This paper uses a methodology based in fuzzy sets theory in order to describe the interaction between the prey, Aphis glycines (Hemiptera: Aphididae)the soybean aphid, and its predator, Orius insidiosus (Hemiptera: Anthocoridae) and to propose a chemical control for soybean aphid. Economic thresholds were already developed for this pest. The model includes biotic (predator) and abiotic (temperature) factors, which affect the soybean aphid population dynamics. This model is very useful to predict timing and releasing numbers of predators for soybean aphid biological control.

This paper uses a methodology based in Fuzzy Sets Theory in order to describe the interaction between the prey, Aphis glycines (Hemiptera: Aphididae)-the soybean aphid, and its predator, Orius insidiosus (Hemiptera: Anthocoridae) and to propose a biological control to soybean aphid. Economic thresholds were already developed for this pest. The model includes biotic (predator) and abiotic (temperature) factors, which affect the soybean aphid population dynamics. The dynamic model results in a fuzzy model that preserves the biological meaning and nature of the predator-prey model. The paper also includes a comparison between the fuzzy model and real data reported in the literature. Subsequently, we propose a biological control to soybean aphid by another fuzzy rule-based system. This model has allowed to predict timing and releasing number of predators for soybean aphid biological control. On the one hand, the soybean aphid has still not found in Brazil. Therefore, before any eventual invasion, a predictive model to enhance biological control program is desirable. On the other hand, the soybean aphid has become the most devastating insect pest of soybeans in the United States. Brazil is the second largest exporter of soybean at present, after the USA and before Argentina. According to the Bureau of Agriculture of the USA, it has been estimated that Brazil will be the largest soybean exporter in 2023.

No abstract

Resumo. Nesse trabalho utilizamos sistemas baseados em regras fuzzy para elaborar um modelo do tipo presa-predador acoplado ao parasitismo para estudar a interaçao entre pulgões (presa/hospedeiro), joaninhas (predador) e um afídideo (parasitóide) na citricultura, onde pulgões são considerados agentes transmissores da Morte Súbita dos Citros. Simulações são realizadas e analisadas por gráficos de populações de presas, potencialidade dos predadores e população de parasitóides, bem como um espaço de fase obtido por simulações. IntroduçãoA Morte Súbita dos Citrosé uma doença que tem afetado grande parte dos pomares de citros do Estado de São Paulo [2]. Pesquisadores acreditam que tal doença seja causada por um vírus transmitido por insetos conhecidos como pulgões, que têm como inimigos naturais uma espécie de joaninha (predador) [12] e um afidídeo (parasitóide) [14].Nesse artigo sugerimos a Teoria dos Conjuntos Fuzzy [23] para modelar a interação entre presa/hospedeiro (pulgão), seu predador (joaninha) e seu parasitóide (afidídeo), como uma nova opção ao uso de equações diferenciais que caracterizam os modelos determinísticos clássicos. Uma vez que as informações a respeito do fenômeno são qualitativas,é difícil expressar as variações como funções dos estados. Por outro lado, tais informações, dadas por especialistas, permitem-nos elaborar regras que relacionam (ainda que parcialmente), as variáveis de estado com suas próprias variações. Nosso principal interesseé elaborar um modelo presapredador acoplado ao parasitismo que represente a interação entre pulgões (presas/hospedeiros), joaninhas (predadores) e afidídeos (parasitóide) na citricultura, por meio de sistemas baseado em regras fuzzy [1].

Resumo. O modelo SIR (Suscetíveis-Infectados-Recuperados) clássico não considera explicitamente a dimensão espacial de transmissão da doença e assume que os indivíduos têm mesma chance de encontros entre si. Emmendorfer e Rodrigues [2] consideraram vizinhança local e efeitos não locais na evolução da doença, supondo que os contatos são aleatórios. Neste trabalho, o objetivo fundamentalé utilizar sistemas fuzzy, baseados em regras lingüísticas, para incorporar os efeitos não locais e um modelo Autômato Celular para estudar o espalhamento geográfico da doença. Simulações numéricas foram realizadas e comparadas com aquelas obtidas por Emmendorfer e Rodrigues [2]. IntroduçãoA epidemiologia consiste em estabelecer, a partir de observações do fenômeno epidêmico, hipóteses matemáticas para quantificar os conhecimentos biológicos a respeito da dinâmica de transmissão de infecções, para estudar a evolução de epidemias.Em doença de transmissão direta, que trataremos neste trabalho, para que uma nova infecção ocorra,é necessário que haja indivíduos infectantes e suscetíveis na população para, então, propiciar condições favoráveis para transmissão do agente infeccioso.A teoria clássica de epidemiologia, em geral, não considera a dimensão espacial de transmissão da doença. Em vez disso, assume que todo indivíduo tem a mesma chance de encontro e, portanto, indivíduos infecciosos têm mesma chance de infectar suscetíveis [1]. Levando-se em conta que a proximidade entre indivíduos seja relevante para um novo contágio, deve-se considerar no modelo, além da variável tempo, também a espacial. Modelos espaciais são indispensáveis para se estudar o espalhamento de uma doença, observando-se o padrão espacial de prevalência da mesma além de revelar a velocidade da frente de onda da epidemia.1 Trabalho apresentado no XXVI CNMAC.