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DATOS GENERALES DE LA PROPUESTA
Titulo del Proyecto
Sector
Sistema Producto
Tipo de Proyecto
Eslabón
Estatus del Proyecto
Fecha de inicio
Fecha de Termino
Grupo de Interés
Municipios
Palabras Clave
Desarrollo de un Modelo Predictivo para el Manejo de Mosca Blanca
Agrícola
Chile
Investigación
Producción
Nuevo
Mayo, 2010
Abril, 2012
Productores de chile
Mocochá
Pronóstico, Mosca blanca, virosis.
INFORMACION GENERAL DEL PROTOCOLO
Introducción
Entre las variables de mayor importancia que aumentan los riesgos de pérdida en el sector agropecuario, son la
sequía y las presencia de plagas y enfermedades. En la península de Yucatán, las pérdidas económicas por sus
efectos son considerables. En el 2008 un año con condiciones de Niña (humedad normal a anomalías positivas),
la SAGARPA calculó pérdidas promedio del 43% en parcelas de maíz de temporal. De acuerdo a los modelos de
simulación de cambio climático global, la sequía así como las anomalías de variables que caracterizan el clima,
se relacionan con la presencia de plagas (Hernández y Valdez, 1996, Magaña et al 1999 y Seager et al 2008).
Dentro de las medidas de adaptación ante cambio climático en el sector agrícola se encuentra la utilización de
pronósticos climáticos, que posibilitan la planeación de manera anticipada ante la posible incidencia de algunos
eventos extremos relacionados con el clima, así como modelos probabilísticos de pronóstico como parte del
manejo integrado de plagas y enfermedades.
La generación de modelos probabilísticos de pronóstico es de suma importancia, ya que si éstos son los
suficientemente sintéticos como para considerar los componentes de mayor peso en un sistema
epidemiológico. Su aplicación no sólo permite predecir la intensidad de una epidemia en una región y en un
intervalo de tiempo específico, sino que además proporciona los elementos necesarios para la implementación
de diferentes estrategias de control eficientes y eficaces. Un modelo probabilístico de pronóstico se justifica en
aquéllas enfermedades que son destructivas, la epidemia es irregular y existe una medida de control del
patógeno (Nieto et al., 1990). Son varios los sistemas epidemiológicos en los cuales se han elaborado modelos
probabilístico de pronóstico, entre los que resaltan los modelos de pronostico para el tizón tardío de la papa, el
del complejo viral del chile (Mora-Aguilera et al., 1990) o el modelo de predicción de la incidencia del virus de
la mancha anular del papayo en Veracruz (Mora-Aguilera et al., 1989; Mora-Aguilera et al., 1993). Por tal
motivo el presente proyecto de investigación tiene el objetivo de desarrollar un modelo probabilístico de
pronostico para el manejo de la mosca blanca en el cultivo de chile habanero y de esta manera diseñar
estrategias para el manejo integrado del patosistema chile-mosca blanca-virosis.
Antecedentes
El cultivo de chiles en la península es importante, en Yucatán el habanero, en Quintana Roo y Campeche el
jalapeño, sin embargo, aún existen fuertes problemas que limitan el crecimiento en superficie y en
productividad. Uno de ellos son las pérdidas ocasionadas por enfermedades virales (Begomovirus) transmitidas
por mosquita blanca (Bemisia tabaci) (Byrne et al., 1990), las cuales afectan rendimientos y calidad del fruto
con niveles de infección que varían entre el 30% al 100% de daño (Díaz Plaza et al., 2007).
Entre las especies de mosca blanca mas importantes en México se encuentran: Bemisia tabaci y Trialeurodes
vaporariorum. La diferencia entre ambas es que la primera es mas chica y tiene forma de bastón visto desde
arriba con alas en posición de "techo a dos aguas" y una hendidura entre las alas que permiten ver el cuerpo de
color más amarillento mientras que la segunda el adulto es más grande de forma triangular visto desde arriba
con alas en posición plana sin hendidura entre las mismas y cuerpo blancuzco.
