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