Establecimiento de una zona libre de la mosca de la fruta en el sur de Puerto Rico: evaluación de viabilidad Luis Alejandro Díaz Marín Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez Departamento de agronomía y ciencias ambientales

Anastrepha spp http://www.cesavesin.gob.mx/cms/images/moscas/mosca_obliqua.jpg http://entnemdept.ufl.edu/creatures/fruit/tropical/carib_fly01.jpg

Introducción Anastrepha spp. Pestes de cultivos frutales importantes Puerto Rico (A. obliqua, A. suspensa) Hospederos conocidos: Mangifera indica, Spondias mombin, S. dulcis, S. purpurea, Psidium guajava, Eugenia uniflora, Terminalia cattappa. Zonas libres de la mosca (Plan de manejo)

Justificación Debido al crecimiento de una gran variedad de cultivos frutales en Puerto Rico y a la disposición de los cultivadores a ampliar su mercado (Jenkins & Goenaga 2008), se quiere evaluar el establecimiento de una zona libre de la mosca de la fruta y así disminuir en lo posible los costosos tratamientos post cosecha

Objetivos Conocer la predicción acerca de la distribución potencial de la mosca de la fruta en la zona sur de Puerto Rico. Evaluar y recolectar datos en la zonas cuya probabilidad es mayor Evaluar aquellas especies vegetales que pueden ser hospederos potenciales

Metodología Localidades de presencia georeferenciadas (Anastrepha sp) (Coordenadas geográficas - WGS 84 Datum) Datos de presencia ArcMap (Verificación de datos) Maxent (maximum-entropy) ´´Logistic output`` Datos de entrenamiento (70%);Datos de prueba (30%) Mismo grupo de datos Modelo descriptivo Capas ambientales (Continuas) Elevación (DEM) Precipitación anual (pptanual) Temperatura máxima anual (tmaxanual) Temperatura mínima anual (tminanual) Categórica ; Tipos de Cobertura (vegetación 2)

Metodología ArcMap

Area de estudio http://academic.uprm.edu/~jchinea/cursos/ecolplt/ecogeopr09.pdf

Resultados ´´Sensitivity`` (Proporción de presencias observadas correctamente predichas) ´´Specificity`` (Proporción de ausencias observadas incorrectamente predichas)

Análisis de la contribución de las variables Resultados Análisis de la contribución de las variables

Tipos de cobertura (Vegetacion2) Numero Categoria 3 Hoja perenne 5 Plantación 12 Cuerpos de agua 13 Barreras 14 Urbano

Análisis de la contribución de las variables Resultados Análisis de la contribución de las variables

Análisis de la contribución de las variables Resultados Análisis de la contribución de las variables

Formato de salida logístico Predicción de hábitat adecuado Formato de salida logístico Rojo : Alta probabilidad Azul: Baja probabilidad

Predicción de hábitat adecuado Salida Maxent – Google earth

Conclusiones y recomendaciones El modelo predice que existen 5 zonas con una mayor probabilidad de encontrar hábitats adecuados (San Germán, Lajas, Guánica, Ponce y Santa Isabel) La distribución potencial esta relacionada con variables como el tipo de cobertura y temperatura altas Las categorías dentro de la capa tipos de cobertura mas importantes están relacionados con actividades humanas Tomar muestras en lugares donde la probabilidad es alta y baja. Tomar muestras hacia la parte Sureste de la isla

Preguntas y sugerencias