Validación de modelos predictivos aplicados a dos plagas emergentes del manzano choristoneura rosaceana harris y quadraspidiotus perniciosus comstock en la sierra de Arteaga, Coahuila.
Protocolo de investigación
Versión aceptada
Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro
Saltillo, Coahuila. México
El cultivo del manzano en la Sierra de Arteaga, Coahuila ha manejado como plaga clave a la palomilla de la manzana Cydia pomonella L. Para su manejo el INIFAP Sierra de Arteaga y la UAAAN han adaptado un sistema de predicción por unidades calor con un gran éxito en efectividad. Lamentablemente el control se ha centrado principalmente en la aplicación de insecticidas organofosforados (Asinfos metí) y Clorpirifos metil). Como resultado han emergido plagas secundarias como el enrollador de bandas oblicuas Choristoneura rosaceana que en el valle de Huachichil amenaza ya como plaga clave a 530 hectáreas en producción. En el resto de los valles productores su presencia es ocasional. En cambio la escama San José Quadraspídiotus perníciosus va a la alza en la colonización de los Valles de San Antonio de las Alazanas, Huachichil, Santa Rita, La Efigenia, Jame y los Lirios. Esta especie de ser plaga secundaria ya alcanzó el estatus de plaga clave por ser poco visible o notoria su presencia por lo que pasa desapercibida hasta que el árbol está próximo a morir o la cosecha quedó marcada por la invasión de escamas. En ambas plagas su detección en fruta empacada es motivo de rechazo en mercados de abastos y Tiendas de Autoservicio. Su dispersión cubre ya más de 1000 hectáreas y su presencia ocupa 4 de los 7 valles productores de la región.
Como antecedente e insumos de este proyecto se dispone en la literatura de diversos modelos de vida para ambas plagas; a nivel local se dispone de programas de monitoreo con datos históricos durante los últimos 5 años y su correspondiente monitoreo climático para el Valle de Huachichil y Rancho Guadalupe. Solo basta estimar con dichos datos históricos los vuelos pico de la plaga y la detección de otros estados de vida para determinar cuál modelo de predicción es el más adecuado a la región.
Estudiantes
Investigadores