INTRODUCCIÓN
Oligonychus perseae es un ácaro ampliamente distribuido a nivel mundial, y en México ha sido reportado en todas las plantaciones de aguacate (Persea americana) en altas densidades, con excepción de las ubicadas en climas templados húmedos, donde las incidencias son bajas (Coria y Ayala, 2010). Actualmente, su distribución se ha ampliado conforme se incrementan las zonas aguacateras. Según Aponte y McMurtry (1997), este ácaro se alimenta del follaje y provoca manchas necróticas de color rojizo en las hojas debido a la inserción de los estiletes en los tejidos de la planta y en ataques muy severos provoca defoliación (Ochoa et al., 1994). De acuerdo con Alcázar et al. (2005, Com. Pers.)1, el daño que origina el ataque de ácaros en aguacate puede reducir hasta en 30 % la actividad fotosintética de las hojas. Hoddle (2008) reportó que la susceptibilidad de los cultivares es variable, el cultivar Fuerte resultó el menos susceptible al ataque del ácaro seguido de Lamb Hass, Reed, Esther, Pinkerton, Gwen y Hass, este último fue el más susceptible, pues presentó poco más del 38 % de la superficie de la hoja con daños por la presencia de araña cristalina.
Se han realizado diversos trabajos para controlar esta plaga, uno de ellos es la investigación de Bouriga-Valdivia et al. (2016) en Zirimícuaro y Ziracuaretiro, Michoacán, mediante la aplicación del insecticida orgánico agrosiamil® acompañado del adherente ovicida gardytec® donde encontraron efectividad en las dosis de 2 y 3 mL L-1 de agua, solo y acompañado con 2 mL L-1 de adherente. Salvador-De Jesús et al. (2016) con control biológico, reportaron como principal depredador natural de ácaros en el cultivo de aguacate a Euseius hibisci Chant, este ácaro pertenece a la familia Phytoseiidae y está ampliamente distribuido; por su parte, Flores et al. (2011) señalaron que gracias a la capacidad depredadora de E. hibisci se reducen las poblaciones de O. perseae a niveles que no representan importancia. El control de los ácaros en aguacatero se realiza en mayor medida mediante la aplicación de abamectina, azufre mojable, azadiractin y jabón potásico en sus diferentes presentaciones comerciales, todo lo anterior con las implicaciones ecológicas que genera en la entomofauna benéfica, ya que estos productos, pese a ser orgánicos, originan daños en el sistema nervioso de una gran variedad de insectos.
La determinación de los posibles patrones de distribución a los que se ajusta una población de insectos o ácaros en un cultivo dado ayuda a conocer sus hábitos de vida, su tendencia a agruparse en las diferentes etapas de desarrollo y las preferencias de hábitat (Southwood, 1995). Una alternativa para describir los patrones de distribución espacial es el uso de la geoestadística, que emplea información acerca del valor que toma la variable y además de la ubicación espacial de los puntos de muestreo a fin de resumir la correlación entre puntos. Dado lo anterior, y ante los costos ecológicos que genera la aplicación de agroquímicos y otros compuestos usados en la agronomía, la aplicación de la geoestadística en la agricultura surge como una alternativa para minimizar el impacto que genera la producción de alimentos y reducir la cantidad de insumos aplicados, ya que esta técnica favorece la aplicación dirigida a lugares donde se encuentran poblaciones en altas densidades dejando libres las zonas donde las poblaciones son mínimas o nulas. El estudio tuvo por objeto modelizar el comportamiento de O. perseae mediante la aplicación de técnicas geoestadísticas e ilustrar su distribución en cuatro municipios productores de aguacate en el Estado de México, mediante mapas obtenidos por medio del krigeado ordinario.
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
El estudio se realizó en cuatro municipios del Estado de México (Coatepec Harinas, Temascaltepec, Donato Guerra y Tenancingo), donde la importancia en la producción de aguacate es destacada. Coatepec Harinas se encuentra entre los paralelos 18° 48’ y 19° 05’ N, los meridianos 99° 43’y 99° 54’ O, con altitud entre 1600 y 3900 m. Donato Guerra se ubica en las coordenadas 19° 24’ N, 100° 19’ O, a una altitud media de 2200 msnm. Temascaltepec se ubica al sur del Estado a una altitud media de 1720 msnm en las coordenadas 19° 02’ N y 100° 02’ O, mientras que Tenancingo tiene su ubicación a los 19° 59’ N y 99° 10’ O con una altitud media de 2020 msnm.
