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Engenharia Rural • Cienc. Rural 45 (6) • June 2015 • https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20140841 linkcopy

Open-access Geostatistics applied to the study of the spatial distribution of Tibraca limbativentris in flooded rice fields

Geoestatística aplicada ao estudo da distribuição espacial de Tibraca limbativentris em arrozal irrigado por inundação

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Abstract

Tibraca limbativentris (rice stem bug) is an insect highly injurious to the rice crop in Brazil. The aim of this research was to define the spatial distribution of the T. limbativentris and improve the sampling process by means of geostatistical application techniques and construction of prediction maps in a flooded rice field located in the "Planalto da Campanha" Region, Rio Grande do Sul (RS), Brazil. The experiments were conducted in rice crop in the municipality of Itaqui - RS, in the crop years of 2009/10, 2010/11 and 2011/12, counting fortnightly the number of nymphs and adults in a georeferenced grid with points spaced at 50m in the first year and in 10m in the another years. It was performed a geostatistical analysis by means adjusting semivariogram and interpolation of numeric data by kriging to verify the spatial dependence and the subsequent mapping population. The results obtained indicated that the rice stem bug, T. limbativentris, has a strong spatial dependence. The prediction maps allow estimating population density of the pest and visualization of the spatial distribution in flooded rice fields, enabling the improvement of the traditional method of sampling for rice stem bug

Oryza sativa; rice stem bug; dispersion; monitoring

Resumo

Tibraca limbativentris (percevejo-do-colmo) é um inseto altamente prejudicial à cultura do arroz no Brasil. O objetivo com este trabalho foi definir a distribuição espacial de T. limbativentris e aperfeiçoar o método de amostragem por meio da aplicação de técnicas geoestatísticas e construção de mapas de predição em arrozal irrigado por inundação, no Planalto da Campanha do Rio Grande do Sul. Os experimentos foram realizados em lavoura de arroz situada no município de Itaqui - RS, nos anos agrícolas de 2009/10, 2010/11 e 2011/12, efetuando-se amostragens quinzenais para contagem de ninfas e adultos, conforme grids georreferenciados com pontos espaçados em 50m na primeira safra e em 10m nas demais safras. Realizou-se a análise geoestatística via ajuste de semivariogramas e da interpolação dos dados numéricos por krigagem ordinária para verificar a dependência espacial e posterior mapeamento populacional. Os resultados obtidos indicaram que o percevejo do colmo, T. limbativentris, possui forte dependência espacial. Os mapas de predição permitem estimar a densidade populacional da praga e a visualização de sua distribuição espacial em lavoura de arroz irrigado por inundação, possibilitando o aperfeiçoamento do método de amostragem tradicional para o percevejo-do-colmo

Oryza sativa; percevejo-do-colmo; dispersão; monitoramento

INTRODUÇÃO:

O percevejo-do-colmo Tibraca limbativentris Stal, 1860 (Hemiptera: Pentatomidae) é um dos insetos mais prejudiciais à cultura do arroz irrigado por inundação no Brasil. Sua ocorrência é maior na região do Planalto da Campanha do Rio Grande do Sul, onde predominam lavouras implantadas em áreas inclinadas e com desuniformidade da lâmina de irrigação, o que favorece o estabelecimento do inseto, provocando danos do início do perfilhamento à floração (COSTA & LINK, 1992a).

O controle de T. limbativentris na região é feito predominantemente com inseticidas químicos, aumentando custos de produção e riscos de contaminação ambiental. Tal fato, aliado à inadequação do monitoramento do inseto nos arrozais, configura um descumprimento dos princípios do manejo integrado de pragas - MIP. A combinação de métodos químicos, físicos, biológicos (MACIEL et al., 2007) e culturais (PAZINI et al., 2012) de controle com modelos adequados de amostragem, resulta em maior eficiência do processo (FARIAS et al., 2003). Nesse contexto, o conhecimento sobre o comportamento espacial de insetos-praga é básico para a definição de processos eficazes de amostragem (FERNANDES et al., 2003).

