Biomatemática

Índice de importancia: estimaciones de pérdidas y eficacia de la solución en producción. Nota Técnica

0000-0002-2928-3193Germano Leão Demolin-Leite² 

²Instituto de Ciências Agrárias, Universidade Federal de Minas Gerais, Montes Claros, Minas Gerais State, Brazil.

Resumen

Las frecuencias, magnitudes y distribuciones de ocurrencia pueden afectar los eventos. El problema o la solución será mayor dependiendo de los grados de frecuencia y magnitud. Los índices, por lo tanto, se utilizan para ayudar en la toma de decisiones sobre ciertos temas. La motivación de este estudio fue desarrollar un índice capaz de identificar las fuentes de pérdida (F.P.) y solución (F.S.), y su importancia en términos de pérdida o ganancia de ingresos en el sistema. El índice desarrollado fue: porcentaje del índice de importancia (% I.I) = [(ks ₁ x c ₁ x ds ₁ )/Σ (ks ₁ x c ₁ x ds ₁ ) + (ks ₂ x c ₂ x ds ₂ ) + (ks _n x c _n x ds _n )] x 100. Las F.P.₁ y F.P_.7 fueron las más importantes para reducir la producción y las F.S.₃ y F.S.₅ para aumentar la ganancia de ingresos en el sistema. Se muestra el porcentaje del índice de importancia (% I.I.), un índice, capaz de detectar las fuentes de pérdida y solución en el sistema, y puede ser aplicado en algunas áreas del conocimiento.

Palabras-clave: abundancia; agricultura; constancia; producción forestal

Los eventos (por ejemplo, plagas agrícolas) pueden tener diferentes magnitudes (medidas numéricas), frecuencias y distribuciones (agregadas, aleatorias o regulares) de ocurrencia. En general, a mayor magnitud y frecuencia, con distribución agregada, mayor será el problema o la solución (por ejemplo, enemigos naturales versus plagas) en el sistema (^{Da Silva et al. 2017}). Por lo tanto, los índices se utilizan para ayudar en la toma de decisiones en determinadas cuestiones y, muchos de ellos, determinan factores clave en un evento, en algunas áreas del conocimiento, tales como en agrarios y biológicos: Tablas de vida ecológica y de cultivos (^{Henderson y Southwood 2016} y ^{Da Silva et al.2017}), entre otros. En general, estas herramientas utilizan abundancia (magnitud), constancia y/o frecuencia de los eventos, los cuales pueden ser analizados por correlación, análisis factorial, distribución de frecuencias, matrices, medias o pruebas t, análisis de regresión múltiple o simple (^{Henderson y Southwood 2016} y ^{Da Silva et al.2017}). El objetivo de este estudio fue desarrollar un índice que pueda determinar las fuentes de pérdida y solución, clasificándolas según su importancia en términos de pérdida o ganancia de ingresos en el sistema (por ejemplo, sistema natural = cerrado).

Los datos utilizados fueron adaptados (^{Leite et al.2006}, ²⁰¹², ²⁰¹⁶, ²⁰¹⁷) y clasificados como fuente de pérdida (F.P.) o fuente de solución (F.S.), y producción, en 48 muestras. No se mencionaron los nombres científicos de insectos herbívoros (F.P.) y enemigos naturales (F.S.) debido a que el índice de importancia se puede usar en otras áreas como mamíferos exóticos, enfermedades de plantas, malezas, versus producción.

El tipo de distribución (agregada, aleatoria o regular) de P.F. o F.S. se definió mediante la prueba de Chi-cuadrado utilizando el programa BioDiversity Professional, version 2 (^{Krebs 1989}). Los datos fueron sometidos a análisis de regresión simple y sus parámetros fueron todos significativos (P <0.05) utilizando el programa estadístico System for Analysis Statistics and Genetics (^{SAEG 2007}), version 9.1 (tabla 1). Las ecuaciones simples se seleccionaron observando los criterios: i) distribución de los datos en las figuras (respuesta lineal o cuadrática), ii) los parámetros utilizados en estas regresiones fueron los más significativos (P <0.05), iii) P <0.05 y F del Análisis de Varianza de estas regresiones, y iv) el coeficiente de determinación de estas ecuaciones (R²). En la tabla 1 se muestran únicamente las fuentes de pérdidas y las fuentes de solución con P <0.05. Es necesario un conocimiento del sistema para seleccionar las posibles fuentes de pérdidas y fuentes de solución.