Durante su ciclo de vida cada hembra es capaz de colocar entre 100 y160 huevos, agrupados o dispersos, en el
envés de las hojas, y nacen entre los 5 y los 8 días. Tiene cuatro estadios ninfales, que los cumplen entre 12 y
20 días, y sólo el primero es móvil. Los restantes lo cumplen en el mismo sitio y el último estadio es ninfal (la
pupa). Cuando los adultos emergen inmediatamente comienzan a alimentarse y aparearse, viven entre 8 y 40
días, y alcanzan un tamaño de 1 a 3 mm.
La agresividad de esta plaga radica en la gran capacidad para poner huevos que se transforman en adultos
rápidamente, y en que a las 2 hs de nacidos empiezan a alimentarse y a colocar nuevamente huevos. La clave
para controlarla es anticiparse a sus picos poblacionales que están relacionados con la temperatura, con la
presencia de hospederos dentro o fuera del lote, y por supuesto con el manejo se realice en cada predio en
particular.
Los daños ocasionados pueden ser clasificados en directos o indirectos. En el primer caso se da con la succión
de savia inyectan toxinas a través de la saliva lo que ocasiona el debilitamiento de la planta y a veces manchas
cloróticas, esto genera síntomas de deshidratación, disminución y detención del crecimiento. En el segundo
caso dañan por la eliminación de sustancias ricas en hidratos de carbono sobre las cuales se desarrollan hongos
("fumaginas"), lo cual produce una disminución de la superficie fotosintética, dificulta la evapotranspiración y
puede manchar fibras, hojas y frutos, disminuyendo su calidad comercial y aumentando los costos de
poscosecha. Además Bemisia tabaci transmiten virosis (trasmite 60 de las 70 virosis trasmitida por moscas
blancas) a las plantas en las que se hospedan. Entre las más importantes están: Tomato Yellow leaf Curl
Virus,(TYLCV), Tomato Yellow Mosaic Virus (TYMV), Melon Leaf Curl, Cucumber Vein Yellowing y Tobacco Leaf
Curl.
Problemática
En Yucatán se siembran en promedio cada año alrededor de 411 ha de chile habanero (C. chinense Jacq.), que
producen aproximadamente 1975 ton. Sin embargo, existen fuertes problemas que limitan el incremento de la
superficie y productividad del cultivo. Uno de ellos son las pérdidas ocasionadas por enfermedades virales
(Begomovirus) transmitidas por mosca blanca (Bemisia tabaci) (Byrne et al., 1990), las cuales afectan el
rendimiento y calidad del fruto con niveles de infección que varían entre el 30% al 100% de daño (Díaz Plaza et
al., 2007). Por lo que, las pérdidas ocasionadas por este patosistema siguen siendo el principal problema
fitosanitario del chile habanero. Por su incidencia durante todo el año y su agresividad poblacional la mosca
blanca es una de las plagas de mayor importancia de los cultivos hortícolas, especialmente de las solanáceas. El
control de la mosca blanca es una de las actividades más difíciles en control de plagas en horticultura. Es una
plaga de amplia distribución y con un gran impacto de perjuicio económico en las zonas hortícolas de casi todo
el país.
Justificación
En el estado de Yucatán la superficie cultivada de chile habanero durante el período 2001-2005 aumento de
176 a 539.7 hectáreas, lo cual represento un incremento de 206.6 %, con una media anual de crecimiento de
41.3%. Este incremento en la superficie represento un valor promedio de la producción de $ 22´673,680.00 al
año en el mismo período (SAGARPA, 2005). Esta situación se debe al incremento de su demanda en los
mercados nacional y del extranjero, como producto fresco, deshidratado y/o industrializado. Y recientemente
durante el año 2008 el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI) otorgó la denominación de origen
para el Chile Habanero de Yucatán, logrando con esto posiblemente más beneficios para el aumento de la
demanda de este producto. Sin embargo, las enfermedades virales transmitidas por la mosca blanca (Bemisia
tabaci Genn.) representan el principal factor que limita la producción.
