謝小群,賀望興 ,石旭平 ,彭玉輔，李延升 ,彭 華 ,楊普香*

(1.江西省蠶桑茶葉研究所，江西 南昌 330203；2.江西省茶葉質(zhì)量與安全控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330203)

小綠葉蟬廣泛分布于我國(guó)產(chǎn)茶區(qū)，是目前我國(guó)茶葉生產(chǎn)中危害最重的茶樹(shù)害蟲(chóng)之一[1]。中國(guó)茶園共發(fā)現(xiàn)了60余種半翅目葉蟬科葉蟬，但因其蟲(chóng)體小，體色和形態(tài)特征接近，難以區(qū)分，現(xiàn)已明確江西省絕大部分茶區(qū)的優(yōu)勢(shì)種為小貫小綠葉蟬[2]。其中，2015年江西采集5個(gè)主產(chǎn)茶縣(遂川縣、婺源縣、南昌縣、修水縣、浮梁縣)共送檢589例葉蟬標(biāo)本，檢驗(yàn)結(jié)果為：除4例葉蟬(婺源縣采集)外，其余均為小貫小綠葉蟬。因此,前期可能誤將小貫小綠葉蟬作為其他葉蟬種類(lèi)(如假眼小綠葉蟬)來(lái)研究。因茶區(qū)的氣候條件、地形地貌和栽培模式不同，小貫小綠葉蟬的發(fā)生世代數(shù)及為害盛期有所不同[3]。本研究通過(guò)8年對(duì)江西省南昌縣地區(qū)茶園小貫小綠葉蟬動(dòng)態(tài)蟲(chóng)口的跟蹤調(diào)查，已掌握了該蟲(chóng)的發(fā)生規(guī)律，建立了較為簡(jiǎn)便的第1高峰日的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型，為區(qū)域內(nèi)推廣物理防治技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究方法

1.1 調(diào)查地點(diǎn)

江西南昌縣地區(qū)茶園——江西省蠶桑茶葉研究所3塊代表性茶園，樹(shù)高0.9～1.3 m，茶行距1.5 m。

1.2 調(diào)查方法

于2011～2018年開(kāi)展調(diào)查。

(1)葉檢調(diào)查。于每年4月～10月進(jìn)行，每塊茶園按5點(diǎn)取樣，每個(gè)樣點(diǎn)調(diào)查100張葉片，計(jì)數(shù)葉片正反面的葉蟬成若蟲(chóng)數(shù)，晴天在晨露未干前調(diào)查，陰雨天則全天都可以進(jìn)行，每7 d調(diào)查1次。

(2)逐步線(xiàn)性回歸分析。利用網(wǎng)上查詢(xún)并統(tǒng)計(jì)的歷年區(qū)域的相關(guān)氣象數(shù)據(jù)(包括前一年12月至當(dāng)年4月的最高溫度、最低溫度、平均最高溫度、平均最低溫度、降雨雪日數(shù)等)、葉檢數(shù)據(jù)、盆拍數(shù)據(jù)，通過(guò)SPSS 19軟件采用逐步線(xiàn)性回歸分析，方法均為：臨界值F顯著水平≤0.05時(shí)引入變量，且顯著水平>0.1時(shí)剔除變量。

