Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia
Dalbulus maidis es una plaga de gran importancia para el maíz en América y Colombia, debido a su potencial de transmisión de patógenos que generan enfermedades en las plantas causando grandes pérdidas del cultivo. Entre los factores principales en la distribución geográfica de las plagas se consider...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Caldas
- Repositorio:
- Repositorio Institucional U. Caldas
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/23513
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/23513
https://doi.org/10.17151/bccm.2024.28.2.1
- Palabra clave:
- MaxEnt
idoneidad del hábitat
variables climáticas
variables biofísicas
presencia
manejo
insecto plaga
MaxEnt
habitat suitability
climate variables
biophysical variables
presence
management
insect pest
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
| id |
REPOUCALDA_304d665420fa188fb34bc1c7e4398526 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/23513 |
| network_acronym_str |
REPOUCALDA |
| network_name_str |
Repositorio Institucional U. Caldas |
| repository_id_str |
|
| dc.title.none.fl_str_mv |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia Environmental and geophysical variables as indicators of the potential distribution of Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) in Huila, Colombia |
| title |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia |
| spellingShingle |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia MaxEnt idoneidad del hábitat variables climáticas variables biofísicas presencia manejo insecto plaga MaxEnt habitat suitability climate variables biophysical variables presence management insect pest |
| title_short |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia |
| title_full |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia |
| title_fullStr |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia |
| title_full_unstemmed |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia |
| title_sort |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, Colombia |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
MaxEnt idoneidad del hábitat variables climáticas variables biofísicas presencia manejo insecto plaga MaxEnt habitat suitability climate variables biophysical variables presence management insect pest |
| topic |
MaxEnt idoneidad del hábitat variables climáticas variables biofísicas presencia manejo insecto plaga MaxEnt habitat suitability climate variables biophysical variables presence management insect pest |
| description |
Dalbulus maidis es una plaga de gran importancia para el maíz en América y Colombia, debido a su potencial de transmisión de patógenos que generan enfermedades en las plantas causando grandes pérdidas del cultivo. Entre los factores principales en la distribución geográfica de las plagas se consideran las condiciones ambientales. Objetivo: identificar los elementos climáticos y biofísicos que inciden en la presencia de D. maidis y su distribución geográfica potencial en el Huila (Colombia) utilizando el algoritmo MaxEnt, con el fin de conocer el riesgo de presencia de esta especie en la zona. Alcance: proporcionar elementos a las autoridades fitosanitarias, ambientales, investigadores y extensionistas agropecuarios en estrategias de manejo de esta plaga en las regiones productoras de maíz. Metodología: Se consideraron 29 variables ambientales. Se ajustaron 63 modelos que fueron evaluados mediante la métrica de bondad y ajuste de área bajo la curva (AUC) y se evaluó la contribución de las variables a partir del análisis de Jackknife. Principales resultados: El modelo de idoneidad del hábitat resultante fue ajustado con un valor de AUC de 0,82, siendo el índice de diversidad topográfica, la temperatura media anual, la evapotranspiración de referencia, la precipitación del mes más seco, la precipitación anual y la velocidad el viento las variables de importancia en la predicción de la idoneidad del hábitat de D. maidis. Conclusión: El 62,49 % del área de estudio se clasificó como zonas con alta y media alta idoneidad del hábitat, el 29,98 % como media y solo el 7,53 % como baja y media baja. |
