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        泰安地區(qū)金紋細(xì)蛾成蟲發(fā)生期及發(fā)生量預(yù)測(cè)模型研究

        2013-12-31 00:00:00翟浩等
        山東農(nóng)業(yè)科學(xué) 2013年10期

        摘 要:為適時(shí)有效防治金紋細(xì)蛾,2008~2012連續(xù)5年,在泰安肥城蘋果園使用信息素誘捕法檢測(cè)了金紋細(xì)蛾成蟲的發(fā)生動(dòng)態(tài)。金紋細(xì)蛾一年發(fā)生5代,越冬代成蟲發(fā)生量較低,果園第1、2代成蟲發(fā)生量均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于防治指標(biāo),一般選擇第3代作為防治的關(guān)鍵時(shí)期。據(jù)檢測(cè)金紋細(xì)蛾成蟲的發(fā)生量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),以溫度、濕度、降水、日照等氣象資料作為氣象因子,采用簡(jiǎn)單逐步回歸建立了金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生高峰期的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型:Y=-26.07719441+0.03172086213X1+0.26477681472X3;采用簡(jiǎn)單逐步回歸和多因子互作回歸建立了金紋細(xì)蛾世代發(fā)生量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型:YⅠ=76.7670083+1.7896678278X1+3.189238346X4;YⅡ=-518.557711-3.220994915X1+0.22643837696X1X2+0.14479769093X2X4+0.023406769049X3X5。經(jīng)檢驗(yàn),簡(jiǎn)單回歸模型能夠較為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生高峰期,多因子互作回歸模型和簡(jiǎn)單回歸模型均能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)金紋細(xì)蛾的世代發(fā)生量,其中以多因子交互回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果更可靠。

        關(guān)鍵詞:金紋細(xì)蛾;發(fā)生期;發(fā)生量;預(yù)測(cè)模型

        中圖分類號(hào):S436.611.2+9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào):A 文章編號(hào):1001-4942(2013)10-0103-05

        金紋細(xì)蛾(Lithocolletis ringoniella Mats.)屬鱗翅目細(xì)蛾科[1],以幼蟲潛入葉片為害,導(dǎo)致葉片功能喪失,提前落葉,果實(shí)生長(zhǎng)受阻或脫落,嚴(yán)重影響當(dāng)年和次年產(chǎn)量[2],主要分布于我國(guó)山東、河北、河南、陜西、安徽、江蘇、遼寧等蘋果產(chǎn)區(qū)[3],寄主植物為蘋果、梨、桃、櫻桃、李、海棠等[1]。我國(guó)自1992年暴發(fā)成災(zāi)以來(lái),金紋細(xì)蛾的為害給蘋果產(chǎn)區(qū)造成重大經(jīng)濟(jì)損失,成為制約蘋果產(chǎn)區(qū)安全、優(yōu)質(zhì)、高效生產(chǎn)發(fā)展的因素之一[4~6]。目前對(duì)金紋細(xì)蛾的研究主要集中在國(guó)內(nèi)的適應(yīng)性分布[6,7]、生物學(xué)特性[8]、誘集技術(shù)[9,10]及防治[11~14]等方面,關(guān)于其發(fā)生期和發(fā)生量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究尚未見報(bào)道。目前,國(guó)內(nèi)已對(duì)其發(fā)生發(fā)展規(guī)律有了初步的研究,但仍需借助統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和數(shù)學(xué)方法,建立數(shù)學(xué)模型,構(gòu)建該蟲的早期檢測(cè)和預(yù)報(bào)系統(tǒng),從而為預(yù)防金紋細(xì)蛾的發(fā)生為害提供信息支持[15]。做好發(fā)生期和發(fā)生量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),是防止金紋細(xì)蛾大規(guī)模發(fā)生和為害,指導(dǎo)生產(chǎn)上進(jìn)行適時(shí)防治的重要措施。

