天敵昆蟲在誘集植物上的多樣性及對溫室蚜蟲的防治作用

吳圣勇，徐麗榮，李 寧，王登杰，雷仲仁，4

（1中國農業科學院植物保護研究所植物病蟲害生物學國家重點實驗室，北京 100193；2湖北黃岡市農業科學院，湖北黃岡 438000；3四川省達州市達川區植保植檢站，四川達州 635000；4閩臺特色作物病蟲生態防控協同創新中心，福州350002）

天敵昆蟲在誘集植物上的多樣性及對溫室蚜蟲的防治作用

吳圣勇1，徐麗榮2，李 寧2，王登杰3，雷仲仁1，4

（1中國農業科學院植物保護研究所植物病蟲害生物學國家重點實驗室，北京 100193；2湖北黃岡市農業科學院，湖北黃岡 438000；3四川省達州市達川區植保植檢站，四川達州 635000；4閩臺特色作物病蟲生態防控協同創新中心，福州350002）

【目的】針對天敵昆蟲的保護和利用，通過混合種植不同誘集植物，分析天敵昆蟲的多樣性特征及與其影響因子間的關系；通過篩選和貯存誘集植物上的優勢天敵，并構建儲蓄植物系統，應用于溫室黃瓜中，評價其對目標害蟲蚜蟲的防治效果?！痉椒ā?012、2013和2015年分別在河北廊坊和湖北黃岡兩試驗基地混合種植5種誘集植物：玉米、紫花苜蓿、向日葵、小麥和大豆。通過調查天敵昆蟲類群，計算2012和2015年的天敵群落特征參數，并用冗余分析法（redundancy analysis，RDA）分析天敵群落結構與誘集植物種類、調查時間和植物花期的關系；2013年通過收集并貯存誘集植物中的優勢天敵瓢蟲，構建出小麥-麥蚜-瓢蟲的儲蓄植物系統，并在系統中接種不同密度瓢蟲后應用于溫室黃瓜中防治蚜蟲，比較各瓢蟲密度下的儲蓄植物系統對蚜蟲的防治效果。【結果】誘集植物上天敵昆蟲的Shannon-Wiener多樣性指數、Simpson優勢集中性指數和Pielou均勻性指數總體上隨著調查時間的變化呈現顯著差異；通過對天敵的等級劃分，蚜繭蜂和龜紋瓢蟲為優勢類群，二者的個體數量均占所有誘集天敵數量的10%以上；RDA分析結果表明，誘集植物種類、調查時間和植物花期對天敵群落結構均有顯著影響，三者總和對2012和2015年天敵多樣性信息的總變異可分別解釋26.02%和17.20%；2012和2015年的RDA排序圖均表明，小花蝽和中華草蛉與植物花期相關性較高；將小麥-麥蚜-瓢蟲的儲蓄植物系統應用于溫室后的第2周，接種200頭瓢蟲的處理，蚜蟲密度顯著低于其他處理，防治效果為69.4%?！窘Y論】采用協調天敵誘集和助增策略，通過混合種植不同誘集植物，誘集到了多種自然天敵類群，并將篩選出的優勢天敵構建成儲蓄植物系統，應用于溫室黃瓜中，其中，接種高密度瓢蟲的儲蓄植物系統對蚜蟲具有一定的控制作用。因此，以天敵昆蟲誘集、保護、篩選和利用為一體的害蟲生物防治思路在實踐中具有可行性。

