Facet Joints

Según se ha comentado a lo largo de todo el trabajo, los mapas geoestadísticos contienen las mejores estimaciones en los puntos no muestrales, pero nunca pretenden ser la realidad observada. Es más, los resultados del Kriging Indicador son mapas de probabilidades y no mapas de propiedades, por lo que su resultado final serán zonas de alta probabilidad de presencia de plaga. En este apartado, hablaremos de “zonas potencialmente afectadas” refiriéndonos a estas zonas concretas.

Conclusiones Generales

• Los mapas de distribución de la probabilidad de presencia de plagas,

constituyen una herramienta imprescindible para la planificación de la lucha dirigida, indicando la necesidad de un tratamiento más intenso en las áreas afectadas.

• El desarrollo de una agricultura más eficiente, con mayores beneficios para el agricultor, el medio ambiente y el consumidor final, implica en última instancia la necesidad de conocer y aplicar correctamente las técnicas geoestadísticas. En este trabajo se muestra como la geoestadística constituye una herramienta eficaz en el estudio de las distribuciones espaciales de las plagas, lo cual es necesario cuando se deben tomar decisiones que afectan al medio ambiente.

• Aparte de las ventajas del krigeado con respecto a otros métodos de interpolación más sencillos, mediante los procedimientos geoestadísticos se conoce la bondad de la estimación en toda el área de estudio, información no disponible con otros métodos de interpolación.

Conclusiones Específicas de esta Tesina

Aunque no podemos asegurar con certeza este tipo de hipótesis, podemos concluir, que según los datos obtenidos de capturas de las diferentes plagas,

relacionadas y analizadas con otro tipo de variables estudiadas y resultado de zonas afectadas, nuestras conclusiones son:

• La zona potencialmente afectada de la plaga Adoxophyes es la única que se encuentra localizada en una sola zona. El resto de plagas se encuentra repartida por toda la superficie objeto de estudio.

• Las plagas con mayores zonas potencialmente afectadas en la superficie de estudio son las plagas Ceratitis y Pandemis, por tanto, deberán ser estas las primeras en eliminar debido a su peligrosidad de infección de la zona.

• La presencia en zonas potencialmente afectadas de plagas Carpocapsa y Pandemis aumenta, cuando existen carreteras próximas a zonas de cultivo o dicho de otro modo, las plagas Carpocapsa y Pandemis son mucho más sensibles a la contaminación lumínica de las carreteras que el resto de las plagas objeto de estudio.

• En cuánto a la cercanía de áreas de influencia de los municipios, la Plaga Carpocapsa en mayor medida, la plaga Adoxophyes, Ceratitis y Pandemis, se ven enormemente influidas por la presencia próxima de núcleos de población.

Plaga Pandemis siempre se encuentra presente cuando existe otro tipo de plaga.

• Estudiando la plaga Adoxophyes, vemos que coinciden la única zona potencialmente afectada de la plaga, con núcleos de población y cruce de vías de comunicación. Por lo que podemos decir que esta plaga se ve afectada por la presencia de zonas urbanas y vías de comunicación en gran medida.

• En el caso de la plaga Carpocapsa, vemos que la presencia de zonas potencialmente afectadas no tiene tanta relación con la presencia de núcleos de población, carreteras próximas o presencia de otro tipo de plagas. Existe una zona afectada, situada al sureste, donde no existe la afectación de ninguna de las variables de estudio.

• La plaga Ceratitis cuenta con una extensión de zona potencialmente afectada bastante elevada. Estas zonas coinciden con núcleos de población y paso de vías de comunicación. La plaga Adoxophyes no se encuentra en las zonas afectadas por la plaga Ceratitis.

• Las zonas potencialmente afectadas por la plaga Pandemis también se encuentra repartida por toda la zona de estudio. Igualmente, coincide con zonas donde existen vías de comunicación y en menor medida, núcleos de población. Existen zonas igualmente afectadas por al plaga Pandemis y la Ceratitis.