En el estado de Yucatán se han detectado los Begomovirus: Pepper Huasteco Virus (PHV), Pepper Golden
Mosaic Virus (PepGMV), Tomato Motle Virus (ToMoV), Bean Golden Mosaic Virus (BGMV), Taino Tomato
Mosaic Virus (TToMoV) y Tomato Yellow Leaf Curl Virus (TYLCV) infectando plantaciones de chile habanero; los
cuales se caracterizan por emplear a la mosca blanca como su principal vector (Ascencio-Ibañez et al., 1999a;
Ascencio-Ibañez et al., 1999b; Rivera-Bustamante y Vega-Arreguin, 2001; Díaz et al., 2001). Sin embargo,
algunos reportes señalan la presencia de Alfala Mosaic Alfamovirus (AMV), Tomato Spotted Wilt Tospovirus
(TSWV) y Tobacco Ringspot Nepovirus (TRSV) que pueden transmitirse por semilla y por algunos (Maude, 1996;
Gutiérrez et al., 2003; Sepulveda et al., 2005).
Dado que el principal daño de la mosca blanca es la transmisión de begomovirus, aunado a su hábito polífago al
consumir diversos cultivos y malezas, así como al desarrollo de resistencia a insecticidas (Vaughn y Léon, 1977)
provocada por el uso indiscriminado de plaguicidas (Kramer, 1966). El primer paso hacia un manejo racional de
esta plaga es la caracterización de la dinámica poblacional, lo cual permite diseñar estrategias para el manejo
de las poblaciones limitando la aplicación de estas a momentos en los que son realmente necesarios.
Evaluación Ex –ante
El manejo integrado de plagas (MIP) tiene su origen en la investigación sobre control biológico que realizó la
Universidad de California y a las necesidades de una industria agrícola altamente comercializada. El MIP se
desarrolló sobre las bases de la resistencia de la planta hospedera y la mortandad originada por enemigos
naturales, todas las otras técnicas adicionales de supresión de plagas, incluyendo el uso de pesticidas fueron
subordinadas a la resistencia de las plantas y los enemigos naturales. El MIP fue diseñado para trabajarse en
sitios específicos monitoreados por tamaños de poblaciones de plagas y poblaciones de enemigos naturales. La
erradicación fue considerada innecesaria e inalcanzable, todos los operadores del control de plagas, lo único
que tenían que hacer era reducir las poblaciones de éstas a los niveles de daño que fueran económicamente
aceptables (Ramírez, 2001).
Existen al menos cinco características de los agroecosistemas modernos, en este caso en chile habanero, que
contribuyen al desarrollo de plagas y enfermedades:





Limitado número de especies en plantaciones con altas densidades.
Uso de plantas susceptibles.
Amplio uso de cultivares y variedades genéticamente similares.
Monocultivos en tiempo y espacio. Los dos aspectos son las bases ideales para mantener poblaciones
de plagas importantes.
Prácticas de manejo similares. Estas determinan la eficiencia de producción y las demandas de
mercado, como resultado, grandes cantidades de cultivo pueden ser uniformemente susceptibles por
las condiciones que prevalecen al desarrollo de plagas.
Todos los factores mencionados son necesarios para la eficiencia y la alta calidad de la producción, eliminar
cualquiera de estos, reduciría significativamente las posibilidades de éxito comerciales del sistema de
producción; sin embargo el entendimiento de estos factores de oportunidad que se convierten en riesgo es un
paso importante para el diseño de un sistema de manejo integrado, que permita el incremento de la eficiencia
del sistema de producción (Steiner, 2000). Para el caso del patosistema Chile habanero – Mosca Blanca –
Virosis se desconocen los parámetros necesarios para la implementación de estrategias de manejo de plagas y
enfermedades y de esta manera el diseño de un programa de manejo integrado de plagas y enfermedades.