O conhecimento da dependência espacial de um organismo permite definir a distância a partir da qual as amostras representativas da sua população passam a ser independentes, ou seja, em que circunstância a variação média entre duas observações não é mais função da distância entre si, dando lugar à independência, sem correlações espaciais (ANDRIOTTI, 2003). A Geoestatística é uma importante ferramenta para esse tipo de determinação, pois considera o valor da observação e a sua localização na estimativa da correlação entre os pontos de amostragem (BARRIGOSSI et al., 2002). Nessa perspectiva, com este trabalho, objetivou-se definir a distribuição espacial de T. limbativentris e aperfeiçoar o método de amostragem por meio da aplicação de técnicas geoestatísticas e construção de mapas de predição em arrozal irrigado por inundação, no Planalto da Campanha do Rio Grande do Sul, onde predomina o cultivo do cereal também sobre as taipas, condição que potencializa os danos do inseto.

MATERIAL E MÉTODOS:

O estudo foi realizado nas safras de 2009/10, 2010/11 e 2011/12, em lavoura comercial de arroz instalada num Luvissolo, com declividade média de 4,8%, na Fazenda Pitangueira, situada a 29°09'56.52"S e 56°29'20.06"W, em Itaqui, RS. O clima predominante da região é "Cfa", subtropical, temperado quente, com chuvas bem distribuídas e estações bem definidas, segundo classificação de Köppen-Geiger.

Nas três safras, a cultura foi implantada via cultivo mínimo, semeando a cultivar IRGA 417, na primeira semana de outubro, na densidade de 60 sementes/m linear, num espaçamento de 0,17m entre linhas. A adubação foi de 286kg ha-1 de 4-17-27 N-P-K na semeadura, 150kg ha-1 de 45-0-0 N-P-K aos 15 dias pós-emergência das plântulas, antes da inundação do arrozal, e 75kg ha-1 de 30-0-20 N-P-K na diferenciação do primórdio floral. O manejo fitossanitário foi feito conforme as recomendações técnicas para a cultura do arroz irrigado (REUNIÃO, 2012), porém, sem aplicações de inseticidas. Nas duas primeiras safras, pós-colheita do arroz, em meados de fevereiro, a lavoura foi submetida a duas passadas de grade aradora e uma de grade niveladora para destruição dos restos culturais (resteva). Na safra de 2011/12, porém, a resteva foi destruída por rolo-faca.

Para o monitoramento de T. limbativentris na lavoura, nas três safras, previamente, foi estabelecido um grid regular com pontos amostrais geoposicionados equidistantes, conforme orientação adaptada de KUNO (1991). O monitoramento compreendeu amostragens quinzenais em distintos estádios do ciclo biológico das plantas de arroz e pós-colheita (Tabela 1), uma vez que o inseto pode se manter entre a resteva, principalmente em condições de cultivo mínimo. Comparativamente à safra de 2009/10, em 2010/11 e 2011/12, o espaçamento entre os pontos de amostragem foi diminuído, enquanto o número de amostras foi aumentado, a fim de se identificar mais eficientemente as variações da população por unidade de área.

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Tabela 1:
Aspectos metodológicos do estudo sobre comportamento espacial de T. limbativentris em lavoura de arroz irrigado por inundação. Itaqui-RS.

Em todos os levantamentos de T. limbativentris, sobre cada ponto amostral, foi lançada uma estrutura metálica com 0,5m x 0,5m, sendo as plantas inseridas na área de 0,25m², examinadas visualmente para a contagem de ninfas e adultos.

Os dados obtidos foram submetidos à análise exploratória e à análise geoestatística por meio do pacote geoR (RIBEIRO JÚNIOR & DIGGLE, 2001) do software R (R DEVELOPMENT CORE TEAM, 2011). A análise geoestatística foi realizada utilizando-se os semivariogramas com o estimador robusto (CRESSIE & HAWKINS, 1980).

Após a obtenção dos semivariogramas experimentais, foram ajustados aos dados alguns modelos matemáticos. Testaram-se os modelos de alcance finito: esférico, exponencial e gaussiano (VIEIRA, 2000; ANDRIOTTI, 2003). Nos casos de independência espacial dos dados, ajustou-se ao modelo de efeito pepita puro.

