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江西贛州地區花生田昆蟲群落結構及多樣性研究

2019-06-26 12:29:10張靜燕曲明靜范呈根饒文平鐘秋瓚陳榮華
江西農業學報 2019年6期
關鍵詞:結構

張靜燕,曲明靜,范呈根,饒文平,鐘秋瓚,陳榮華*

(1.贛州市旱作物科學研究所,江西 贛州 341000;2.山東省花生研究所,山東 青島 266100)

贛州市地處中國華東江西省南部,地處贛江上游,屬于亞熱帶季風氣候區,花生田以丘陵紅壤旱地為主,南康、信豐、于都等縣市區為花生主產區,常年種植面積達3.3萬hm2以上[1]。隨著農業結構的不斷調整,本地區昆蟲群落結構也在發生變化。本研究結合國家花生產業技術體系病蟲防控研究室的調查任務,于2014年5~12月對江西省贛州市花生田的昆蟲開展了春秋兩季的系統性調查收集和鑒定分類分析[2-4],為更新掌握花生田昆蟲結構、有針對性地指導花生田科學防治害蟲和實現增產增效提供依據。

1 材料與方法

1.1 收集時間和地點

樣本收集地點設立在江西省贛州市章貢區旱作物科學研究所花生試驗田(113°54′~116°38′ E,24°29′~27°09′ N),收集時間為2014年5~12月,11月中旬之前每周調查一次,11月中旬之后兩周調查一次。試驗地所在區域為自然狀態,沒有噴灑相關殺蟲劑。

1.2 研究方法

1.2.1 調查收集方法 研究采用馬來氏網收集法(引自中國科學院動物研究所),原理是利用昆蟲自然遷徙的習性,昆蟲飛行碰到黑色阻隔篩網會一直向上飛行,飛至最高點的收集瓶進口部位就會順著進口進入收集瓶。收集瓶中盛放半瓶無水乙醇,那么上半部分就形成溫室效應,昆蟲進入瓶中缺氧死亡。將馬來氏網安置于花生田中心區,拉緊連接繩索保證各網面抻平繃緊,網脊傾斜角度保持在35°~45°。調查期間,人工要時刻微調馬來氏網繩索,以保證網面抻平繃緊。

1.2.2 相關數據處理 數據主要運用Excel 2010軟件進行分析計算[5-9],主要計算分析以下參數。

(1)群落多樣性(Diversity)測定和分析。Shannon-Wiener 多樣性指數(H′):H′=-∑PilnPi,其中Pi為第i個科的個體數占總個體數的比例。

(2)科級豐富度(Family richness)表示昆蟲群落內所包含的所有科數,用S表示。

(3)群落均勻度(Evenness)分析主要以 Pielou指數J來計算:J=H′/Hmax=H′/lnS,其中,Hmax是群落內最大多樣性指數,即當有S個科數時,如果科數種的數量相等,其多樣性指數值最大。

1.3 昆蟲分類與鑒定

本地區的昆蟲分類與鑒定收集由山東省花生研究所花生體系崗位科學家曲明靜團隊完成。

2 結果與分析

2.1 江西贛州花生田目級昆蟲群落組成結構

如表1所示,江西贛州樣點共獲得昆蟲樣本55243頭,分別屬15目135科。其中,膜翅目昆蟲共計38科,占28.15%;雙翅目昆蟲有26科,占19.26%;半翅目昆蟲18科,占總科數的13.33%;鞘翅目昆蟲有20科,占總科數的14.81%;鱗翅目昆蟲有18科,占總科數的13.33%;直翅目昆蟲有4科,占總科數的2.96%;嚙蟲目、蜚蠊目、蜻蜓目、螳螂目、彈尾目、革翅目昆蟲都有1科,各占總科數的0.74%;脈翅目和纓翅目昆蟲都有2科,各占總科數的1.48%。

2.2 江西贛州花生田昆蟲群落組成結構(到科)

2.2.1 鞘翅目 贛州地區鞘翅目昆蟲共采集到1030頭,隸屬于20科(表2),其中以葉甲科和瓢甲科為主,共占鞘翅目昆蟲總數的65.34%;瓢甲科共有455頭,占總數的44.17%;葉甲科共有218頭,占總數的21.17% 。

2.2.2 半翅目 贛州地區半翅目昆蟲共采集了9189頭,分屬18科(表3),其中以葉蟬科為主,葉蟬科共有7145頭,占總數的77.76%。

2.2.3 鱗翅目 贛州地區共采得鱗翅目昆蟲1912頭,隸屬于18科(表4),其中以螟蛾科和卷葉蛾科為主,共占鱗翅目昆蟲總數的66%。其中,螟蛾科共有947頭,占總數的49.53%;卷葉蛾科共有315頭,占總數的16.47%。

表1 贛州地區花生田昆蟲群落組成結構

表2 贛州地區花生田鞘翅目群落組成

2.2.4 膜翅目 贛州地區共采集膜翅目昆蟲8283頭,隸屬于38科(表5),以繭蜂科和姬蜂科為主,占膜翅目昆蟲總個數的50.65%;其中,繭蜂科昆蟲共2708頭,占膜翅目昆蟲總個數的32.69%;姬蜂科昆蟲有1488頭,占總數的17.96%。

2.2.5 雙翅目 贛州地區共采得雙翅目昆蟲34158頭,隸屬于26科(表6),其中以蠅科和潛蠅科為主,共占雙翅目昆蟲總數的27.80%;蠅科共有4900頭,占總數的14.345%;潛蠅科共4594頭,占總數的13.449% 。

