方樂金 李豐伯 萬志兵 吳 俊 姚劍飛
(1.黃山學(xué)院生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,安徽 黃山 245041;2.黃山風(fēng)景區(qū)園林局,安徽 黃山 245800)
黃山松細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣象因素關(guān)系的分析
方樂金1李豐伯1萬志兵1吳 俊2姚劍飛2
(1.黃山學(xué)院生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,安徽 黃山 245041;2.黃山風(fēng)景區(qū)園林局,安徽 黃山 245800)
在黃山風(fēng)景區(qū)對黃山松細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣象因素的關(guān)系進行研究,結(jié)果表明:細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣溫、降雨量、相對濕度等氣候因子均有一定的關(guān)系。與細(xì)紋新須螨發(fā)生關(guān)系最為密切的氣候因子為月均氣溫和旬均氣溫,曲線擬合結(jié)果與實際較吻合,細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量隨溫度升高而增加,當(dāng)平均氣溫達到14℃以上,可用該曲線預(yù)測預(yù)報細(xì)紋新須螨發(fā)生的趨勢;多個氣候因子與細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量的回歸分析表明,月均氣溫+月均降雨量+月均相對濕度、旬均氣溫+旬均降雨量、旬均降雨量+旬均相對濕度3個組合因子與細(xì)紋新須螨發(fā)生關(guān)系密切。采用旬均氣溫+旬均降雨量進行蟲情預(yù)測預(yù)報,對指導(dǎo)防治具有實際應(yīng)用意義。
黃山松;細(xì)紋新須螨;氣象因素;回歸模型;模擬預(yù)測
森林和農(nóng)作物病蟲害的防治成效,取決于人們對病蟲害發(fā)生規(guī)律的認(rèn)識,實際防治工作中,除了探討掌握害蟲的生活習(xí)性、繁殖發(fā)育特點外,還應(yīng)掌握病蟲害與氣象因素的關(guān)系,預(yù)測發(fā)生的高峰、規(guī)模與危害后果,對準(zhǔn)確掌握防治的最佳時機,提高防治效果具有重要指導(dǎo)作用。森林蟲害中相關(guān)的研究較多,趙仁友等利用平均溫度、最高溫度、最低溫度、降雨量等氣象要素,對麗水山區(qū)云南松毛蟲(Dendrolimuskikuchii)的大爆發(fā)進行了分析,認(rèn)為云南松毛蟲的發(fā)生發(fā)展與氣象因子關(guān)系密切,發(fā)現(xiàn)了云南松毛蟲大爆發(fā)前氣象因子的異常規(guī)律[1]。黃富勤等對早稻三化螟(Tryporyzaincertulas)發(fā)生與氣象因子的關(guān)系研究表明,三化螟越冬代死亡率的高低與翌年三化螟發(fā)生程度有直接關(guān)系,越冬代遭遇嚴(yán)寒低溫死亡率高,則翌年三化螟蟲源基數(shù)少,螟害較輕,反之則重[2]。黃山風(fēng)景區(qū)20世紀(jì)70年代至今,曾經(jīng)多次在局部或大部分黃山松(Pinustaiwanensis)林分暴發(fā)“紅蜘蛛”危害,對黃山松造成嚴(yán)重的景觀損害,而小范圍的危害幾乎每年均有不同程度的發(fā)生。經(jīng)鑒定該“紅蜘蛛”為蜱螨目(Acarina)、細(xì)須螨科(Tenuipalpidae)、新須螨屬(Cenopalpus)的細(xì)紋新須螨(Cenopalpuslineola(Canestrini and Fanzago))。近幾年來關(guān)于細(xì)紋新須螨防治方法和技術(shù)的研究已有少量報道[3-5],為了解細(xì)紋新須螨發(fā)生的特點,掌握其預(yù)測預(yù)報技術(shù),在蟲害較為嚴(yán)重的2009年,系統(tǒng)開展了細(xì)紋新須螨與氣象要素關(guān)系的觀測研究。
