Author(s): LEIVAS, J. F.; TAKEMURA, C. M.; TEIXEIRA, A. H. DE C.; GARCON, E. A. M.; BOGIANI, J. C.

Summary: RESUMO: Este estudo relaciona a distribuição da praga bicudo-do-algodoeiro com os dados do INMET e modelo Global de Previsão Climática do Centro Europeu para Previsão do Tempo de Médio-Prazo (ECMWF), através de condições termohídricas e agrometeorológicas, do oeste da Bahia. Foram obtidos dados de 518 armadilhas do bicudo-do-algodoeiro, na região produtora de algodão, do período de 2019 a 2022, disponibilizadas pela Associação Baiana de Produtores de Algodão (ABAPA). Os dados meteorológicos e de registro das armadilhas foram processados em linguagem python, sendo obtidas correlações e probabilidades de ocorrência da praga. Os resultados são preliminares, já que a série de dados de ocorrência da praga é muito curta (3 anos de dados de armadilha em campo) para elaboração de Modelo de Distribuição de Espécies (MDE). Com o monitoramento de longo prazo, ampliando a série de dados, maiores correlações podem ser obtidas, permitindo realizar inferências sobre o controle da praga bicudo-do-algodoeiro, auxiliando na redução de prejuízos econômicos causados pelo inseto, nas lavouras. ABSTRACT: This study relates the distribution of the boll weevil pest with data from INMET and the Global Climate Forecast model of the European Center for Medium-Seasonage Forecasting (ECMWF), using spectral thermohydric and agrometeorological conditions, west of Bahia. Data are obtained from 518 boll weevil traps, in the cotton producing region, from 2019 to 2022, made available to the Bahia Association of Cotton Producers (ABAPA). The meteorological and cadastral data of the traps are processed in the Python language, obtaining correlations and probabilities of occurrence of the plague. The results are preliminary, as the series of occurrence data in Prague is too short (3 years of field trap data) for the elaboration of the Species Distribution Model (DEM). With long-term monitoring, expanding to a series of data, it is possible to obtain higher correlations, allowing inferences to be made about the control of the cotton pest, helping to reduce the economic damage caused by insects in crops.

Publication year: 2023

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Territorial

Keywords: Air temperature, Atmospheric precipitation, Pests, Pragas, Precipitação, Temperatura do ar