        本研究根據(jù)連續(xù)5年在田間誘蟲數(shù)據(jù)的調(diào)查,結(jié)合泰安地區(qū)的氣象資料,選擇溫度、濕度、降水量、日照作為預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)因子,使用逐步回歸分析建立了金紋細(xì)蛾發(fā)生期和發(fā)生量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型,并進(jìn)行了生產(chǎn)上的檢測(cè)預(yù)報(bào)。

        1 材料與方法

        1.1 檢測(cè)地點(diǎn)

        檢測(cè)地點(diǎn)位于山東省泰安市肥城安莊鎮(zhèn)張安村。富士、金帥、紅星等蘋果品種混栽果園,樹齡7~20年不等。自然生草,定期機(jī)割。

        1.2 金紋細(xì)蛾成蟲發(fā)生動(dòng)態(tài)調(diào)查

        于2008~2012年利用信息素,采用水盆型誘捕器誘撲法。盆口直徑20 cm,中心懸掛1個(gè)信息素誘芯(1 mg/個(gè))。盆中注水至距誘芯0.5~1 cm處,并加入少量洗潔精,及時(shí)補(bǔ)充蒸發(fā)水量。誘芯每月更換1次,備用誘芯0~2℃冰箱內(nèi)保存。越冬代金紋細(xì)蛾成蟲羽化前,將水盆型誘捕器懸掛于距地1.5 m樹杈處,每園4個(gè),相距50 m以上。每周2次調(diào)查各誘捕器誘捕到的雄成蟲數(shù)。

        1.3 金紋細(xì)蛾群體數(shù)量數(shù)據(jù)處理和預(yù)報(bào)模型的建立

        利用2008~2012年金紋細(xì)蛾在泰安地區(qū)的田間調(diào)查數(shù)據(jù)以及當(dāng)?shù)氐臍庀筚Y料,將前4年的誘蛾數(shù)據(jù)和氣象資料用來(lái)建模,最后一年的資料用來(lái)檢驗(yàn)。應(yīng)用DPS統(tǒng)計(jì)分析軟件,采用簡(jiǎn)單逐步回歸分析,建立發(fā)生高峰期預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型;采用簡(jiǎn)單逐步回歸和多因子互作回歸分析,建立了發(fā)生量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)回歸模型。建立預(yù)測(cè)模型后計(jì)算擬合準(zhǔn)確率,發(fā)生期與擬合值相差1 d以下的為完全符合,記100%;相差1.0~2.0 d的為基本符合,記80%;相差2.1 d以上的為不符合,記為0。發(fā)生量與預(yù)測(cè)擬合值相差100頭以下為完全符合,記為準(zhǔn)確率100%;相差100~200頭為基本符合,記為80%;相差201頭以上的為不符合,記為0。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 金紋細(xì)蛾成蟲發(fā)生動(dòng)態(tài)

        誘捕金紋細(xì)蛾成蟲群體數(shù)量消長(zhǎng)動(dòng)態(tài)資料結(jié)果顯示,2008~2012連續(xù)5年金紋細(xì)蛾發(fā)生趨勢(shì)基本一致,為每年發(fā)生5代,每代發(fā)生高峰期和成蟲持續(xù)時(shí)間見表1。金紋細(xì)蛾在泰安地區(qū)越冬代成蟲發(fā)生量較低,果園第1、2代成蟲發(fā)生量均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于防治指標(biāo),每年7~9月即金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生期是其群體數(shù)量發(fā)生的高峰期,一般選擇第3代作為防治重點(diǎn),高峰期發(fā)生量見圖1實(shí)測(cè)值。