A avaliação do melhor ajuste dos dados experimentais ao modelo do semivariograma foi visual, ou seja, "ajuste a sentimento" (ZIMBACK, 2001), sendo, posteriormente, validado pelo critério da menor média das variâncias de predição obtidas por validação cruzada (ANDRIOTTI, 2003). Para complementar a avaliação da qualidade dos ajustes, foi calculado, na ausência de independência dos dados, o índice de dependência espacial (IDE), proposto por SEIDEL & OLIVEIRA (2014).

Após definidos os modelos dos semivariogramas e constatada a existência de dependência espacial, utilizou-se a krigagem ordinária para a elaboração de mapas de predição, com o fim de estimar valores em qualquer posição dentro das áreas estudadas, sem tendência e com variância mínima (VIEIRA, 2000).

RESULTADOS E DISCUSSÃO:

A análise exploratória dos dados de adultos+ninfas de T. limbativentris indicou elevada variabilidade pelos valores de desvio padrão superiores à média e dos valores máximo e mínimo observados, em todas as ocasiões de amostragem (Tabela 2). Resultado similar com dados de contagens foi indicado por estudo sobre a variabilidade espacial de plantas daninhas, sendo atribuído à existência de zonas com baixa ocorrência e outras com expressiva população (CHIBA et al., 2010), motivo que também pode explicar a alta variabilidade dos dados sobre o percevejo-do-colmo.

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Tabela 2:
Análise exploratória dos dados populacionais de T. limbativentris em lavoura de arroz irrigado por inundação. Itaqui-RS.

A partir do início das contagens de adultos+ninfas de T. limbativentris, nas três safras, foi constatado aumento populacional do inseto, com posterior redução nas amostragens pós-colheita (Tabela 2). O período entre o início do perfilhamento (V4) à floração (R4) do arroz foi o de maior ocorrência de T. limbativentris.

Conforme a análise geoestatística, nove modelos de semivariogramas, considerando cada ocasião de amostragem, nas três safras, se ajustaram aos dados de contagem de ninfas+adultos de T. limbativentris indicando dependência espacial (Tabela 3). O modelo gaussiano foi o que, na maioria das amostragens, melhor se ajustou aos dados. Dentre os modelos tradicionais, isto é, esférico, exponencial e gaussiano, o modelo gaussiano de semivariograma é o que apresenta maior força de dependência espacial, evidenciando que os dados possuem forte estrutura de dependência espacial (SEIDEL & OLIVEIRA, 2014).

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Tabela 3
Parâmetros estimados para os modelos de semivariogramas sobre os dados populacionais de T. limbativentris em lavoura de arroz irrigado por inundação. Itaqui-RS.

O alcance de dependência espacial, em seis das ocasiões (06/01/10, 02/02/10, 08/03/10, 27/12/10, 18/01/11 e 03/12/11), foi maior que a máxima distância de amostragem dentro do grid georreferenciado (Tabela 3), o que indica que todos os pontos amostrados são altamente correlacionados. Nos demais casos, o alcance foi de 171m e 364m, nas amostragens de 2011 na resteva não destruída e em V4, respectivamente, e 251m na amostragem em 2012 na resteva destruída por rolo-faca. Os índices de dependência espacial (IDE), para cada caso, foram, respectivamente, 8,9, 50,4 e 44,5%, significando que a dependência espacial é pequena na resteva não destruída e grande em V4 e na resteva destruída. Estes valores também indicam a qualidade dos mapas de predição, ou seja, quanto maior o IDE maior a sua qualidade. Dessa forma, constatou-se que, na resteva não destruída, a dependência espacial é menor que na lavoura, indicando uma tendência de dispersão do inseto após a colheita, caso nenhum manejo seja aplicado na área. Ainda, esses valores do alcance, relacionados ao semivariograma, são importantes na detecção do limite da dependência espacial (FERRAZ et al., 2012), isto é, o monitoramento deve ser realizado com espaçamentos inferiores ao alcance encontrado (VALERIANO & PRADO, 2001).

Os valores de efeito pepita, os quais detectam a variabilidade não explicada em razão da distância entre pontos amostrais, foram próximos a zero em todas as amostragens (Tabela 3), evidenciando que possíveis erros amostrais foram mínimos (ODA-SOUZA et al., 2008) e que tanto os espaçamentos de 10 como os de 50m entre pontos do grid foram adequados.

