Um estudo sobre o controle do pulgão-da-soja por meio de modelagem matemática

Processo:	16/04299-9
Modalidade de apoio:	Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência:	01 de fevereiro de 2017
Data de Término da vigência:	31 de julho de 2019
Área do conhecimento:	Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia Aplicada

Pesquisador responsável:	Magda da Silva Peixoto
Beneficiário:	Magda da Silva Peixoto

Instituição Sede:	Centro de Ciências e Tecnologias para a Sustentabilidade (CCTS). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Sorocaba , SP, Brasil

Pesquisadores associados:	Estevão Esmi Laureano ; Laécio Carvalho de Barros ; Rogério Hartung Toppa ; Silvia Maria Simões de Carvalho

Assunto(s):	Soja Controle de pragas Pulgão Programação linear Lógica fuzzy Modelos matemáticos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:	Controle \| predador \| presa \| programação linear fuzzy \| Sistemas Fuzzy \| transformada fuzzy \| Modelagem matemática de sistemas biológicos

Resumo

Este projeto propõe controle químico para pulgão de soja por programação linear fuzzy e controle ótimo fuzzy (via transformada fuzzy). O modelo inclui um sistema predador-presa fuzzy, a fim de descrever a interação entre a presa, Aglycines Aphis (Hemiptera: Aphididae) - o pulgão soja, e seu predador, Orius insidiosus (Hemiptera: Anthocoridae). A seguir, será feita uma comparação entre o controle por controle ótimo fuzzy e o controle por programação linear fuzzy. Limiares econômicos já foram desenvolvidos para esta praga. Por um lado, o pulgão da soja ainda não é encontrado no Brasil. Portanto, antes de qualquer eventual invasão, um modelo preditivo para um programa de controle é desejável. Por outro lado, o pulgão da soja tornou-se a praga de insetos mais devastadora de soja nos Estados Unidos. O Brasil é o segundo maior exportador de soja no momento, depois dos EUA e antes Argentina. De acordo com a Secretaria de Agricultura dos EUA, estima-se que o Brasil será o maior exportador de soja em 2023. (AU)

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Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PEIXOTO, M. S.; CARVALHO, S. M. S.; BARROS, L. C.; BASSANEZI, R. C.; LAUREANO, E. E.; LODWICK, W. A.; LIU, J; LU, J; XU, Y; MARTINEZ, L; et al. A control to soybean aphid via fuzzy linear programming. DATA SCIENCE AND KNOWLEDGE ENGINEERING FOR SENSING DECISION SUPPORT, v. 11, p. 6-pg., 2018-01-01. (13/24148-7, 16/04299-9, 10/06822-4)

PEIXOTO, MAGDA S.; JONSSON, CLAUDIO M.; PARAIBA, LOURIVAL C.; BARROS, LAECIO C.; LODWICK, WELDON A.; BARRETO, GA; COELHO, R. Estimating the Xenobiotics Mixtures Toxicity on Aquatic Organisms: The Use of alpha-level of the Fuzzy Number. FUZZY INFORMATION PROCESSING, NAFIPS 2018, v. 831, p. 11-pg., 2018-01-01. (16/04299-9, 10/06294-8)

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