Distribuição potencial global de Anthonomus eugenii (Coleoptera: Curculionidae) no clima atual e futuro usando aprendizado de máquina

Abstract

Anthonomus eugenii (Coleoptera: Curculionidae) é uma praga de solanáceas que pode causar perdas de até 90%, sendo considerada quarentenária na África, Améri- ca do Sul, Ásia, Europa e Oceania. Devido ao seu caráter quarentenário, é essencial prever as áreas com possível adequabilidade ecoclimática para a espécie e os fato- res bioclimáticos reguladores de populações, o que é realizado por meio de modelos de nicho ecológico. Uma das formas de realizar essa previsão é a partir do algoritmo de aprendizado de máquina MaxEnt. Assim, esse trabalho teve o objetivo de prever a distribuição potencial global atual e futura mediante às mudanças climáticas com A. eugenii utilizando MaxEnt. As variáveis do modelo foram isotermalidade, precipi- tação pluviométrica do trimestre mais úmido, precipitação pluviométrica do mês mais seco, temperatura média do trimestre mais úmido e variação mensal da temperatura. O modelo teve área abaixo da curva de 0,947. O leste e sul dos Estados Unidos, México, América Central, centro da América do Sul, centro-sul da África, sudeste asiático e norte da Austrália são regiões que apresentam alta adequabilidade para A. eugenii. Prevê-se que em 2040 e 2080 ocorrerão aumento das áreas com alta ade- quabilidade ecoclimática à praga. Portanto, o modelo determinado neste trabalho é robusto para prever as áreas atuais e futuras do mundo favoráveis a A. eugenii auxi- liando para a definição dos fatores favoráveis de ataque da praga e a melhor manei- ra de realizar o manejo fitossanitário, modulando as estratégias de Manejo Integrado de Pragas para a espécie. Palavras chave: MaxEnt, cenários climáticos, modelo de nicho ecológico, Curculionidae, praga quarentenária.

Anthonomus eugenii (Coleoptera: Curculionidae) is a pest of solanaceous plants that can cause losses of up to 90%, being considered a quarantine pest in Africa, South America, Asia, Europe, and Oceania. Due to its quarantine status, it is essential to predict areas with potential ecoclimatic suitability for the species and the bioclimatic factors regulating populations, which is done through ecological niche models. One way to make this prediction is by using the MaxEnt machine learning algorithm. Thus, this study aimed to predict the current and future global potential distribution of A. eugenii under climate change using MaxEnt. The model variables were isothermality, precipitation of the wettest quarter, precipitation of the driest month, mean temperature of the wettest quarter, and monthly temperature variation. The model had an area under the curve of 0.947. The eastern and southern United States, Mexico, Central America, central South America, central-southern Africa, Southeast Asia, and northern Australia are regions with high suitability for A. eugenii. It is predicted that in 2040 and 2080, the areas with high ecoclimatic suitability for the pest will increase. Therefore, the model determined in this study is robust for predicting the current and future favorable areas for A. eugenii worldwide, aiding in defining favorable factors for pest attack and the best way to carry out phytosanitary management, modulating Integrated Pest Management strategies for the species. Keywords: MaxEnt, climate scenarios, ecological niche model, Curculionidae, quarantine pest.