黃山風(fēng)景區(qū)位于安徽黃山市境內(nèi),地處東經(jīng)118°11′,北緯30°10′,為中亞熱帶北緣,常綠闊葉林,紅壤黃壤地帶,屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)。研究區(qū)域海拔高 1 400~1 864 m。屬亞熱帶季風(fēng)氣候,年均氣溫7.8 ℃,四季平均溫度差僅20 ℃左右。夏季平均溫度為25 ℃,最高氣溫27 ℃。冬季平均溫度為0 ℃以上,最低氣溫-22 ℃。年平均降雨日數(shù)183 d,多集中于4—6月,山上全年降水量為 2 395 mm,年平均降雪日數(shù)49 d 。黃山松是研究區(qū)域高海拔的代表性植被,分布廣、數(shù)量多,形成景區(qū)獨特的黃山松景觀。
2.1 調(diào)查地點與時間
觀測點設(shè)在黃山風(fēng)景區(qū)海拔 1 500 m以上的天海景區(qū)平天降,2009年5月1日至11月30日以旬為時間單位,每隔10 d觀測1次。
2.2 調(diào)查方法
1) 樣株設(shè)置與采集方法。在細(xì)紋新須螨侵害嚴(yán)重的林分內(nèi),分別在東、南、西、北、中5個位置,各選1株樣株,共計5株,并分別編號標(biāo)記。每次在每樣株的東、南、西、北4個方向各采集1個樣枝。樣枝采下后,裝入廣口瓶,用紗布包扎瓶口。并當(dāng)場填寫樹號、枝號,每樣樹的樣枝裝入同一個采種袋內(nèi),帶回室內(nèi)觀測。
2) 觀測計數(shù)。在體視顯微鏡下點數(shù)細(xì)紋新須螨個體數(shù),以每個樣枝為統(tǒng)計單位。如樣枝的細(xì)紋新須螨個體數(shù)量多,則需重復(fù)點數(shù)1次,基本準(zhǔn)確后再記錄觀測數(shù)據(jù)。
2.3 氣象資料的收集
調(diào)查地點距安徽省黃山氣象觀測站500 m左右,以該站觀測的資料,提取與觀測日期相對應(yīng)的各項旬均、月均氣象資料。
2.4 回歸模型的遴選
將每個調(diào)查日觀測獲得的數(shù)據(jù)與相對應(yīng)期間的氣象資料,分別進行細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量與氣候因子的單因子回歸分析、多因子回歸分析及曲線擬合,遴選相關(guān)密切、接近客觀實際的回歸模型,以期進行細(xì)紋新須螨發(fā)生趨勢的預(yù)測預(yù)報。
3.1 細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣象單因子的回歸分析
由于細(xì)紋新須螨產(chǎn)卵、孵化的時間隨氣候因子變化而不同。以月均氣象指標(biāo)、旬均氣象指標(biāo)為自變量x,相應(yīng)時期內(nèi)的細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量為因變量y,分別進行單因子的回歸分析,求得的回歸方程見表1。
表1 細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量與單個氣候因子的回歸方程
表1表明,平均氣溫與細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量的回歸方程分別達到顯著、極顯著水平。當(dāng)平均氣溫達到14℃以上,細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量隨溫度升高而增加,以其回歸方程預(yù)測預(yù)報細(xì)紋新須螨發(fā)生的趨勢,具有實際應(yīng)用價值。平均降雨量、相對濕度2個氣候因子與細(xì)紋新須螨發(fā)生的回歸方程關(guān)系不密切。
3.2 細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣象復(fù)因子的回歸分析
細(xì)紋新須螨發(fā)生發(fā)展的過程,受到氣溫、降雨量、相對濕度等多個因素的綜合影響,采用復(fù)因子回歸分析,能更客觀地反映細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣象因素間的關(guān)系,其結(jié)果見表2。
表2表明,月均氣溫+月均降雨量+月均相對濕度、旬均氣溫+旬均降雨量、旬均降雨量+旬均相對濕度3個氣候因子組合的回歸方程,兩者之間具有密切關(guān)系。其中采用旬均氣溫+旬均降雨量組合的既相關(guān)極顯著(F=6.00,r2=1.000 0),又便于短時間內(nèi)預(yù)測預(yù)報細(xì)紋新須螨發(fā)生的趨勢,更具有實際防治意義。
表2 細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣象復(fù)因子的回歸方程
3.3 氣溫擬合曲線