        2.2.2 模型的歷史擬合及預(yù)測(cè)檢驗(yàn) 將2008~2011年的預(yù)報(bào)因子實(shí)測(cè)值代入預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型即簡(jiǎn)單回歸模型進(jìn)行了檢驗(yàn)(表2),結(jié)果表明,發(fā)生期的歷史擬合準(zhǔn)確率為100%。2012年的預(yù)報(bào)檢驗(yàn),簡(jiǎn)單逐步回歸模型的擬合值(-0.0027)非常貼近于真實(shí)田間調(diào)查值(-1),說(shuō)明金紋細(xì)蛾第3代高峰期預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型是可信的。

        2.3 發(fā)生量預(yù)測(cè)模型

        2.3.1 模型的建立 根據(jù)金紋細(xì)蛾每一世代的發(fā)生情況,把從金紋細(xì)蛾上代成蟲羽化高峰至下代成蟲羽化高峰作為一個(gè)世代歷期(表1)。以上代羽化高峰時(shí)的誘蛾基數(shù)X1(頭/天)、世代內(nèi)的日平均溫度X2、日平均相對(duì)濕度X3、上代羽化高峰后10 d的降水量X4、世代內(nèi)的日照時(shí)數(shù)X5等關(guān)鍵預(yù)報(bào)因子作為自變量,羽化高峰時(shí)的單次誘蛾量Y作為因變量,應(yīng)用DPS統(tǒng)計(jì)分析軟件,建立了關(guān)于泰安地區(qū)金紋細(xì)蛾世代發(fā)生量的簡(jiǎn)單回歸模型和多因子交互回歸模型兩種預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)回歸模型:

        簡(jiǎn)單回歸模型表明,金紋細(xì)蛾在泰安地區(qū)世代高峰期發(fā)生量與上代羽化高峰后10 d的降水量以及上代高峰期的誘蛾基數(shù)呈極顯著正相關(guān)關(guān)系。其發(fā)生量與氣象因子相關(guān)關(guān)系見表3。模型所用資料均在金紋細(xì)蛾適溫適濕范圍內(nèi),表明在一定的溫度(20~28℃)和濕度(70%~100%)范圍內(nèi),上世代高峰期的誘蛾基數(shù)越大,上代羽化高峰后10 d的降水量在適度的范圍內(nèi)越大,發(fā)生量越大,反之,發(fā)生量越小。多因子互作回歸模型表明,上世代高峰期的誘蛾基數(shù)、世代內(nèi)的日平均溫度、日平均相對(duì)濕度、上代羽化高峰后10 d的降水量和世代內(nèi)日照時(shí)數(shù)均作為預(yù)測(cè)因子入選該預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型,其發(fā)生量與多個(gè)氣象因子之間有明顯的相關(guān)關(guān)系。

        2.3.2 模型的歷史擬合及預(yù)測(cè)檢驗(yàn) 將2008~2011年的預(yù)報(bào)因子實(shí)測(cè)值代入兩種預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)(表3,圖1a),結(jié)果表明,通過(guò)兩個(gè)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的比較,發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的變化趨勢(shì)比較吻合,即能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)金紋細(xì)蛾一年4個(gè)世代發(fā)生量的變化趨勢(shì)。其中簡(jiǎn)單回歸模型預(yù)測(cè)發(fā)生量的歷史擬合準(zhǔn)確率為47%,而多因子互作回歸模型預(yù)測(cè)發(fā)生量的歷史擬合準(zhǔn)確率為73%。2012年的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)(表3,圖1b),簡(jiǎn)單逐步回歸模型和多因子互作回歸模型的擬合率同為90%。對(duì)于2012年4個(gè)世代的發(fā)生量,兩個(gè)模型的擬合率相同,但是相對(duì)總體這5年金紋細(xì)蛾的世代發(fā)生量而言,多因子互作回歸模型更貼近于真實(shí)調(diào)查值。因此,我們選擇多因子互作回歸模型作為金紋細(xì)蛾的世代發(fā)生量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)回歸模型。

