Artículo de método

Metodología para el desarrollo de tablas de vida para los insectos sésiles en el campo de la mosca blanca, Bemisia tabaci, en algodón como un modelo de sistema de

DOI:

10.3791/56150

1 de noviembre de 2017

En este artículo

Resumen

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Tablas de vida permiten la cuantificación de las fuentes y las tasas de mortalidad en las poblaciones de insectos y contribuyen a comprender, predecir y manipulación dinámica de la población en los agroecosistemas. Se presentan métodos de realización y análisis de tablas de vida de cohorte basado en el campo para un insecto con estadios inmaduros sésiles.

Resumen

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Tablas de vida proporcionan un medio de medición de las listas de nacimiento y muerte de las poblaciones en el tiempo. También pueden ser utilizados para cuantificar las fuentes y las tasas de mortalidad en las poblaciones, que tiene una variedad de aplicaciones en la ecología, incluyendo los ecosistemas agrícolas. Vida horizontal, o en cohorte, tablas proporcionan el método más directo y preciso de cuantificación de las tasas vitales de la población porque siguen un grupo de individuos de una población desde el nacimiento hasta la muerte. Aquí, se presentan los protocolos de realización y análisis de tablas de vida de cohorte basado en el campo que se aprovecha el carácter sésil de los estadios inmaduros de una plaga de insectos global, Bemisia tabaci. Insectos individuales se encuentran en el envés de las hojas de algodón y se caracterizan por dibujar un pequeño círculo alrededor del insecto con una pluma no tóxico. Este insecto entonces se observan repetidamente en el tiempo con la ayuda de lentes de mano para medir el desarrollo de una etapa a la siguiente y para identificar causas específicas de la etapa de muerte asociada a fuerzas de mortalidad naturales e introducidas. Análisis explican cómo correctamente medir mortalidad múltiples fuerzas actúan simultáneamente dentro de cada etapa y cómo utilizar esos datos para proporcionar métricas dinámicas de población significativa. El método no tiene en cuenta directamente para adultos supervivencia y reproducción, lo que limita la inferencia a la dinámica de Estados inmaduros. Un ejemplo se presenta que se centró en la medición del impacto de fondo (calidad de la planta) y descendente (enemigos naturales) efectos sobre la dinámica de la mortalidad de B. tabaci en el sistema de algodón.

Introducción

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Tablas de vida son una herramienta común con una larga historia en ecología1,2. Tablas de vida son que esencialmente una lista de los nacimientos y las defunciones en una población en el tiempo y estos datos puede utilizarse para cuantificar un número de parámetros importantes para comprender y predecir la dinámica de la población. Tablas de vida también pueden proporcionar información sobre las causas de muerte que son importantes para entender las interacciones tróficas y en el desarrollo de estrategias de control para la gestión de plagas en sistemas agrícolas y naturales. Se han construido numerosas tablas....

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Protocolo

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Nota: las técnicas que se describen a continuación consideran vida parcial de las tablas porque no incluyen explícitamente la reproducción o la mortalidad de las etapas del adulto. La cohorte del término es equivalente a generación porque examina la mortalidad del huevo a la etapa adulta.

1. establecer sitios

  1. tablas de vida de conducta en cualquier momento durante el crecimiento del cultivo una vez que los insectos están presentes. La elección de cuándo iniciar estudios dependerá de las metas y objetivos de la investigación.
  2. Seleccione dos filas de cultivo cerca del centro de la parcela para minimizar los efectos de bo....

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Resultados

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Una cohorte de ejemplo se presenta en la tabla 2 para mostrar una presentación típica y cálculo de resultados de la tabla de vida. Los datos más útiles es capturados en las tasas de mortalidad marginal de cada factor dentro de cada etapa. Por convertir estos precios a valores de k (Protocolo, artículo 6), mortalidad etapa sobre todos los factores y factor de mortalidad en todas las etapas se pueden fácilmente calcular, como puede total mortalidad generacional. Esto tambié.......

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Discusión

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Por lo general, el desarrollo de la vida tablas para insectos multivoltine con amplia superposición de generaciones están limitadas a un enfoque vertical donde una población se muestrea repetidamente en el tiempo y diversas técnicas gráficas y matemáticas se utilizan para estimación de reclutamiento para las diferentes etapas y deducir las tasas de mortalidad de cambio de densidades de la vida diferentes etapas2. La fuerza del enfoque aquí es que navega esta limitación al aislar a un grupo de inse.......

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Divulgaciones

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Los autores no tienen nada que revelar.

Agradecimientos

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Agradecemos a D. Ashton, V. Barkley, K. Beimforh, F. Bojorquez, Cantrell J., G. Castro, R. Christensen, Fearn J., C. Jara, D. Meade, G. Owens, Rodarte L., D. Sieglaff, A. Sonoqui, M. Stefanek, Stuart B., J. Trejo, A. Slade y Yescas E. asistencia técnica. Apoyo parcial fue proporcionada por USDA-servicio, USDA-nacional Instituto de investigación agrícola para la alimentación y la agricultura extensión IPM programa y plagas manejo alternativas especiales proyectos, Cotton Incorporated, Asociación de productores de algodón de Arizona, algodón Fundaciones, USDA-Cris, NAPIAP (región occidental) y proyectos especiales de la región occidental IPM.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Cinta de señalizaciónGempler, Janesville, Wisconsin EE. UU.52273Cinco colores
Etiquetas de mercancía de ManilaAmerican Tag Company, Pico Rivera, California EE. UU12-104
Marcador de punto ultrafinoSanford, Bellwood, Illinois, EE. UU451898Disponible en Office Max, Amazon
Peak Loupe 8XAdorama, Nueva York, NY EE. UU2018
Lupa Peak 15XAdorama, Nueva York, NY Estados Unidos19621
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Referencias

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  1. Deevey, E. S. Life tables for natural populations of animals. Quart. Rev. Biol. 22, 283-314 (1947).
  2. Southwood, T. R. E. Ecological Methods. , 2nd Ed, Chapman and Hall. (1978).
  3. Podoler, H., Rogers, D. A new method for the identification of key factors from life-table data.

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