Nos demais semivariogramas (13/12/10, 12/02/11, 17/12/11, 07/01/12, 21/01/12, 02/02/12 e 15/02/12), evidenciaram-se ajustes ao modelo efeito pepita puro (Tabela 3), indicando que a distribuição de T. limbativentris não ocorreu de forma contínua no espaço.

A qualidade dos ajustes, determinada pelo IDE, foi classificada como "alta" em sete ocasiões (Tabela 3), possibilitando a geração de mapas precisos no detalhamento espacial do inseto (Figura 1), conforme abordado anteriormente.


Pela análise dos mapas gerados, constatou-se que os primeiros focos de infestação de T. limbativentris ocorreram no início do perfilhamento das plantas de arroz, em áreas marginais (bordadura) da lavoura (Figuras 1G e 1H), por meio da migração de adultos pós-hibernantes oriundos da vegetação adjacente, onde permanecem na entressafra (COSTA & LINK, 1992b). A provável baixa capacidade inata de movimentação de adultos pós-hibernantes justifica a maior concentração às margens do arrozal. As ninfas resultantes do acasalamento desses insetos pós-hibernantes, devido à incapacidade de voar, também permaneceram às margens da lavoura, justificando o comportamento espacial agregado da população (Figura 1A, 1B, 1D e 1E), mesmo com o avanço fenológico da cultura.

A redução populacional de T. limbativentris somente foi detectada nas amostragens pós-colheita do arroz (Figuras 1C, 1F e 1I). A redução da população pós-colheita, detectada na safra 2011/12, foi expressiva, comparativamente às safras anteriores, decorrente, provavelmente, da mortalidade gerada pela destruição dos restos culturais, horas após a colheita do arroz, por meio de rolo-faca, por ser este processo referido como uma técnica eficiente de controle mecânico de insetos-pragas em diversas culturas (CIVIDANES, 2002), evitando condições favoráveis de abrigo na entressafra (PAZINI et al., 2012).

Com base na variabilidade dos dados populacionais de T. limbativentris e, como em alguns casos os limites do grid foram ultrapassados, pode-se inferir sobre a impossibilidade de estabelecer um número mínimo de pontos de amostragem do inseto por área, como tradicionalmente é recomendado (REUNIÃO, 2012). Assim sendo, nas amostragens, devem ser consideradas as distâncias entre os pontos, devido à interdependência espacial que apresentam (VALERIANO & PRADO, 2001).

Os resultados evidenciaram que o monitoramento de T. limbativentris deva ser iniciado na fase de perfilhamento do arroz, tendo como referência os pontos de ingresso do inseto às margens dos arrozais, prosseguindo com base em pontos amostrais distanciados, conforme a interdependência espacial definida em cada etapa do processo produtivo do arroz, seja na resteva ou na fase vegetativa da cultura. Já, pela forte dependência espacial verificada, estudos futuros sobre as geometrias de amostragem devem ser realizados a fim de se estabelecer o melhor grid e as adequadas distâncias entre os pontos de amostragem, de modo a tornar mais eficiente o atual método de monitoramento. Comprova-se ainda a aplicabilidade da geoestatística e da elaboração de mapas de distribuição espacial, importantes subsídios para o conhecimento do comportamento do inseto e que podem auxiliar no seu manejo integrado, permitindo ações localizadas (BARRIGOSSI et al., 2002), minimizando custos de produção e risco de contaminações ambientais associados ao uso de inseticidas (FARIAS et al., 2003).

CONCLUSÃO:

O percevejo-do-colmo do arroz, T. limbativentris, apresentou forte dependência espacial, evidenciada pelos ajustes ao modelo gaussiano de semivariograma. O método de amostragem tradicional pode ser aperfeiçoado pela inclusão de métodos geoestatísticos, os quais permitem a elaboração de mapas de predição que estimam a densidade populacional da praga e a visualização de sua distribuição espacial na área, possibilitando o manejo localizado.

References

Publication Dates

  • Publication in this collection
    June 2015

History

  • Received
    30 May 2014
  • Accepted
    12 Nov 2014
Creative Common - by-nc 4.0
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