劉逸豪, 賈翔,2,*, 侯博展, 陳蜀江,2, 黃鐵成,3, 來(lái)風(fēng)兵,2

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葉爾羌河流域胡楊春尺蠖蟲態(tài)發(fā)育節(jié)律對(duì)地表溫度的響應(yīng)

劉逸豪1, 賈翔1,2,*, 侯博展1, 陳蜀江1,2, 黃鐵成1,3, 來(lái)風(fēng)兵1,2

1. 新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院, 新疆 烏魯木齊 830054 2. 烏魯木齊空間遙感應(yīng)用研究所, 新疆 烏魯木齊 830054 3. 北京林業(yè)大學(xué) 精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083

以葉爾羌河流域胡楊林分布區(qū)為研究區(qū)域, 以胡楊春尺蠖(Erschoff)為研究對(duì)象, 借助遙感技術(shù)和MODIS等遙感產(chǎn)品, 分析2001—2015年的胡楊春尺蠖活動(dòng)期溫度變化特征, 結(jié)合實(shí)地調(diào)查的胡楊春尺蠖蟲情信息, 分析近15年來(lái)胡楊春尺蠖蟲態(tài)發(fā)育節(jié)律與溫度的關(guān)系, 為進(jìn)一步探究葉爾羌河流域胡楊春尺蠖危害發(fā)生時(shí)間、發(fā)生規(guī)律、危害程度及時(shí)間分布規(guī)律提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)果表明: (1)2001—2015年胡楊春尺蠖活動(dòng)期平均溫度整體變化趨勢(shì)基本穩(wěn)定, 2、3、4月份平均溫度總體變化趨勢(shì)持續(xù)降低, 溫度回升速度變慢, 胡楊春尺蠖的危害期逐漸延長(zhǎng); (2)蟲蛹總數(shù)、蟲卵數(shù)量、蟲口密度均呈現(xiàn)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì), 表明胡楊春尺蠖蟲害發(fā)生程度日趨嚴(yán)重; (3)治理胡楊春尺蠖幼蟲的最佳時(shí)期是三齡幼蟲之前, 胡楊春尺蠖各蟲態(tài)與溫度之間的關(guān)系是符合生物學(xué)發(fā)生規(guī)律的, 具體關(guān)系如下:=0.0920/1+exp(2.4860-0.0887)(春尺蛾活動(dòng)期),=0.9828/1+exp(4.4052-101268)(卵活動(dòng)期),= 0.1410/1+exp(3.7863-0.1595)(幼蟲活動(dòng)期)。

葉爾羌河流域; 胡楊春尺蠖; 發(fā)育節(jié)律; 蟲態(tài); 溫度

0 前言

葉爾羌河流域是中國(guó)主要的沙塵暴源地之一, 胡楊林起著重要的防風(fēng)固沙抑塵作用。近50年來(lái), 由于人為破壞和氣候變化, 導(dǎo)致天然胡楊林大面積敗落, 生態(tài)系統(tǒng)失衡, 生物多樣性銳減[1], 胡楊林生長(zhǎng)狀況不佳, 病蟲害乘隙在胡楊林內(nèi)大肆傳播, 胡楊春尺蠖蟲害的蔓延最為迅猛, 超過50%的胡楊林被胡楊春尺蠖蟲害侵蝕, 而且有進(jìn)一步向綠洲擴(kuò)散的趨勢(shì)。由于葉爾羌河流域天然胡楊林面積大、分布廣, 導(dǎo)致防治率低, 胡楊春尺蠖蟲害對(duì)胡楊林的種群存亡和人工綠洲的生態(tài)安全存在極大威脅[2]。因此, 如何及時(shí)、精準(zhǔn)、大范圍有效地監(jiān)測(cè)胡楊春尺蠖災(zāi)害并提供預(yù)警信息, 是新疆胡楊林災(zāi)害防治中面臨的重大技術(shù)挑戰(zhàn)[3]。

胡楊春尺蠖蟲害的發(fā)生有爆發(fā)概率小、發(fā)生強(qiáng)度大、不規(guī)則發(fā)生和累積性等規(guī)律[4], 病蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)警是一種實(shí)用性和復(fù)雜性較強(qiáng)的技術(shù)研究。其中傳統(tǒng)的實(shí)地調(diào)查統(tǒng)計(jì)、藥劑誘捕等方法獲取信息較為精確, 然而整個(gè)調(diào)查過程需要耗費(fèi)過多人力、物力和財(cái)力資源[5]。葉爾羌河流域胡楊林分布較為集中, 大部分區(qū)域在沙漠深處難以常年進(jìn)行人工調(diào)查, 傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法的結(jié)果較為片面, 時(shí)間和空間分布上監(jiān)測(cè)不夠全面, 因此使得對(duì)胡楊春尺蠖蟲害的防范治理存在極大的缺陷。遙感技術(shù)在森林病蟲害監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究已在國(guó)內(nèi)外學(xué)者中廣泛地開展[6-8], 證明航天遙感的技術(shù)成果, 可以實(shí)踐應(yīng)用于森林病蟲害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè), 可是由于本領(lǐng)域研究深度的深化及廣度的拓展尚有進(jìn)一步提升和細(xì)化的空間, 因此, 目前還沒有在現(xiàn)實(shí)蟲害監(jiān)測(cè)中廣泛的應(yīng)用, 仍處于試驗(yàn)階段[9]。

本研究以葉爾羌河流域胡楊林分布區(qū)為研究區(qū)域, 以胡楊春尺蠖為研究對(duì)象。以3S技術(shù)為核心, 運(yùn)用相關(guān)性分析方法研究MODIS溫度產(chǎn)品提取遙感溫度數(shù)據(jù), 對(duì)胡楊春尺蠖活動(dòng)期的溫度變化特征進(jìn)行分析, 結(jié)合胡楊春尺蠖蟲情變化特征, 研究胡楊春尺蠖蟲態(tài)與溫度之間的關(guān)系, 為進(jìn)一步探尋葉爾羌河流域胡楊春尺蠖危害發(fā)生時(shí)間、發(fā)生規(guī)律、危害程度及時(shí)間分布規(guī)律提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