| publishDate |
2024 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2024-07-01T00:00:00Z 2024-07-01T00:00:00Z 2024-07-01 2025-10-08T21:06:46Z 2025-10-08T21:06:46Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
Artículo de revista http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 Text info:eu-repo/semantics/article Journal article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
0123-3068 https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/23513 10.17151/bccm.2024.28.2.1 2462-8190 https://doi.org/10.17151/bccm.2024.28.2.1 |
| identifier_str_mv |
0123-3068 10.17151/bccm.2024.28.2.1 2462-8190 |
| url |
https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/23513 https://doi.org/10.17151/bccm.2024.28.2.1 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
eng |
| language |
eng |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
31 2 13 28 Boletín Científico Centro de Museos Museo de Historia Natural Alves, A. P., Parody, B., Barbosa, C. M., de Oliveira, C. M., Sachs, C., Sabato, E. D. O., Gava F., D., Oliveira I. R., Foresti, J., Cota, L.V., Campante, P., Garollo, P.R., Palatnik, P., & Araujo, R. M. (2020). Guia de boas práticas para o manejo dos enfezamentos e da cigarrinha-do-milho. Croplife Brasil and Embrapa, São Paulo/SP and Brasília/DF, Brazil Bedendo, I. P., & Lopes, J. R. S. (2019). Impact and management of major phytoplasma diseases in Brazil. Sustainable Management of Phytoplasma Diseases in Crops Grown in the Tropical Belt: Biology and Detection, 251-268. Cobos, M.E., Jiménez, L., Nuñez-Penichet, C., Romero-Alvarez, D., & Simoes, M. (2018). Sample data and training modules for cleaning biodiversity information. Biodiversity Informatics (13): 49–50. https://doi.org/10.17161/bi.v13i0.7600 De Oliveira, C.M., Lopes, J.R.S., Camargo, L.E.A., Fungaro, M.H.P., & Nault, L.R. (2014). Genetic diversity in populations of Dalbulus maidis (DeLong and Wolcott) (Hemiptera: Cicadellidae) from distant localities in Brazil assessed by RAPD-PCR markers. Environmental entomology, 36(1), 204-212. https://doi.org/10.1603/0046-225X(2007)36[204:GDIPOD]2.0.CO;2 Dietzgen, R.G., Mann, K.S., & Johnson, K.N. (2016). Plant virus–insect vector interactions: Current and potential future research directions. Viruses, 8(11): 303. https://doi.org/10.3390/v8110303 ESRI, (2022). Sentinel-2 10m Land Use/Land Cover Time Series (Mature Support) - Información general. https://www.arcgis.com/home/item.html?id=d3da5dd386d140cf93fc9ecbf8da5e31 Foresti, J., Pereira, R., Santana, P., das Neves, T., da Silva, P., Rosseto, J., Novais, A., Ishizuka, T., Harter, W., Schwertner, M. & Picanço, M. (2022). Spatial–temporal distribution of Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) and factors affecting its abundance in Brazil corn. Pest Management Science, 78(6), 2196–2203. https://doi.org/10.1002/ps.6842 Garcia da Cunha, T., Veloso, R.V.D.S., de Araújo, M.M.M., Tavares, L.G., Ribeiro, L.F.B., Tormen, G.P., Santos, D., Coutinho, M., Lopes, E., Ramos, R., Alvarenga, M., da Silva, R., & Silva, R.S.D. (2023). Distribution of Dalbulus maidis (DeLong) (Hemiptera: Cicadellidae) and incidence of maize rayado fino virus and Candidatus Phytoplasma asteris in corn succession planting systems. Pest Management Science, 79(7), 2325-2337. https://doi.org/10.1002/ps.7408 González, J. (2019). Los productores de Tolima trabajan para evitar enfermedades en el cultivo del maíz. Agronegocios. Recuperado el 18 de enero de 2023, de https://www.agronegocios.co/agricultura/los-productores-de-tolima-trabajan-para-evitarenfermedades-en-el-cultivo-del-maiz-2819816. Gorelick, N., Hancher, M. & Dixon, M. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202: 18–27. