Descripción
In the recent past, the Horn of Africa witnessed an upsurge in the desert locust (Schistocerca gregaria) invasion. This has raised major concerns over the massive food insecurity, socioeconomic impacts, and livelihood losses caused by these recurring invasions.
Registros
Los datos en este recurso de registros biológicos han sido publicados como Archivo Darwin Core(DwC-A), el cual es un formato estándar para compartir datos de biodiversidad como un conjunto de una o más tablas de datos. La tabla de datos del core contiene 2.409 registros.
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Versiones
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¿Cómo referenciar?
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Abdel-Rahman, E.M., Kimathi, E., Mudereri, B. T., Tonnang, H.E.Z., Mongare, R., Niassy, S. and Subramanian, S. 2023. Computational biogeographic distribution of the fall armyworm (Spodoptera frugiperda J.E. Smith) moth in eastern Africa. Heliyon.
Derechos
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El publicador y propietario de los derechos de este trabajo es International Centre for Insect Physiology and Ecology. Esta obra está bajo una licencia Creative Commons de Atribución/Reconocimiento (CC-BY 4.0).
Registro GBIF
Este recurso ha sido registrado en GBIF con el siguiente UUID: 03d3b0b3-1454-496b-98aa-7e05dd629da3. International Centre for Insect Physiology and Ecology publica este recurso y está registrado en GBIF como un publicador de datos avalado por International Centre for Insect Physiology and Ecology.
Palabras clave
Checklist; fall armyworm; IPM
Contactos
Cobertura geográfica
Eats Africa
| Coordenadas límite | Latitud Mínima Longitud Mínima [-5,616, 14,063], Latitud Máxima Longitud Máxima [28,304, 53,438] |
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Cobertura taxonómica
Spodoptera frugiperda
| Especie | Spodoptera frugiperda (Fall armyworm) |
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Datos del proyecto
No hay descripción disponible
| Título | Fall armyworm integrated pest management |
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Métodos de muestreo
The explanatory variables were used as inputs into a variable selection experiment to select the least correlated ones that were then used to predict FAW establishment, i.e., suitability areas (very low suitability – very high suitability). The shared socio-economic pathways, SSP2-4.5 and SSP5-8.5 for the years 2030 and 2050 were used to predict the effect of future climate scenarios on FAW establishment.
| Área de Estudio | In this study, we predicted the spatial distribution (established habitat) of FAW in five east African countries viz., Kenya, Tanzania, Rwanda, Uganda, and Ethiopia. We used FAW occurrence observations for three years i.e., 2018, 2019, and 2020, the maximum entropy (MaxEnt) model, and bioclimatic, land surface temperature (LST), solar radiation, wind speed, elevation, and landscape structure data (i.e., land use and land cover and maize harvested area) as explanatory variables. |
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Descripción de la metodología paso a paso:
- The explanatory variables were used as inputs into a variable selection experiment to select the least correlated ones that were then used to predict FAW establishment, i.e., suitability areas (very low suitability – very high suitability). The shared socio-economic pathways, SSP2-4.5 and SSP5-8.5 for the years 2030 and 2050 were used to predict the effect of future climate scenarios on FAW establishment.
Referencias bibliográficas
- Abdel-Rahman, E.M., Kimathi, E., Mudereri, B. T., Tonnang, H.E.Z., Mongare, R., Niassy, S. and Subramanian, S. 2023. Computational biogeographic distribution of the fall armyworm (Spodoptera frugiperda J.E. Smith) moth in eastern Africa. Heliyon
Metadatos adicionales
| Identificadores alternativos | 10.60798/uwzigf |
|---|---|
| 03d3b0b3-1454-496b-98aa-7e05dd629da3 | |
| https://cloud.gbif.org/icipe/resource?r=fall_armyworm_ipm |