Table 1 Aggregated, regular, or random distribution of the loss or solution sources; and simple regression equations with their coefficients of determination (R ²), significance (P) and F of the analysis of variance (ANOVA) of reductions of production (R.P.) by source of loss (L.S.) and reductions of loss sourcers (R.L.S.) due solution sources (S.S.). n = 48 

Source	Qui-square test
Loss	Variance	Mean	Chi-square	d.f.	P	Distribution
1	177.45	16.5	505.45	47	0.000	Aggregated
2	93.45	20.54	213.81	47	0.000	Aggregated
3	0.25	0.46	26.00	47	0.994	Regular
4	0.33	0.58	26.86	47	0.992	Regular
5	1050.97	37.08	1332.02	47	0.000	Aggregated
6	19.38	1.67	546.40	47	0.000	Aggregated
7	4936.34	29.00	8000.28	47	0.000	Aggregated
Solution
1	57.66	11.71	231.45	47	0.000	Aggregated
2	1.53	1.50	48.00	47	0.432	Random
3	50.21	7.50	314.67	47	0.000	Aggregated
4	0.55	0.71	36.59	47	0.863	Random
5	1.57	1.04	70.96	47	0.014	Aggregated
6	3.77	0.75	236.00	47	0.000	Aggregated
7	0.20	0.13	74.00	47	0.007	Aggregated
8	140.50	7.58	870.81	47	0.000	Aggregated
9	193.33	6.83	1329.76	47	0.000	Aggregated
Simple regression analysis				ANOVA
				R^2	P	F
R.P. = - 39.43 + 33.26 x L.S.1 - 0.80 x L.S.1 ^2				0.61	0.0000	35.25
R.P. = 50.85 + 1404.77 x L.S.7 - 2242.16 x L.S.7 ^2				0.20	0.0060	5.75
R.L.S.1 = - 0.46 + 5.13 x S.S.3 - 0.21 x S.S.3 ^2				0.99	0.0000	7312.19
R.L.S.7 = 0.13 + 0.46 x S.S.4 - 0.18 x S.S.4 ^2				0.39	0.0000	14.15
R.L.S.7 = 0.11 + 0.26 x S.S.5 - 0.04S.S.5 ^2				0.53	0.0000	25.63
R.L.S.7 = 0.21 + 0.16 x S.S.6 - 0.01 x S.S.6 ^2				0.27	0.0007	8.50
R.L.S.7 = 0.10 + 0.04 x S.S.8 - 0.0006 x S.S.8 ^2				0.71	0.0000	55.10
R.L.S.7 = 0.15 + 2.94 x S.S.9 - 3.71 x S.S.9 ^2				0.44	0.0000	17.89

El índice desarrollado fue:

$\% I.I.\mathrm{ }=\mathrm{ }\left\{\right(f{c}_1\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }{c}_1\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }f{d}_1)/\mathrm{\Sigma }\mathrm{ }(f{c}_1\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }{c}_1\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }f{d}_1)\mathrm{ }+\mathrm{ }(f{c}_2\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }{c}_2\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }f{d}_2)\mathrm{ }+\mathrm{ }(f{c}_n\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }{c}_n\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }f{d}_n\left)\right\}\mathrm{x}100$

donde,

i) fuente clave (fc) es:

$Fc=\mathrm{ }\&\#091;\left({\mathbf{R}}^2\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }\right(1\mathrm{ }-\mathrm{ }\mathbf{P})\&\#093;/\mathrm{ }n\mathrm{ }\mathrm{t}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{ }\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{ }\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{ }\mathrm{m}\mathrm{u}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{s},$

donde,

R² = coeficiente de determinación y P = significancia de ANOVA, de la ecuación de regresión simple de la fuente de pérdida (F.P.) o fuente de solución (F.S.).