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2017.06.031 Guijarro, M.J.A. (2022). Package ‘climatol’. In: https://cran.r-project.org/web/packages/climatol/climatol.pdf Gutierrez, A.P., Ponti, L., Hoddle, M., Almeida, R.P. & Irvin, N.A. (2011). Geographic distribution and relative abundance of the invasive glassy-winged sharpshooter: effects of temperature and egg parasitoids. Environmental Entomology, (40): 755–769.https://doi.org/10.1603/EN10174 Heiberger, R. M. & Holland, B. (2015). Statistical Analysis and Data Display: An Intermediate Course with Examples in R. Second Edition. Springer-Verlag, New York. 898 pp. IDEAM, (2022). Consulta y Descarga de Datos Hidrometeorológicos. In: Consulta y Descarga Datos Hidrometeorol. https://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano/. Accessed 30 Mar 2022. IDEAM & UPRA. (2022). Metodología: Cálculo de la Evapotranspiración para Colombia. https://storymaps.arcgis.com/stories/5a10de47cd1647078f37800b867e1523. Accessed 30 Jun 2022. Instituto Colombiano Agropecuario-ICA. (2016). El ICA diseñó plan de trabajo para apoyar a maiceros del Huila. Noticias ICA. https://www.ica.gov.co/movil/noticias/4902.aspx Instituto Colombiano Agropecuario-ICA. (2023). El ICA determina fechas para siembra de cultivos de maíz y sorgo en el Huila. Noticias ICA. https://www.ica.gov.co/noticias/ica-determina-fechas-siembra-cultivos-maiz-sorgo#:~:text=la%20Resoluci%C3%B3n%20No.-,No.,15%20de%20abril%20del%202023. Instituto Colombiano Agropecuario-ICA. (2021). Muestreos ICA [Correo electrónico]. Jarnevich, C.S., Stohlgren, T.J. & Kumar S (2015). Caveats for correlative species distribution modeling. Ecological informatics, (29):6–15. https://doi.org/10.1016/J.ECOINF.2015.06.007 Jarvis, A., Reuter, A. & Nelson E.G. (2008). CGIAR-CSI SRTM – SRTM 90m DEM Base de datos de elevación digital. In: Hole-filled SRTM globe Version 4, available from CGIAR-CSI SRTM 90m. https://srtm.csi.cgiar.org/. Jurga, M., & Zwolińska, A. (2020). Phytoplasmas in Poaceae species: a threat to the most important cereal crops in Europe. Journal of Plant Pathology, 102, 287-297. https://doi.org/10.1007/s42161-019-00481-6 Knight, W.J. & Webb, M.D. (1993). The phylogenetic relationships between virus vector and other genera of macrosteline leafhoppers, including descriptions of new taxa (Homoptera: Cicadellidae: Deltocephalinae). Systematic Entomology, 18(1), 11–55. https://doi.org/10.1111/j.1365-3113.1993.tb00653.x Kumar, S., Graham, J., West, A. M., & Evangelista, P. H. (2014). Using district-level occurrences in MaxEnt for predicting the invasion potential of an exotic insect pest in India. Computers and Electronics in Agriculture, 103, 55-62. https://doi.org/10.1016/j.compag.2014.02.007 Liebhold, A.M., Yamanaka, T., Roques, A., Augustin, S., Chown, S.L., Brockerhoff, E.G., & Pyšek, P. (2018). Plant diversity drives global patterns of insect invasions. Scientific Reports, 8(1), 12095. https://doi.org/10.1038/s41598-018-30605-4 Merow, C., Smith, M,J, & Silander, J.A. (2013). A practical guide to MaxEnt for modeling species distributions: What it does, and why inputs and settings matter. Ecography, 36(10): 1058–1069. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2013.07872.x MADR (Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural). (2021). Agronet. Área, Producción y Rendimiento Nacional por Cultivo. Recuperado de: https://www.agronet.gov.co/estadistica/Paginas/home.aspx?cod=1 Oliveira, C.M.D., & Frizzas, M.R. (2022). Eight decades of Dalbulus maidis (DeLong & Wolcott) (Hemiptera, Cicadellidae) in Brazil: what we know and what we need to know. Neotropical Entomology, 51(1), 1-17. http://doi.org/10.1007/s13744-021-00932-9 Phillips, S.J., Dudík, M. & Schapire, R.E. (2017). Maxent software for modeling species niches and distributions (Version 3.4.1) R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. Romero Fernández, M. (2020). Análisis de distribución potencial de Xylella fastidiosa subsp. multiplex ST-6 y Philaenus spumarius en el sur de la Península Ibérica mediante el modelo ecológico de nicho MaxEnt. GeoFocus, (25): 77-102. http://doi.org/10.21138/GF.664 Ruiz de Larramendi, M. (2017). Diseño de metodología y desarrollo de recursos para la modelización de Especies Exóticas Invasoras; análisis de su aplicabilidad en el caso de Vespa velutina (tesis de maestría). Universidad Pública de Navarra, Navarra, España. 