Methodological proposal for predictive and cartographic modeling of insect population: Semidalis kolbei case, the Araucanía Region, Chile

• Autores: Nelson Ojeda O., Ramón E. Rebolledo Ranz, Soraya Calzadilla, Héctor Soto, Luis Morales Salinas
• Localización: Ciencia e investigación agraria: revista latinoamericana de ciencias de la agricultura, ISSN-e 0718-1620, Vol. 38, Nº. 3, 2011, págs. 379-390
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Propuesta metodológica para el modelamiento predictivo y cartografiado de poblaciones de insectos: el caso de Semidalis kolbei, Región de La Araucanía, Chile
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• Resumen
  • español

    La especie Semidalis kolbei se extiende en una importante superficie en el centro-sur de Chile, pero falta precisar y predecir la presencia de los insectos en una localidad. Por ello, esta investigación tiene como objetivo analizar la distribución espacial potencial del número de ejemplares de S. kolbei en la Región de La Araucanía, Chile, comparando los métodos de interpolación "Kriging Ordinario" (OK), regresiones ponderadas geográficamente "Geographically Weighted Regresión" (GWR) y regresión global "Global Regresión" (GR). Las variables utilizadas en el estudio fueron: topografía (altitud, exposición, pendiente), distancia al litoral, clima y las variables geográficas (latitud y longitud). De los modelos aplicados, el GWR resultó ser el más significativo, de éste se concluye un marcado gradiente en la distribución de S. kolbei en dirección Oeste-Este y una relación con la altitud.

  • English

    Semidalis kolbei occupies a significant area of south central Chile. However, it is necessary to determine and predict the occurrence of the insect at a given site. The aim of this research is to analyze the potential spatial distribution of S. kolbei in La Araucanía Region of Chile. The study compares ordinary kriging (OK) interpolation methods, geographically weighted regression (GWR) and global regression (GR). The following variables were used in the investigation: topography (altitude, aspect, and slope), distance from the littoral, climate, and geographical variables (latitude and longitude). Of the models evaluated, the GWR proved to be the most successful. This model revealed a marked east-west gradient in the distribution of S. kolbei and a relationship with altitude.