        3 結(jié)論與討論

        金紋細(xì)蛾發(fā)生期與發(fā)生高峰前的氣象因子密切相關(guān)[8,9,16] 。研究認(rèn)為,在山東泰安地區(qū)金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生時(shí)間在7月20日~8月31日,持續(xù)時(shí)間在36 d左右,這一時(shí)期溫度在25~28℃范圍內(nèi)浮動(dòng),這也是金紋細(xì)蛾發(fā)育最適宜的溫度范圍。因此,對(duì)于金紋細(xì)蛾第3代的發(fā)生高峰期,溫度并不是關(guān)鍵影響因素。簡(jiǎn)單回歸分析表明,日平均相對(duì)濕度與金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生期顯著相關(guān),即在90%~100%的日平均相對(duì)濕度范圍內(nèi),濕度越大,其第3代發(fā)生高峰期越晚。研究認(rèn)為,日相對(duì)平均濕度影響金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生期的原因可能是降水間接作用的結(jié)果,即降水關(guān)聯(lián)日平均相對(duì)濕度,降雨影響成蟲活動(dòng),體現(xiàn)為濕度大。

        金紋細(xì)蛾的成蟲發(fā)生量與世代內(nèi)的日平均溫度、日相對(duì)平均濕度、上代高峰期降水量以及上代高峰期的誘蛾基數(shù)關(guān)系密切,這些因素相互影響,綜合作用于金紋細(xì)蛾,直接影響了金紋細(xì)蛾的發(fā)生數(shù)量和為害程度[15-17]。具體表現(xiàn)為,在一定的溫度(20~28℃)和濕度(70%~100%)范圍內(nèi)上代高峰期時(shí)的誘蛾基數(shù)越大,降水量越多,發(fā)生量越大。金紋細(xì)蛾成蟲羽化高峰后即為產(chǎn)卵高峰期,成蟲羽化數(shù)量越多,產(chǎn)卵也越多;這一時(shí)期的降水會(huì)影響到金紋細(xì)蛾成蟲活動(dòng)、交尾,并且降水越多,下代成蟲發(fā)生數(shù)量也多,說(shuō)明降水多,濕度大,會(huì)促進(jìn)金紋細(xì)蛾交配和產(chǎn)卵。因此,在組建金紋細(xì)世代發(fā)生量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)回歸模型時(shí),不僅要統(tǒng)計(jì)單個(gè)氣象因子與發(fā)生量的相關(guān)關(guān)系,還要考慮各氣象因子之間相互影響的關(guān)系。此外,果園耕作制度、栽培措施、噴施農(nóng)藥等活動(dòng)也會(huì)影響金紋細(xì)蛾的發(fā)生量,金紋細(xì)蛾世代發(fā)生量是多個(gè)氣象因子共同作用的結(jié)果。

        根據(jù)誘捕金紋細(xì)蛾成蟲群體數(shù)量消長(zhǎng)動(dòng)態(tài)資料,2008~2012連續(xù)5年金紋細(xì)蛾發(fā)生趨勢(shì)基本一致,為每年發(fā)生5代。越冬代成蟲量發(fā)生較低,果園第1、2代成蟲發(fā)生量均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于防治指標(biāo)[7~9],每年7~9月即金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生期是其群體數(shù)量發(fā)生的高峰期,一般選擇第3代作為防治的關(guān)鍵時(shí)期,這與劉英智等(2007)[9]人的報(bào)道相符。根據(jù)5年的田間調(diào)查分析認(rèn)為,應(yīng)在高峰期到來(lái)之前采用性誘劑誘殺成蟲,以減少蛾口基數(shù),降低繁殖數(shù)量,此期結(jié)合噴施有效殺蟲劑,可達(dá)到基本防治效果。本試驗(yàn)所建立的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型由于年數(shù)較少(4年),所以樣本數(shù)量較少。試驗(yàn)會(huì)通過(guò)繼續(xù)采集田間誘蛾數(shù)據(jù),以增加樣本數(shù)量,完善所建立的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型以增強(qiáng)其準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

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