí 1000). Mortalidad generacional puede estimarse por la suma de mortalidad real o la suma de los valores de k para la mortalidad marginal. La diferencia es debido a que las tasas marginales son aproximadamente32. En general, tasas de error promedio están 0.07%13.
Tasa marginal de interés (M B) | Tasa aparente (d B) | Tasa aparente (d A) | Etapa |
Inviabilidad | Inviabilidad | La depredación + desplazamiento |
Tabla 3: Matriz para la estimación de las tasas marginales de mortalidad de poblaciones de Bemisia tabaci . Factores de mortalidad en este sistema no actúan secuencialmente pero al mismo tiempo y técnicas tan especiales se requieren para estimar tasas específicas por etapa de mortalidad tasas marginales. La fórmula es MB = dB/ (1-dA), donde MB es la tasa marginal de factor de mortalidad B, d,B es la tasa observada de mortalidad de factor B y dA nominal lo observado es de mortalidad sumada de todos los factores de mortalidad que pueden sobrepasar el factor B. La tabla muestra que aparente (observadas) tasas de mortalidad son necesarias para estimar la tasa marginal de un factor de mortalidad determinado. Aphelinid parasitoides son capaces de atacar a todos los estadíos de B. tabaci38,39,40, pero evidencia de parasitismo en el campo sólo puede verse confiablemente en ninfas de 4 º instar. Para tener en cuenta plenamente todas competencia simultánea de depredación y desprendimiento durante todos los estadíos, el dA de parasitismo marginal se estima como la suma de depredación aparente y desplazamiento para todos los estadíos combinados.
Por lo general, el desarrollo de la vida tablas para insectos multivoltine con amplia superposición de generaciones están limitadas a un enfoque vertical donde una población se muestrea repetidamente en el tiempo y diversas técnicas gráficas y matemáticas se utilizan para estimación de reclutamiento para las diferentes etapas y deducir las tasas de mortalidad de cambio de densidades de la vida diferentes etapas2. La fuerza del enfoque aquí es que navega esta limitación al aislar a un grupo de insectos inmóviles de igual edad de una población y luego siguiendo su destino con el tiempo. Se pueden estimar directamente las tasas de mortalidad, e igualmente importante, los agentes de esta mortalidad se pueden identificar, al menos dentro de amplias categorías (p. ej., succión depredación, desplazamiento).
Estas categorías generales de mortalidad son relativamente fáciles de distinguir en el campo con un 15 X lente, pero las causas específicas de muerte son menos ciertas. Otra delineación de succión especie depredador o causas específicas de desplazamiento es posibles. Naranjo y Ellsworth13 utiliza regresión múltiple para identificar las especies de depredadores asociadas a medida las tasas de depredación de la fase específica y la Asociación de varios masticación predator especies y tiempo parámetros (precipitación, velocidad del viento) a las tasas de de desplazamiento de la fase específica. La categoría desconocida probable captura varias fuentes potenciales de mortalidad. Por ejemplo, muchas especies de parasitoides de aphelinid conocen a host-alimentación41,42. Esta alimentación resulta en la muerte del huésped pero no aparece lo mismo como depredación (Comparar figura 4F con 4 G-4I). Durante muchos años de la realización de tablas de vida nunca hemos observado a ninfas que han sido definitivamente cazadas sobre por parasitoides, pero pueden diferir en otros sistemas y puede ser una fuente independiente de la mortalidad que puede cuantificarse.
Pasos críticos en el protocolo incluyen la identificación precisa de los huevos recién puestos y recién colocaron a ninfas de instar 1st . Si personas mayores de cualquiera de estas etapas fueron marcados, entonces las tasas de mortalidad resultante sería censurados y por lo tanto, menos precisa. También son importantes la exactitud y consistencia de las observaciones repetidas tras establecimiento de cohortes. A veces la escala del estudio requieren que varios observadores son necesarios para completar el estudio. En los estudios de Naranjo y Ellsworth13,14 había cuatro observadores principales y cada uno responsable de una cuadra de replicar el experimento. Las diferencias entre observadores fue explicado luego por variación de bloque en los análisis estadísticos. Los observadores también confirieron sobre una base regular para reducir las diferencias individuales en la interpretación de la fase de desarrollo y causas de la muerte. En otros estudios, un solo individuo hizo todas la observaciones29, reduciendo así inconsistencias basado en observador. También es importante establecer las cohortes dentro de una ventana bastante estrecha de tiempo para que una población identificada podría ser seguida en las fechas posteriores observaciones. Según el alcance del estudio, sería posible alternar el inicio de la cohorte, pero luego una planificación cuidadosa se necesitarían para asegurar que las observaciones posteriores para el desarrollo y mortalidad ser programado a intervalos similares, sobre todo si el desarrollo es rápido, como lo es para las especies estudiadas aquí.