8. TECNOLOGÍA

Hardware

Hemos trabajado con un PC de escritorio con las siguientes características: Intel ® Pentium ® 4 CPU 3.00 GHz 2.99 GHz, 504 MB de RAM Software Microsoft Windows XP Profesional Versión 2002 Service Pack 2 Microsoft Excel Software Gis:

9. BIBLIOGRAFÍA

• Asesoramiento vía Web de Dr. Martín Alberto Díaz Viera. Investigador C-34 Programa de Investigación en Yacimientos Areno-Arcillosos. Instituto Mexicano del Petróleo (IMP)

• Agricultura Técnica. ISSN 0365-2807 versión impresa. Variabilidad Espacial del Rendimiento de uva y calidad de mosto en cuarteles de Vid cv. Cabernet Sauvignon y Chardonnay en Respuesta a la variabilidad de algunas propiedades del suelo.

http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S036528072005000200011&script=sci_arttext &tlng=es

• An Experimental Comparison of Ordinary and Universal Kriging and Inverse Distance Weighting. Mathematical Geology. Vol 31. Nº4. 1999

• Análisis comparativo de técnicas de interpolación en la estimación de la variación espacial de factores en una cuenca hidrográfica. Universidad de Colima.

• Análisis de Dispersión.

http://www.pucpr.edu/facultad/atorres/DESCRIPTIVO_Dispersion.htm

• Aplicación de la geoestadística en las ciencias ambientales. Ecosistema. Revista científica y técnica de ecología y medio ambiente. Año XIII. Nº1/2004.Enero-Abril

• Aplicación de la geoestadística en las ciencias ambientales. Francisco Jesús Moral García. Dpto. de Expresión Gráfica, Escuela de Ingenierías Industriales, Universidad de Extremadura.

• ArcGis. Geostatistical Analyst: Statistical Tools for data exploration, modeling and advanced surface generation.

• Comparing Ordinary and Universal Kriging Results of ArcInfo, ArcMap, ArcView, Idrisi 32, Surfer and Rtm. Victorino A. Bato. Departament of Geography.

Michigan State University.

• Creating Continnuous surfaces from Point Dataj. Charpter 5.

• Curso de Geoestadística desarrollado por la Unieversidad Agrícola de Lérida. Manel Ribes.

• Dispersión espacial del pulgón ruso Diuraphis noxia en trigo, en el Partido de Villarino, Provincia de Buenos Aires, Argentina. Departamento de agronomía, zoología agrícola. Universidad Nacional del sur. 8000. Bahía Blanca. Argentina. • Estimación por Kriging usando variogramas dinámicos. Instituto Superior Minero

Metalúrgico.

• Estudio Geoestadístico de la Distribución Espacial de la Helicoverpa armigera Hb. en el cultivo del tomate en las vegas bajas del Guadiana. Arranz A.M. 2002. Trabajo fin de carrera. Escuela de ingenierías agrarias. Universidad de

Extremadura. Badajoz.

• Evaluación de recursos naturales con geoestadística y Kriging. IV Jornadas cuidemos nuestro mundo (CNM) para contribuir a la implementación de un modelo ambiental para San Luís. 155p.

• Fundamentos de manejo de Plagas. Santiago Clavijo A. ISBN: 980-00-0612-2. Código UCV: 2109301.

• Geoestadística: una apreciación global. Tannure, Claudia L. Mazza, Silvia M. Facultad de Cs. Agrarias-Universidad Nacional del Nordeste. Argentina.

• Introducción a la geoestadística. Kart Vanderlinden. Grupo de Ríos y Embalses. Universidad de Granada.

• La Cuantificación de las poblaciones de plaga. http://www.plagas- agricolas.info.ve/doc/html/manejo_plagas/capitulo_4.html

• La Geoestadística, su surgimiento y Evolución. Universidad de Pinar del Río, Departamento de computación. Cuba.

• Modelos numéricos de terreno aplicados a la forestería. Université Laval, Québec, Canadá. Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal. Departamento de Ciencias Forestales. • Representación de la variabilidad Espacial en el ingreso de culturas agrícolas.

www.cartografia.cl.

• Representación gráfica de la distribución espacial de una plaga en una plantación mediante usos de técnicas geoestadísticas. Francisco Jesús Moral García. Dpto. de Expresión Gráfica. Escuela de Ingenierías industriales.

Universidad de Extremadura.

• Técnicas de correlación y autocorrelación en variables cuantitativas y cartográficas. Lista de recursos de Gabriel Ortiz. www.gabrielortiz.com

• The use of geoestadistics and GIS as tools for analyzing pheromone trap data at a landscape level: an update. D. Barry Lyons, Chris J. Sanders and Gene C. Jones. Canadian Forest Service.