88 p. Sánchez-Reinoso, I., Jaramillo-Barrios, C.I., Monje-Andrade, B., Ramírez-Godoy, A., & Vargas Berdugo, A.M. (2021). Morphological variations and abundance of populations of the leafhopper Dalbulus maidis (DeLong) (Hemiptera: Cicadellidae) from the cornproducing region of Huila, Colombia. Agronomía Colombiana, 39(3): 343-354. https://doi.org/10.15446/agron.colomb.v39n3.96432 Sánchez-Reinoso, I. Caracterización poblacional de Dalbulus sp. (Hemiptera: Cicadellidae) vector de fitoplasmas y espiroplasmas en el departamento del Huila. 108 p. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://repository.agrosavia.co/bitstream/handle/20.500.12324/36712/Ver_documento__36712.pdf?sequence=1 Santana, P.A., Kumar, L. & Da Silva, R.S. (2019). Assessing the impact of climate change on the worldwide distribution of Dalbulus maidis (DeLong) using MaxEnt. Pest Management Science, 75: 2706–2715. https://doi.org/10.1002/PS.5379 Santana Robles, F., Granillo Macías, R., Espinoza Sánchez, F.I., Aguilar Ortega, J.C. & Ortega Zavala, J.G. (2018). Caracterización de la cadena de valor del maíz. Ingenio y Conciencia Boletín Científico De La Escuela Superior Ciudad Sahagún, 5(9): 1-15. https:// doi.org/10.29057/ess.v5i9.2899 Simões, M., Romero-Alvarez, D., Nuñez-Penichet, C., Jiménez, L. & Cobos, M. (2020). General theory and good practices in ecological niche modeling: a basic guide. Biodiversity Informatics, 15 (2):67–68. https://doi.org/10.17161/bi.v15i2.13376 Ruíz, J.F., Serna, J. & Zapata, H. (2017). Atlas de viento de Colombia. Bogotá Theobald, D.M., Harrison-Atlas, D., Monahan, W.B., & Albano, C.M. (2015). Ecologically - relevant maps of landforms and physiographic diversity for climate adaptation planning. PloS one, 10(12): e0143619. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0143619 Torres-Moreno, R., & Moya-Raygoza, G. (2021). Diversity and parasitism by parasitic wasps that attack Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) on year-round and seasonal maize agroecosystems. Environmental Entomology 50(5), 1088-1094. https://doi. org/10.1093/ee/nvab070 Trethowan, P.D., Robertson, M.P., & McConnachie, A.J. (2011) Ecological niche modelling of an invasive alien plant and its potential biological control agents. South African Journal of Botany, 77:137–146. https://doi.org/10.1016/J.SAJB.2010.07.007 Triplehorn, B.W., & Nault, L.R. (1985). Phylogenetic classification of the genus Dalbulus (Homoptera: Cicadellidae), and notes on the phylogeny of the Macrostelini. Annals of the Entomological Society of America, 78(3), 291–315. https://doi.org/10.1093/aesa/78.3.291 Triplehorn, C.A., & Johnson, N.F. (2005) Borror and DeLong’s introduction to the study of insects (7th ed.). Thompson Brooks/Cole. Van Nieuwenhove, G.A., Frías, E.A., & Virla, E.G. (2016). Effects of temperature on the development, performance and fitness of the corn leafhopper Dalbulus maidis (DeLong) (Hemiptera: Cicadellidae): Implications on its distribution under climate change. Agricultural and Forest Entomology, 18:1–10. https://doi.org/10.1111/afe.12118 Varón, F., & Sarria, G.. (2007). Enfermedades del maíz y su manejo: compendio ilustrado. Instituto Colombiano Agropecuario-ICA, Palmira, Colombia. 57 p. Virla, E.G., Paradell, S., & Diez, P. (2003). Estudios bioecológicos sobre la chicharrita del maíz Dalbulus maidis (Insecta-Cicadellidae) en Tucumán (Argentina). Boletín de sanidad vegetal. Plagas 29, 17-25. Wang, X.G., Johnson, M.W., Daane, K.M., & Nadel, H. (2009). High summer temperatures affect the survival and reproduction of olive fruit fly (Diptera: Tephritidae). Environmental Entomology (38): 1496–1504. https://10.1603/022.038.0518 Núm. 2 , Año 2024 : Julio - Diciembre https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/boletincientifico/article/download/10354/7877 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Boletín Científico |