葉爾羌河流域位于新疆維吾爾自治區(qū)的西南部, 地理坐標(biāo)為北緯38°59′—40°4′, 東經(jīng)77°33′— 79°51′。流域東靠塔克拉瑪干大沙漠, 西接布古里、托格拉克沙漠, 南以喀喇昆侖山為屏障, 北與天山南麓余脈相毗鄰?？偯娣e87300平方公里。葉爾羌河流域灌區(qū)總面積為16042平方公里, 呈帶狀分布, 寬40—80 km, 長(zhǎng)400 km。葉爾羌河發(fā)源于喀喇昆侖山脈, 流入阿克蘇地區(qū)的阿瓦提縣與和田河匯合后注入塔里木河, 河流全長(zhǎng)1179 km, 多年平均年徑流量75.71×108m3, 是喀什地區(qū)的第一大河流。其年均向塔里木河輸水1.7×108m3。水源一是來(lái)自喬戈里峰的冰雪融水; 二是河床西岸巖層中涌出的泉水;三是雨水。年徑流量為64.5×108m3, 平均流量205 m3·s-1, 最小流量22.8m3·s-1。

胡楊()是落葉中型喬木樹種, 多數(shù)分布于中亞荒漠區(qū)。在中國(guó)分布最為集中的是葉爾羌河流域, 形成了河谷、河岸、荒漠邊緣森林, 胡楊林的林地總面積約30萬(wàn)畝。主要分布在人工綠洲外圍、葉爾羌河流域兩岸, 隨著河流的西南—東北走向, 呈逐漸增多的趨勢(shì)。

春尺蠖()屬鱗翅目, 尺蛾科, 又名沙棗尺蠖、榆尺蠖、胡楊尺蠖、桑尺蠖。我國(guó)最早報(bào)道春尺蠖發(fā)生于新疆, 廣泛分布我國(guó)的新疆、青海、甘肅陜西、寧夏、內(nèi)蒙古、河北、天津、山東等省區(qū), 是我國(guó)北方地區(qū)的一種食葉害蟲。在新疆南北疆均有發(fā)生, 對(duì)林、桑、果樹的威脅甚大, 以幼蟲取食寄主葉片, 其發(fā)生期早, 危害期短, 幼蟲發(fā)育快, 食量大, 常爆發(fā)成災(zāi), 造成極大損失[10]。

圖1 葉爾羌河流域胡楊信息提取結(jié)果圖

Figure 1 Theinformation extraction results map of Yarkant River Basin

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

所用數(shù)據(jù)包括蟲情調(diào)查數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、氣溫統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、胡楊林分布數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)等。

本文搜集和調(diào)查的蟲情數(shù)據(jù)是針對(duì)研究區(qū)內(nèi)胡楊分布范圍內(nèi), 設(shè)計(jì)典型樣地, 選取24個(gè)有胡楊春尺蠖發(fā)生的胡楊分布相對(duì)密集區(qū)域設(shè)置典型樣地, 樣地大小100 m X 100 m, 確定好樣地四至點(diǎn)及中心點(diǎn)方位, 利用GPS記錄中心點(diǎn)及四至點(diǎn)的坐標(biāo), 在典型樣地內(nèi)任意選取10株胡楊, 依據(jù)胡楊春尺蠖各蟲態(tài)調(diào)查方法, 協(xié)同當(dāng)?shù)亓謽I(yè)防護(hù)人員進(jìn)行調(diào)查獲取。

溫度數(shù)據(jù)為2001—2015年MODIS中國(guó)區(qū)合成溫度產(chǎn)品: MODLT1D 中國(guó) 1KM 地表溫度每天產(chǎn)品。時(shí)間分辨率為1天, 空間分辨率為1 km。每天的產(chǎn)品中包含白天與夜間溫度產(chǎn)品。其中白天與夜間溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)數(shù)量均為5478張, 總計(jì)10956張遙感影像。

氣象溫度數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data. cma.cn/), 選用巴楚縣2001—2015年的氣溫?cái)?shù)據(jù)。

胡楊林分布數(shù)據(jù)為2015年森林資源調(diào)查數(shù)據(jù), 包括胡楊林空間分布信息、森林資源質(zhì)量等數(shù)據(jù)。

基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)主要包括: 研究區(qū)的行政地名點(diǎn)、行政界線、水系、交通線路、居民點(diǎn)等要素?cái)?shù)據(jù)。

軟件使用: MODLT1D影像數(shù)據(jù)的批量處理使用ENVI5.4+IDL8.6, 矢量地圖數(shù)據(jù)的處理使用ArcGIS10.2, 2001—2015年溫度變化分析與胡楊春尺蠖蟲態(tài)特征分析使用SPSS19.0。

2.2 溫度信息提取

首先以研究區(qū)邊界的shp圖層建立AOI(感興趣區(qū)), 在遙感圖像處理軟件中利用已經(jīng)建立的AOI文件對(duì)已獲取的2001—2015年MODIS溫度產(chǎn)品的5478張白天(LTD)影像數(shù)據(jù)及5478張夜間(LTN)影像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行批量裁剪處理, 獲得研究區(qū)范圍內(nèi)15年的MODIS白天(LTD)、夜間(LTN)溫度產(chǎn)品影像數(shù)據(jù), 采用遙感圖像處理軟件的波段合成批處理程序layer stacking將預(yù)處理好的MODIS白天(LTD)、夜間(LTN)溫度產(chǎn)品影像數(shù)據(jù)進(jìn)行多波段合成, 然后利用遙感圖像處理軟件中的波段運(yùn)算工具將影像數(shù)據(jù)的DN值換算成攝氏度數(shù)據(jù), 利用遙感圖像處理軟件中region of interest工具中的ROI Tool, 進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)的提取。然后利用SPSS軟件將提取得到的溫度信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整理, 進(jìn)而計(jì)算得到四天一期的地表遙感溫度的平均值。溫度數(shù)據(jù)信息提取流程如圖2所示。