Materiales y métodos
1. Caracterización temporal de la dinámica poblacional de MB y del progreso de la enfermedad.
Se establecerán parcelas experimentales representativos de las condiciones bajo las cuales los productores
cultivan, que el caso de Mococha, Yuc se hará durante los ciclos otoño-invierno (OI) y primavera-verano (PV) en
Uxmal, Yuc.
La superficie total de siembra será de 400m2 para cada localidad, dicha parcela se dividirá en cuatro parcelas
de igual tamaño, la división se realizará con una barrera vegetal de maíz (4 surcos) con el objeto de tener un
mayor número de epidemias ligeramente independientes. No se realizara ninguna aplicación para el control de
mosquita blanca durante el desarrollo del cultivo, y el manejo agronómico de dichas parcelas se realizará de
acuerdo a las condiciones normales o mas comunes que los productores de la región practican.
Caracterización de dinámica poblacional. En cada parcela experimental se registrarán el número de ninfas,
número de huevos / hoja (5 plantas/ sublote de parcela, 2 hojas/planta) las cuales se llevarán al laboratorio y
con ayuda de un microscopio estereoscópico se realizaran los conteos, dicho muestreo se realizará
semanalmente, el muestreo se distribuirá en 5 sitios de muestreo en el terreno (cinco de oro). De no
encontrarse en un principio la presencia de la mosca, se realizará de forma dirigida y a partir de su localización
se hará el muestreo desde ese punto. Además se registrará la incidencia de virosis en un censo de las plantas, y
se expresará en términos de porcentaje (prescencia/ausencia de sintomatología). Para estimar la densidad de
adultos se colocarán semanalmente trampas de impacto de color amarillo (hoja amarilla con cuadricula
impresa de 48 in2), la trampa se colocará en los surcos centrales de cada parcela. Todas las mediciones se
realizarán desde el trasplante hasta la cosecha del cultivo.
Adicionalmente, se colectaran semanalmente hojas en la vegetación circundante a la parcela experimental
para de terminar la presencia y conteo de especímenes de mosca blanca. Además se colectara tejido vegetal
para la determinación de la presencia de begomovirus. También se registraran algunas variables climáticas
como, temperatura máxima, mínima y promedio, precipitación, humedad relativa y viento a través de
estaciones climáticas automatizadas con las que cuenta el INIFAP.
2. Identificación de la(s) especies de MB
La identificación correcta de un insecto es tarea de un especialista y se realiza en un laboratorio. Los adultos de
Aleyrodidae no presentan variaciones muy evidentes en las características morfológicas externas entre las
especies, por lo que para la separación de éstas se utilizarán las características morfológicas del cuarto estadio
ninfal (pupa) o de su exuvia (Martín, 1987)
Se colectaran segmentos de hojas con pupas y exuvias de mosca blanca, y se almacenaran en alcohol al 95%.
Los especímenes colectados se montaran en preparaciones permanentes para su posterior identificación, de
acuerdo al protocolo propuesto por Hodges y Evans (2005). Se emplearan las Claves para la clasificación de los
aleirodidos mexicanos (Ortega-Arenas, 1995). Se identificaran 10 especímenes por fecha de muestreo.
3. Identificación de begomovirus presente en plantas de chile habanero e identificación de biotipos de mosca
blanca.
Se colectarán muestras sintomáticas en ambas parcelas experimentales y serán sujetas a análisis de
polimorfismo para conocer la variabilidad del virus y determinar la presión de inóculo por zonas. La variabilidad
se determinará mediante la amplificación de una región del begomovirus, estos productos se analizarán por la
técnica de la conformación polimórfica de cadenas sencillas de DNA, previa verificación de amplificación
exitosa, en geles de acrilamida al 8%, la detección de las bandas se realizará mediante tinción con bromuro de
etidio en el gel al 2%. Se realizaran tres muestreos para la identificación de los virus presentes, cuando se
detecten las primeras plantas con síntomas, al inicio de la floración y durante la cosecha (tercer corte).