| publisher.none.fl_str_mv |
Boletín Científico |
| dc.source.none.fl_str_mv |
https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/boletincientifico/article/view/10354 |
| institution |
Universidad de Caldas |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1855532655569797120 |
| spelling |
Variables ambientales y geofísicas como indicadores del potencial de distribución de Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) en Huila, ColombiaEnvironmental and geophysical variables as indicators of the potential distribution of Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) in Huila, ColombiaMaxEntidoneidad del hábitatvariables climáticasvariables biofísicaspresenciamanejoinsecto plagaMaxEnthabitat suitabilityclimate variablesbiophysical variablespresencemanagementinsect pestDalbulus maidis es una plaga de gran importancia para el maíz en América y Colombia, debido a su potencial de transmisión de patógenos que generan enfermedades en las plantas causando grandes pérdidas del cultivo. Entre los factores principales en la distribución geográfica de las plagas se consideran las condiciones ambientales. Objetivo: identificar los elementos climáticos y biofísicos que inciden en la presencia de D. maidis y su distribución geográfica potencial en el Huila (Colombia) utilizando el algoritmo MaxEnt, con el fin de conocer el riesgo de presencia de esta especie en la zona. Alcance: proporcionar elementos a las autoridades fitosanitarias, ambientales, investigadores y extensionistas agropecuarios en estrategias de manejo de esta plaga en las regiones productoras de maíz. Metodología: Se consideraron 29 variables ambientales. Se ajustaron 63 modelos que fueron evaluados mediante la métrica de bondad y ajuste de área bajo la curva (AUC) y se evaluó la contribución de las variables a partir del análisis de Jackknife. Principales resultados: El modelo de idoneidad del hábitat resultante fue ajustado con un valor de AUC de 0,82, siendo el índice de diversidad topográfica, la temperatura media anual, la evapotranspiración de referencia, la precipitación del mes más seco, la precipitación anual y la velocidad el viento las variables de importancia en la predicción de la idoneidad del hábitat de D. maidis. Conclusión: El 62,49 % del área de estudio se clasificó como zonas con alta y media alta idoneidad del hábitat, el 29,98 % como media y solo el 7,53 % como baja y media baja.Dalbulus maidis is a pest of great importance for corn in America and Colombia, due to its potential for transmitting pathogens that cause plant diseases and result in large crop losses. Environmental conditions are considered among the main factors in the geographic distribution of pests. Objective: To identify the climatic and geophysical elements that affect the presence of D. maidis and its potential geographic distribution in Huila (Colombia) using the MaxEnt algorithm in order to determine the risk of presence of this species in the area. Scope: to provide elements to phytosanitary and environmental authorities, researchers and agricultural extensionist agents in management strategies for this pest in corn-producing regions. Methodology: A Total of 29 environmental variables were considered. Sixty-three models were fitted and evaluated using goodness-of-fit metric and the area under curve (AUC) adjustment, and the contribution of the variables was evaluated using the jackknife analysis. Main results: The resulting habitat suitability model was fitted with an AUC value of 0.82, being the topographic diversity index, the annual average temperature, reference evapotranspiration, precipitation of the driest month, annual precipitation, and wind speed the most