Modelo matemático para estudiar el efecto de la temperatura en las poblaciones de Aonidiella aurantii y de Aphytis Mellinus

• Alfonso Garmendia ^[1] ; Adela Salvador ^[2]
  1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

     Universidad Politécnica de Valencia

     Valencia, España

     
  2. [2] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Pensamiento Matemático, ISSN-e 2174-0410, Vol. 10, Nº. 1, 2020
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Mathematical model to study the effect of temperature on the populations of Aonidiella aurantii and Aphytis Mellinus
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• Resumen
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    En este artículo se analiza la importancia del tipo de modelo para estudiar el efecto de la temperatura sobre el crecimiento de Aonidiella aurantii y su enemigo natural Aphytis Mellinus. Se han probado diferentes modelos con los datos existentes en la bibliografía y se propone que se utilice un modelo parabólico en vez de lineal. Los estudios de otros autores utilizan modelos lineales, más fáciles de calcular, pero se ajustan peor a los datos existentes. Tampoco desde un punto de vista conceptual, ya que no tiene sentido utilizar una función creciente (lineal o potencial y = a Tb), cuando los datos son primero decrecientes y luego crecientes (temperatura vs. número de días). En este artículo se analizan otros ajustes, comprobando que el mejor ajuste es mediante una función polinómica de segundo grado.

  • English

    This article discusses the importance of building a model that studies the effect of temperature on Aonidiella aurantii and its natural enemy Aphytis Mellinus that is parabolic rather than linear. The studies of other authors use linear models that do not fit the facts and are not adequate, since it makes no sense to adjust with a straight line, or with a power function y = a Tb, which are increasing, when the temperature behaviour at which the number of days begins to grow is first decreasing and then increasing. This article analyses other adjustments, verifying that the best adjustment is through a polynomial function of the second degree.