Muestreo
Se muestrearon 200 árboles distribuidos y marcados a lo largo y ancho de los municipios evaluados mediante el método de cuadrantes. Los árboles muestreados se seleccionaron en plantaciones de 10 años de edad. Se efectuaron conteos quincenales de los adultos de O. perseae. Se seleccionaron 60 hojas del estrato bajo, medio y alto del árbol tomando de referencia los puntos cardinales del árbol. Cada árbol fue georreferenciado con un navegador GARMIN modelo eTrex Vista HCx2007 (Olathe, Kansas, EUA), de acuerdo con los ensayos hechos por Lara-Velázquez et al. (2018). Para las observaciones se usó una lupa de aumento de 20X, los muestreos se realizaron del 1 de julio al 22 de diciembre de 2017.
Análisis de la información
Una vez obtenidos los datos en campo, se realizó la estimación de los semivariogramas experimentales; el semivariograma se calculó mediante la fórmula propuesta por Journel y Huijbregts (1978) e Isaaks y Srivastava (1989).
Cualquier función matemática se puede utilizar para un modelo de semivariograma, siempre que sea positiva y definida (Armstrong y Jabin, 1981). Para el semivariograma experimental correspondiente a cada muestreo se empleó el programa Variowin 2.2 (software para el análisis de datos espaciales en 2D. Primavara Verlag, New York, EUA).
Los modelos teóricos, comúnmente, usados para ajustar los semivariogramas experimentales son: esférico, exponencial, gaussiano, logarítmico, efecto pepita puro, efecto agujero y monómico (Samper y Carrera, 1996; Trematerra y Sciarretta, 2002). Los parámetros del modelo a validar (C0, efecto pepita, C, meseta y a, rango o alcance) se van modificando hasta la obtención de estadísticos de validación cruzada adecuados, los cuales son:
Media de los errores de estimación (MEE)
Error cuadrático medio (ECM)
Error cuadrático medio adimensional (ECMA) (Hevesi et al., 1992).
Se calculó el nivel de dependencia espacial con el fin de determinar la robustez de la relación entre los datos del muestreo. Este valor se obtiene al dividir el efecto pepita entre la meseta, expresado en porcentaje: menos de 25 % se considera alto, entre 26 y 75 % es moderado y superior al 76 % se considera bajo (Cambardella et al., 1994; López-Granados et al., 2002).
Se elaboraron mapas mediante la interpolación de valores a través del krigeado ordinario, que permite la estimación no sesgada de valores asociados a puntos que no fueron muestreados, todo esto con base en lo establecido por Samper y Carrera (1996). Finalmente, se estableció la superficie infestada de las estimaciones y se representaron en forma de mapas para cada municipio por medio del programa Surfer 10 (Surface Mapping System, Golden Software Inc. Golden, Colorado, USA).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se generó la modelización espacial de las poblaciones de O. perseae con la aplicación de métodos geoestadísticos y se determinó el patrón de la distribución del ácaro en los cuatro municipios muestreados. La distribución espacial de araña cristalina se presentó en agregados dentro de los municipios evaluados. Otros métodos usados para determinar la agregación de plagas agrícolas han sido reportados en los trabajos de Silva et al. (2016) y Vivas y Notz (2011). Se determinó la dependencia espacial que existe entre los agregados encontrados en los huertos de producción, esto debido a la concentración de ácaros por hoja encontrados en cada muestreo. El estrato más afectado corresponde a la parte baja del árbol, ya que fue donde se encontró la mayor cantidad de ácaros por hoja (40), y se manifestaron hasta 130 ácaros por árbol.
El mayor número de individuos por árbol se encontró durante los meses de julio, agosto y septiembre, aunque hubo una disminución en este último debido a la reducción de las temperaturas, lo que limitó su reproducción, al limitar la actividad diaria y la tasa de reproducción de los ácaros. Aunque en los meses de mayor precipitación ocurre una disminución abrupta de las poblaciones de ácaros tetraníquidos como O. punicae a causa de la lluvia como un factor supresor de las poblaciones de ácaros, O. perseae persiste en condiciones de lluvia moderada (Sánchez et al., 2001).