2 結(jié)果與分析

2.1 小貫小綠葉蟬的發(fā)生規(guī)律

匯總南昌縣地區(qū)3種茶園葉蟬2011～ 2015年的蟲(chóng)口數(shù)據(jù)，揭示南昌地區(qū)葉蟬的發(fā)生動(dòng)態(tài)規(guī)律(圖1)。茶小綠葉蟬在南昌地區(qū)發(fā)生代數(shù)多，田間蟲(chóng)態(tài)混亂，且世代重疊嚴(yán)重。在受不同年限年度的氣象條件的影響下，不同年度葉蟬的動(dòng)態(tài)峰型各具表現(xiàn)不同，2011年、2012年表現(xiàn)為明顯危害雙峰型，且第1峰時(shí)間跨幅較短，2015年整體蟲(chóng)口量密度小，沒(méi)有明顯的危害期，但仍呈2個(gè)明顯的小雙峰型；2013年、2014年呈明顯危害單峰型，由于高峰的跨期較長(zhǎng)，田間蟲(chóng)口量大，田間采取了防治措施，動(dòng)態(tài)波動(dòng)較大，呈現(xiàn)2個(gè)動(dòng)態(tài)波峰。從5年的田間調(diào)查發(fā)現(xiàn)，田間蟲(chóng)口量最大的日期即第1高峰日均較為聚集，在5月25日上下浮動(dòng)8 d，第2高峰日的時(shí)間變化較大。葉蟬在不同時(shí)期的密度大小受按不同年限葉蟬蟲(chóng)口密度大小浮動(dòng)情況，可將葉蟬種群動(dòng)態(tài)人為分3個(gè)時(shí)期：Ⅰ期為蟲(chóng)口幅度較大的4月中下旬起至7月上旬，蟲(chóng)口從每百葉0～12頭的輕度發(fā)生[4]、每百葉12～24頭的中度發(fā)生到每百葉24頭以上的重度發(fā)生均會(huì)出現(xiàn)在該時(shí)期；Ⅱ期為7月中下旬至9月上旬蟲(chóng)口幅度最小期，蟲(chóng)口均控制在每百葉24頭以下，基本為輕度發(fā)生，每百葉12～24頭的中度發(fā)生的時(shí)間極短；Ⅲ期為9月中下旬到10月底，單峰年基本為輕度發(fā)生，雙峰年有極少為重度發(fā)生，但危害持續(xù)時(shí)間短。

圖1 2011～2015年南昌地區(qū)葉蟬蟲(chóng)口規(guī)律

2.2 小貫小綠葉蟬第1高峰日預(yù)測(cè)

2.2.1 小貫小綠葉蟬第1高峰日回歸模型建立 南昌縣各茶園第1高峰日與當(dāng)年的茶園春季修剪時(shí)間相關(guān)，在全區(qū)域范圍內(nèi)相差不大，一般為5月24日上下9 d內(nèi)發(fā)生，2011～2018年觀測(cè)結(jié)果如表1。以葉檢法調(diào)查得到全區(qū)域內(nèi)高峰日(即5月份日期，6月份依次為32,33,34,…)為因變量，區(qū)域的相關(guān)氣象數(shù)據(jù)為自變量，通過(guò)SPSS 19軟件進(jìn)行逐步線(xiàn)性回歸分析，得到回歸模型：

Y*=20.538**-3.962*X(**代表極顯著；*代表顯著)

式中，Y值四舍五入取整，X為2月最低溫度，單位為℃，r=0.813，R2=0.661，方程顯著水平P=0.049，常量顯著水平P=0.003，系數(shù)顯著水平P=0.049。

2.2.2 小貫小綠葉蟬第1高峰日回歸模型驗(yàn)證與應(yīng)用 將2011～2018年每年全區(qū)域內(nèi)2月最低溫度代入公式進(jìn)行回檢，結(jié)果見(jiàn)表1，準(zhǔn)確率為54.30%～95.91%,平均準(zhǔn)確率為76.41%。

表1 小貫小綠葉蟬第1高峰日預(yù)測(cè)驗(yàn)證結(jié)果

將南昌縣2019年2月最低溫度(-2 ℃)代入方程檢驗(yàn)，得到第1高峰日為5月28日，實(shí)際調(diào)查為5月27日，預(yù)測(cè)值基本與實(shí)際吻合。同時(shí)，將代表江西贛北茶區(qū)的婺源、贛中茶區(qū)南昌縣、贛南茶區(qū)遂川縣的2011～2018年2月最低溫度(剔除異常值后)的平均值代入方程，結(jié)果見(jiàn)表2，第1高峰日分別為6月1日、5月24日、5月21日。通過(guò)查閱文獻(xiàn)可知，汪榮照等[6]調(diào)查到婺源縣6組第1高峰日數(shù)據(jù)中，其中有5組為5月31日,1組為6月5日。袁興華等[7]調(diào)查到遂川縣2012年的第1小高峰日為5月23日,預(yù)測(cè)值基本與實(shí)際發(fā)生相吻合。