En el caso de F.P. es:

$fc\mathrm{ }=\mathrm{ }\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{d}\mathrm{u}\mathrm{c}\mathrm{c}\mathrm{i}\mathrm{ó}\mathrm{n}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{ }\mathrm{p}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{d}\mathrm{u}\mathrm{c}\mathrm{c}\mathrm{i}\mathrm{ó}\mathrm{n}\mathrm{ }(R.P.)/n,$

donde,

R.P. = [R ² x (1 - P)]/ n total de la F.P. en las muestras,

En el caso de F.S. es:

$fc\mathrm{ }=\mathrm{ }\mathrm{e}\mathrm{f}\mathrm{e}\mathrm{c}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{d}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{ }\mathrm{s}\mathrm{o}\mathrm{l}\mathrm{u}\mathrm{c}\mathrm{i}\mathrm{ó}\mathrm{n}\mathrm{ }(E.S.)/n,$

donde,

E.S. = [R ² x (1 - P)]/ n total de la F.S. en las muestras.

Cuando una F.S. actúa sobre más de una F.P., su E.S. se suma.o R.P. = 0 cuando E.S. o R.P. no es significativo en la F.P. o R.P., respectivamente, y

ii) constancia (c) es:

$c\mathrm{ }=\mathrm{ }\mathrm{\Sigma }\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{o}\mathrm{c}\mathrm{u}\mathrm{r}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{c}\mathrm{i}\mathrm{a}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{F}.\mathrm{P}.\mathrm{ }\mathrm{o}\mathrm{ }\mathrm{F}.\mathrm{S}.\mathrm{ }\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{ }\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{ }\mathrm{m}\mathrm{u}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{s},$

donde,

ausencia = 0 o presencia = 1, y

iii) fuente de distribución (fd) es:

$ds =\mathrm{ }1\mathrm{ }-\mathrm{ }\mathbf{P}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{ }\mathrm{p}\mathrm{r}\mathrm{u}\mathrm{e}\mathrm{b}\mathrm{a}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{C}\mathrm{h}\mathrm{i}-\mathrm{ }\mathrm{c}\mathrm{u}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{d}\mathrm{o}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{F}.\mathrm{P}.\mathrm{ }\mathrm{o}\mathrm{ }\mathrm{F}.\mathrm{S}.\mathrm{ }\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{ }\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{ }\mathrm{m}\mathrm{u}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{s}.$

Porcentaje de pérdida de producción por fuente de pérdida (% P.P.F.P.) es:

$\% P.P.F.P. =\mathrm{ }(P.P.F.P./P.)\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }100,$

donde,

P. =producción total en el sistema,

y

$P.P.F.P.\mathrm{ }=\mathrm{ }(n\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }R.P.F.P.)/\mathrm{ }\mathrm{m}\mathrm{u}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{ }\mathrm{t}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}\mathrm{s},$

donde,

R.P.F.P. = {R ² x (1 - P)]/ n total de F.P. en las muestras.

Porcentaje de pérdida de producción por fuente de pérdida (% P.P.F.P.) por fuente de solución (F.S.) es:

$\% P.P.F.P.\mathrm{ }=\mathrm{ }\left\{\mathrm{g}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{c}\mathrm{i}\mathrm{a}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{g}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{o}\mathrm{s}\mathrm{ }\right(G.I.\left)\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }100\right\}/\mathrm{p}\mathrm{é}\mathrm{r}\mathrm{d}\mathrm{i}\mathrm{d}\mathrm{a}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{p}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{d}\mathrm{u}\mathrm{c}\mathrm{c}\mathrm{i}\mathrm{ó}\mathrm{n}\mathrm{ }\mathrm{t}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{ }\mathrm{p}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{ }\mathrm{ }\mathrm{F}.\mathrm{P}.,$