El comportamiento de araña cristalina en aguacate se apegó, principalmente, al modelo gaussiano en Coatepec Harinas (Cuadro 1) y a modelos esféricos en los municipios de Donato Guerra (Cuadro 2), Temascaltepec (Cuadro 3) y Tenancingo (Cuadro 4). Estos modelos explican ampliamente la disposición espacial de las plagas al mostrar que las poblaciones se presentan en centros de agregación dentro de las parcelas, y en el caso del modelo esférico muestra una disposición espacial aleatoria de los centros de agregación de la plaga, mientras que el modelo gaussiano implica una distribución continua dentro de las áreas de muestreo. Ambos modelos han explicado correctamente el comportamiento de otras plagas, un ejemplo de ello lo presenta Jiménez et al. (2013), donde el modelo gaussiano es el que mejor explica la distribución espacial de huevos de trips en tomate de cáscara (Physalis ixocarpa), mientras que en tomate (Solanum lycopersicum), los modelos que mejor explican la distribución de la plaga Helicoverpa armigera Hübner son el esférico y el exponencial (Moral et al., 2004) debido a que las plagas se distribuyen erráticamente dentro de distancias muy cortas en pequeñas parcelas de cultivo (Isaaks y Srivastava, 1989), pero dada la naturaleza del presente estudio, las distancias entre los puntos de muestreo y la poca movilidad de O. perseae, tanto el modelo esférico como el gaussiano explican el comportamiento de los ácaros.
Modelo | Pepita | Rango | Meseta | Pepita/Meseta | Dependencia espacial | Superficie infestada (%) |
---|---|---|---|---|---|---|
Esférico | 0 | 15.23 | 61.2 | 0 | Alta | 100 |
Exponencial | 0 | 23.26 | 65.99 | 0 | Alta | 100 |
Exponencial | 0 | 18.7 | 26.51 | 0 | Alta | 100 |
Exponencial | 0 | 24.77 | 49.10 | 0 | Alta | 100 |
Gaussiano | 0 | 14.3 | 74.99 | 0 | Alta | 99 |
Gaussiano | 0 | 14.63 | 54.94 | 0 | Alta | 100 |
Gaussiano | 0 | 17.6 | 49.45 | 0 | Alta | 100 |
Esférico | 0 | 12.1 | 28.05 | 0 | Alta | 99 |
Gaussiano | 0 | 19.03 | 20.68 | 0 | Alta | 97 |
Gaussiano | 0 | 16.5 | 11.25 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 12.1 | 8.40 | 0 | Alta | 100 |
Esférico | 0 | 18.13 | 1.96 | 0 | Alta | 100 |
Modelo | Pepita | Rango | Meseta | Pepita /Meseta | Dependencia espacial | Superficie infestada (%) |
---|---|---|---|---|---|---|
Esférico | 0 | 13.2 | 39.25 | 0 | Alta | 100 |
Gaussiano | 0 | 11.50 | 13.85 | 0 | Alta | 85 |
Esférico | 0 | 16.5 | 68.04 | 0 | Alta | 100 |
Gaussiano | 0 | 17.6 | 10.33 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 20.9 | 79.15 | 0 | Alta | 100 |
Gaussiano | 0 | 16.5 | 50.66 | 0 | Alta | 100 |
Esférico | 0 | 21.49 | 82.43 | 0 | Alta | 97 |
Esférico | 0 | 12.1 | 60.84 | 0 | Alta | 96 |
Gaussiano | 0 | 22.0 | 10.81 | 0 | Alta | 98 |
Esférico | 0 | 16.92 | 11.48 | 0 | Alta | 98 |
Esférico | 0 | 16.9 | 10.264 | 0 | Alta | 96 |
Esférico | 0 | 19.37 | 10.90 | 0 | Alta | 97 |
Modelo | Pepita | Rango | Meseta | Pepita /Meseta | Dependencia espacial | Superficie infestada (%) |
---|---|---|---|---|---|---|
Esférico | 0 | 21.49 | 26.02 | 0 | Alta | 100 |
Esférico | 0 | 18.53 | 12.29 | 0 | Alta | 100 |
Gaussiano | 0 | 14.63 | 71.49 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 19.71 | 61.22 | 0 | Alta | 60 |
Gaussiano | 0 | 16.5 | 88.18 | 0 | Alta | 57 |
Gaussiano | 0 | 11.0 | 72.70 | 0 | Alta | 88 |
Esférico | 0 | 12.1 | 45.78 | 0 | Alta | 98 |
Esférico | 0 | 15.06 | 9.07 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 12.1 | 11.69 | 0 | Alta | 100 |
Esférico | 0 | 17.6 | 8.87 | 0 | Alta | 91 |
Gaussiano | 0 | 11.0 | 8.15 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 19.44 | 2.17 | 0 | Alta | 98 |
Modelo | Pepita | Rango | Meseta | Pepita / Meseta | Dependencia espacial | Superficie infestada (%) |
---|---|---|---|---|---|---|
Esférico | 0 | 15.4 | 31.15 | 0 | Alta | 100 |
Gaussiano | 0 | 11.25 | 75.68 | 0 | Alta | 99 |
Gaussiano | 0 | 10.40 | 25.70 | 0 | Alta | 97 |
Esférico | 0 | 12.86 | 24.92 | 0 | Alta | 100 |
Esférico | 0 | 13.2 | 25.94 | 0 | Alta | 73 |