表2 2019年江西代表性茶區(qū)第1高峰日預(yù)測(cè)結(jié)果

2.3 小貫小綠葉蟬第1高峰日發(fā)生量規(guī)律與預(yù)測(cè)

2.3.1 小貫小綠葉蟬第1高峰日發(fā)生量規(guī)律 將實(shí)際調(diào)查中2011～2018年全區(qū)域內(nèi)第1高峰期發(fā)生量劃分為輕(蟲(chóng)口<12)、中(12≤蟲(chóng)口<24)、重(蟲(chóng)口≥24)，分別用1、2、3代表作為因變量，以區(qū)域內(nèi)相關(guān)氣象數(shù)據(jù)為自變量，通過(guò)SPSS 19進(jìn)行逐步線(xiàn)性回歸分析，得到回歸模型。

Y*=19.444*-0.556*X(*代表顯著)

式中，Y值四舍五入取整，X為4月最高溫度，單位為℃，r=0.962，R2=0.926，方程顯著水平P=0.029，常量顯著水平P=0.038，系數(shù)顯著水平P=0.029。

2.3.2 小貫小綠葉蟬第1高峰日發(fā)生量回歸模型驗(yàn)證與應(yīng)用 將2019年4月最高溫度(34 ℃)代入公式中，得到第1高峰日發(fā)生量為1，輕度發(fā)生，實(shí)際調(diào)查中，百葉蟲(chóng)口數(shù)為5.5，預(yù)測(cè)值與實(shí)際相吻合。并將2011～2018年4月最高溫度代入公式檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，該公式的準(zhǔn)確率為75%,可以較好地預(yù)測(cè)當(dāng)?shù)氐?高峰日的蟲(chóng)口量(表3)。

表3 南昌地區(qū)第1高峰日發(fā)生量預(yù)測(cè)式回檢結(jié)果

3 小結(jié)與討論

3.1 小貫小綠葉蟬動(dòng)態(tài)規(guī)律

小貫小綠葉蟬發(fā)生因地理、氣候、環(huán)境而異，絕大部分地區(qū)每年有2個(gè)為害高峰[5-11]，主要為害夏、秋茶，世代重疊，蟲(chóng)態(tài)混雜。由于跟蹤調(diào)查的年份不同，同一地區(qū)報(bào)道的小貫小綠葉蟬發(fā)生規(guī)律不一[12-14]。楊普香等[15]報(bào)道了江西南昌田間葉蟬動(dòng)態(tài)呈雙峰型，第一個(gè)高峰為5月下旬至6月中下旬。本研究繼2012年后連續(xù)跟蹤小貫小綠葉蟬田間種群動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)，南昌地區(qū)有明顯的雙峰型和單峰型之分，大多數(shù)為雙峰型，第1高峰日集聚在5月下旬。根據(jù)年度種群動(dòng)態(tài)浮動(dòng)大小可分為3期：Ⅰ期為4月中下旬起至7月上旬，蟲(chóng)口動(dòng)態(tài)幅度隨年限浮動(dòng)最大，第1個(gè)高峰期均在此時(shí)期發(fā)生，跨期因不同年限氣象差異較大。Ⅱ期為7月中下旬至9月上旬，蟲(chóng)口動(dòng)態(tài)幅度隨年限的浮動(dòng)最小。Ⅲ期為9月中下旬到10月底，雙峰年的第2個(gè)高峰均發(fā)生在此期間。結(jié)合2011～ 2015年歷史氣象數(shù)據(jù)記錄可知，3個(gè)時(shí)期的旬平均溫度分別為：19～27、27～32、20～27 ℃，說(shuō)明在小貫小綠葉蟬在田間氣溫超過(guò)27 ℃時(shí)蟲(chóng)口受到抑制，而當(dāng)氣溫處于19～27 ℃適合葉蟬在田間生長(zhǎng)發(fā)育和繁育。這與喬利等[16]的室內(nèi)研究結(jié)果一致。2013、2014年，8月下旬起降雨量少，干旱高溫，為單峰型動(dòng)態(tài)，這與朱俊慶[17]研究結(jié)果一致。

