Métodos de muestreo para el monitoreo de Pseudophilothrips sp. (Tubulifera: Phlaeothripidae) y sus enemigos naturales: II. Muestreo secuencial binomial de Eurotas brasilianus Carvalho y Wallerstein (Miridae: Orthotylinae) y Macrotracheliella sp. (Anthocor - Vecco, Daniel; Pinedo, Román; Fernández Argudín, Miriam (Revista de Protección Vegetal, 2015)
El presente artículo es el segundo de dos publicaciones que abordan la determinación de métodos de muestreo secuencial: 1) enumerativo y 2) binomial, para el monitoreo de Pseudophilothrips sp. y sus enemigos naturales en el sistema agroecológico de Plukenetia volubilis L. en San Martín, Perú. En el periodo 2007-2009 se realizaron 202 registros de población en una parcela agroecológica de P. volubilis. Se tomaron 10 hojas por tercio, 10 inflorescencias y 10 frutos. Sobre la base de los valores significativos de los coeficientes a (intercepto) y b (agregación) de la Ley del Poder de Taylor, se elaboró una cartilla que relaciona el tamaño de muestra con las frecuencias de plantas p y la media m, cuya relación se ajustó por comparación de tres funciones: (a) la forma empírica de Kono y Sugino, (b) la función de Wilson y Room y (c) la distribución de Poisson. Se consideró un valor de corte T=0 y se estimó el tamaño de muestra. Los parámetros referenciales de la cartilla de muestreo se ajustaron por n + 0,5 y se redondearon a números enteros. Se realizaron simulaciones que se compararon con los registros para n=25. Las frecuencias de plantas con presencia de enemigos naturales (p) se ajustaron a la distribución binomial negativa (BN) (k=1,62; R2=94%). La función de p y m quedó mejor ajustada a la forma de Wilson y Room (R2= 93,20%). Con la cartilla elaborada para un máximo de 30 plantas, se estimó exitosamente la media (margen de error E50%), para valores situados entre 0,20 y 0,92 individuos/ planta, en el 92% de las simulaciones. El muestreo requirió 13 ± 8 plantas (48 ± 32% versus 40 ± 24% del muestreo enumerativo). En el 22,7% de los casos, la simulación agotó el número de plantas sin alcanzar el valor requerido para p pero brindaron estimaciones acertadas de la media. Palabras clave: sacha inchik, maní del inca, trips, control biológico, muestreo presencia-ausencia. Sampling methods for monitoring of Pseudophilothrips sp. (Tubulifera: Phlaeothripidae) and its natural enemies: II. Binomial sequential sampling of Eurotas brasilianus Carvalho and Wallerstein (Miridae: Orthotylinae) and Macrotracheliella sp. (Anthocoridae: Anthocorinae) ABSTRACT: The present paper is the second of two approaching the determination of sequential sampling methods: (1) enumerative and (2) binomial, for monitoring of Pseudophilothrips sp. and its natural enemies in the agroecological system of Plukenetia volubilis L. in San Martin, Peru. During 2007-2009, a total of 202 population samplings were carried out in an agroecological plot of P.volubilis. Ten leaves per each of the three plant thirds, ten inflorescences and ten fruits were taken. Based on the significant values of the coefficients a (intercept) and b (aggregation) of Taylor‘s Power Law, a card was made relating the sampling size with the plant frequencies p and the mean m, whose relation was adjusted by comparing three functions: Kono and Sugino‘s empirical manner, (b) Wilson and Room‘s function, and (c) Poisson‘s distribution. A cutting value T=0 was considered, and the sampling size was estimated. The referential parameters of the sampling card were adjusted by n + 0.5 and rounded to whole numbers. Simulations compared with the records for n=25 were carried out. The frequencies of plants with natural enemies (p) fitted the negative binomial distribution (BN) (k=1.62; R2=94%). The function of p and m was better adjusted to Wilson and Room’s manner (R2= 93.20). With the card made for a maximum of 30 plants, the mean was successfully estimated for the error margin E50%, for values between 0.20 and 0.92 individuals/plant, in 92% of the simulations. Sampling required 13 ± 8 plants (48 ± 32% vs. 40 ± 24% of the enumerative sampling). In 22.7% of cases, the simulation exhausted the number of plants without reaching the required value for p, but it offered. appropriate mean estimations. Key words: sacha inchik, inka peanut, thrips, biological control, presence-absence sampling.