Una limitación obvia del método es que no incluye reproducción y mortalidad de la etapa adulta móvil. Varios depredadores pueden potencialmente depredan sobre adultos de B. tabaci43,44,45 y puede ser una importante fuente de mortalidad no capturada por este método. Reproducción también es de vital importancia para entender la dinámica de la población total de una especie. Es posible combinar información de laboratorio generado en reproducción adultos dependientes de la temperatura y la supervivencia con datos de la tabla de vida en el campo de los inmaduros13, pero no está claro cómo estos datos de laboratorio representan la proceso reproductivo bajo ambientes de campo variable. Con la medida contemporáneo de la dinámica poblacional de moscas blancas junto con los modelos, estos resultados de la tabla de vida pueden utilizarse para sacar conclusiones sobre la inmigración de adultos y emigración13. Otra limitación es que no se mide la mortalidad durante la etapa de la oruga del insecto. Apoyo a la investigación sugiere que la etapa de oruga es muy corta en duración46,47 y que las tasas de mortalidad son insignificante30. Una tercera limitación es que los insectos en la cohorte se encuentran cerca de la parte superior de la planta. Ciertos factores de mortalidad (depredación, parasitismo, desprendimiento) pueden variar dependiendo de la ubicación con el dosel. Por ejemplo, ciertos depredadores o parasitoides pueden tener preferencias específicas del microclima y desplazamiento de las fuerzas como el viento y lluvia puede ser menos severa baja en el dosel. Esta limitación puede superarse fácilmente, simplemente alterando la distribución de los insectos marcados en la cohorte. Otras limitaciones merecen más investigación y desarrollo hacia una tabla más completa. Similares limitaciones son que puedan afectar a otras especies de insectos con estilos de vida y comportamientos similares.
Limitaciones adicionales implican algunos de los métodos analíticos descritos aquí. Mientras que el análisis del factor clave ha sido ampliamente utilizado en el análisis de cuadro vida12, ha sido criticada como un método inadecuado para definir los mecanismos casuales de dinámica de población de unidad48. Sin embargo, en conjunto con otros análisis puede arrojar luz sobre las etapas importantes de la vida y la mortalidad fuerzas impacta las poblaciones de insectos13. Análisis densidad-dependiente también ha sido cuestionado por razones metodológicas y ecológicas y dependencia directa de la densidad es a veces asociada con la regulación de la población, el debate continúa sobre la mejor manera de medir y demostrar el efecto4 ,31,49,50,51. Por último, análisis de mortalidad insustituible es una construcción matemática y es difícil saber exactamente cómo contemporánea mortalidad las fuerzas que interactúan y compensar cualquier factor que pueda ser eliminado2,11. El método presentado aquí se supone que no hay ninguna dependencia de la densidad en la mortalidad.
Los protocolos de campo son flexibles y se pueden aplicar en una serie de circunstancias y a un número de diferentes cultivos más allá de algodón que las etapas del insecto de interés son sésiles26. Puede ser aplicado para describir simplemente las fuentes y las tasas de mortalidad para una población de insectos o puede utilizarse en un contexto experimental para evaluar la influencia de un amplio número de factores en la dinámica de la mortalidad de una población31,36 . Describen los métodos generales de análisis aquí tienen amplia aplicación, a pesar de las limitaciones del análisis de mortalidad insustituible ya se ha señalado, la dependencia de la densidad y factor clave. La inclusión de adultos reproducción y sobrevivencia abriría avenidas adicionales de análisis y comprensión a través de la aplicación de modelos de la matriz y el rico conjunto de herramientas interpretativas permiten. Por ejemplo, una tabla de vida completa permitiría la aplicación de análisis de la elasticidad, un método robusto para identificar que la vida etapas contribuyen más a la población crecimiento36,52. Esto puede permitir un más fundamental entender de la dinámica poblacional de una especie y también facilita la identificación de que la vida etapas podrían ser más provechoso objetivo de las medidas de control como control biológico37. Aplicación de tales análisis en B. tabaci could contribuir a estrategias de manejo más robustas en sistemas de cultivo afectados.
Los autores no tienen nada que revelar.
Agradecemos a D. Ashton, V. Barkley, K. Beimforh, F. Bojorquez, Cantrell J., G. Castro, R. Christensen, Fearn J., C. Jara, D. Meade, G. Owens, Rodarte L., D. Sieglaff, A. Sonoqui, M. Stefanek, Stuart B., J. Trejo, A. Slade y Yescas E. asistencia técnica. Apoyo parcial fue proporcionada por USDA-servicio, USDA-nacional Instituto de investigación agrícola para la alimentación y la agricultura extensión IPM programa y plagas manejo alternativas especiales proyectos, Cotton Incorporated, Asociación de productores de algodón de Arizona, algodón Fundaciones, USDA-Cris, NAPIAP (región occidental) y proyectos especiales de la región occidental IPM.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Flagging tape | Gempler, Janesville, Wisconsin USA | 52273 | Five colors |
Manila merchandise tags | American Tag Company, Pico Rivera, California USA | 12-104 | |
Ultra fine point marker | Sanford, Bellwood, Illinois, USA | 451898 | Available at Office Max, Amazon |
Peak Loupe 8X | Adorama, New York, NY USA | 2018 | |
Peak Loupe 15X | Adorama, New York, NY USA | 19621 |
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