Niche Modeling of the economical important Mahanarva species in South and Central America (HEMIPTERA, CERCOPIDAE)

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Schöbel, Christian
• Orientador(a): Carvalho, Gervásio Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós Graduação em Zoologia
• Departamento: Escola de Ciências
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Spittlebug; Cana de Açúcar; Pastagem; Dano Agrícola
• Palavras-chave em Inglês: Spittlebug; Sugarcane; Pasture; Agricultural Damage
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS BIOLOGICAS::ZOOLOGIA
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8004

Mahanarva fimbriolata, M. spectabilis, M. liturata and M. posticata (Hemiptera: Cercopidae) são conhecidas como pragas de plantações de cana-de-açúcar e pastagem em todo Brasil. Por alimentarem-se diretamente da seiva das plantas, esses cercopídeos causam fitotoxicidade e devido a isso diminuem a produção. A modelagem da distribuição de espécies permite analisar a possível occurencia das quatro espécies na América do Sul e Central. Para criar modelos de distribuição de espécies foram utilizados em R, os algoritmos Bioclim, Domain, diferentes modelos lineares generalizados e Maxent. Nesses modelos foram utilizadas variáveis bioclimáticas atuais e futuras, além da elevação e outras variáveis agrícolas. As variáveis climáticas futuras são para os anos 2050 e 2070 com diferentes repentant concentration pathways. As espécies apresentam habitats adequados em diferentes países da América do Sul e Central, onde as plantações de cana-de-açúcar são abundantes. Os resultados das análises climáticas futuras não apresentaram diferenças em relação às análises climáticas atuais. No geral, o algoritmo Maxent mostrou os maiores valores de AUC e o Bioclim os menores. As variáveis que mais contribuíram para os modelos são: elevação, isothermality e diferentes variáveis de precipitação. As mudanças climáticas e ciclos de vida de insetos adicionais não têm impacto em habitats adequados dos insetos. Em geral, o Maxent é o melhor algoritmo para realizar modelos de distribuição de espécies com um número baixo de pontos de ocorrência e análises de mudanças climáticas.