誘集植物；天敵昆蟲；冗余分析；儲蓄植物系統；釋放應用；蚜蟲

0 引言

【研究意義】天敵昆蟲作為自然生態系統中的組成部分，在調控農業害蟲種群方面具有重要的生態功能［1］。由于傳統的化學農藥在害蟲防治中并不具有選擇性，從而殺害了大量的天敵昆蟲，破壞了生態系統，顯著降低了自然天敵的控害效果［2］。通過生境管理，即在農業生態系統中建立適宜的生態基礎設施，為天敵昆蟲在不利的自然環境中提供食物資源（花粉、蜜露、替代獵物/寄主）或庇護場所，可提高天敵昆蟲的種群和害蟲生物防治能力。其中，種植天敵昆蟲的誘集植物是應用較為廣泛且相對成功的措施［3］。此外，助增天敵昆蟲的主動調控作用，如構建儲蓄植物系統（banker plant system）（基于陳學新等［4］的建議，本文統一用“儲蓄植物系統”作為中文名稱），可顯著提高天敵昆蟲控害的功效［5-6］。采用協調天敵誘集和助增策略，將天敵誘集與溫室應用結合，可為利用天敵昆蟲控制害蟲提供理論和實踐基礎。【前人研究進展】THIES等［7］早在1999年就研究發現，景觀作物的豐富性有助于天敵昆蟲的遷移和對周圍作物害蟲的持續防控。此外，在保護地作物周圍種植開花性植物，可為多種天敵昆蟲，如瓢蟲、草蛉、食蚜蠅和寄生蜂等提供補充食物，從而顯著提高天敵昆蟲的壽命和繁殖率［8-10］。進一步研究發現，很多捕食性和寄生性天敵對花粉和蜜露釋放出的揮發性有機物表現出明顯的趨性［9，11-13］，LI等［14］研究發現，在作物或天敵儲蓄植物中添加花粉對小花蝽和瓢蟲具有明顯的誘集作用。關于用儲蓄植物增殖和釋放天敵的措施防治害蟲已有 40年的歷史［4］，多種天敵昆蟲，如蚜繭蜂（Aphidiid）、麗蚜小蜂（Encarsia formosa）、食蚜癭蚊（Aphidoletes aphidimyza）、食蚜蠅 （Scaeva pyrastri）和植綏螨（Phytoseiidae）等都有應用，防治對象包括蚜蟲、粉虱、薊馬和葉螨等［5，15］。【本研究切入點】作物花期對天敵昆蟲具有誘集性［11］，且增加作物種類有助于天敵遷移和棲息以及提高天敵多樣性［16］，因此，本研究通過3年在不同地點混合種植5種誘集植物，分析所誘集天敵的多樣性特征；此外，將誘集到的優勢天敵昆蟲通過儲蓄植物繁育后，應用于溫室黃瓜中防治瓜蚜?！緮M解決的關鍵問題】分析誘集植物中的天敵多樣性特征及與誘集植物種類、調查時間和植物花期的關系，篩選出優勢天敵種類，并在溫室中應用，評價其對黃瓜蚜蟲的防治效果。

1 材料與方法

天敵昆蟲的誘集試驗于2012和2013年在河北省廊坊市的中國農業科學院植物保護研究所試驗基地（116°69′ E，39°52′ N）開展，2015在湖北省黃岡市農業科學院梅家墩試驗基地（114°55′ E，30°34′ N）開展。儲蓄植物系統的溫室應用于2013年在河北省廊坊市中國農業科學院植物保護研究所試驗基地進行。

1.1供試植物

誘集植物包括玉米、紫花苜蓿、向日葵、小麥和大豆。其中，玉米、紫花苜蓿和向日葵種子購自北京鑫農豐農業技術研究所；小麥和大豆分別為當地試驗基地提供。

1.2天敵昆蟲誘集試驗

在兩個試驗基地中，每種作物設置一個小區，小區面積為3 m×3 m，小區重復3次，5種作物共15個小區，按照隨機區組排列，每個小區間隔1 m（圖1），試驗區周圍為常規作物。根據誘集植物的生長周期差異，先后安排種植不同作物。試驗期間，小麥處于苗期，玉米處于抽雄吐絲期，紫花苜蓿和向日葵經歷現蕾期和花期，大豆經歷出枝期、開花期和結莢期。調查采用5點取樣法，每點選擇0.5 m×0.5 m的面積，其中，玉米、向日葵和大豆每點取樣6株，用直接觀察法調查取樣點內的所有天敵種類。調查時同時記錄作物的生長時期。每周調查一次，若遇到陰雨天氣，提前或延后1 d調查。廊坊調查時間為2012年5月30日至7月3日（由于收集天敵會影響調查結果，所以2013年只收集天敵而不做調查，并構建儲蓄植物系統和開展溫室應用試驗），黃岡調查時間為2015年7月18日至8月21日。試驗調查期間，誘集植物的栽培管理措施按照常規農事操作進行，每天用滴灌澆水，全苗生育階段，不定期鋤草，不使用除草劑和任何藥劑。

