Population Abundance of the Red Scale Insect Aonidiella aurantii (Hemiptera: Diaspididae) on Different Cardinal Directions of Guava Trees
محل انتشار: مجله علوم و فناوری کشاورزی، دوره: 28، شماره: 3
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 90
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JASTMO-28-3_016
تاریخ نمایه سازی: 13 خرداد 1405
چکیده مقاله:
The red scale insect, Aonidiella aurantii (Maskell) (Hemiptera: Diaspididae), is a major pest of guava trees. This study investigated the population abundance, preference, and dispersal patterns of A. aurantii in a guava orchard in the Armant District, Luxor, Egypt, over two consecutive years (۲۰۲۲/۲۰۲۴). Monitoring was conducted biweekly, revealing that A. aurantii infested guava leaves year-round at varying densities. The pest exhibited a strong preference for the upper surface of leaves in the basal layer of the southeastern quadrant, where population density remained consistently high throughout the study period. Using preference and dispersal indices, we evaluated sixteen canopy quadrant-layer-leaf surface combinations. The upper surface of the basal leaves in the southeastern quadrant had the highest quantity ratio, preference index, relative abundance establishment rate, and dispersal index, confirming its suitability for A. aurantii compared to other canopy positions. These findings provide critical insights for optimizing sampling and targeted control strategies, supporting the development of an effective Integrated Pest Management (IPM) program against A. aurantii in guava orchards.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Moustafa Bakry
Scale Insects and Mealybugs Research Deppartment, Plant Protection Research Institute, A.R.C, Dokki, ۱۲۶۱۹ Giza,
Yaghoub Fathipour
Department of Entomology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran, Islamic Republic of Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :