泰安地區金紋細蛾成蟲發生期及發生量預測模型研究

摘 要：為適時有效防治金紋細蛾，2008～2012連續5年，在泰安肥城蘋果園使用信息素誘捕法檢測了金紋細蛾成蟲的發生動態。金紋細蛾一年發生5代，越冬代成蟲發生量較低，果園第1、2代成蟲發生量均遠遠低于防治指標，一般選擇第3代作為防治的關鍵時期。據檢測金紋細蛾成蟲的發生量動態數據，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蛾第3代發生高峰期的預測預報模型：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蛾世代發生量的預測預報模型：YⅠ=76.7670083+1.7896678278X1+3.189238346X4；YⅡ=-518.557711-3.220994915X1+0.22643837696X1X2+0.14479769093X2X4+0.023406769049X3X5。經檢驗，簡單回歸模型能夠較為準確預測出金紋細蛾第3代發生高峰期，多因子互作回歸模型和簡單回歸模型均能準確預測金紋細蛾的世代發生量，其中以多因子交互回歸模型預測結果更可靠。

關鍵詞：金紋細蛾；發生期；發生量；預測模型

中圖分類號：S436.611.2+9 文獻標識號：A 文章編號：1001-4942（2013）10-0103-05

金紋細蛾（Lithocolletis ringoniella Mats.）屬鱗翅目細蛾科^[1]，以幼蟲潛入葉片為害，導致葉片功能喪失，提前落葉，果實生長受阻或脫落，嚴重影響當年和次年產量^[2]，主要分布于我國山東、河北、河南、陜西、安徽、江蘇、遼寧等蘋果產區^[3]，寄主植物為蘋果、梨、桃、櫻桃、李、海棠等^[1]。我國自1992年暴發成災以來，金紋細蛾的為害給蘋果產區造成重大經濟損失，成為制約蘋果產區安全、優質、高效生產發展的因素之一^[4～6]。目前對金紋細蛾的研究主要集中在國內的適應性分布^[6，7]、生物學特性^[8]、誘集技術^[9，10]及防治^[11～14]等方面，關于其發生期和發生量的預測預報研究尚未見報道。目前，國內已對其發生發展規律有了初步的研究，但仍需借助統計學原理和數學方法，建立數學模型，構建該蟲的早期檢測和預報系統，從而為預防金紋細蛾的發生為害提供信息支持^[15]。做好發生期和發生量的預測預報，是防止金紋細蛾大規模發生和為害，指導生產上進行適時防治的重要措施。

本研究根據連續5年在田間誘蟲數據的調查，結合泰安地區的氣象資料，選擇溫度、濕度、降水量、日照作為預測預報因子，使用逐步回歸分析建立了金紋細蛾發生期和發生量的預測預報模型，并進行了生產上的檢測預報。

1 材料與方法

1.1 檢測地點

檢測地點位于山東省泰安市肥城安莊鎮張安村。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，定期機割。

1.2 金紋細蛾成蟲發生動態調查

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個信息素誘芯（1 mg/個）。盆中注水至距誘芯0.5～1 cm處，并加入少量洗潔精，及時補充蒸發水量。誘芯每月更換1次，備用誘芯0～2℃冰箱內保存。越冬代金紋細蛾成蟲羽化前，將水盆型誘捕器懸掛于距地1.5 m樹杈處，每園4個，相距50 m以上。每周2次調查各誘捕器誘捕到的雄成蟲數。

1.3 金紋細蛾群體數量數據處理和預報模型的建立

利用2008～2012年金紋細蛾在泰安地區的田間調查數據以及當地的氣象資料，將前4年的誘蛾數據和氣象資料用來建模，最后一年的資料用來檢驗。應用DPS統計分析軟件，采用簡單逐步回歸分析，建立發生高峰期預測預報模型；采用簡單逐步回歸和多因子互作回歸分析，建立了發生量的預測預報回歸模型。建立預測模型后計算擬合準確率，發生期與擬合值相差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。發生量與預測擬合值相差100頭以下為完全符合，記為準確率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 結果與分析

2.1 金紋細蛾成蟲發生動態

誘捕金紋細蛾成蟲群體數量消長動態資料結果顯示，2008～2012連續5年金紋細蛾發生趨勢基本一致，為每年發生5代，每代發生高峰期和成蟲持續時間見表1。金紋細蛾在泰安地區越冬代成蟲發生量較低，果園第1、2代成蟲發生量均遠遠低于防治指標，每年7～9月即金紋細蛾第3代發生期是其群體數量發生的高峰期，一般選擇第3代作為防治重點，高峰期發生量見圖1實測值。

2.2.2 模型的歷史擬合及預測檢驗 將2008～2011年的預報因子實測值代入預測預報模型即簡單回歸模型進行了檢驗（表2），結果表明，發生期的歷史擬合準確率為100%。2012年的預報檢驗，簡單逐步回歸模型的擬合值（-0.0027）非常貼近于真實田間調查值（-1），說明金紋細蛾第3代高峰期預測預報模型是可信的。

