Uso de ferramentas de análise de 'big data' na identificação de ameaças e fatores de risco fitossanitário

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Alves, Giliardi Anício
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9519
Resumo: Entender o movimento das pragas entre fronteiras, identificar os padrões de dispersão e tendências neste movimento são desafios em serviços de inteligência quarentenária. As espécies que foram introduzidas na América do Sul e Trindade e Tobago, em muitos casos, causam grande dano à agricultura e à economia local. O Brasil, por sua vez, sendo o país com maior produção agrícola nesta região, enfrenta grandes desafios para impedir a entrada de novas pragas e controlar aquelas já introduzidas em seu território. Com o intuito de identificar o padrão atual de distribuição geográfica e incentivar o uso de novas tecnologias na área de pesquisa em defesa vegetal, o presente trabalho trata da identificação de ameaças fitossanitárias utilizando ferramentas computacionais de mineração de dados. Essas ferramentas permitiram identificar dezessete espécies de pragas quarentenárias ausentes para o Brasil com presença confirmada para os países da América do Sul e Trindade e Tobago, as quais foram submetidas a uma avaliação de risco de pragas. Os hemípteros Perkinsiella saccharicida e Pseudococcus calceolariae, os fungos Boeremia foveata, Botrytis fabae, Phoma andigena, Tilletia laevis, Urocystis agropyri, Phytophthora erythroseptica e o coleóptero Prostephanus truncatus são espécies de pragas quarentenárias ausentes para o Brasil com alta probabilidade de entrada a partir da América do Sul e com alto potencial de risco para o país.