3.2 小貫小綠葉蟬第1高峰日預(yù)測(cè)與防治

小貫小綠葉蟬的區(qū)域性發(fā)生可追溯一定短期內(nèi)的規(guī)律[18]，同時(shí)，我國(guó)茶樹(shù)植保工作者對(duì)葉蟬蟲(chóng)情的中期預(yù)報(bào)進(jìn)行了卓有成效的研究[19-24]。使用了線(xiàn)性回歸模型、列聯(lián)表模型和模糊綜合評(píng)判模型等，且模型隨著跟蹤年限的增多在不斷逐步修改。本研究利用逐步線(xiàn)性回歸分析，建立了一個(gè)可預(yù)測(cè)江西省三大產(chǎn)茶區(qū)的第1高峰日的回歸方程Y=20.538-3.962X(X為2月最低溫度)。第1高峰日與2月最低溫度呈顯著負(fù)相關(guān)，且通過(guò)與江西主產(chǎn)茶區(qū)實(shí)際調(diào)查驗(yàn)證，贛北茶區(qū)、贛中茶區(qū)、贛南茶區(qū)從北至南第1高峰日依次推后3～7 d，這與預(yù)測(cè)結(jié)果一致，在江西茶區(qū)內(nèi)具有一定的參考價(jià)值。

通過(guò)黃板示范推廣發(fā)現(xiàn)，黃板在高峰日前1個(gè)星期左右插置，可有效控制葉蟬危害。贛南產(chǎn)區(qū)的采摘期較長(zhǎng)，到7、8月份進(jìn)行修剪。人工采摘帶走的蟲(chóng)量少，5月中下旬起至8月葉蟬為害嚴(yán)重，高峰期跨度較長(zhǎng)，可進(jìn)行預(yù)測(cè)第1高峰日后安排黃板防治。其他茶區(qū)集中在4月底至5月初進(jìn)行春茶修剪，可在修剪后，大約5月中旬左右安插色板，可有效防控下一代葉蟬蟲(chóng)口，控制第2高峰的形成。由于第2高峰日較為分散，且近8年中，2013、2014、2018年葉蟬的種群動(dòng)態(tài)為單峰型，還未建立起第2高峰日的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)將第1高峰日進(jìn)行換算高峰始期發(fā)現(xiàn)，與三四月份月平均氣溫之和無(wú)顯著性相關(guān)，這與朱俊慶[25]研究結(jié)果不一致，可能有2個(gè)原因：其一本研究的氣象數(shù)據(jù)的來(lái)源于中央氣象網(wǎng)，并非田間監(jiān)測(cè)實(shí)際數(shù)據(jù)，可能與實(shí)際數(shù)據(jù)有所差異；其二，不同模型只能適應(yīng)于特定區(qū)域內(nèi)，不同區(qū)域氣象條件和管理模式差異都可能造成模型的不適用。本研究利用逐步線(xiàn)性回歸分析的獲得第1高峰日蟲(chóng)口發(fā)生量回歸方程Y=19.444-0.556X(X為4月最高溫度)。通過(guò)對(duì)江西主產(chǎn)茶區(qū)的實(shí)際調(diào)查發(fā)現(xiàn)，該預(yù)測(cè)公式適用于贛北茶區(qū)和贛中茶區(qū)一些丘陵、平地茶區(qū)，對(duì)多為山區(qū)的贛南茶區(qū)不適用。

本研究圍繞江西地區(qū)小貫小綠葉蟬的發(fā)生規(guī)律開(kāi)展,以8年大田數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立了適用于當(dāng)?shù)匦∝炐【G葉蟬第1高峰日有關(guān)預(yù)測(cè)公式。由于調(diào)查中主要以葉檢法為監(jiān)測(cè)手段，受一定的人為因素影響，所包含的因子收集不盡完全。在全球氣候變化的大背景下，探討了不同區(qū)域、不同茶園管理水平下小貫小綠葉蟬的中、長(zhǎng)期精準(zhǔn)預(yù)測(cè)方法，需要建立起更為穩(wěn)定、客觀和多元的監(jiān)測(cè)手段進(jìn)行不斷地跟蹤調(diào)查，全面深入收集和積累資料，逐步完善規(guī)律，得到更為精準(zhǔn)、穩(wěn)健的預(yù)測(cè)模型。