Anales de la Academia de Ciencias de Cuba (Dec 2020)

La entomofauna de culícidos y los copépodos abordados desde las alternativas de control biológico hasta la modelación matemática en dos provincias centrales de Cuba

  • Rigoberto Fimia Duarte,
  • Ricardo Osés Rodríguez,
  • Ramón González González,
  • Natividad Hernández Contreras,
  • Meylin Otero Martín

Journal volume & issue
Vol. 10, no. 3

Abstract

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Introducción. La humanidad ha sufrido a lo largo de la historia el flagelo de enfermedades virales y parasitarias potencialmente mortales. Objetivo: evaluar las potencialidades biorreguladoras de los peces larvívoros y copépodos sobre las poblaciones larvales de culícidos con importancia médico-veterinaria, así como la contribución de la modelación matemática, en las provincias de Villa Clara y Sancti Spíritus, desde el año 2000 hasta el 2019. Métodos. Se muestrearon los principales reservorios fluviales existentes en ambas provincias, tanto para peces (jamo: 75 x 50 x 50 cm y 150 cm de mango); copépodos (colador: 14 x 15 x 13 cm, con luz de malla, de 200 μm). Se realizó una comparación entre el tratamiento químico a base de Temepho 2 %, con el biológico/peces fluviales, lo cual posibilitó realizar un análisis económico y de costo riesgo de ambos tratamientos. Se evaluó la capacidad biorreguladora de la especie de copépodo Mesocyclops aspericornis sobre larvas de mosquitos Cx. quinquefasciatus, a escala de laboratorio, y la modelación matemática de la densidad larval de mosquitos con algunas variables climáticas, por medio de la regresión lineal multivariada (variables Dummy, modelación ARIMA y la ROR). Resultados. Identificación de 11 especies de peces fluviales en Villa Clara, mientras que en Sancti Spíritus se identificaron 15 especies de peces, agrupadas en 12 géneros y 6 familias. Se logró identificar tres especies de copépodos con potencialidades biorreguladoras, de las cuales una resultó ser un nuevo registro para Cuba (Mesocyclops aspericornis). Se logró aplicar a la dinámica poblacional de culícidos, las tres metodologías de modelación matemática, donde la metodología ROR resaltó por sus bondades y ventajas.

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