Previsão dos riscos globais atuais e futuros da cigarrinha Tagosodes orizicolus para os cultivos de arroz usando ferramenta de aprendizado de máquina

Abstract

O arroz (Oryza sativa) é o alimento mais consumido diretamente pelas pessoas no mundo. A cigarrinha Tagosodes orizicolus (Hemiptera: Delphacidae) é uma praga que pode causar até 100% de perdas nas lavouras de arroz onde ela ocorre. Os modelos de nicho ecológico possibilitam prever a adequabilidade das regiões do mundo às pragas tanto no momento atual e mediante as mudanças climáticas. O MaxEnt é um algoritmo de aprendizado de máquina e ele é o principal programa para a determinação de modelos de nicho ecológico. Assim, este trabalho teve o objetivo de determinar modelo de nicho ecológico para previsão dos riscos globais atuais e futuros de T. orizicolus para lavouras de arroz usando o MaxEnt. O modelo de nicho ecológico teve como preditores a isotermalidade (Bio 3), precipitações pluviométricas dos trimestres mais quente (Bio 18) e mais frio (Bio 19), temperaturas médias do ar dos trimestres mais seco (Bio 9) e mais chuvoso (Bio 8). O modelo apresentou área abaixo da curva de 0,951 ± 0,025. As áreas do mundo com isotermalidade entre 25 a 85%, precipitação pluviométrica do trimestre mais quente entre 150 a 1000 mm, precipitação pluviométrica do trimestre mais frio entre 120 a 1500 mm, temperatura média do ar do trimestre mais seco acima de 10oC e temperatura média do ar do trimestre mais chuvoso entre 20 a 40oC são ideais para T. orizicolus. Deverá ocorrer aumento das áreas no mundo com alta adequabilidade climática à praga em 2040 e 2080, sobretudo se não houver controle global da emissão dos gases do efeito estufa (dióxido de carbono – CO2, metano – CH4, óxido nitroso – N2O, ozônio (O3) e hexafluoreto de enxofre (SF6)). Portanto, o modelo de nicho ecológico determinado é robusto para prever áreas atuais e futuras do mundo com adequação climática para T. orizicolus. É previsto que as áreas do mundo com alta adequabilidade à praga aumentarão no futuro para o ano 2040 e 2080.Rice (Oryza sativa) is the food most consumed directly by people in the world. The rice leafhopper Tagosodes orizicolus (Hemiptera: Delphacidae) is a pest that can cause up to 100% losses in rice fields where it occurs. Ecological niche models make it possible to predict the suitability of regions of the world for pests, both at the present time and in the face of climate change. MaxEnt is a machine learning algorithm and is the main program for determining ecological niche models. The aim of this study was to determine an ecological niche model for predicting the current and future global risks of T. orizicolus to rice crops using MaxEnt. The ecological niche model used isothermality (Bio 3), rainfall in the hottest (Bio 18) and coldest (Bio 19) quarters, and average air temperatures in the driest (Bio 9) and wettest (Bio 8) quarters as predictors. The model showed an area under the curve of 0.951 ± 0.025. Areas of the world with isothermality between 25 and 85%, rainfall in the warmest quarter between 150 and 1000 mm, rainfall in the coldest quarter between 120 and 1500 mm, average air temperature in the driest quarter above 10oC and average air temperature in the wettest quarter between 20 and 40oC are ideal for T. orizicolus. There is likely to be an increase in areas in the world with high climatic suitability for the pest in 2040 and 2080, especially if there is no global control of greenhouse gas emissions (carbon dioxide - CO2, methane - CH4, nitrous oxide - N2O, ozone (O3) and sulphur hexafluoride (SF6)). Therefore, the ecological niche model determined is robust to predicting current and future areas of the world with climatic suitability for T. orizicolus. It is predicted that the areas of the world with high suitability for the pest will increase in the future to the year 2040 and 2080. Keywords: MaxEnt, Oryza sativa, climate change, ecological niche model, air temperature, rainfall.