Se colectarán especímenes de mosca blanca, que se conservarán en alcohol al 70%. El DNA aislado de estas
muestras será usado para la detección por la técnica de PCR denominada SCARS (Regiones amplificadas
caracterizadas y secuenciadas) de los biotipos mediante la amplificación de una región específica. Se plantea
determinar la capacidad de transmisión de los biotipos identificados mediante la cuantificación absoluta de las
partículas virales presentes en los insectos. Con curvas de estandarización externa y en primer instancia la
cuantificación del número de virus presentes será usando el número de Avogadro. La colecta de especímenes e
identificación de los biotipos de mosca blanca se realizaran después del trasplante, al inicio de la floración y
durante la cosecha (tercer corte).
4. Análisis de la Información y elaboración del modelo probabilístico de pronostico.
Las bases de datos tanto de la dinámica poblacional como de las variables ambientales y la presencia de
moscas en la vegetación circundante al cultivo, se manejarán en el software PostgreSQL. A partir de las
matrices de datos se realizara una depuración de variables independientes (climáticas) a través de alguno de
los procedimientos siguientes: STEPWISE, la matriz de correlación de Pearson, análisis de componentes
principales y/o correlación canoníca. Cabe aclarar que las variables dependientes son el cambio en el número
de insectos, el número de mosca blanca por estadio e incidencia de virosis.
Selección de un grupo de modelos teóricos potencialmente predictivos. Una vez identificadas las variables
independientes de mayor importancia, se procederá a la obtención del modelo de pronóstico teórico. Se
empleará el método de Stepwise del software SAS. Para tal fin, se realizaran los pasos siguientes:



Definir el modelo en el programa SAS: MODEL Y1 = X1 X2 X3 X4 X5 / NOINT SELECTION = STEPWISE.
Para cada modelo definido, se cambiaran los valores de Xi por las variables independientes.
Se seleccionara el mejor modelo en función al Cp-Mallow y la proporción de la varianza explicada (r2).
Evaluación o verificación de los modelos teóricos con mayor ajuste utilizando datos independientes. Esta fase
se llevara a cabo mediante la verificación en campo en coordinación con el personal del comité de sanidad
vegetal de la situación o nivel de infestación que indique el modelo teórico de predicción, en parcelas de
productores.
Bibliografia
Ascencio-Ibañez, J.T.; Díaz-Plaza, R.; Mendez-Lozano, J.; Monsalve-Fonnegra, Z.I.; Argüello-Astorga, G.R.;
Rivera-Bustamante, R.F. 1999a. First report of tomato yellow leaf curl geminivirus in Yucatan. Plant Disease
83:1178.
Ascencio-Ibañez, J.T.; Díaz-Plaza, R.; Monsalve-Fonnegra, Z.I.; Pruna-Camacho, M.B.; Rivera-Bustamante, R.F.
1999b. Los geminivirus. Revista Mexicana de Fitopatología 2:113-127.
Byrne, D.N.; Bellows, T.S. 1991. Whitefly biology. Annual Review Entomology (EE.UU.). 36:431-57.Cohen.; Ben
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Díaz-Plaza, R., Santamaría-Basulto, F., Tun-Dzul, J. C., Morales, F. 2007. Efecto de plantas aromáticas y barreras
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jacq). Memorias IV Convención Mundial del Chile. Querétaro, Qro. México, 7:237-242.
Hodges, G.S. and Evans, G.A. 2005. An identification guide to the whiteflies (Hemiptera: Aleyrodidae) of the
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Economic Entomology. 59: 1531.
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Veracruz. XVI Congreso Nacional de Fitopatología. Montecillo, México. p. 70.
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XVII Congreso Nacional de Fitopatología. Culiacán, Sinaloa. p. 39.
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Simposio. Congreso Anual Sociedad Mexicana de Entomología (XXXVI) y Sociedad Mexicana de Fitopatología
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Rivera-Bustamante, R.F. y Vega-Arreguin, J.C. 2001. Los virus cómplices para descifrar procesos moleculares en
las plantas. Avances y perspectivas. 20: 349-355.