donde,

G.I. = {producción total (P.) x reducción de F.P. por F.S. (R.F.P.) ] x n total de F.S en las muestras,

y

$R.F.P.\mathrm{ }=\mathrm{ }\&\#091;n\mathrm{ }\mathrm{t}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{e}\mathrm{ }\mathrm{F}.\mathrm{S}.\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }fc\mathrm{ }\left\{{\mathbf{R}}^2\mathrm{ }\mathrm{x}\mathrm{ }\right(1\mathrm{ }-\mathrm{ }\mathbf{P}\left)\right\}\&\#093;/\mathrm{m}\mathrm{u}\mathrm{e}\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{ }\mathrm{t}\mathrm{o}\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}\mathrm{s}.$

Los fc de F.S. están separados por F.P.

La interacción entre dos o más fuentes de pérdida o fuentes de solución puede agregarse como un tratamiento para ser probado junto con las otras fuentes. Si no, la interacción, como tratamiento, puede aplicar lo siguiente:

1. fc de la interacción= [(R ² x (1 - P)]/ n total en las muetras, R ² = coeficiente de determinación y P = significancia de ANOVA de la interacción, de la ecuación de regresión simple de la fuente de pérdida (F.P.) o fuente de solución (F.S.) de la interacción. Pero el nuevo n de la interacción se obtendrá de la media de este parámetro aislado de las dos o más fuentes de pérdida o solución,

2. c and fd de la interacción se obtendrán a partir de estos parámetros aislados de las dos o más fuentes de pérdida o solución, y

3. todos los cálculos se realizan por separado para la interacción y al final se comparan con las otras fuentes de pérdida o solución.

La fuente de pérdida (F.P.) F.P.₁ y F.P.₇ mostró, entre las siete F.P., el % I.I. (85,06 y 14,94%, respectivamente) significativos en la reducción de producción (5,89 y 3,37%, respectivamente), en el sistema (tablas 2, 3).

Table 2 Total number (n), reduction on production (R.P.), effectiveness of the solution (E.S.), key-source (ks), constancy (c), distribution source (ds), number of importance indice (n. I.I.), sum of n. I.I. (Σ n. I.I.), and percentage of I.I. by loss source (L.S.) or solution source (S.S.) by L.S 

Loss source
L.S.	n	R.P.	ks	c	ds	n. I.I.	Σ n. I.I.	% I.I.
1	792	0.6100	0.000770202	38	1.000	0.029267677	0.034409056	85.058
2	986	0.0000	0.000000000	48	1.000	0.000000000	0.034409056	0.000
3	22	0.0000	0.000000000	22	0.006	0.000000000	0.034409056	0.000
4	28	0.0000	0.000000000	26	0.008	0.000000000	0.034409056	0.000
5	1780	0.0000	0.000000000	46	1.000	0.000000000	0.034409056	0.000
6	80	0.0000	0.000000000	10	1.000	0.000000000	0.034409056	0.000
7	1392	0.1988	0.000142816	36	1.000	0.005141379	0.034409056	14.942
Solution source
S.S. not associated with any L.S. or associated with L.S.2-6
S.S.	n	E.S.	ks	c	ds	n. I.I.	Σ n. I.I.	% I.I.
1	562	0.000	0.000000000	48	1.000	0.000000000	0.000000000	0.000
2	72	0.000	0.000000000	38	0.568	0.000000000	0.000000000	0.000
7	7	0.000	0.000000000	8	0.993	0.000000000	0.000000000	0.000
L.S.1
3	360	0.990	0.002750000	38	1.000	0.104500000	0.104500000	100.00
L.S.7
4	34	0.39	0.011470588	26	0.134	0.040726564	0.529809273	7.687
5	51	0.53	0.010392157	28	0.986	0.287031585	0.529809273	54.176
6	36	0.270	0.007494750	14	1.000	0.104926500	0.529809273	19.805
8	365	0.710	0.001945205	32	1.000	0.062246575	0.529809273	11.749
9	328	0.440	0.001341463	26	1.000	0.034878049	0.529809273	6.583

