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Resumen
La langosta Centroamericana Schistocerca piceifrons piceifrons es una de las plagas más dañinas en México y Centroamérica. El presente trabajo se realizó para evaluar la fluctuación estacional de poblaciones de S. p. piceifrons y su asociación con la diversidad de vegetación, factores climáticos y edáficos en la zona gregarígena de la Península de Yucatán. Se seleccionaron siete sitios y se muestrearon a lo largo de tres estaciones: nortes (diciembre 2013), lluvias (junio 2014) y sequías (abril 2014). La densidad poblacional de la langosta fue muestreada en transectos de 100 m2, así como la vegetación en 16 m2 obteniendo la riqueza de especies vegetales (REV) y la densidad relativa de especies (DRE), y fueron analizadas por modelos lineales generalizados. Adicionalmente se obtuvieron muestras de suelo de 10 cm de profundidad en un área de 4 × 6 m, se clasificó el uso del suelo de cada sitio y se obtuvieron en una base de datos las condiciones de temperatura, precipitación y evaporación para cada sitio, estos datos se analizaron con análisis de factores múltiples. La densidad poblacional de S. p. piceifrons fue mayor en los sitios de Panaba, Tizimin, Tunkas y Cenotillo (F = 74.3, P < 0.0001). La caracterización de la vegetación mostró que la REV y la DRE fueron mayores en la estación de lluvias que en la de sequías (F = 50.4, P < 0.0001). La DRE fue el grupo más importante asociado a la densidad de la langosta (0.86), seguido por las isotermas/isoyetas (0.63) y la precipitación-temperatura máxima (0.60), así como el uso del suelo (0.65); no hubo correlación con las características del suelo. La densidad de la langosta fue correlacionada positivamente con la abundancia del pasto Panicum maximum (Sr2 = 0.85, PC5 = 0.87). El estudio mostró que las poblaciones de S. p. piceifrons fueron mayores en la estación lluviosa e influenciadas principalmente por la abundancia del pasto P. maximum y la precipitación. Los resultados indican que las exploraciones, la detección temprana y el control de la langosta en la Península de Yucatán puede enfocarse sobre áreas cultivadas con P. maximum para predecir áreas con riesgo y eficientar los recursos.
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