細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量與單個氣候因子的回歸方程(表2)表明,月均氣溫和旬均氣溫對細(xì)紋新須螨發(fā)生發(fā)展過程的影響達到顯著水平,擬合月均氣溫和旬均氣溫的曲線,見圖1~2。
由圖1~2可看出,在平均氣溫達到14℃以上時,用此回歸方程預(yù)測預(yù)報細(xì)紋新須螨發(fā)生的趨勢,具有較高的參考和應(yīng)用價值。其中圖2曲線描述的過程更符合客觀實際。
1) 研究表明,細(xì)紋新須螨發(fā)生與平均氣溫、降雨量、相對濕度等氣候因子均有一定的關(guān)系,其中單個氣候因子與細(xì)紋新須螨發(fā)生的關(guān)系以月均氣溫和旬均氣溫最為密切,曲線擬合的結(jié)果也表明,當(dāng)平均氣溫達到14℃以上,細(xì)紋新須螨發(fā)生數(shù)量隨溫度升高而增加,以其回歸方程預(yù)測預(yù)報細(xì)紋新須螨發(fā)生的趨勢,具有較高的參考和應(yīng)用價值。其他氣候因子關(guān)系不密切。
2) 多個氣候因子與細(xì)紋新須螨發(fā)生的回歸分析顯示,有3個氣候因子組合的回歸方程與其發(fā)生關(guān)系密切。根據(jù)日常觀測情況,采用旬均氣溫+旬均降雨量組合的回歸方程預(yù)測預(yù)報細(xì)紋新須螨發(fā)生的趨勢,更具有實際應(yīng)用意義。
馬立芹利用有效積溫對雙條杉天牛(Semanotusbifasciatus)卵期、幼蟲、蛹的有效積溫和發(fā)育起點溫度進行了觀測研究,結(jié)果表明,根據(jù)各蟲態(tài)發(fā)育起點溫度和有效積溫,建立雙條杉天牛各個蟲態(tài)的發(fā)生預(yù)測模式,結(jié)合氣候條件,可以計算出不同蟲態(tài)發(fā)生的始、盛、末階段,及時采取相應(yīng)的措施進行防治[6]。黃珍珠等采用相關(guān)分析法對廣東省1992—2009年水稻稻飛虱發(fā)生面積率與同期地面氣象因子進行研究,分別建立6、9月份廣東省稻飛虱發(fā)生面積率長期預(yù)測模型。稻飛虱發(fā)生等級模型預(yù)報準(zhǔn)確率為83%,預(yù)報效果較好[7]。在以一季中秈雜交稻為主的栽培制度相對穩(wěn)定年份,成蟲遷入量>1 800 頭,≥0.1 mm雨日15 d以上,降雨400 mm左右,降雨系數(shù)>80,溫雨系數(shù)≥14,晴雨指數(shù)>2.3的因子組合,視為當(dāng)年主害代大發(fā)生的量化指標(biāo),據(jù)此制定防治對策,在大面積實施應(yīng)用該項研究成果,取得了顯著的社會經(jīng)濟生態(tài)效益[8]。湖南省蠶桑科學(xué)研究所針對昆蟲微孢子蟲已成為家蠶微粒子病最主要來源之一的現(xiàn)實情況,從桑園昆蟲預(yù)測預(yù)報、桑園微粒子病預(yù)警機制及防控預(yù)案等方面提出了桑園預(yù)警監(jiān)測,以控制微粒子病的傳染源[9]。
研究人員探索相關(guān)害蟲發(fā)生與氣象因子的關(guān)系,掌握發(fā)生規(guī)律,從而進行預(yù)測預(yù)報和制定最優(yōu)防治時間,顯著提高了防治效果。但這些昆蟲對象具有一般肉眼視力可辨的蟲體,易于觀測。細(xì)紋新須螨蟲體背面觀呈長橢圓形,紅色,體形小,體長僅0.27~0.40 mm、寬僅0.12~0.20 mm,一般肉眼很難看清蟲體形態(tài)[3],在野外僅根據(jù)受害黃山松針葉基部發(fā)黃,整束針葉發(fā)黃變褐甚至小枝枯死等癥狀表現(xiàn)而被發(fā)現(xiàn)。研究過程中只有借助體視顯微鏡,才能觀測到個體數(shù)量和蟲體基本形態(tài)。由于觀測樣本采摘離體后,枝葉干枯影響蟲體取食汁液,鏡檢過程中儀器發(fā)光的熱量較高,影響蟲體生長發(fā)育,暫因條件限制,未能觀測到細(xì)紋新須螨由卵到幼蟲、成蟲生長發(fā)育的詳細(xì)過程。國內(nèi)對于細(xì)紋新須螨生物學(xué)、生態(tài)學(xué)特性方面的研究報道零星稀少,可供借鑒的方法和經(jīng)驗幾乎空白。本研究僅從宏觀角度探討了細(xì)紋新須螨發(fā)生與氣象因子的關(guān)系,對其發(fā)生的趨勢的預(yù)測預(yù)報有一定應(yīng)用價值,但開展更微觀的生活習(xí)性、世代周期等觀測研究,對指導(dǎo)細(xì)紋新須螨的防治工作,提高防治技術(shù)和成效具有重要意義,有待進一步探討。
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(責(zé)任編輯 張 坤)