important variables for predicting habitat suitability of D.maidis. Conclusion:, 62.49 % of the study area was classified as high and medium-high habitat suitability, 29.98 % as medium, and only 7.53 % as low and medium-low.Boletín Científico2024-07-01T00:00:00Z2025-10-08T21:06:46Z2024-07-01T00:00:00Z2025-10-08T21:06:46Z2024-07-01Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1application/pdf0123-3068https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/2351310.17151/bccm.2024.28.2.12462-8190https://doi.org/10.17151/bccm.2024.28.2.1https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/boletincientifico/article/view/10354eng3121328Boletín Científico Centro de Museos Museo de Historia NaturalAlves, A. P., Parody, B., Barbosa, C. M., de Oliveira, C. M., Sachs, C., Sabato, E. D. O., Gava F., D., Oliveira I. R., Foresti, J., Cota, L.V., Campante, P., Garollo, P.R., Palatnik, P., & Araujo, R. M. (2020). Guia de boas práticas para o manejo dos enfezamentos e da cigarrinha-do-milho. Croplife Brasil and Embrapa, São Paulo/SP and Brasília/DF, BrazilBedendo, I. P., & Lopes, J. R. S. (2019). Impact and management of major phytoplasma diseases in Brazil. Sustainable Management of Phytoplasma Diseases in Crops Grown in the Tropical Belt: Biology and Detection, 251-268.Cobos, M.E., Jiménez, L., Nuñez-Penichet, C., Romero-Alvarez, D., & Simoes, M. (2018). Sample data and training modules for cleaning biodiversity information. Biodiversity Informatics (13): 49–50. https://doi.org/10.17161/bi.v13i0.7600De Oliveira, C.M., Lopes, J.R.S., Camargo, L.E.A., Fungaro, M.H.P., & Nault, L.R. (2014). Genetic diversity in populations of Dalbulus maidis (DeLong and Wolcott) (Hemiptera: Cicadellidae) from distant localities in Brazil assessed by RAPD-PCR markers. Environmental entomology, 36(1), 204-212. https://doi.org/10.1603/0046-225X(2007)36[204:GDIPOD]2.0.CO;2Dietzgen, R.G., Mann, K.S., & Johnson, K.N. (2016). Plant virus–insect vector interactions: Current and potential future research directions. Viruses, 8(11): 303. https://doi.org/10.3390/v8110303ESRI, (2022). Sentinel-2 10m Land Use/Land Cover Time Series (Mature Support) - Información general. https://www.arcgis.com/home/item.html?id=d3da5dd386d140cf93fc9ecbf8da5e31Foresti, J., Pereira, R., Santana, P., das Neves, T., da Silva, P., Rosseto, J., Novais, A., Ishizuka, T., Harter, W., Schwertner, M. & Picanço, M. (2022). Spatial–temporal distribution of Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) and factors affecting its abundance in Brazil corn. Pest Management Science, 78(6), 2196–2203. https://doi.org/10.1002/ps.6842Garcia da Cunha, T., Veloso, R.V.D.S., de Araújo, M.M.M., Tavares, L.G., Ribeiro, L.F.B., Tormen, G.P., Santos, D., Coutinho, M., Lopes, E., Ramos, R., Alvarenga, M., da Silva, R., & Silva, R.S.D. (2023). Distribution of Dalbulus maidis (DeLong) (Hemiptera: Cicadellidae) and incidence of maize rayado fino virus and Candidatus Phytoplasma asteris in corn succession planting systems. Pest Management Science, 79(7), 2325-2337. https://doi.org/10.1002/ps.7408González, J. (2019). Los productores de Tolima trabajan para evitar enfermedades en el cultivo del maíz. Agronegocios. Recuperado el 18 de enero de 2023, de https://www.agronegocios.co/agricultura/los-productores-de-tolima-trabajan-para-evitarenfermedades-en-el-cultivo-del-maiz-2819816.Gorelick, N., Hancher, M. & Dixon, M. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202: 18–27. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2017.06.031Guijarro, M.J.A. (2022). Package ‘climatol’. In: https://cran.r-project.org/web/packages/climatol/climatol.pdfGutierrez, A.P., Ponti, L., Hoddle, M., Almeida, R.P. & Irvin, N.A. (2011). Geographic distribution and relative abundance of the invasive glassy-winged sharpshooter: effects of temperature and egg parasitoids. Environmental Entomology, (40): 755–769.https://doi.org/10.1603/EN10174Heiberger, R. M. & Holland, B. (2015). Statistical Analysis and Data Display: An Intermediate Course with Examples in R. Second Edition. Springer-Verlag, New York. 898 pp.IDEAM, (2022). Consulta y Descarga de Datos Hidrometeorológicos. In: Consulta y Descarga Datos Hidrometeorol. https://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano/. Accessed 30 Mar 2022.IDEAM & UPRA. (2022). Metodología: Cálculo de la Evapotranspiración para Colombia. https://storymaps.arcgis.com/stories/5a10de47cd1647078f37800b867e1523. Accessed 30 Jun 2022.Instituto Colombiano Agropecuario-ICA. (2016). El ICA diseñó plan de trabajo para apoyar a maiceros del Huila. Noticias ICA. https://www.ica.gov.co/movil/noticias/4902.aspxInstituto Colombiano Agropecuario-ICA. (2023). El ICA determina fechas para siembra de cultivos de maíz y sorgo en el Huila. Noticias ICA. https://www.ica.gov.co/noticias/ica-determina-fechas-siembra-cultivos-maiz-sorgo#:~:text=la%20Resoluci%C3%B3n%20No.-,No.,15%20de%20abril%20del%202023.Instituto Colombiano Agropecuario-ICA. (2021). Muestreos ICA [Correo electrónico]. Jarnevich, C.S., Stohlgren, T.J. & Kumar S (2015). Caveats for correlative species distribution modeling. Ecological informatics, (29):6–15. https://doi.org/10.1016/J.ECOINF.2015.06.007Jarvis, A., Reuter, A. & Nelson E.G. (2008). CGIAR-CSI SRTM – SRTM 90m DEM Base de datos de elevación digital. In: Hole-filled SRTM globe Version 4, available from CGIAR-CSI SRTM 90m. https://srtm.csi.cgiar.org/.Jurga, M., & Zwolińska, A. (2020). Phytoplasmas in Poaceae species: a threat to the most important cereal crops in Europe. Journal of Plant Pathology, 102, 287-297. https://doi.org/10.1007/s42161-019-00481-6Knight, W.J. & Webb, M.D. (1993). The phylogenetic relationships between virus vector and other genera of macrosteline leafhoppers, including descriptions of new taxa (Homoptera: Cicadellidae: Deltocephalinae). Systematic Entomology, 18(1), 11–55. https://doi.org/10.1111/j.1365-3113.1993.tb00653.xKumar, S., Graham, J., West, A. M., & Evangelista, P. H. (2014). Using district-level occurrences in MaxEnt for predicting the invasion potential of an exotic insect pest in India. Computers and Electronics in Agriculture, 103, 55-62. https://doi.org/10.1016/j.compag.2014.02.007Liebhold, A.M., Yamanaka, T., Roques, A., Augustin, S., Chown, S.L., Brockerhoff, E.G., & Pyšek, P. (2018). Plant diversity drives global patterns of insect invasions. Scientific Reports, 8(1), 12095. https://doi.org/10.1038/s41598-018-30605-4Merow, C., Smith, M,J, & Silander, J.A. (2013). A practical guide to MaxEnt for modeling species distributions: What it does, and why inputs and settings matter. Ecography, 36(10): 1058–1069. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2013.07872.xMADR (Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural). (2021). Agronet. Área, Producción y Rendimiento Nacional por Cultivo. Recuperado de: https://www.agronet.gov.co/estadistica/Paginas/home.aspx?cod=1Oliveira, C.M.D., & Frizzas, M.R. (2022). Eight decades of Dalbulus maidis (DeLong & Wolcott) (Hemiptera, Cicadellidae) in Brazil: what we know and what we need to know. Neotropical Entomology, 51(1), 1-17. http://doi.org/10.1007/s13744-021-00932-9Phillips, S.J., Dudík, M. & Schapire, R.E. (2017). Maxent software for modeling species niches and distributions (Version 3.4.1)R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing.Romero Fernández, M. (2020). Análisis de distribución potencial de Xylella fastidiosa subsp. multiplex ST-6 y Philaenus spumarius en el sur de la Península Ibérica mediante el modelo ecológico de nicho MaxEnt. GeoFocus, (25): 77-102. http://doi.org/10.21138/GF.664Ruiz de Larramendi, M. (2017). Diseño de metodología y desarrollo de recursos para la modelización de Especies Exóticas Invasoras; análisis de su aplicabilidad en el caso de Vespa velutina (tesis de maestría). Universidad Pública de Navarra, Navarra, España. 