2.3.1 擬合分析

利用分析軟件對(duì)地表溫度(LST)與溫度(TEMP)數(shù)據(jù)值進(jìn)行擬合, 分析二者之間是線性關(guān)系還是非線性關(guān)系。根據(jù)擬合工具得出信息知, 二者之間的函數(shù)關(guān)系表達(dá)式為f()= p1*+p2, 即直線方程。表明所驗(yàn)證的LST與TEMP數(shù)據(jù)關(guān)系是線性關(guān)系。擬合常數(shù)的數(shù)值分別為p1=0.8728, 取值范圍為(0.8631, 0.8825); p2=0.374, p2取值范圍為(0.1861, 0.5619)。擬合2為0.958, 說明擬合出線性關(guān)系較為顯著。擬合線性關(guān)系圖如圖3所示。標(biāo)準(zhǔn)差為2.702, 表示數(shù)據(jù)離散程度很低, 符合整體數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)。

圖2 溫度數(shù)據(jù)提取流程圖

Figure 2 The temperature data extraction process

2.3.2 相關(guān)性分析

利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)整理好的LST數(shù)據(jù)及TEMP數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析, 進(jìn)一步證明兩種數(shù)據(jù)的信息的相似性, 分析結(jié)果如圖4所示。

圖3 LST與TEMP關(guān)系擬合分析

Figure 3 The fitting relationship Analysis between LST and TEMP

圖4 LST與TEMP相關(guān)性分析

Figure 4 The correlation analysis between LST and TEMP

2001年至2015年LST與TEMP數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析, 結(jié)果顯示: 提供回歸變異量的2為0.958, 呈現(xiàn)出顯著性相關(guān)。以氣象溫度數(shù)據(jù)為自變量, 遙感溫度數(shù)據(jù)為因變量, 對(duì)二者進(jìn)行線性回歸分析, 分析結(jié)果中Pearson相關(guān)系數(shù)、Multiple與Beta皆為0.979, 這幾個(gè)系數(shù)的檢驗(yàn)值均相同, 達(dá)顯著水平。一元線性回歸分析, 方程式為=a+b, 其中為地表遙感溫度數(shù)據(jù),為氣象溫度數(shù)據(jù), a、b為回歸系數(shù)。回歸系數(shù)分別為a=0.181, b=1.099, 即回歸方程為=0.181+1.099。線性回歸分析精確度為93.6%, 精確度符合驗(yàn)證要求。

通過擬合分析及相關(guān)性分析得出結(jié)論, 遙感溫度的準(zhǔn)確性是可靠的, 可以作為進(jìn)行胡楊春尺蠖發(fā)生研究的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 胡楊春尺蠖活動(dòng)期溫度變化特征分析

胡楊春尺蠖的生長(zhǎng)發(fā)育過程包括卵、幼蟲、蛹、成蟲。胡楊春尺蠖蟲蛹在地下的蟄伏期是處于休眠狀態(tài), 因此不包含在活動(dòng)期內(nèi)。根據(jù)資料統(tǒng)計(jì)顯示胡楊春尺蠖的活動(dòng)期主要在每年的2月、3月、4月及5月份。本文對(duì)胡楊春尺蠖發(fā)生的研究, 重點(diǎn)在于胡楊春尺蠖活動(dòng)期內(nèi)各蟲態(tài)的發(fā)育過程的探究。昆蟲的發(fā)育過程影響因素主要有: 食物和溫度。而胡楊春尺蠖的變態(tài)發(fā)育過程中, 多數(shù)蟲態(tài)并不需要進(jìn)食, 而幼蟲生長(zhǎng)發(fā)育階段, 食物的來(lái)源十分充足, 因此本文中對(duì)胡楊春尺蠖各蟲態(tài)生長(zhǎng)發(fā)育的研究選取的影響因子是溫度。

3.1.1 胡楊春尺蠖活動(dòng)期平均溫度分析

通過對(duì)已提取地表遙感溫度的統(tǒng)計(jì)計(jì)算, 繪制胡楊春尺蠖活動(dòng)期的平均溫度與2、3、4月份平均溫度變化趨勢(shì)圖, 如圖5所示。從2001年開始起伏的波動(dòng)變化很微弱, 胡楊春尺蠖活動(dòng)期的平均溫度基本穩(wěn)定在15 ℃附近, 其中2007年份較其他年份溫度稍高, 達(dá)到18.7 ℃。胡楊春尺蠖各蟲態(tài)的發(fā)育均與溫度有密切的關(guān)聯(lián), 15年間胡楊春尺蠖活動(dòng)期平均溫度總體變化趨勢(shì)是基本穩(wěn)定的, 對(duì)胡楊春尺蠖活動(dòng)的影響也是平穩(wěn)的。

3.1.2 歷年2月、3月、4月份平均溫度分析

根據(jù)資料顯示, 胡楊春尺蠖蟲蛹羽化階段發(fā)生的始見期集中在2月份, 成蟲活動(dòng)與蟲卵孵化發(fā)生的始見期集中在3月份, 幼蟲的發(fā)生始見期集中在4月份, 因此對(duì)胡楊春尺蠖蟲蛹羽化的研究需要分析歷年2月、3月、4月份平均溫度的變化趨勢(shì)。如圖5所示, 2001年至2015年間2月、3月、4月份平均溫度變化的總體趨勢(shì)均呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。