表3 贛州地區花生田半翅目群落組成

表4 贛州花生田雙翅目群落組成

2.2.6 纓翅目 贛州地區共采得纓翅目昆蟲114頭,薊馬科昆蟲70頭,占總數的61.40%;紋薊馬科昆蟲44頭,占總數的38.60%;未發現管薊馬科。

2.3 江西贛州地區花生田昆蟲群落結構特征值的時間動態分析

2.3.1 花生田昆蟲群落結構豐富度時間動態 贛州地區花生田昆蟲群落的豐富度于2014年5月開始逐漸上升,最高峰則出現在7月上旬,豐富度為195;之后豐富度漸漸下降,9月下旬為最低峰值54;之后又小幅上升,2014年11月出現第2個高峰值129;2014年12月又下降到最低峰值45(圖1)。

表5 贛州花生田膜翅目組成及比例

2.3.2 花生田昆蟲群落結構多樣性指數的時間動態 贛州地區花生田昆蟲群落結構的多樣性指數先升高再降低,9月之后又上升,11月后下降,指數均在1.5以上,最高峰值出現在7月上旬(3.1289),最低點有兩個,分別為2014年9月下旬(1.7321)、12月(1.8371)(圖2)。

表6 贛州花生田雙翅目群落組成

表7 贛州地區花生田纓翅目組成及比例

2.3.3 花生田昆蟲群落結構均勻度的時間動態 贛州地區花生田昆蟲群落結構的均勻度指數基本在0.4900以上,其中在2014年7月下旬均勻度指數達到最高點,為0.7490;2014年12月降到最低點,為0.4826(圖3)。

2.3.4 花生田昆蟲群落優勢集中指數的時間動態 贛州花生田昆蟲群落優勢集中指數于2014年5月開始先小幅下降,后緩慢上升,9月下旬達到最高點,為0.3802;之后下降,到12月上升,最低點在6月下旬,為0.0646(圖4)。

2.3.5 花生田昆蟲群落豐盛度的時間動態 贛州花生田昆蟲群落的豐盛度上下浮動較大,從2014年6月開始降低,9月上旬達到最高點7383,在2014年9月下旬降到最低,最低為1576(圖5)。

2.4 江西贛州花生田主要類群發生動態分析

贛州樣點花生田的主要類群動態變化如圖6所示。整體來看,在花生種植期間,主要類群在6月下旬到7月下旬達到第1個小高峰,在10月下旬達到第2個小高峰,花生成熟采收后,主要昆蟲類群個體數減少到最低。

從科級昆蟲分析來看,葉甲科的發生量相對比較平穩,其中在8月中旬發生量最多,最多達37頭;葉蟬科主要發生在10月下旬和12月中旬,其中12月中旬發生量最大,最大可達1272頭;瓢甲科主要發生在10月下旬,最多可達86頭;螟蛾科主要發生在7月上旬和9月上旬,其中,9月上旬的發生量最大,為172頭;卷葉蛾科主要發生在6月下旬和7月中旬,最大發生量在6月底,可達76頭;姬蜂科主要發生在7月上旬和11月下旬,其中在7月份發生量最大,最大可達227頭;潛蠅科主要發生在5月下旬和11月下旬,其中在11月下旬發生量最大,可達673頭;蠅科主要發生在9月中旬和11月下旬,9月中旬最大可達1324頭;繭蜂科主要發生在6月底到7月初,最大達387頭。

圖1 贛州花生田昆蟲群落豐富度(S)

3 結論與討論

贛州地區花生田昆蟲群落結構收集與調查共采集樣本55243頭,經過形態學分離與鑒定,隸屬于15目135科,雙翅目、半翅目和膜翅目為優勢類群,個體數量占總量的93.46%,其中蠅科、潛蠅科(雙翅目)、繭蜂科、姬蜂科(膜翅目)、葉蟬科(半翅目),個體數量占總量的37.72%,為科級優勢類群。以上昆蟲種類作為贛州花生田群落的主體,影響了整個昆蟲群落結構的穩定性及平衡性。

圖2 贛州花生田昆蟲群落多樣性(H′)的時間動態

圖3 贛州花生田昆蟲群落均勻度(J)

圖4 贛州花生田昆蟲群落優勢集中指數(C)

圖5 贛州花生田昆蟲群落豐盛度

花生害蟲種類多,危害較大的有蠐螬、地老虎、蚜蟲、薊馬、斜紋夜蛾和斑潛蠅等。贛州地區花生田共收集葉蟬科7145頭,蠅科4900頭,潛蠅科4594頭。天敵昆蟲方法在防控群落害蟲數量上有著重要作用,對群落結構及生態系統穩定也有重要影響[10]。贛州地區花生田共收集繭蜂科2708頭、姬蜂科1488頭、瓢甲科455頭,這些均為花生田的主要天敵昆蟲,表明贛州地區害蟲天敵資源豐富,這對控制蟲害暴發及穩定花生田生態系統平衡有重要作用。

昆蟲群落結構的穩定程度直接影響花生產量及品質[11]。近年來,受環境、氣候、耕作制度、種植模式的改變,直接導致花生田昆蟲群落結構變化,加之不合理化學防治方法威脅花生田昆蟲穩定性。因此,掌握本地區花生田昆蟲群落結構及穩定性,是綜合防治花生田蟲害的基礎。從本研究的多樣性動態指標分析來看,贛州地區昆蟲群落結構的豐富度(圖1)高峰值出現在花生的生長期,低峰值則在播種前和收獲后的閑耕期,昆蟲群落的多樣性指數(圖2)和均勻度(圖3)變化基本一致,表明贛州地區花生田的昆蟲群落結構穩定性較高,蟲害風險較低。

本研究初步調查了江西贛州地區花生田昆蟲群落結構昆蟲和掌握了群落動態變化,為下一步監測該地區害蟲種群動態及分析害蟲種群發生的原因,制定科學、有效、低毒的害蟲防治策略提供了數據支撐。

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