Esférico | 0 | 15.65 | 68.05 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 13.2 | 45.04 | 0 | Alta | 99 |
Gaussiano | 0 | 13.4 | 32.17 | 0 | Alta | 93 |
Esférico | 0 | 13.36 | 15.57 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 16.83 | 15.36 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 15.56 | 8.54 | 0 | Alta | 99 |
Esférico | 0 | 15.65 | 8.50 | 0 | Alta | 100 |
El valor del efecto pepita fue cero para todos los muestreos realizados en los cuatro municipios, se observó que el 100 % de la variación de la distribución de O. perseae se explica por la estructura espacial establecida en los semivariogramas respectivos (Cuadros 1 a 4), lo cual indica un reducido error de muestreo; este valor es relevante debido al comportamiento errático de las plagas dentro de las parcelas e influye en el proceso posterior a la estimación (Moral, 2004). El valor del efecto pepita indicó que la distancia entre los puntos muestrales fue adecuada, ya que a medida que se alejaron los puntos de captura fue más notable el efecto pepita. Los valores dentro del intervalo apropiado de los estadísticos de la validación cruzada permitieron validar los modelos ajustados para cada muestreo (Cuadros 1 a 4).
Los valores del rango pertenecientes al municipio de Coatepec Harinas oscilaron entre 12.1 y 24.77 m (Cuadro 1), en el municipio de Donato Guerra los valores oscilaron entre 11.50 y 22.0 m (Cuadro 2), en Temascaltepec se obtuvieron valores de entre 11.0 y 21.49 m (Cuadro 3) y la variación en Tenancingo fue de 10.40 a 16.83 m (Cuadro 4). Esta información es importante, ya que refleja la distancia máxima hasta la que existe dependencia espacial entre los datos obtenidos durante los muestreos. Este mismo análisis fue realizado por Ramírez et al. (2011) para determinar la distancia para la que existe dependencia espacial en Bactericera cockerelli Sulc en el cultivo de papa (Solanum tuberosum).
Por su parte, Márquez-Pérez et al. (2018) determinaron el patrón espacial de Huanglongbing (HLB) en limón persa (Citrus × latifolia) y corroboraron una distribución espacial agregada y una dependencia espacial a 40 m de distancia con la participación del psílido asiático de los cítricos Diaphorina citri Kuwayama como vector reportado en México, lo que afectó hasta el 95 % de las plantaciones de limón. Con los resultados obtenidos del valor del efecto pepita y el valor de la meseta se calculó la dependencia espacial cuyo valor en todos los casos fue alto (Cuadros 1 a 4).
El cálculo de la dependencia espacial ha sido usado en múltiples investigaciones, una ellas es el estudio sobre la distribución espacial de Aedes aegypti Linneaus en Puerto Carreño, Colombia, donde se encontró una dependencia espacial media en el comportamiento del vector de dengue y un ajuste al modelo esférico (Niño, 2011).
Los porcentajes de la superficie infestada indican que en la mayoría de los muestreos en los cuatro municipios llegó al 100 % de los árboles muestreados, como se observa en los Cuadros 1 a 4. La menor superficie infestada estuvo en el muestreo del mes de septiembre en el municipio de Temascaltepec con una superficie infestada del 57 %. La información se puede visualizar mejor a través de los mapas en los que se observa la agregación de los ácaros, donde los patrones de agregación son indicativos de la presencia de interacciones entre los ácaros y el medio, o entre los mismos organismos (Figuras 1 a 4); se pueden observar áreas libres e infestadas por O. perseae; si bien esta especie se presenta en los meses más calurosos, en los muestreos realizados se encontró un comportamiento irregular, debido a la impermeabilidad de las telarañas las colonias no se vieron afectadas por las lluvias y los ácaros permanecieron protegidos y esta condición no mermó las poblaciones del ácaro perseae. Comportamientos iguales fueron observados por Equihua et al. (2007), quienes mencionaron que los ácaros, para protegerse de la lluvia y de las altas humedades, construyen un mayor número de colonias protegidas por telarañas y esto provoca aumento de las poblaciones al inicio de las lluvias.
