Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Carvalho, Gervásio Silva | - |
dc.contributor.author | Schöbel, Christian | - |
dc.date.accessioned | 2018-07-24T12:03:15Z | - |
dc.date.available | 2018-07-24T12:03:15Z | - |
dc.date.issued | 2018 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10923/12219 | - |
dc.description.abstract | 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. | pt_BR |
dc.description.abstract | Mahanarva fimbriolata, M. spectabilis, M. liturata and M. posticata (Hemiptera: Cercopidae) are
known pests for sugarcane and pasture plantations throughout Brazil. By direct sap feeding on the
plants they cause phytotoxicity and due to this they decrease the production of plantations. With
species distribution modeling it is possible to analyze the possible occurence of the four species in
South and Central America. To create species distribution models the algorithms Bioclim, Domain,
different generalized linear models and Maxent were used in R. For those models current and future
bioclimatic variables as well as elevation and other agricultural variables were used. The future climatic
variables are for the years 2050 and 2070 with different repentant concentration pathways. The
species show suitable habitats in different countries in South and Central America where sugarcane
plantations are abundant. The results of the future climate analyzes do not show differences compared
to the current climate analyzes. Overall the Maxent algorithm showed the highest AUC scores and
Bioclim the lowest. The variables which contributed the most to the models are elevation,
isothermality and different precipitation variables. Climate change and therefore additional insect
lifecycles do not have an impact on the insect’s suitable habitats. Overall Maxent is the best algorithm
to perform species distribution models with a low number of occurrence points and for climate change
analyzes. | en_US |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.rights | openAccess | en_US |
dc.subject | CANA-DE-AÇÚCAR | pt_BR |
dc.subject | AGROINDÚSTRIA | pt_BR |
dc.subject | PRAGAS - CONTROLE BIOLÓGICO | pt_BR |
dc.subject | PESTES AGRÍCOLAS | pt_BR |
dc.subject | TECNOLOGIA - PRODUÇÃO | pt_BR |
dc.title | Niche modeling of the economical important Mahanarva species in south and central america (HEMIPTERA, CERCOPIDAE) | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.degree.grantor | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Faculdade de Biociências | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Zoologia | pt_BR |
dc.degree.level | Mestrado | pt_BR |
dc.degree.date | 2018 | pt_BR |
dc.publisher.place | Porto Alegre | pt_BR |
Aparece nas Coleções: | Dissertação e Tese
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