本溪地區的日本松干蚧發生期預報模型研究

舒紅

摘 要：通過對本溪地區五年時間的日本松干蚧發生期系統觀測資料，運用數理統計方法推算出日本松干蚧固定若蟲期不同蟲期理論期距值和平均數標準差，建立了固定若蟲期一元回歸預測式。

關鍵詞：日本松干蚧；期距值；一元回歸預測式

1 本溪地區的日本松干蚧生物學特性

日本松干蚧Matsucoccus matsumurae（Kuwana）屬節肢動物門昆蟲綱半翅珠蚧科。日本松干蚧在本溪地區一年發生兩代，以1齡寄生若蟲在樹皮縫中越冬、越夏，越冬代成蟲出現期為5月中旬至6月上旬，越夏代成蟲出現期為8月中旬至10月上旬。越冬代若蟲隱蔽期自9月上旬到翌年4月上旬，越冬代若蟲顯露期為4月中旬至5月下旬，越夏代若蟲顯露期為7月中旬至8月中旬。

2 日本松干蚧在本溪的分布和危害

日本松干蚧蟲體小，形態特化，不易被發現。該蟲繁殖快，蔓延迅速，若蟲以口針刺入樹皮吸食樹液，造成幼樹枝條軟化，被害樹干彎曲呈倒伏狀，嚴重時被害松樹整株枯死，是松科植物的主要害蟲。日本松干蚧在本溪地區主要危害赤松、油松，而赤松和油松具有非常重要的生態和經濟效益。

日本松干蚧1976年傳入本溪縣，有寄主樹種分布的所有鄉鎮都有日本松干蚧存在，雖然經過嚴格檢疫控制，2003年傳入桓仁縣，很快蔓延到全縣的各個鄉鎮。日本松干蚧幾乎使本溪市常綠樹種油松、赤松“全軍覆沒”。經過連續多年防控，現日本松干蚧在本溪市的危害基本得到控制。

3 監測預報的意義

林業有害生物監測預報是指通過對某種林業有害生物的生物學特性長期系統的觀察，根據氣候、林分、天敵、人為活動等因子進行綜合分析，掌握該林業有害生物的發生發展規律，準確推測其在一定時間內的發生發展趨勢，并將預測結果及時向有關部門匯報或向公眾發布的過程。主要為發生期和發生量預測，目的是根據預測害蟲某一蟲態的出現和危害期確定是否會造成危害，是否需要防治，以及具體的防治時間。

4 監測預報模型

4.1 期距法

4.1.1通過系統觀測數據得到固定若蟲期期距值及標準差。日本松干蚧主要危害期為若蟲期，監測預報的主要目的是確定越冬代和越夏代固定若蟲發生期。具體方法為根據歷史系統觀測數據，確定日本松干蚧發生期距值表。

經過2014年至2018年對本溪堿廠林場和連山關林場的系統觀測，對日本松干蚧的越冬、越夏代的固定若蟲始見、始盛、高峰、盛末、終見期進行詳細記錄。經過對數據整理、計算，得出本溪地區日本松干蚧固定若蟲期的各個發育天數平均期距值和標準差。越冬代固定若蟲始見期到始盛期平均期距值是6.4天，平均數標準差是0.5天，始盛期到高峰期平均期距值是12.2天，平均數標準差是0.8天，高峰期到盛末期期平均期距值是14天，平均數標準差是1.6天。

4.1.2應用期距法公式預測。計算公式如下：

F=Hi+（Xi±S`X）

式中：F代表預測蟲態出現時間；Hi代表起始蟲態調查日期；Xi代表理論期距值；S`X代表理論期距值標準差。

示例：某縣2019年觀測日本松干蚧越冬代固定若蟲始見期是4月25日，預測固定若蟲始盛期的時間。查同一蟲期理論期距值表，可知越冬代固定若蟲始見期至始盛期的期距值是6.4天，標準差為0.5天。F=4月25日+6.4±0.5=5月1日至5月2日，實際觀察為5月2日。

4.2 回歸法

4.2.1通過系統觀測數據得到越冬代固定若蟲期的一元回歸式。從歷年越冬代固定若蟲的發生期可以觀察到，4月中旬的平均溫度與日本松干蚧越冬代固定若蟲始盛、高峰、盛末期之間存在著明顯的相關關系，且相關系數高，用SPSS軟件驗證，經相關系數的檢驗證明預測結果顯著相關。

固定若蟲始盛期回歸式為Y=16.67-0.76X，標準差為1.02天；固定若蟲高峰期回歸式為Y=23.86-0.65X，標準差為2.01天；固定若蟲盛末期回歸式為Y=60.7-4.23X，標準差為2.94天（固定若蟲期以4月20日為0，X為4月中旬平均溫度）。

4.2.2應用一元回歸法預測。根據日本松干蚧歷年的發生期與當地氣溫之間變化的相關性建立回歸預測式，預測固定若蟲始盛期、高峰期和盛末期。

Y=a+bX

式中：a為方程系數；b為方程系數；X為4月中旬平均溫度；Y為發育天數（以4月20日為0）。

示例：2019年4月中旬的平均溫度為10℃，預測日本松干蚧固定若蟲始盛期。使用回歸式。Y=16.67-0.76×10=9.07。發育時期以4月25日為0，標準差為1.02。因此預測越冬代固定若蟲始盛期為4月20日+9.07天±1.02天=5月30日至5月1日。實際發生期為5月1日。

4.3 其他預測預報方法

觀察當地農作物和日本松干蚧個發生期的聯系，利用物候法粗略預測發生期。此外還可以采用有效積溫法，利用日本松干蚧各蟲態發育起點溫度和當地平均氣候判斷日本松干蚧發生期。

5 小結

以上兩種發生期預測模型在本溪市日本松干蚧發生區應用效果良好，提高了森防人員工作效率，減少工作強度，提高預報準確性。根據測報數據，采取精準防治節約防治成本，保護森林資源，減少日本松干蚧造成的經濟損失。