Uso de ferramentas de análise de 'big data' na identificação de ameaças e fatores de risco fitossanitário

Abstract

Entender o movimento das pragas entre fronteiras, identificar os padrões de dispersão e tendências neste movimento são desafios em serviços de inteligência quarentenária. As espécies que foram introduzidas na América do Sul e Trindade e Tobago, em muitos casos, causam grande dano à agricultura e à economia local. O Brasil, por sua vez, sendo o país com maior produção agrícola nesta região, enfrenta grandes desafios para impedir a entrada de novas pragas e controlar aquelas já introduzidas em seu território. Com o intuito de identificar o padrão atual de distribuição geográfica e incentivar o uso de novas tecnologias na área de pesquisa em defesa vegetal, o presente trabalho trata da identificação de ameaças fitossanitárias utilizando ferramentas computacionais de mineração de dados. Essas ferramentas permitiram identificar dezessete espécies de pragas quarentenárias ausentes para o Brasil com presença confirmada para os países da América do Sul e Trindade e Tobago, as quais foram submetidas a uma avaliação de risco de pragas. Os hemípteros Perkinsiella saccharicida e Pseudococcus calceolariae, os fungos Boeremia foveata, Botrytis fabae, Phoma andigena, Tilletia laevis, Urocystis agropyri, Phytophthora erythroseptica e o coleóptero Prostephanus truncatus são espécies de pragas quarentenárias ausentes para o Brasil com alta probabilidade de entrada a partir da América do Sul e com alto potencial de risco para o país.

Understanding pest movement across international borders, identifying standards of their dispersal and trends are challenges to quarantine intelligence services. Often, exotic species that have become introduced in South America and Trinidad and Tobago cause severe damages to local agriculture and economy. In turn, Brazil, given its regional prominence in agriculture faces challenges to prevent the entry of new pests as well as to control the ones that have already become introduced. Aiming to identify patterns of geographic distribution and to encourage the use of new technological tools in quarantine intelligence, this work deals with the use of data mining and big data analysis tools. 17 pest species of quarantine species have been identified as highly likely to be introduced through the terrestrial borders of Brazil and were submitted to a pest assessment analysis. The hemipterans Perkinsiella saccharicida and Pseudococcus calceolariae, fungi Boeremia foveata, Botrytis fabae, Phoma andigena, Tilletia laevis, Urocystis agropyri, Phytophthora erythrosepticaand the beetle Prostephanus truncatus were qualified as the most risky species to Brazil.