I.I. = ks x c x ds. ks = R.P./n or E.S./n. R.P. or E.S. = R ² x (1 - P), R ² = determination coefficient and P = significance of ANOVA, of the simple regression equation. c = Σ of occurrence of L.S. or S.S. on each sample, 0 = absence or 1 = presence. ds = 1 - P of chi-square test of the L.S. or S.S.. When a S.S. operates in more than one L.S., its E.S. are summed. R.P. or E.S. = 0 when R.P. or S.S. non-significant with reduction on production or of the L.S.

Table 3 Total number (n) and reduction on production per loss source (R.P.L.S.), total samples (Sa.), loss of production (L.P.) by loss source (L.P.L.S.) and production per sample (P.), and % of L.P.L.S. per sample; and total number (n) and ks of the solution source (S.S.), reduction of L.S. (R.L.S.), income gain (I.G.) and its %, and % of R.P.L.S. by S.S 

Loss of production by loss source
L.S.			n	R.P.L.S.	Sa.		L.P.L.S.	P.	% L.P.L.S.
1			792	0.61	48		10.07	171	5.89
7			1392	0.1988	48		5.77	171	3.37
Reduction on production per loss source and total
L.S.1
S.S.	n	ks	Sa.	R.L.S.	L.P.	P.	I.G.	% I.G.	% R.P.L.S.
3	360	0.99	48	7.425	10.07	171	0.208	0.122	2.063
Σa	---	---	---	---	---	---	---	0.122	2.063
L.S.7
4	34	0.39	48	0.276	5.77	171	0.047	0.027	0.813
5	51	0.53	48	0.563	5.77	171	0.064	0.037	1.104
6	36	0.27	48	0.202	5.77	171	0.032	0.019	0.562
8	365	0.71	48	5.399	5.77	171	0.085	0.050	1.479
9	328	0.44	48	3.007	5.77	171	0.053	0.031	0.917
Σb	---	---	---	---	---	---	---	0.165	4.875
Σa+b	---	---	---	---	---	---	---	0.287	6.934

L.P.L.S. = (n x R.P.L.S.)/Sa. % L.P.L.S. = (L.P.L.S./P.) x 100. R.L.S. = (n x ks)/Sa.. I.G. = (P. x R.L.S.) x n. S.S.. % I.G. = (I.G. x 100)/P.. % R.P.L.S. = (I.G. x 100)/L.P. Ks of S.S. are separated by L.S.

La fuente de solución (F.S.) F.S.₃ (% I.I. = 100) redujo la pérdida por F.P.₁; y F.S.₅ (% II = 54.18), F.S.₆ (% II = 19.81), F.S.₈ (% II = 11.75), F.S.₄ (% II = 7.69) y F.S.₉ (% II = 6.58) el de F.P.₇ en la producción del sistema. Las posibles fuentes de solución F.S.₁, F.S.₂ y F.S.₇ mostraron % I.I. = 0,00% debido al efecto no significativo en la reducción de pérdidas por importantes F.P. o debido a la reducción de la F.P. la cual no se correlacionó con la pérdida de producción en el sistema. La F.S.₃ redujo la pérdida de producción (2.06%) por F.P.₁ aumentando la ganancia de ingresos (0.12%) en la producción del sistema. La pérdida de producción por F.P.₇ se redujo por la F.S.₈ (1.48%), F.S.₅ (1.10%), F.S.₉ (0.92%), F.S.₄ (0.81%) y F.S.₅ (0.56%), totalizando 4.88%. La reducción de pérdidas por L.S.₇ debido a los factores de solución F.S.₈, F.S.₅, F.S.₄, F.S.₉ y F.S.₆, aumentando la ganancia de ingresos (0.05, 0.04, 0.03, 0.03 y 0.02%, respectivamente), totalizando 0.17 %. La reducción total en la pérdida de producción debido a las fuentes de pérdida (F.P.₁ y F.P.₇) fue del 6,93%, con un aumento en la productividad del sistema del 0,29% debido a las fuentes de solución citadas anteriormente (tablas 2, 3).