其中15年間2005年、2008年、2011年、2012年和2014年2月平均溫度處于零度以下, 其他年份均在零度以上; 其中2007年和2008年2月份平均溫度出現(xiàn)大幅度的增減, 2007年出現(xiàn)歷年最高溫7.6 ℃, 2008年出現(xiàn)歷年最低溫-5.4 ℃; 平均溫度數(shù)值越小, 表示2月份整體溫度多數(shù)天數(shù)里日平均溫度小于0 ℃, 對(duì)于胡楊春尺蠖羽化的影響較其他年份會(huì)十分明顯。2001年至2015年間2月份平均溫度總體變化趨勢(shì)是持續(xù)降低的, 對(duì)胡楊春尺蠖羽化發(fā)生的影響也逐漸增強(qiáng)。

15年間2002年、2007年、2008年、2009年及2010年3月份平均溫度高于15年3月總體平均溫度, 其余年份均低于總體平均溫度; 其中2014年3月份平均溫度值最低, 數(shù)值為9.2 ℃; 2002年與2007年3月平均溫度較高, 其中以2007年最高, 平均溫度數(shù)值為15.2 ℃。一定范圍內(nèi), 溫度越高, 胡楊春尺蠖成蟲繁殖產(chǎn)卵及孵化速率越快。其中2007年至2010年連續(xù)四年間3月份平均溫度值均處于較高水平, 對(duì)胡楊春尺蛾的繁殖與蟲卵孵化速率的影響也明顯強(qiáng)于其他年份。2001年至2015年間3月份平均溫度總體變化趨勢(shì)是緩慢降低的, 對(duì)胡楊春尺蠖成蟲產(chǎn)卵及孵化現(xiàn)象的影響也在慢慢增強(qiáng)。

15年間4月份平均溫度的總體變化呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)。年際間呈現(xiàn)出周期性起伏波動(dòng)變化, 其中2001年、2003年、2006年、2009年及2014年平均溫度較低, 處于波谷; 其中2001年4月份平均溫度值最低, 數(shù)值為16.3 ℃; 2002年、2004年、2007年、2011年及2015年平均溫度較高, 位于波峰; 其中以2004年與2011年為最高, 平均溫度數(shù)值均為23.1 ℃。其中2004年、2007年和2011年三年中4月份平均溫度值均處于較高水平, 對(duì)胡楊春尺蠖幼蟲發(fā)育速率的影響明顯高于其他年份。

圖5 歷年胡楊春尺蠖活動(dòng)期平均溫度與歷年2、3、4月平均溫度的變化趨勢(shì)

Figure 5 The average temperatures of theactive stage and the average temperatures in Feb, Mar, Apr over the years

3.2 胡楊春尺蠖蟲情變化特征分析

胡楊春尺蠖的發(fā)生時(shí)間短, 爆發(fā)快, 并且范圍較為廣泛, 胡楊春尺蠖蟲害的治理工作難度較大, 為了進(jìn)一步研究胡楊春尺蠖蟲害的發(fā)生規(guī)律, 探尋更為合理的防治方法與防治措施, 因此對(duì)已發(fā)生的胡楊春尺蠖各階段的蟲情變化進(jìn)行分析是十分必要的。將收集到的胡楊春尺蠖數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整理、統(tǒng)計(jì)之后, 分別對(duì)胡楊春尺蠖蟲蛹的數(shù)量、蛹死亡率、蛹密度、幼蟲蟲口密度等方面進(jìn)行分析。

3.2.1 胡楊春尺蠖蟲蛹變化特征分析

胡楊春尺蠖由幼蟲入土化蛹, 經(jīng)歷夏、秋、冬三個(gè)季節(jié)的蟄伏, 第二年天氣轉(zhuǎn)暖之際, 地表溫度上升, 到達(dá)羽化起點(diǎn)溫度蟲蛹開始羽化。胡楊春尺蠖蟲蛹的數(shù)量與前一年入土幼蟲數(shù)量、三個(gè)季節(jié)的極值溫度以及2月份溫度變化有關(guān)。前一年入土幼蟲數(shù)量決定轉(zhuǎn)化蟲蛹總數(shù)量, 而胡楊春尺蠖蟲蛹的存活率與夏冬兩季的極值溫度以及2月份溫度變化有關(guān)。夏季的高溫和冬季的低溫均有可能對(duì)蟲蛹的生理結(jié)構(gòu)造成破壞, 將蟲蛹?xì)⑺?。而?lái)年二月份溫度的變化是蟲蛹羽化的關(guān)鍵, 如果出現(xiàn)溫度的驟然變化, 也會(huì)對(duì)羽化造成滯育或者引起蟲蛹的死亡。

在收集的資料中顯示, 調(diào)查時(shí)收集到的蟲蛹總數(shù)量是呈現(xiàn)一個(gè)緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì), 其中2006年至2010年的蟲蛹數(shù)量變化趨勢(shì)平穩(wěn), 2008年蟲蛹數(shù)量最少為269頭2009年282頭相差無(wú)幾。2010年至2015年的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)。說明2010年之后, 每年入土的幼蟲數(shù)量是逐漸增加的, 同時(shí)反映了幼蟲發(fā)生程度也是越來(lái)越嚴(yán)重。胡楊春尺蠖蟲蛹的數(shù)量變化如圖6所示。

圖6 胡楊春尺蠖蟲蛹數(shù)量與蟲卵數(shù)量變化

Figure 6 The changes in the number of pupae and eggs ofErschoff

圖7 胡楊春尺蠖蟲蛹死亡率

Figure 7 The mortality rate ofErschoff pupae

如圖7顯示, 胡楊春尺蠖蟲蛹的死亡率在2012年極高, 達(dá)到了31.5%, 而在2009年、2011年、2013年、2014年及2015年等幾個(gè)年份胡楊春尺蠖蟲蛹的死亡率在5%—10%之間, 呈現(xiàn)逐漸降低的態(tài)勢(shì)。胡楊春尺蠖蟲蛹的死亡率愈低, 羽化率越高, 則出現(xiàn)的成蟲數(shù)量愈多。逐年的胡楊春尺蠖蟲蛹死亡率降低, 即存活率逐年升高。胡楊春尺蠖蟲蛹的數(shù)量逐漸增高, 且死亡率逐漸降低, 則說明胡楊春尺蠖幼蟲數(shù)量呈增加的趨勢(shì), 即蟲害的發(fā)生程度逐漸加強(qiáng)。