Las técnicas geoestadísticas aplicadas en el control de plagas han permitido tener conocimiento de la distribución espacial, lo que contribuye a conocer sus hábitos de vida y se ve expresado en los modelos de dispersión en las zonas de muestreo. La información obtenida permite crear planes de control en diferentes etapas de desarrollo del ácaro, y de esta manera implementar programas de manejo integrado de plagas dentro de las zonas de cultivo de aguacate. La ilustración de la presencia de araña cristalina del aguacatero se realizó mediante el proceso de krigeado ordinario; este método de estimación geoestadística consiste en proporcionar el valor más probable de una variable espacial en un punto; el krigeado es un estimador ELIO (estimador lineal, insesgado y óptimo) que posee diversos métodos propuestos para abordar situaciones tanto teóricas como prácticas (Chica-Olmo, 2005).
Los mapas generados para los cuatro municipios ilustran la presencia de los centros de agregación con el mayor número de ácaros (color rojo), y que a medida que disminuye la presencia de estos organismos la intensidad del color disminuye a amarillo, y en ausencia de arañas se torna blanco (Figuras 1 a 4). Los mapas permitieron determinar los focos de infestación de O. perseae y con ello hacer un uso racional de los acaricidas para proteger la fauna entomológica benéfica, además de predecir las zonas donde se desarrollarán poblaciones altas en las siguientes temporadas, en función de los niveles de población al final de la anterior. Estos mapas contribuyen a decidir dónde y cuándo aplicar diversas medidas de control, puesto que la recurrente presencia del ácaro en las parcelas de cultivo de aguacate en el Estado de México ha provocado que los productores apliquen métodos de control químico a lo largo del año.
Evidencias directas de los productores de las zonas evaluadas indican que el control de ácaros en las plantaciones de aguacate se lleva a cabo con aplicación de abamectinas, que tienen un costo de alrededor de $ 1,000.00 pesos mexicanos por hectárea, lo que representa una alta inversión en las huertas. Para el presente estudio, la aplicación de acaricidas se focalizó en las áreas con coloración roja de los mapas (Muestreos 1, 2, 11 y 12) en el municipio de Coatepec Harinas (Figura 1), Muestreo 7 en Donato Guerra (Figura 2), Muestreos 7 y 8 en el municipio de Temascaltepec (Figura 3) y Muestreo 1 en Tenancingo (Figura 4), pero éstas se podrían reducir o evitar si no superan los umbrales económicos y al considerar que en muchas ocasiones las aplicaciones no son realizadas de manera correcta y algunos organismos han generado resistencia a piretroides y organofosforados; sin embargo, Ramos-Gutiérrez et al. (2015) mencionan que O. perseae no ha mostrado resistencia según el estudio de susceptibilidad a acaricidas realizado en huertos de aguacate en Nayarit, México.
En los mapas las áreas en blanco y amarillo son indicativas de superficies donde se puede aplicar un control alternativo como el control biológico; puesto que los niveles de ácaros son inferiores a 10 individuos por árbol es recomendable el uso de ácaros depredadores como los de la familia Phytoseiidae.Kerguelen y Hoddle (1999) demostraron que Neoseiulus californicus McGregor y Galendromus helveolus Chant son las especies con mayor eficiencia en reducir las poblaciones de este ácaro en plantaciones de aguacate en California y que estos depredadores controlan mejor la plaga cuando ésta se encuentra en bajas densidades. También se podría optar por contar con fauna endémica auxiliar en el control de O. perseae, pero para ello se requiere eliminar la aplicación de agroquímicos que afecten las poblaciones de estos organismos.
CONCLUSIONES
El uso de técnicas geoestadísticas representa una alternativa para el control de plagas de ácaros. La mayor cantidad de individuos de Oligonychus persea se encontró en el estrato bajo del árbol con hasta 40 ácaros por hoja. Los municipios más afectados por esta plaga son Temascaltepec y Donato Guerra en el Estado de México. El modelo que representa mejor el comportamiento espacial de O. persea es el modelo esférico. O. persea presenta rangos promedio de movilidad de 16.5 m y puede infestar hasta 100 % de los huertos de aguacate en el Estado de México. La ilustración de los modelos de dispersión de los ácaros permite orientar las medidas de control a las zonas específicas donde se encuentra la mayor cantidad de organismos plaga y en las fechas donde se incrementan las poblaciones de ácaros.