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)測預(yù)報(bào)模型：Y=-26.07719441+0.03172086213X1+0.26477681472X3；采用簡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)，簡單回歸模型能夠較為準(zhǔn)確預(yù)測出金紋細(xì)蛾第3代發(fā)生高峰期，多因子互作回歸模型和簡單回歸模型均能準(zhǔn)確預(yù)測金紋細(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)測模型

中圖分類號：S436.611.2+9 文獻(xiàn)標(biāo)識號：A 文章編號：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]。我國自1992年暴發(fā)成災(zāi)以來，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]。目前對金紋細(xì)蛾的研究主要集中在國內(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)測預(yù)報(bào)研究尚未見報(bào)道。目前，國內(nèi)已對其發(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)測預(yù)報(bào)模型，并進(jìn)行了生產(chǎn)上的檢測預(yù)報(bào)。

1 材料與方法

1.1 檢測地點(diǎn)

檢測地點(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)和氣象資料用來建模，最后一年的資料用來檢驗(yàn)。應(yīng)用DPS統(tǒng)計(jì)分析軟件，采用簡單逐步回歸分析，建立發(fā)生高峰期預(yù)測預(yù)報(bào)模型；采用簡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)測預(yù)報(bào)回歸模型。建立預(yù)測模型后計(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)測值。

2.2.2 模型的歷史擬合及預(yù)測檢驗(yàn) 將2008～2011年的預(yù)報(bào)因子實(shí)測值代入預(yù)測預(yù)報(bào)模型即簡單回歸模型進(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），說明金紋細(xì)蛾第3代高峰期預(yù)測預(yù)報(bào)模型是可信的。

2.3 發(fā)生量預(yù)測模型

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)生量的簡單回歸模型和多因子交互回歸模型兩種預(yù)測預(yù)報(bào)回歸模型：

簡單回歸模型表明，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)測因子入選該預(yù)測預(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)測檢驗(yàn) 將2008～2011年的預(yù)報(bào)因子實(shí)測值代入兩種預(yù)測預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)（表3，圖1a），結(jié)果表明，通過兩個(gè)預(yù)測模型的預(yù)測值和實(shí)測值的比較，發(fā)現(xiàn)預(yù)測值和實(shí)際值的變化趨勢比較吻合，即能夠準(zhǔn)確預(yù)測金紋細(xì)蛾一年4個(gè)世代發(fā)生量的變化趨勢。其中簡單回歸模型預(yù)測發(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。簡單回歸分析表明，日平均相對濕度與金紋細(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)量消長動(dòng)態(tài)資料，2008～2012連續(xù)5年金紋細(xì)蛾發(fā)生趨勢基本一致，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)測預(yù)報(bào)模型以增強(qiáng)其準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

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