FISICOQUIMICA ARTICULO

 PARÁMETRO DE INFERENCIA DEMOGRÁFICA EN ARTROPODOS
RESUMEN
Hemos desarrollado un programa informático para el análisis de tablas de vida utilizando el código abierto, entorno de programación de software libre R. Es útil para cuantificar los efectos no letales crónicos de los tratamientos sobre las poblaciones de artrópodos con un resumen de la información sobre su supervivencia y fertilidad enlos parámetros de población clave a que se refiere como la fertilidad parámetros de la tabla de vida. La inferencia estadística sobre los parámetros de vida de fertilidad no es trivial, ya que requiere la utilización de métodos de cálculo intensivo para la estimación de la varianza. Nuestros códigos presentan algunas ventajas con respecto a un programa anterior desarrollado en el Sistema deAnálisis Estadístico. Múltiples pruebas adicionales de comparación se incorporaron para el análisis de los factores cualitativos; se implementó un módulo para el análisis de regresión, por lo tanto, lo que permite el análisis de los factores cuantitativos, como la temperatura o la dosis de agroquímicos; disponibilidad se concede a los usuarios, una vez que se ha desarrollado utilizando un código abierto,ambiente libre de programación de software. Para ilustrar el análisis descriptivo e inferencial implementado en lifetable.R, presentamos y discutimos dos ejemplos: 1) un estudio de la cuantificación de la inßuence del berenil inhibidor de proteinasa en el defoliador del eucalipto Thyrinteina arnobia (Stoll) y 2) un estudio de investigación de la inßuence de la temperatura en los parámetrosdemográficos de una mariquita depredadora, Hippodamia variegata (Goeze).

Los parámetros de vida son importantes indicadores cuantitativos de las interacciones entre las poblaciones de artrópodos y el medio ambiente. Al resumir la información sobre la fecundidad y la supervivencia, pueden evaluar los efectos subletales crónicos que no son detectados por los ensayos de supervivencia agudas. Por ejemplo,mediante el uso de análisis de tablas de vida, Marinho-Prado (2011) quantiÞed efectos de la berenil inhibidor de proteinasa en el defoliador del eucalipto Thyrinteina arnobia (Stoll); Nascimento et al. (1998) y Nardo et al. (2001) evaluaron el efecto de la formulación de Bacillus thuringiensis Berliner en Podisus nigrispinus (Dallas), depredador de la oruga de soja; Liu et al. (2005) investigaronla inßuence de plantas de algodón Bt sobre la plaga no objetivo Aphis gossypii (Glover); y Lumbierres et al. (2004) evaluaron el padi ofRhopalosiphum rendimiento (L.) (Hemiptera: Aphididae) sobre el maíz Bt. En los estudios de la tabla de vida, los datos de oviposición y sobrevivencia se recogen en el tiempo (por lo general al día) y se resumen en las tablas de vida de fertilidad (FLT) para laestimación posterior de los siguientes parámetros para cada tratamiento evaluado: tasa neta de reproducción (Ro), tasa intrínseca de crecimiento ( Rm), el tiempo de duplicación (DT), el tiempo medio de generación (TMG), y la tasa de aumento Þnite (). Para obtener descripciones detalladas de los parámetros FLT ver Maia et al.
(2000). Estudios para la estimación de parámetros FLT se desarrollan encondiciones de laboratorio, por lo general después de un diseño completamente al azar, por lo que la unidad experimental es una hembra de insectos o ácaros. Las unidades están seguidos desde su inicio de la oviposición hasta su muerte para grabar la longevidad y el número de huevos puestos por hembra en cada intervalo de tiempo (generalmente un día). Como parámetros FLT resumen los datos de lasunidades experimentales en una única estimación para cada grupo (tratamiento), la información sobre el tratamiento dentro de varianza no está fácilmente disponible, lo que requiere el uso de métodos computacionalmente intensivos para su estimación. Entre ellos, el método de navaja según lo propuesto por Meyer et al. (1986) es el método más utilizado en todo el mundo para la estimación de la varianza...