Sepulveda, R.P.; Larraín, S.P.; Quiroz, E.C.; Rebufel, P.; Graña, S.F. 2005. Identificación e incidencia de virus en
pimiento en la zona centro norte de Chile y su asociación con vectores. Agricultura Técnica. 3: 235-245.
Steiner,
P.W.
2000.
A
philosophy
for
effective
fire
http://www.agnr.umd.edu/users/nrsl/entm/progress/00prog/20fireblight.html
blight
management.
Vaughn, M.A.; Léon, G. 1977. Pesticide management on a major crop with severe resistance problema.
Procedings of the XV International Congress of Emtomology (Washington DC). pp. 812-815.
CRONOGRAMA DE PRODUCTOS/COMPONENTES
Demanda
Producto/Componente
Desarrollo de un Modelo Predictivo para el Manejo de Mosca Blanca.
Al finalizar el proyecto se contara con Un modelo probabilístico de
pronostico teórico sobre las fluctuación poblacional de mosca blanca.
Tipo de Producto
Producto/Componente Adicional
Trimestre de Cumplimiento
Caracterización de la dinámica poblacional de mosca blanca
Cuarto trimestre del segundo año
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES PRODUCTOS/COMPONENTES
Producto: Modelo probabilístico de pronóstico teórico para el manejo de mosca blanca
Actividad
I
Caracterización temporal de la dinámica poblacional de MB y del X
progreso de la enfermedad.
Identificación de la(s) especies de MB
Identificación de begomovirus y biotipos de MB.
Registro de variables climaticas
X
Análisis de la Información y elaboración del modelo probabilístico de
pronostico.
1er. ciclo
II
III
IV
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
2º ciclo
II
III
X
X
X
X
X
X
I
X
X
X
X
IV
X
X
X
X
DESGLOSE FINANCIERO
Otros fondos (FORDECYT)
Aportaciones de instituciones participantes
Recursos solicitados a la fundación produce 1er año
$ 2’000,000.00
Recursos solicitados a la fundación produce 2do. año
Resumen de memoria de calculo
$ 350,140.00
$ 2’700,281.00
$ 350,141.00
1er Ciclo
CONCEPTOS
TOTAL
Porcentaje
(%)
90,000.00
25.70
188,841.00
53.93
24,500.00
7.00
14,000.00
4.00
0.00
0.00
32,800.00
9.37
350,141.00
100.00
TRIMESTRE 1 TRIMESTRE 2 TRIMESTRE 3 TRIMESTRE 4
PERSONAL
22,500.00
22,500.00
22,500.00
22,500.00
Honorarios Asimilables a Sueldos.
22,500.00
22,500.00
22,500.00
22,500.00
MATERIALES Y SUMINISTROS
112,500.00
58,341.00
12,000.00
6,000.00
Artículos Materiales y Útiles Diversos.
112,500.00
58,341.00
12,000.00
6,000.00
0.00
0.00
0.00
0.00
SERVICIOS GENERALES
10,500.00
3,500.00
10,500.00
0.00
Servicios Externos y Comerciales.
Materiales vivos vegatales y/o animales
10,500.00
3,500.00
10,500.00
0.00
Documentos y Servicios de Información.
0.00
0.00
0.00
0.00
Ediciones e Impresiones.
0.00
0.00
0.00
0.00
ENTRENAMIENTO Y CAPACITACIÓN.
0.00
14,000.00
0.00
0.00
Pasajes Para Eventos Técnicos Científicos.
0.00
8,000.00
0.00
0.00
Viáticos Para Eventos Técnico Científicos.
0.00
6,000.00
0.00
0.00
INFRAESTRUCTURA
0.00
0.00
0.00
0.00
Equipo y Maquinaria.
0.00
0.00
0.00
0.00
8,200.00
8,200.00
8,200.00
8,200.00
0.00
0.00
0.00
0.00
MOVILIZACIÓN POR COBERTURA.
Gastos para trabajo de campo
Pasajes para trabajos de campo
0.00
0.00
0.00
0.00
Viáticos para trabajo de campo.
