Modeling the dynamics of leafhopper pest in vineyards

Abstract

Contrariamente aos estudos transversais, onde cada observação está associada a um indivíduo, nos estudos longitudinais as observações são repetidas e obtidas ao longo do tempo para cada indivíduo. A capacidade de distinguir entre mudanças ao longo do tempo dentro de um indivíduo e as diferenças entre indivíduos na sua baseline é uma das principais vantagens dos estudos longitudinais. Nestes é comum assumir-se a independência entre indivíduos, enquanto as medições repetidas dentro do mesmo indivíduo tendem a ser correlacionadas. Podem ser adotadas três abordagens na análise de dados longitudinais: modelo marginal, modelo de efeitos aleatórios e modelo de transição. A videira é uma das culturas mais lucrativas mundialmente, contudo, é suscetível a diversas pragas e doenças. A cigarrinha-verde é um dos principais insetos que afetam as vinhas, sendo que ataques severos podem culminar na desfoliação prematura e desidratação dos bagos. Neste trabalho, foram aplicados modelos lineares generalizados mistos para estudar a progressão da cigarrinha-verde utilizando dados reais recolhidos semanalmente numa vinha em Estremoz, Portugal, na época de 2021. A base de dados inclui medições repetidas de contagens de ninfas e adultos, e, ainda, da severidade dos sintomas. Estas medições foram recolhidas em quatro locais distribuídos em duas regiões, oeste e este. Neste período foram ainda recolhidas variáveis climáticas. Este trabalho visa avaliar o efeito do número de adultos no número de ninfas por ramo, estudar o efeito das variáveis meteorológicas na abundância das ninfas, e modelar a severidade em função do número de ninfas. Modelos de regressão binomial negativo com efeitos aleatórios foram aplicados para modelar o efeito do número de adultos e o efeito das variáveis meteorológicas no número de ninfas. A distribuição binomial negativa foi selecionada devido à sobredispersão revelada pela variável resposta. Para modelar a severidade (variável binária) em função do número de ninfas foram aplicados modelos logísticos com efeitos aleatórios. Os efeitos aleatórios foram introduzidos em todos os modelos para lidar com a dependência intra-indivíduos. Os resultados indicam que o número de adultos tem um efeito positivo sobre o número de ninfas três semanas depois. Além disso, a média da temperatura mínima na terceira semana antes da contagem das ninfas também tem um efeito positivo sobre o número de ninfas. Em oposição, a humidade elevada tem um impacto negativo no número de ninfas. Estudos futuros permitirão validar os resultados obtidos no presente trabalho e avaliar a consistência dos mesmos ao longo do tempo.

In contrast to cross-sectional studies, where a single outcome is measured for each subject, longitudinal studies measure subjects repeatedly over time. The ability to distinguish between changes over time within subjects and differences among individuals in their baseline is a major benefit that longitudinal studies have over cross-sectional analysis. In longitudinal studies, it is usual to presume subject independence while repeated measurements within the same subject tend to be correlation. Three approaches can be adopted in longitudinal analysis: marginal model, random effects model and transition model. Grapevine is one of the most lucrative crops worldwide but highly susceptible to diseases and pests. Leafhopper is one of the main insects affecting vineyards and severe attacks can lead to premature defoliation and grape berry dryness. In the present work, a longitudinal framework based on generalized linear mixed models was adopted to study the leafhopper infestation progression, with repeated measurements over time, using real data from a vineyard in Estremoz, Portugal, in 2021 season. Repeated measures include nymphs and adults counts and plant pest severity. Data was collected in four locations distributed in two regions, West and East. In the same period several climatic variables were recorded every hour of every day by a meteorological station. This work aims to assess the effect of number of adults with different time-lags on the number of nymphs per branch, to study the effect of meteorological variables on nymph abundance, and to model pest severity in function of nymph abundance. Mixed effects negative-binomial regressions were applied to model the effect of the number of adults in the closest trap and the effect of several meteorological variables on the number of nymphs. Negative-binomial distribution was selected since the response variable, nymph abundance, is counts with overdispersion. Mixed effects logistic regression was applied to model the binary variable severity as a function of nymphal abundance. In all approaches, random effects were introduced to deal with correlation within subjects. Results demonstrate that the number of adults has a positive effect on the number of nymphs three weeks after. Moreover, the average minimal temperature in the third week before nymphs counts also has a positive effect on the nymph abundance. On the opposite side, high humidity has a negative impact on the number of nymphs. To verify the results and assess the consistency over time, further data from subsequent years must be collected. Nonetheless, these findings will direct future research.