RESUMO Dentre as opções para o controle de lagartas de Alabama argillacea(Hubner, 1818) e Heliothis virescens (Fabricius, 1781) na cultura algodoeira, aplicações de inseticidas e o controle biológico têm sido amplamente usados. O algodão transgênico 'Bt' tem se inserido como uma alternativa extremamente viável, porem não se sabe com exatidão como as plantas transgênicas afetam as populações de organismos que se inter-relacionam em um agroecossistema. Nesse sentido, é importante saber como a disposição espacial de insetos pragas ou benéficos é afetada, pois pode alterar o método de amostragem dessas espécies na cultura, além de sua forma de controle. Este estudo foi conduzido buscando investigar o padrão da distribuição espacial de ovos de A. argillacea e de H. virescens em cultivar DeltaOpalR (convencional) e DP90BR (algodão-Bt)A coleta dos dados ocorreu durante o ano agrícola 2006/2007 em duas áreas de 5.000 m2 localizada na região do distrito de Nova América, município de Caarapó. Em cada área amostral, composta por 100 parcelas de 50 m2, foram realizadas 15 avaliações com contagens dos ovos das pragas em analise, em duas plantas por parcela. Os índices de agregação (razão variância/media, índice de Morisita e Expoente k da Distribuição Binomial Negativa) e o teste de qui-quadrado, com o ajuste dos valores encontrados e esperados as distribuições teóricas de frequência (Poisson, Binomial Negativa e Binomial Positiva), mostraram que em ambas cultivares a distribuição espacial de posturas dessas espécies estão distribuídas de acordo com o modelo de distribuição espacial agregada, ajustando-se ao padrão da distribuição binomial negativa.

ABSTRACT Among the options to control Alabama argillacea (Hübner, 1818) and Heliothis virescens (Fabricius, 1781) on cotton, insecticide spraying and biological control have been extensively used. The GM'Bt' cotton has been introduced as an extremely viable alternative, but it is yet not known how transgenic plants affect populations of organisms that are interrelated in an agroecosystem. For this reason, it is important to know how the spatial arrangement of pests and beneficial insect are affected, which may call for changes in the methods used for sampling these species. This study was conducted with the goal to investigate the pattern of spatial distribution of eggs of A. argillacea and H. virescens in DeltaOpalTM (non-Bt) and DP90BTMBt cotton cultivars. Data were collected during the agricultural year 2006/2007 in two areas of 5,000 m2, located in in the district of Nova América, Caarapó municipality. In each sampling area, comprising 100 plots of 50 m2, 15 evaluations were performed on two plants per plot. The sampling consisted in counting the eggs. The aggregation index (variance/mean ratio, Morisita index and exponent k of the negative binomial distribution) and chi-square fit of the observed and expected values to the theoretical frequency distribution (Poisson, Binomial and Negative Binomial Positive), showed that in both cultivars, the eggs of these species are distributed according to the aggregate distribution model, fitting the pattern of negative binomial distribution.

Estimar a população de mosca-branca Bemisia tuberculata Bondar em mandioca, de forma eficiente, para auxiliar na tomada de decisão de controle é uma das vantagens dos planos de amostragem sequencial. Por isto, o objetivo deste trabalho foi determinar planos de amostragem sequencial, na tomada de decisão do manejo da praga em questão, ou seja, visando a utilização do controle biológico e/ou químico. Foram realizadas amostragens em uma lavoura comercial de 2.500,00 m2, divididos em 100 parcelas. Para a amostragem utilizou-se o método de visualização das folhas apicais contando o número de adultos observados. No total foram realizadas 15 amostragens semanais de janeiro à abril de 2012. O modelo de distribuição espacial que melhor se ajustou ao comportamento de adultos de B. tuberculata foi à distribuição binomial negativo. Adotaram-se os níveis de controle de cinco adultos por planta para o controle biológico e vinte para controle químico. Os planos de amostragem resultaram em duas tomadas de decisão para cada método proposto. Assim, para o controle de população, a linha superior, é definida por S1 =4,2056 + 2,1540n (biológico) e S1 = 20,219 + 10,4306n (químico); o limite inferior, onde o controle da praga não é recomendado, é definida por S0 =-4,2056+ 2,1540n (biológico) e S0 = -20,219 + 10,4306n (químico). A amostragem sequencial estimou o número máximo de unidade amostrais para a tomada de decisão de três unidades amostrais com 1,34 adultos para o controle biológico e 3,85 unidades amostrais com 7,39 adultos da praga para o controle químico.

Estimate efficiently of the whitefly population (Bemisia tuberculata Bondar) in cassava, to assist in decision making of pest control is one of the advantages of sequential sampling plans. Therefore, the objective of this study was to determine a sequential sampling plan according to two methods of pest management, using biological and/or chemical control. Samples were obtained in a commercial field of 2.500,00 m2, divided into 100 plots. The visualization method was used for sampling of the upper leaves by counting the number of adults. In total 15 samples were taken weekly from January to April 2012. The spatial distribution model which best fit to the behavior of B. tuberculata adults was the negative binomial distribution. Levels adapted for biological and chemical control were five and twenty adults per plant, respectively. Sampling plans resulted in two decisions for each proposed method. Thus, for population control the upper limit was defined as S1 = 4.2056 + 2.1540n (biological) and S1 = 20.219 + 10.4306n (chemical); and the lower limit where the pest control is not recommended was defined by S0 = -4.2056 + 2.1540n (biological) and S0 = -20.219 + 10.4306n (chemical). Sequential sampling estimated the maximum number of sample units necessary for decision-making of three samples with 1.34 adults for biological control and 3.85 sample units with 7.39 adult pests for chemical control.