3.2.2 胡楊春尺蠖蟲卵數(shù)量變化特征分析

胡楊春尺蠖由蟲蛹羽化過程, 變態(tài)發(fā)育為春尺蛾, 經(jīng)歷交配, 產(chǎn)卵過程。每只春尺蛾平均可產(chǎn)卵450枚, 蟲卵多產(chǎn)于樹皮裂縫, 斷枝縫隙處。卵多為10余粒、甚至60—70粒集中一處。蟲卵的直徑約1mm左右, 且排布緊密。因此對(duì)于胡楊春尺蠖蟲卵的調(diào)查極為困難, 不便于計(jì)算。胡楊春尺蠖蟲卵數(shù)量對(duì)應(yīng)胡楊春尺蠖幼蟲的數(shù)量, 蟲卵孵化之后發(fā)育為胡楊春尺蠖幼蟲, 即食葉蟲的出現(xiàn), 蟲害發(fā)生。

根據(jù)資料整理, 胡楊春尺蠖蟲卵數(shù)量變化趨勢(shì)如圖6所示, 2012年至2015年蟲卵調(diào)查數(shù)量起伏波動(dòng), 兩年一個(gè)周期。降低之后反彈強(qiáng)烈, 第一年數(shù)量較少, 但是第二年數(shù)量增加幅度比較大。蟲卵數(shù)量變化整體趨勢(shì)還是呈增長(zhǎng)趨勢(shì), 蟲害發(fā)生愈發(fā)嚴(yán)重。

3.2.3 胡楊春尺蠖蟲口密度變化特征分析

胡楊春尺蠖幼蟲是造成林木蟲害發(fā)生的原因, 因此對(duì)蟲口密度的調(diào)查尤為重要, 是研究胡楊春尺蠖蟲害發(fā)生的直接數(shù)據(jù)。蟲口密度調(diào)查方式為選取典型樣地內(nèi)任意胡楊東南西北四方向50 cm長(zhǎng)枝條, 直接觀察統(tǒng)計(jì)幼蟲數(shù)量及幼蟲大小信息, 最終進(jìn)行數(shù)據(jù)整理得到蟲口密度平均值。如圖8所示幼蟲蟲口密度數(shù)據(jù)顯示蟲口密度呈現(xiàn)遞增趨勢(shì), 即表示典型樣地內(nèi)幼蟲的數(shù)量在持續(xù)增加, 蟲害的發(fā)生隨蟲子數(shù)量的增加日趨嚴(yán)重。當(dāng)胡楊春尺蠖數(shù)量增加到一定的程度, 蟲害的爆發(fā)和傳播將難以抑制, 同時(shí)對(duì)胡楊林的傷害將不可逆轉(zhuǎn), 造成極大的生態(tài)破壞和經(jīng)濟(jì)損失。

3.2.4 胡楊春尺蠖蟲情發(fā)生進(jìn)度變化

胡楊春尺蠖各蟲態(tài)發(fā)育過程中, 變態(tài)發(fā)育完成后發(fā)育前后的蟲體形態(tài)差異較大易于分辨。羽化始見期的標(biāo)志是發(fā)現(xiàn)春尺蛾, 春尺蛾與蟲蛹是一對(duì)一的數(shù)量關(guān)系, 羽化率的計(jì)算公式為每天的羽化數(shù)量占統(tǒng)計(jì)總量的百分比; 孵化率的計(jì)算方式為: 孵化卵粒數(shù)占統(tǒng)計(jì)卵數(shù)量總體的百分比。搜集調(diào)查數(shù)據(jù)為2006~2015年的羽化率及孵化率數(shù)據(jù)。將調(diào)查數(shù)據(jù)及搜集信息進(jìn)行整理, 得到胡楊春尺蠖羽化進(jìn)度和孵化進(jìn)度隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。如圖9所示。

胡楊春尺蠖平均18天羽化進(jìn)度完成, 理論上接近100%。然后將胡楊春尺蠖蟲蛹的羽化進(jìn)度分為6個(gè)階段, 每三天一個(gè)階段, 可知胡楊春尺蠖蟲蛹的羽化在第三階段才達(dá)到羽化始盛期(羽化進(jìn)度40%), 在第五階段達(dá)到羽化高峰期(羽化進(jìn)度80%), 至最后階段羽化全部完成(羽化進(jìn)度100%)。

調(diào)查數(shù)據(jù)分析得孵化平均7天完成, 第7天孵化全部完成, 理論值接近100%。將孵化階段劃分為7個(gè)階段, 起始階段孵化進(jìn)度低, 且增長(zhǎng)速率較為平緩, 至三階段結(jié)束達(dá)到發(fā)育的始盛期(孵化進(jìn)度40%), 至第五階段達(dá)到孵化的高峰期(孵化進(jìn)度80%), 以及最后達(dá)到始末期(孵化進(jìn)度100%)。

圖8 胡楊春尺蠖蟲口密度

Figure 8 The Insect density ofErschoff

圖9 胡楊春尺蠖羽化進(jìn)度與蟲卵孵化進(jìn)度

Figure 9 The feathering and the egg hatching progress ofErschoff

3.3 胡楊春尺蠖蟲態(tài)與溫度之間的關(guān)系

3.3.1 胡楊春尺蠖羽化與溫度

胡楊春尺蠖蟲蛹羽化完成是以春尺蛾的出現(xiàn)為標(biāo)志。胡楊春尺蠖羽化完成時(shí)的活動(dòng)積溫則以調(diào)查中春尺蛾出現(xiàn)的時(shí)間為終止日期。根據(jù)遙感溫度數(shù)據(jù)變化趨勢(shì), 每年羽化開始時(shí)間隨溫度變化各異, 現(xiàn)以2月1日為羽化天數(shù)計(jì)算起點(diǎn), 以羽化現(xiàn)象發(fā)生時(shí)間為天數(shù)計(jì)算終止點(diǎn)。根據(jù)收集資料及調(diào)查數(shù)據(jù)的整理分析, 各樣地2006年至2015年的羽化開始日期數(shù)據(jù)。結(jié)合遙感溫度信息統(tǒng)計(jì)計(jì)算胡楊春尺蠖羽化過程中穩(wěn)定通過0 ℃的積溫?cái)?shù)值。統(tǒng)計(jì)整理各年份羽化信息見表1。