Study on Relationship Between Occurrence ofCenopalpuslineolainPinustaiwanensisPlantation and Meteorological Factors
FANG Le-jin1, LI Feng-bo1, WAN Zhi-bing1, WU Jun2, YAO Jian-fei2
(1. Faculty of Life and Environment Sciences; Huangshan University, Huangshan Anhui 245041, China;2. Department of Landscape Architecture of Huangshan Scenic Area; Huangshan Anhui 245800, China)
The study on the relationship between meteorological factors and the occurrence ofCenopalpuslineolainPinustaiwanensisplantation indicated that the occurrence ofCenopalpuslineolawas related to the average temperature, rainfall, relative humidity and other meteorological factors. The monthly average temperature and the 10-day average temperature were most closely related to the occurrence ofCenopalpuslineola, and the simulated curves were well consistent with the actual results. The number ofCenopalpuslineolaincreased with temperature. When the average temperature was above 14℃, the occurence trend ofCenopalpuslineolacould be forecast by the regression equation which had a high reference and application value. The regression analyses on the multiple meteorological factors and the occurrence ofCenopalpuslineolashowed that the number ofCenopalpuslineolawas closely related with three groups of meteorological factor combinations, i.e., the monthly average temperature + monthly average rainfall + monthly average relative humidity, 10-day average temperature + 10-day rainfall, and 10-day average rainfall + 10-day relative humidity. The regression equation of 10-day average temperature + 10-day average rainfall meteorological factor combinations with the occurrence ofCenopalpuslineolawould be of practical significance for guiding the pest control.
Pinustaiwanensis;Cenopalpuslineola; meteorological factors; regression model; simulation and prediction
2013-09-12
科技部公益性行業(yè)(林業(yè))科研專項(201304407)資助;安徽省科技廳科研項目(08020303034)資助。
10.3969/j.issn.2095-1914.2014.02.020
S763.3
A
2095-1914(2014)02-0104-04
第1作者:方樂金(1953—),男,碩士,教授。研究方向:林學(xué)。Email:flj@hsu.edu.cn。