El índice de porcentaje de importancia (% I.I.) fue efectivo para identificar las fuentes de pérdida en el sistema ( ej., reducción en la producción), siendo más simple que una Tabla de Vida del Cultivo (^{Da Silva et al.2017}), pero este índice no reemplaza una Tabla de Vida del Cultivo. El uso del % I.I. es para casos (por ejemplo, sistema natural, cerrado) en los que no es posible evaluar todas las flores y frutos de todas las plantas en la parcela útil experimental, identificando los factores de pérdida de plantas, como lo hecho en la Tabla de Vida del Cultivo (^{Da Silva et al. 2017}). Los parámetros de la tabla de vida proporcionan información confiable, ej. potencial reproductivo y factores de mortalidad de las especies (^{Henderson y Southwood 2016}). Los datos de producción de frutos y artrópodos (hojas, flores y frutos), utilizados para probar el % I.I., se obtuvieron en árboles de Caryocar brasiliense Camb. (Caryocaraceae), con más de 3 m de altura, al azar, en áreas de cerrado, en tres años, mensualmente (^{Leite et al.2006}, ²⁰¹², ²⁰¹⁶, ²⁰¹⁷). Se evaluaron flores y frutos en algunas ramas de árboles y luego se estimó el total por árbol (^{Leite et al. 2006}), por lo que el uso de este índice es para los casos en los que no es posible usar la Tabla de Vida del Cultivo.

El % I.I. fue, también, efectivo en la identificación de fuentes de solución en el sistema (ej., aumentando la producción), similar a una Tabla de Vida Ecológica (^{Henderson y Southwood 2016}). El % I.I. no reemplaza una Tabla de Vida Ecológica (^{Henderson y Southwood 2016}). El uso del % I.I. es para casos (ej., sistema natural, cerrado) en los que no es capaz de marcar y monitorear al animal (ej., insectos plaga), identificando la causa de su mortalidad, como se hizo con la Tabla de Vida Ecológica (^{Henderson y Southwood 2016}) . La cría de plagas de insectos, estudios de campo detallados, tiempo e investigadores capacitados para identificar y cuantificar el control de los factores naturales diariamente hasta que se complete el ciclo de vida de la plaga de insectos, son los pasos principales para determinar los parámetros de una Tabla de Vida de insectos plaga (^{Da Silva et al.2017}). La evaluación de insectos herbívoros y sus enemigos naturales, incluidas las arañas, en árboles de C. brasiliense, no fue individualmente durante su vida (^{Leite et al.2012}, ²⁰¹⁶, ²⁰¹⁷), ni sería posible debido a la altura de estas plantas en zonas cerradas. Pero, con la aplicación de este índice, fue posible determinar los efectos de estos enemigos naturales sobre los herbívoros y la producción de frutos por árbol en el sistema natural.

El % I.I. separó las fuentes de pérdida ( ej., F.P.₁ = 85,06%) en la reducción de la producción

(ej., 5,89%) y las fuentes de solución (ej., F.S.₅ = 54,18%) con la ganancia total de ingresos

(ej., 0,29%) en el sistema, con posibilidad de calcular, monetariamente, estas pérdidas o efectividad de las soluciones. El % I.I. puede ayudar, por ejemplo, a determinar qué plagas, ej. mamíferos exóticos, insectos, enfermedades de plantas y malezas, causan los mayores problemas en la producción de plantas y los mejores métodos de control (ej., control biológico) son más dañinos o efectivos en el sistema (ej., cultivos) y cuánto dinero se pierde o se ahorra. Aquí se muestra el porcentaje del I.I. ,es un índice para detectar las fuentes clave de pérdida o solución en un sistema, haciendo posible la obtención de pérdidas y ganancias en algunas áreas del conocimiento.

References

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Recibido: 25 de Noviembre de 2020; Aprobado: 15 de Abril de 2021

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