表1 胡楊春尺蠖蟲蛹羽化發(fā)生信息統(tǒng)計(jì)表

其中, 2007年羽化開始時(shí)間最早, 2013年羽化開始時(shí)間最晚; 最小值為12天, 最大值為42天, 平均天數(shù)為30天, 方差69.81, 標(biāo)準(zhǔn)差為8.36; 羽化開始時(shí)當(dāng)日平均溫度均不相同, 羽化發(fā)生的平均溫度的平均值為6.69 ℃, 方差值為5.86, 標(biāo)準(zhǔn)差為2.42, 根據(jù)誤差理論知, 數(shù)據(jù)在取值范圍內(nèi)95%概率的精度范圍為: 平均值±1.96*標(biāo)準(zhǔn)差。則羽化天數(shù)和羽化發(fā)生時(shí)平均溫度的精度范圍分別為30±15.5和6.69±3.83。

3.3.2 胡楊春尺蠖產(chǎn)卵與溫度

胡楊春尺蠖的繁殖行為就是春尺蛾產(chǎn)卵。春尺蛾的活動(dòng)時(shí)間是從黃昏時(shí)分開始的, 在樹干附近進(jìn)行交配, 之后便又處于蟄伏狀態(tài)至產(chǎn)卵發(fā)生, 且春尺蛾產(chǎn)卵后不久就會(huì)死去。蟲卵出現(xiàn)便可以認(rèn)定為胡楊春尺蠖產(chǎn)卵行為的發(fā)生。將對(duì)胡楊春尺蠖繁殖期的活動(dòng)時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算, 然后依據(jù)遙感溫度數(shù)據(jù)將胡楊春尺蠖繁殖期的活動(dòng)積溫整理計(jì)算, 結(jié)果如表2所示。

其中, 2007年產(chǎn)卵開始時(shí)間最早, 2014年產(chǎn)卵開始時(shí)間最晚; 產(chǎn)卵發(fā)生的天數(shù)不盡相同, 最小值為22天, 最大值為54天, 平均天數(shù)為41天, 方差68.41, 標(biāo)準(zhǔn)差為8.27; 產(chǎn)卵開始時(shí)當(dāng)日平均溫度有較大的差異, 產(chǎn)卵發(fā)生的當(dāng)日平均溫度的平均值為8.99 ℃, 方差值為19.13, 標(biāo)準(zhǔn)差為4.37。根據(jù)誤差理論知, 數(shù)據(jù)在取值范圍內(nèi)95%概率的精度范圍為: 平均值±1.96*標(biāo)準(zhǔn)差。則產(chǎn)卵天數(shù)和產(chǎn)卵發(fā)生時(shí)平均溫度的精度范圍分別為41±11.9和8.99±10.52。

表2 春尺蛾產(chǎn)卵發(fā)生信息表

3.3.3 胡楊春尺蠖孵化與溫度

胡楊春尺蠖蟲卵經(jīng)歷孵化過程, 發(fā)育為幼蟲。幼蟲的發(fā)生, 就是對(duì)胡楊林危害的開始, 因此對(duì)胡楊春尺蠖孵化的研究十分有必要。將胡楊春尺蠖孵化完成時(shí)間與遙感溫度數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行研究分析, 總結(jié)出其相應(yīng)規(guī)律, 然后對(duì)胡楊春尺蠖幼蟲的發(fā)生進(jìn)行防治, 具有重要的生態(tài)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值。結(jié)果如表3所示。

其中, 2007年孵化發(fā)生時(shí)間最早, 2014年孵化發(fā)生時(shí)間最晚; 孵化發(fā)生的天數(shù)差距較大, 最小值為43天, 最大值為70天, 平均天數(shù)為59天, 方差47.6, 標(biāo)準(zhǔn)差為6.9; 孵化開始時(shí)當(dāng)日平均溫度有較大的差異, 孵化發(fā)生的當(dāng)日平均溫度的平均值為13.76℃, 方差值為10.74, 標(biāo)準(zhǔn)差為3.28。根據(jù)誤差理論知, 數(shù)據(jù)在取值范圍內(nèi)95%概率的精度范圍為: 平均值±1.96*標(biāo)準(zhǔn)差。則產(chǎn)卵天數(shù)和產(chǎn)卵發(fā)生時(shí)平均溫度的精度范圍分別為59±12.0和13.76±2.20。

3.3.4 胡楊春尺蠖二齡幼蟲與溫度

胡楊春尺蠖幼蟲的發(fā)生即食葉害蟲的出現(xiàn)。根據(jù)資料整理及觀察實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 胡楊春尺蠖的一、二齡幼蟲個(gè)體幼小, 食葉量有限, 但是生長(zhǎng)極快, 至三齡幼蟲開始食量速度加快。胡楊春尺蠖幼蟲的一齡幼蟲、二齡幼蟲、三齡幼蟲階段的食葉量總和占幼蟲整個(gè)發(fā)育期食葉量總和的百分之三左右, 四齡、五齡幼蟲的總食葉量激增30至50倍。同時(shí)依據(jù)胡楊春尺蠖調(diào)查數(shù)據(jù)顯示, 二齡幼蟲發(fā)育期間, 每日蟲口密度調(diào)查顯示無(wú)大幅度增加現(xiàn)象, 蟲卵的孵化已基本完成。因此, 治理胡楊春尺蠖幼蟲的最佳時(shí)期是三齡幼蟲之前消滅, 即二齡幼蟲期間進(jìn)行防治。對(duì)二齡幼蟲的發(fā)生時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算, 然后依據(jù)遙感溫度數(shù)據(jù)將二齡幼蟲發(fā)生的積溫?cái)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算, 結(jié)果如表4所示。

