Modello di popolazione per Carpocapsa

Nota: il modello è attualmente ancora in fase beta. Nei prossimi mesi il modello verrà da testato e valutato, in modo che le impostazioni possano sempre cambiare.

Il modello si basa sul modello di Carpocapsa sviluppato in Svizzera da Graf, Höhn, Höpli e Kuske 2018. Si tratta di un modello di popolazione, ovvero vengono simulate tutte le fasi che iniziano con le pupe di cocciniglia in primavera. All’inizio del modello si ipotizzano 100 pupe.

Particolare attenzione è stata posta alla deposizione delle uova, alle larve L1 e ai fori praticati dalle larve L1. La deposizione delle uova e le incisioni vengono eseguite giornalmente. La presenza delle falene (femmine) e gli stadi larvali sono indicati come somma e sviluppo nel tempo.

Punto di partenza (Biofix):

Se nel modello non vengono effettuate impostazioni, il modello inizia a calcolare la somma delle temperature (T0> 10 ° C, valore medio 417 DD, SD 63) per la schiusa delle generazioni di insetto il 1 ° gennaio. Le pupe si sviluppano a tre diverse velocità. Questo dipende dall’esposizione delle pupe al sole. Al momento, la radiazione solare effettiva non è ancora utilizzata per calcolare la velocità di sviluppo delle pupe delle generazioni veloci e medie, ma vengono calcolati velocità standard. Tuttavia, questo verrà presto modificato nel metodo pubblicato da Graf et. al. 2003, che include la radiazione solare.

I primi test hanno dimostrato che il calcolo della partenza del volo con questo metodo funziona molto bene. Ciò è particolarmente vero per la regione della Germania meridionale e dell’Alte Land. Se dovessero esserci differenze in altre regioni, è possibile avviare manualmente l’avvio del modello inserendo l’inizio del volo (trappola a feromoni). Decisive sono le catture dei primi insetti catturati nella regione. Verificate con i vostri consulenti l’impostazione di questa data.

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Fertilità femminile

Secondo studi di Graf et al. 2018, la fertilità è massima all’inizio della loro attività di deposizione delle uova (dopo la fase di pre-deposizione delle uova) e poi diminuisce significativamente nel tempo. Il modello di Graf et. al. 2018 funziona con una distribuzione tipo Weibull. E’ stato approssimato con una distribuzione di Erlang (A> 10 ° C, valore medio 115 DD (Gradi Giorno), SD 66).

Eiablage

Deposizione di uova

Le femmine di carpocapsa depongono le uova nelle ore serali durante il crepuscolo. L’intensità della deposizione delle uova dipende da 3 fattori

1. Ora del giorno: le uova vengono deposte prima e dopo il tramonto. Per l’intensità dell’attività di deposizione delle uova nel tempo è stata utilizzata una distribuzione normale. L’intensità massima si verifica al momento del tramonto (valore medio 2 ore, DS 0,5 ore).
2. Condizioni meteorologiche: l’intensità della deposizione delle uova dipende dalla temperatura. Sotto i 14 ° C non vengono deposte uova. La temperatura ottimale è compresa tra 23 e 25 ° C. Al di sopra dei 31 ° C non vengono deposte uova. In caso di precipitazione, la deposizione delle uova viene interrotta.
3. Fertilità: vedi sopra

Sviluppo delle uova e delle larve

I seguenti parametri vengono utilizzati per lo sviluppo delle uova e per i diversi stadi larvali

Ogni fase è sottoposta a due velocità di sviluppo. Da un lato è stata calcolata la somma della temperatura sulla base della temperatura dell’aria misurata e, dall’altro, è stato calcolato un supplemento per la parte della popolazione esposta a radiazioni solari più elevate (analogo allo sviluppo post-diapausa).

Seconda generazione di cocciniglia

Attualmente viene simulata solo la prima generazione di cocciniglia. La seconda generazione seguirà presto.

Metodo di calcolo

Il modello di Carpocapsa è stato sviluppato sulla base del modello di ritardo distribuito variabile nel tempo (Manetsch 1976). Ciò consente di calcolare lo sviluppo di ogni individuo simulato con un intervallo di tempo di 30 minuti. Pertanto, le transizioni tra i diversi stadi (uovo, larva, pupa e adulto) non sono normalmente distribuite ma seguono una distribuzione di Erlang.

Letteratura

T.J. Manetsch (1976). Time-varying distributed delays and their use in aggregative models of large systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 6: 547–553.

B. Graf, H. Höhn, H.U.Höpli und S. Kuske (2018). Predicting the phenology of codling moth, Cydia pomonella, for sustainable pest management in Swiss apple orchards. The Netherlands Entomological Society Entomologia Experimentalis et Applicata 166: 618-627

B. Graf, H.U. Höpli und H. Höhn (2003). Optimizing insect pest management in apple orchards with SOPRA. Bulletin IOBC/SROP, Vol.26 No.11:43-48