8,200.00
8,200.00
8,200.00
8,200.00
153,700.00
106,541.00
53,200.00
36,700.00
TOTAL
TRIMESTRE, 2o Ciclo
CONCEPTOS
TOTAL
Porcentaje
(%)
90,000.00
25.70
188,840.00
53.93
24,500.00
7.00
14,000.00
4.00
0.00
0.00
32,800.00
9.37
350,140.00
100.00
TRIMESTRE 1 TRIMESTRE 2 TRIMESTRE 3 TRIMESTRE 4
PERSONAL
22,500.00
22,500.00
22,500.00
22,500.00
Honorarios Asimilables a Sueldos.
22,500.00
22,500.00
22,500.00
22,500.00
MATERIALES Y SUMINISTROS
112,500.00
58,340.00
12,000.00
6,000.00
Artículos Materiales y Útiles Diversos.
112,500.00
58,340.00
12,000.00
6,000.00
SERVICIOS GENERALES
10,500.00
3,500.00
10,500.00
0.00
Servicios Externos y Comerciales.
10,500.00
3,500.00
10,500.00
0.00
Documentos y Servicios de Información.
0.00
0.00
0.00
0.00
Ediciones e Impresiones.
0.00
0.00
0.00
0.00
ENTRENAMIENTO Y CAPACITACIÓN.
0.00
14,000.00
0.00
0.00
Pasajes Para Eventos Técnicos Científicos.
0.00
8,000.00
0.00
0.00
Viáticos Para Eventos Técnico Científicos.
0.00
6,000.00
0.00
0.00
INFRAESTRUCTURA
0.00
0.00
0.00
0.00
Equipo y Maquinaria.
0.00
0.00
0.00
0.00
8,200.00
8,200.00
8,200.00
8,200.00
Gastos para trabajo de campo
0.00
0.00
0.00
0.00
Pasajes para trabajos de campo
0.00
0.00
0.00
0.00
Viáticos para trabajo de campo.
8,200.00
8,200.00
8,200.00
8,200.00
153,700.00
106,540.00
53,200.00
36,700.00
Materiales vivos vegatales y/o animales
MOVILIZACIÓN POR COBERTURA.
TOTAL
MARCO LOGICO
RESUMEN NARRATIVO
FINALIDAD:
Contribuir a mejorar el ingreso de los
productores mediante un mejor manejo
de plagas.
INDICADORES VERIFICABLES
Superficie siniestrada.
Rendimiento por unidad de superficie
MEDIOS DE VERIFICACIÓN
SUPUESTOS
Anuario estadístico agropecuario del
estado de Yucatán.
PROPÓSITO:
Contar con herramientas que permitan Una caracterización del patosistema Informe final de proyecto
tomar medidas preventivas para el Chile-MB-Begomovirus
manejo de la mosca blanca en chile
habanero.
Difusión de los pronósticos a lo
productores.
Adopción de la tecnología por los
productores.
RESULTADOS:
Modelo probabilístico de pronóstico Un modelo probabilístico de pronostico Informe final del proyecto
teórico para el manejo de mosca blanca. teórico al final del proyecto.
La validación y evaluación del modelo
arroja resultados satisfactorios.
ACTIVIDADES:
Caracterización temporal de la dinámica Una grafica del comportamiento Libro de campo
poblacional de MB y del progreso de la temporal de la población de MB.
Informe anual
enfermedad. Registro de variables
Porcentaje incidencia de virosis
climáticas.
acumulado.
Identificación de la(s) especies de MB
Un listado de
identificadas
especies
de
Las variables independientes son
capaces de predecir las fluctuaciones
poblacionales de MB.
MB Libro de campo
Informe anual
Identificación de begomovirus presente Un listado de begomovirus presentes en Libro de Campo
en plantas de chile habanero.
plantas de chile habanero
Informe anual
Análisis de la Información y elaboración Relación de modelos matemáticos Bases de datos analizadas
del modelo probabilístico de pronostico. probabilísticos teóricos potenciales.