88 p.Sánchez-Reinoso, I., Jaramillo-Barrios, C.I., Monje-Andrade, B., Ramírez-Godoy, A., & Vargas Berdugo, A.M. (2021). Morphological variations and abundance of populations of the leafhopper Dalbulus maidis (DeLong) (Hemiptera: Cicadellidae) from the cornproducing region of Huila, Colombia. Agronomía Colombiana, 39(3): 343-354. https://doi.org/10.15446/agron.colomb.v39n3.96432Sánchez-Reinoso, I. Caracterización poblacional de Dalbulus sp. (Hemiptera: Cicadellidae) vector de fitoplasmas y espiroplasmas en el departamento del Huila. 108 p. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://repository.agrosavia.co/bitstream/handle/20.500.12324/36712/Ver_documento__36712.pdf?sequence=1Santana, P.A., Kumar, L. & Da Silva, R.S. (2019). Assessing the impact of climate change on the worldwide distribution of Dalbulus maidis (DeLong) using MaxEnt. Pest Management Science, 75: 2706–2715. https://doi.org/10.1002/PS.5379Santana Robles, F., Granillo Macías, R., Espinoza Sánchez, F.I., Aguilar Ortega, J.C. & Ortega Zavala, J.G. (2018). Caracterización de la cadena de valor del maíz. Ingenio y Conciencia Boletín Científico De La Escuela Superior Ciudad Sahagún, 5(9): 1-15. https:// doi.org/10.29057/ess.v5i9.2899Simões, M., Romero-Alvarez, D., Nuñez-Penichet, C., Jiménez, L. & Cobos, M. (2020). General theory and good practices in ecological niche modeling: a basic guide. Biodiversity Informatics, 15 (2):67–68. https://doi.org/10.17161/bi.v15i2.13376Ruíz, J.F., Serna, J. & Zapata, H. (2017). Atlas de viento de Colombia. BogotáTheobald, D.M., Harrison-Atlas, D., Monahan, W.B., & Albano, C.M. (2015). Ecologically - relevant maps of landforms and physiographic diversity for climate adaptation planning. PloS one, 10(12): e0143619. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0143619Torres-Moreno, R., & Moya-Raygoza, G. (2021). Diversity and parasitism by parasitic wasps that attack Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae) on year-round and seasonal maize agroecosystems. Environmental Entomology 50(5), 1088-1094. https://doi. org/10.1093/ee/nvab070Trethowan, P.D., Robertson, M.P., & McConnachie, A.J. (2011) Ecological niche modelling of an invasive alien plant and its potential biological control agents. South African Journal of Botany, 77:137–146. https://doi.org/10.1016/J.SAJB.2010.07.007Triplehorn, B.W., & Nault, L.R. (1985). Phylogenetic classification of the genus Dalbulus (Homoptera: Cicadellidae), and notes on the phylogeny of the Macrostelini. Annals of the Entomological Society of America, 78(3), 291–315. https://doi.org/10.1093/aesa/78.3.291Triplehorn, C.A., & Johnson, N.F. (2005) Borror and DeLong’s introduction to the study of insects (7th ed.). Thompson Brooks/Cole.Van Nieuwenhove, G.A., Frías, E.A., & Virla, E.G. (2016). Effects of temperature on the development, performance and fitness of the corn leafhopper Dalbulus maidis (DeLong) (Hemiptera: Cicadellidae): Implications on its distribution under climate change. Agricultural and Forest Entomology, 18:1–10. https://doi.org/10.1111/afe.12118Varón, F., & Sarria, G.. (2007). Enfermedades del maíz y su manejo: compendio ilustrado. Instituto Colombiano Agropecuario-ICA, Palmira, Colombia. 57 p.Virla, E.G., Paradell, S., & Diez, P. (2003). Estudios bioecológicos sobre la chicharrita del maíz Dalbulus maidis (Insecta-Cicadellidae) en Tucumán (Argentina). Boletín de sanidad vegetal. Plagas 29, 17-25.Wang, X.G., Johnson, M.W., Daane, K.M., & Nadel, H. (2009). High summer temperatures affect the survival and reproduction of olive fruit fly (Diptera: Tephritidae). Environmental Entomology (38): 1496–1504. https://10.1603/022.038.0518Núm. 2 , Año 2024 : Julio - Diciembrehttps://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/boletincientifico/article/download/10354/7877https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Rodriguez-Roa, Andrea OneliaEstupiñan Casallas, Jhon MauricioJaramillo Barrios, Camilo IgnacioMonje Andrade, BuenaventuraAbaunza González, Carlos Albertooai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/235132025-10-08T21:06:47Z |