表3 胡楊春尺蠖蟲卵孵化發(fā)生信息表

其中, 2007年二齡幼蟲發(fā)生時(shí)間最早, 2013年二齡幼蟲發(fā)生時(shí)間最晚; 二齡幼蟲發(fā)生的天數(shù)差距較大, 最小值為52天, 最大值為76天, 平均天數(shù)為66天, 方差43.2, 標(biāo)準(zhǔn)差為6.57; 二齡幼蟲發(fā)生時(shí)當(dāng)日平均溫度有較大的差異, 孵化發(fā)生的當(dāng)日平均溫度的平均值為17.03 ℃, 方差值為15.67, 標(biāo)準(zhǔn)差為3.96。根據(jù)誤差理論知, 數(shù)據(jù)在取值范圍內(nèi)95%概率的精度范圍為: 平均值±1.96*標(biāo)準(zhǔn)差。則產(chǎn)卵天數(shù)和產(chǎn)卵發(fā)生時(shí)平均溫度的精度范圍分別為66±11.5和17.03±10.48。

3.3.5 溫度與胡楊春尺蠖發(fā)育速率

胡楊春尺蠖的成蟲、卵、幼蟲等蟲態(tài)下的發(fā)育速率與溫度之間的關(guān)系可以擬合出Logistic曲線方程, 在超過一定的溫度之后, 胡楊春尺蠖的各蟲態(tài)發(fā)育速率隨溫度的增加而上升, 在超過一定溫度之后又隨溫度的增加而下降。發(fā)育速率最快時(shí)的溫度是發(fā)育最適溫度。擬合出羅杰斯蒂曲線方程式為:

表4 胡楊春尺蠖二齡幼蟲發(fā)生信息表

式中,為發(fā)育速率,為環(huán)境溫度,為最大發(fā)育速率, a, b為常數(shù)。通過Logistic曲線模型可以從已知的溫度估計(jì)出發(fā)育速率, 也就是發(fā)育歷期的倒數(shù)。結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)提取發(fā)育速率與溫度的數(shù)值, 統(tǒng)計(jì)計(jì)算出各蟲態(tài)的發(fā)育曲線方程。方程表達(dá)式見表5。

4 結(jié)論與討論

胡楊林是一種能起到防風(fēng)固沙, 保持水土、調(diào)節(jié)氣候和保護(hù)綠洲作用的平原荒漠河岸林, 生態(tài)價(jià)值與社會(huì)意義十分重要。近年來(lái), 胡楊春尺蠖蟲害的肆虐, 給胡楊林的生存帶來(lái)了極大的威脅。遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)能滿足大尺度, 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的要求, 利用遙感數(shù)據(jù)時(shí)間及空間信息的研究則具有巨大的應(yīng)用價(jià)值。本研究以葉爾羌河流域胡楊林分布區(qū)為研究區(qū)域, 以胡楊林春尺蠖蟲害發(fā)生時(shí)間為研究對(duì)象, 以MODIS溫度產(chǎn)品和胡楊春尺蠖蟲情信息為基礎(chǔ), 提取胡楊春尺蠖活動(dòng)期的平均溫度變化特征, 結(jié)合實(shí)地調(diào)查的胡楊春尺蠖蟲情信息, 分析胡楊春尺蠖蟲態(tài)與溫度之間的關(guān)系, 主要得出以下幾點(diǎn)結(jié)論:

(1)以MODIS溫度產(chǎn)品為數(shù)據(jù)源, 對(duì)遙感溫度數(shù)據(jù)與氣象溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析和相關(guān)性分析, 得出2數(shù)值為0.958, 擬合結(jié)果較好, 相關(guān)性顯著, 線性關(guān)系精度達(dá)93.6%, 因此MODIS提取溫度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性可靠, 可以作為胡楊春尺蠖發(fā)生研究的數(shù)據(jù)。這與李琴等[11]利用MODIS溫度產(chǎn)品得到的分析結(jié)果基本吻合。反映了MODIS溫度產(chǎn)品在新疆這種典型的干旱/半干旱區(qū)的適用性。

表5 胡楊春尺蠖各蟲態(tài)發(fā)育速率與溫度之間的模型

2001年至2015年間胡楊春尺蠖活動(dòng)期平均溫度整體變化趨勢(shì)基本穩(wěn)定, 對(duì)胡楊春尺蠖活動(dòng)的影響平穩(wěn); 2、3、4月份平均溫度總體變化趨勢(shì)持續(xù)降低, 分別對(duì)胡楊春尺蠖羽化發(fā)生、成蟲產(chǎn)卵及孵化、幼蟲發(fā)育速率的影響有所增強(qiáng), 溫度回升速度變慢,達(dá)到胡楊春尺蠖活動(dòng)溫度的時(shí)間也就隨之變晚, 胡楊春尺蠖的危害期逐漸延長(zhǎng)。這與馮宏祖等[12]針對(duì)沙雅地區(qū)胡楊林春尺蠖發(fā)生規(guī)律的研究結(jié)果趨于一致。在某種程度上反映了新疆地區(qū)胡楊林春尺蠖蟲態(tài)變化的基本一致性。而本結(jié)果與馬建軍等[13]研究河北省廊坊地區(qū)春尺蠖發(fā)生特性有所差異, 這可能與不同地域的氣候、土壤溫度、濕度有關(guān)。