2.3 發生量預測模型

2.3.1 模型的建立 根據金紋細蛾每一世代的發生情況，把從金紋細蛾上代成蟲羽化高峰至下代成蟲羽化高峰作為一個世代歷期（表1）。以上代羽化高峰時的誘蛾基數X1（頭/天）、世代內的日平均溫度X2、日平均相對濕度X3、上代羽化高峰后10 d的降水量X4、世代內的日照時數X5等關鍵預報因子作為自變量，羽化高峰時的單次誘蛾量Y作為因變量，應用DPS統計分析軟件，建立了關于泰安地區金紋細蛾世代發生量的簡單回歸模型和多因子交互回歸模型兩種預測預報回歸模型：

簡單回歸模型表明，金紋細蛾在泰安地區世代高峰期發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呈極顯著正相關關系。其發生量與氣象因子相關關系見表3。模型所用資料均在金紋細蛾適溫適濕范圍內，表明在一定的溫度（20～28℃）和濕度（70%～100%）范圍內，上世代高峰期的誘蛾基數越大，上代羽化高峰后10 d的降水量在適度的范圍內越大，發生量越大，反之，發生量越小。多因子互作回歸模型表明，上世代高峰期的誘蛾基數、世代內的日平均溫度、日平均相對濕度、上代羽化高峰后10 d的降水量和世代內日照時數均作為預測因子入選該預測預報模型，其發生量與多個氣象因子之間有明顯的相關關系。

2.3.2 模型的歷史擬合及預測檢驗 將2008～2011年的預報因子實測值代入兩種預測預報模型進行了檢驗（表3，圖1a），結果表明，通過兩個預測模型的預測值和實測值的比較，發現預測值和實際值的變化趨勢比較吻合，即能夠準確預測金紋細蛾一年4個世代發生量的變化趨勢。其中簡單回歸模型預測發生量的歷史擬合準確率為47%，而多因子互作回歸模型預測發生量的歷史擬合準確率為73%。2012年的預報檢驗（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個世代的發生量，兩個模型的擬合率相同，但是相對總體這5年金紋細蛾的世代發生量而言，多因子互作回歸模型更貼近于真實調查值。因此，我們選擇多因子互作回歸模型作為金紋細蛾的世代發生量的預測預報回歸模型。

3 結論與討論

金紋細蛾發生期與發生高峰前的氣象因子密切相關^[8，9，16] 。研究認為，在山東泰安地區金紋細蛾第3代發生時間在7月20日～8月31日，持續時間在36 d左右，這一時期溫度在25～28℃范圍內浮動，這也是金紋細蛾發育最適宜的溫度范圍。因此，對于金紋細蛾第3代的發生高峰期，溫度并不是關鍵影響因素。簡單回歸分析表明，日平均相對濕度與金紋細蛾第3代發生期顯著相關，即在90%～100%的日平均相對濕度范圍內，濕度越大，其第3代發生高峰期越晚。研究認為，日相對平均濕度影響金紋細蛾第3代發生期的原因可能是降水間接作用的結果，即降水關聯日平均相對濕度，降雨影響成蟲活動，體現為濕度大。

金紋細蛾的成蟲發生量與世代內的日平均溫度、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關系密切，這些因素相互影響，綜合作用于金紋細蛾，直接影響了金紋細蛾的發生數量和為害程度^[15-17]。具體表現為，在一定的溫度（20～28℃）和濕度（70%～100%）范圍內上代高峰期時的誘蛾基數越大，降水量越多，發生量越大。金紋細蛾成蟲羽化高峰后即為產卵高峰期，成蟲羽化數量越多，產卵也越多；這一時期的降水會影響到金紋細蛾成蟲活動、交尾，并且降水越多，下代成蟲發生數量也多，說明降水多，濕度大，會促進金紋細蛾交配和產卵。因此，在組建金紋細世代發生量的預測預報回歸模型時，不僅要統計單個氣象因子與發生量的相關關系，還要考慮各氣象因子之間相互影響的關系。此外，果園耕作制度、栽培措施、噴施農藥等活動也會影響金紋細蛾的發生量，金紋細蛾世代發生量是多個氣象因子共同作用的結果。

根據誘捕金紋細蛾成蟲群體數量消長動態資料，2008～2012連續5年金紋細蛾發生趨勢基本一致，為每年發生5代。越冬代成蟲量發生較低，果園第1、2代成蟲發生量均遠遠低于防治指標^[7～9]，每年7～9月即金紋細蛾第3代發生期是其群體數量發生的高峰期，一般選擇第3代作為防治的關鍵時期，這與劉英智等（2007）^[9]人的報道相符。根據5年的田間調查分析認為，應在高峰期到來之前采用性誘劑誘殺成蟲，以減少蛾口基數，降低繁殖數量，此期結合噴施有效殺蟲劑，可達到基本防治效果。本試驗所建立的預測預報模型由于年數較少（4年），所以樣本數量較少。試驗會通過繼續采集田間誘蛾數據，以增加樣本數量，完善所建立的預測預報模型以增強其準確性和實用性。

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