Pronóstico de la fluctuación poblacional del minador de la hoja de crisantemo liriomyza huidobrensis blanchard (diptera: agromyzidae) mediante modelos de series de tiempo

The present study had the objective of modelling population fluctuation of chrysanthemum leaf miner (Liriomyza huidobrensis Blanchard), using the Box & Jenkins method, in order to find prediction models, which could represent and adequately predict population density of the insect at its larval stage. The work was carried out in two four-month crop cycles. The number of insects was recorded periodically every two days, resulting in 61 observations for each crop cycle. The number of live larvae was registered by reading date, obtaining two time series. The first 55 observations of each series were analyzed to set the model according to the Box & Jenkins’ method, and the six final observations helped to validate the prediction capacity of the model found. In the process of identifying the model for the representation of each of the observed series, their transformation was tested, finding for series 1 that the transformation with square root had the most adequate fit, and for series 2, the transformation of Box-Cox with power (0.387455) was the most adequate. In both series, the autocorrelations (FAC) showed stationarity, and partial autocorrelations (FACP) were interrupted in autocorrelation 1. The estimated model for series 1 was Yt=0.246842 + 0.978041 Yt-1 , and for series 2, it was Yt= 0.283874 + 0.985939 Yt-1. The testing of the model fitted the data well, obtaining white noise in the residuals of FAC and FACP of the estimated models. Two stationary models of autoregressive time series of the AR (1) type were generated, representing the observed series of L. huidobrensis, well fitting the true behaviour of their populations and achieving to satisfactorily forecast future values of the insect population fluctuation.El presente trabajo se realizó con el propósito de modelar la fluctuación poblacional del minador de la hoja de crisantemo Liriomyza huidobrensis (Blanchard) a fin de encontrar modelos de predicción con el método de Box & Jenkins que pudieran representar y predecir la densidad de población del insecto en su estado de larva. Se trabajó en dos ciclos de cultivo con duración de cuatro meses cada uno obteniéndose dos poblaciones de insectos. El número de insectos se registró periódicamente cada dos días obteniendo 61 observaciones para cada ciclo de cultivo; por fecha de lectura se anotó el número de larvas vivas; teniendo así dos series de tiempo. Las primeras 55 observaciones de cada serie se analizaron para la obtención del modelo de acuerdo a la metodología de Box & Jenkins y las seis observaciones finales ayudaron a validar la capacidad de predicción del modelo encontrado. En el proceso de identificación del modelo para la representación de cada una de las series observadas se probaron transformaciones de éstas, siendo los ajustes más adecuados para la serie 1 la transformación con raíz cuadrada, y para la serie 2 la transformación de Box-Cox con potencia (0.387455). En ambas series las autocorrelaciones (FAC) denotaron estacionaridad y las autocorrelaciones parciales (FACP) se interrumpieron en la autocorrelación 1. El modelo estimado para la serie 1 fue Yt = 0.246842 + 0.978041 Yt-1 y para la serie 2 fue Yt = 0.283874 + 0.985939 Yt-1. La verificación del modelo ajustó bien los datos al obtener ruido blanco en los residuales de la FAC y FACP de los modelos estimados. Se generaron dos modelos estacionarios de series de tiempo autorregresivos del tipo AR (1) que representaron a las series observadas de L. huidobrensis, ajustandose bien al comportamiento real de sus poblaciones y logrando predecir satisfactoriamente valores de la fluctuación poblacional del insecto

Pronóstico de la fluctuación poblacional de Liriomyza huidobrensis Blanchard (Diptera: Agromyzidae) mediante modelos de series de tiempo

El presente trabajo se realizó con el propósito de modelar la fluctuación poblacional del minador de la hoja de crisantemo Liriomyza huidobrensis (Blanchard). Se propuso encontrar modelos de predicción mediante la metodología de Box-Jenkins, que pudieran representar y predecir adecuadamente la densidad de población del insecto en su etapa larval. Se trabajó en dos ciclos de cultivo con duración de cuatro meses cada uno obteniéndose dos series. El número de insectos se registró periódicamente cada 2 días obteniendo 61 observaciones para cada ciclo de cultivo; por fecha de lectura se anotó el número de larvas vivas; obteniéndose dos series de tiempo. Las primeras 55 observaciones de cada serie se analizaron para la obtención del modelo de acuerdo a la metodología de Box y Jenkins y las 6 observaciones finales ayudaron a validar la capacidad de predicción del modelo encontrado. En el proceso de identificación del modelo para la representación de cada una de las series observadas se probaron transformaciones de éstas, encontrándose para la serie 1 que el ajuste más adecuado fue la transformación con raíz cuadrada, y para la serie 2 la transformación de Box-Cox con potencia (0.387455) fue la más adecuada. En ambas series las autocorrelaciones (FAC) denotaron estacionariedad y las autocorrelaciones parciales (FACP) se interrumpieron en la autocorrelación 1. El modelo estimado para la serie 1 fue Yt= 0.246842 + 0.978041 Yt-1 y para la serie 2 fué Yt= 0.283874 + 0.985939 Yt-1. La verificación del modelo ajustó bien los datos al obtener ruido blanco en los residuales de la FAC y FACP de los modelos estimados. Se generaron dos modelos estacionarios de series de tiempo autoregresivo del tipo AR (1) que representaron a las series observadas de L. huidobrensis, ajustando bien al comportamiento real de sus poblaciones y logrando predecir satisfactoriamente valores futuros de la fluctuación poblacional del insecto.________The present study had the objective of modeling population fluctuation of chrysanthemum leaf miner (Liriomyza huidobrensis Blanchard), using Box-Jenkins methodology, in order to find prediction models, which could represent and adequately predict population density of the insect at its larval stage. The work was carried out in two crop cycles of four months’ duration each obtaining two series. The number of insects was recorded periodically every two days, resulting 61 observations for each crop cycle; the number of live larvae was registered by reading date, obtaining two time series. The first 55 observations of each series were analyzed to set the model according to Box and Jenkins’ methodology, and the 6 final observations helped to validate the prediction capacity of the found model. In the process of identifying the model for the representation of each of the observed series, their transformation was tested, finding for series 1 that the transformation with square root was the most adequate fitting, and for series 2 the transformation of Box-Cox with power (0.387455) was the most adequate. In both series, the autocorrelations (FAC) showed stationarity, and partial autocorrelations (FACP) were interrupted in autocorrelation 1. The model estimated for series 1 was Yt=0.246842 + 0.978041 Yt-1, and for series 2, it was Yt= 0.283874 + 0.985939 Yt-1. The checking of the model fitted the data well, obtaining white noise in the residuals of FAC and FACP of the estimated models. Two stationary models of autoregressive time series of the AR (1) type were generated, representing the observed series of L. huidobrensis, well fitting the true behavior of their populations and achieving to forecast satisfactorily future values of the insect population fluctuation.Tesis (Maestría en Ciencias, especialidad en Entomología y Acarología).- Colegio de Postgraduados, 2007.CONACY