Informe anual
El modelo probabilístico teórico se ajusta
a los a las variables seleccionadas.
IMPACTOS ESPERADOS
Ambientales
Económicos
Sociales
Tecnológicos o científicos
Generación y validación de conocimiento en el área de modelos de
pronostico de plagas y enfermedades en apoyo a la agricultura de
precisión, permitiendo a la SAGARPA a través de los comités de
sanidad vegetal dar un valor agregado al seguimiento fitosanitario de
plagas agrícolas.
Mejora en la productividad y competitividad del sector, disminución
de costos por uso racional de agroquímicos. Disminución de la
superficie siniestrada por ciclo productivo lo que es igual, aumento
de los rendimientos por ha. Mayor valor de producción
El impacto positivo en los productores agrícolas de la región se
beneficiarán por disminución de áreas de cultivo siniestradas,
asímismo la sociedad en general, obtendrá alimentos inocuos.
Permitirá generar herramientas geo-tecnológicas para seguimiento
fitosanitario de la plaga de interés económico de connotación
geográfica. Incorporar tecnología de punta para un mejor desarrollo
programas de manejo integrado y de campañas fitosanitarias por
Organismos de Sanidad Vegetal.
USUARIOS BENEFICIARIOS
Directos
Indirectos
Productores cooperantes
Registro de parcelas y/o lotes
Dado que el proyecto es de investigación aplicada, no se cuenta
con beneficiarios directos. Las parcelas experimentales se
ubicaran en el sitio experimental Uxmal y en el C.E. Mocochá.
Productores de chile habanero, Comité estatal de sanidad
vegetal.
No aplica
GRUPO DE TRABAJO
Nombre
Especialidad
Institución
Correo electrónico
Actividades
Claudia T. Lomas Barrie
Sistemas de información geográfica-teledetección.
INIFAP
[email protected]
Apoyo en la elaboración del modelo probabilístico de
pronósticos.
Nombre
Especialidad
Institución
Correo electrónico
Actividades
Jhibran Ferral Piña
Entomología
INIFAP
[email protected]
Identificación de especies de mosca blanca
Nombre
Especialidad
Institución
Correo electrónico
Actividades
Emiliano Loeza Kuk
Fitopatología
INIFAP
[email protected]
Identificación de begomovirus
Nombre
Especialidad
Institución
Correo electrónico
Actividades
Jairo Cristóbal Alejo
Fitopatología
ITC
[email protected]
Seguimiento de la dinámica poblacional de mosca blanca.
DATOS DE LA INSTITUCIÓN RESPONSABLE
Fortaleza institucional
Datos del representante legal
Datos del responsable
técnico
 Nombre
 CURP
 Profesión
 Especialidad
 Grado Académico
 Correo electrónico
 Institución

 Adscripción
 Domicilio laboral
 Teléfono y fax
Se cuenta con las instalaciones de los 3 Campos Experimentales
Mocochá, Edzna y Chetumal de la Región Sureste del INIFAP, con
sus áreas administrativas, cubículos de investigación, 3
laboratorios relacionados al área de sanidad vegetal con equipo
diverso como microscopios ópticos y estereoscópicos, cámaras
de incubación, vehículos y campos experimentales a cielo
abierto, así como 6 sitios experimentales. Además de la
administración de 44 estaciones meteorológicas automatizadas,
distribuidas en sectores de importancia agrícola.
Dr. Pedro Brajcich Gallegos
Omar Gutiérrez Alonso
GUAO760805HDFTLM04
Ingeniero Agrónomo
Fitopatología
Maestría en Ciencias
[email protected]
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y
Pecuarias
Campo Experimental Mocochá, Yucatán.
Km. 25 Antigua Carretera Mérida-Motul. C.P. 97454, Mococha,
Yuc. Tel. (991) 9162215 y 9162218.
DOCUMENTOS SOPORTE
Documento de protocolo en extenso del
proyecto a proponer
Carta de apoyo institucional
Curricula profesional del proponente
Otros documentos anexos