(3)胡楊春尺蠖蟲害發(fā)生程度日趨嚴(yán)重。蛹總數(shù)呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì), 死亡率逐漸降低, 胡楊春尺蠖幼蟲發(fā)生程度越來(lái)越嚴(yán)重, 卵數(shù)量也呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì), 蟲口密度呈現(xiàn)遞增趨勢(shì); 胡楊春尺蠖成蟲羽化一般發(fā)生在3月上旬, 平均歷時(shí)18天; 成蟲產(chǎn)卵一般在3月中旬、下旬開始, 至4月上旬進(jìn)入產(chǎn)卵盛期; 胡楊春尺蠖4月上旬開始孵化, 平均7天完成孵化, 逐漸開始危害嫩芽、嫩葉; 二齡幼蟲發(fā)生時(shí)間一般在4月中旬, 個(gè)體幼小, 取食量有限, 二齡幼蟲發(fā)育期間每日蟲口密度無(wú)大幅度增加, 卵的孵化基本完成, 是防治的最佳時(shí)期。不同地區(qū)的蟲態(tài)出現(xiàn)時(shí)間也大不相同, 例如, 汪學(xué)儉等[14]研究黑龍江地區(qū)春尺蠖4月中旬才見成蟲羽化, 楊乃峰等[15]研究山東臨清市2月12日左右可見始見成蟲?？赡芤?yàn)椴煌牡赜虻臏囟取穸?、土壤結(jié)構(gòu)等環(huán)境因子有關(guān)。而與李蘭等[16]通過對(duì)阿克蘇地區(qū)春尺蠖的防治實(shí)驗(yàn)結(jié)果不盡相同?？赡芘c研究數(shù)據(jù)采集時(shí)間序列有關(guān), 也表現(xiàn)出了胡楊林春尺蠖蟲害防治的地域特殊性。

(4)胡楊春尺蠖各蟲態(tài)發(fā)育速率與溫度之間的關(guān)系為:=0.0920/1+exp(2.4860-0.0887)(春尺蛾活動(dòng)期),=0.9828/1+exp(4.4052-101268)(卵活動(dòng)期),= 0.1410/1+exp(3.7863-0.1595)(幼蟲活動(dòng)期)。胡楊春尺蠖各蟲態(tài)與溫度之間的關(guān)系是符合生物學(xué)發(fā)生規(guī)律的。

影響胡楊春尺蠖發(fā)生程度的因素很多, 研究只考慮了溫度這一最重要的影響因素。后續(xù)將采用有效積溫模型推算遙感溫度下胡楊春尺蠖各蟲態(tài)發(fā)育起點(diǎn)溫度和有效積溫, 進(jìn)而統(tǒng)計(jì)計(jì)算2001—2015年間各蟲態(tài)的發(fā)育歷期及發(fā)生時(shí)間, 構(gòu)建胡楊春尺蠖蟲害發(fā)生期與發(fā)生量的監(jiān)測(cè)模型, 進(jìn)行胡楊春尺蠖蟲害發(fā)生期的監(jiān)測(cè)研究。

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The response of developmental rhythm ofErschoff in Yarkant River Basin to surface temperature

LIU Yihao1, JIA Xiang1,2,*, HOU Bozhan1, CHEN Shujiang1,2, HUANG Tiecheng1,3, LAI Fengbing1,2

1. College of Geography Science and Tourism, Xinjiang Normal University, ürümqi 830054, China 2. ürümqi Institute of Spatial Remote Sensing Applications, ürümqi 830054, China 3. Key Laboratory of Precision Forestry,Beijing Forestry University, Beijing 100083,China

In this study, the distribution area ofa in the Yarkant River Basin was taken as the research area. TheErschoff was taken as the research object. By using remote sensing technology, MODIS remote sensing data and we obtained the information ofErschoff, and analyzed the temperature change characteristics in activity phase and relationship between temperature and developmental rhythm ofErschoff during 2001-2015. It can provide scientific basis for further exploring on the time, law, degree and time distribution of disaster outbreakin ofErschoff in Yarkant River Basin. The results are as follows. (1) The overall change trend of average temperature in activity phase was basically stable ofErschoff during 2001-2015. The overall trend of average temperature in February, March and April continued to decrease, and the rate of temperature recovery slowed down. The harm period was prolonged gradually ofErschoff. (2) The total number of pupae, the number of eggs and the population density all showed an increasing trend, indicating that the disaster caused byErschoff was getting worse. (3) The first and second instar larvae were the best time to control the disaster ofErschoff. The relationship between the temperature and the state of each insect conforms ofErschoff obeyed to the law of biological occurrence. They were shown as:=0.0920/1+exp(2.4860-0.0887) (Erschoff activity phase),=0.9828/1+exp(4.4052-101268) (Egg activity phase),=0.1410/1+exp(3.7863-0.1595) (Larval active phase).

Yarkant River Basin;Erschoff; development rhythm; insect state; temperature

10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.02.016

S763

A

1008-8873(2019)02-119-11

2018-11-10;

2019-02-04

國(guó)家自然科學(xué)基金(31460167); 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFC0501503)

劉逸豪(1993—), 男, 新疆烏魯木齊人, 碩士生, 主要從事資源與環(huán)境遙感方面的研究, E-mail: 921205540@qq.com

賈翔(1988—), 男, 河南南陽(yáng)人, 碩士, 經(jīng)濟(jì)師, 主要從事資源與環(huán)境遙感領(lǐng)域研究, E-mail: jiaxiang19891204@126.com

劉逸豪, 賈翔, 侯博展, 等. 葉爾羌河流域胡楊春尺蠖蟲態(tài)發(fā)育節(jié)律對(duì)地表溫度的響應(yīng)[J]. 生態(tài)科學(xué), 2019, 38(2): 119-129.

LIU Yihao, JIA Xiang, HOU Bozhan, et al. The response of developmental rhythm ofErschoff in Yarkant River Basin to surface temperature[J]. Ecological Science, 2019, 38(2): 119-129.