圖1　2012、2013和2015年誘集植物小區分布Fig. 1 Distribution of plots for trapping crops in 2012， 2013 and 2015

1.3儲蓄植物系統在溫室中的應用

基于2012年廊坊試驗基地天敵昆蟲的誘集效果，2013年將誘集植物中的瓢蟲卵塊（包括龜紋瓢蟲（Propylaea japonica）、異色瓢蟲（Harmonia axyridis）、七星瓢蟲（Coccinella septempunctata）和二星瓢蟲（Adalia bipunctata）收集起來，放入透明塑料杯（上口直徑10 cm，下口直徑6 cm，高16 cm）中，上口用紗布封蓋，然后置于溫度為（10±1）℃，相對濕度（70±5）%，光周期L∶D=16 h∶8 h的人工氣候箱中貯存備用。

溫室應用前，將培養箱溫度調至（26±1）℃，待卵孵化后，將1—2齡期的幼蟲接入帶有麥蚜的小麥上（小麥提前移栽到盆口直徑為20 cm的花盆中），并用100目的紗網籠罩，即構建出了以麥蚜為替代獵物，小麥為儲蓄植物的小麥-麥蚜-瓢蟲儲蓄植物系統，并應用于溫室黃瓜中防治蚜蟲，即瓜蚜（Aphis gossypii）。試驗設置3個瓢蟲密度梯度，A：50頭；B：100頭；C：200頭；D：空白對照。將蚜蟲發生密度相對均勻的區域劃分為12個小區，每區為一畦，每畦25顆黃瓜，小區之間用100目的防蟲網隔開。小區隨機排列。每個小區中間安排一個處理，每個處理重復3次。在每個小區內定點調查5株黃瓜苗，每株選取上、中、下相對位置上各一片葉子，調查整張葉片正反面上的所有活蚜蟲數量，每周調查一次，連續調查兩周。儲蓄植物系統應用前，先調查各處理中的蚜蟲基數。

1.4數據處理

采用冗余分析（redundancy analysis，RDA）方法分析不同寄主作物上的天敵群落與其影響因子（誘集植物種類、調查時間和植物花期）間的關系［19］。冗余分析是約束排序中的重要類型，能夠很好地分析物種多樣性特征（群落結構和分布）與其影響因子的關系，而且可以降低個別優勢類群對群落結構的影響權重。在采用冗余分析前，先利用除趨勢對應分析（detrended correspondence analysis，DCA）對不同日期下不同誘集植物上的天敵昆蟲群落組成進行調查，根據得到的排序軸的梯度長度（lengths of gradient）來選擇排序的類型（線性模型（RDA）或者單峰模型（CCA））。如果DCA 排序前4個軸中的最大值超過4，選擇單峰模型合適，如果＜3選擇線性模型比較合適；如果介于3—4兩種模型都可行［20］。在本研究中，2012年和 2015年寄主作物上的天敵分布的梯度長度最大值分別為1.17和1.42，均小于3。利用R語言中vegan 軟件包的‘diversity’函數計算H′、D和J。利用vegan軟件包的‘rda’函數實現RDA分析［21］。所有原始數據均經過lg（x+1）轉化。

不同調查日期間的天敵群落特征參數用單因素方差分析（One-way ANOVA，SPSS13.0），方差若有顯著性，采用Turky-HSD法比較，顯著性差異為P=0.05水平。

儲蓄植物系統防治溫室蚜蟲的效果，根據應用前后各小區的活蚜數進行統計，并按下列公式計算其蟲口減退率（%）及防治效果（%）：

蟲口減退率（%）= ［（防治前蟲口數-防治后蟲口數）/防治前蟲口數］×100

防治效果（%）= ［（處理區蟲口減退率-對照區蟲口減退率）/（1-對照區蟲口減退率）］×100

不同處理下的蚜蟲防治效果用單因素方差分析（One-way ANOVA，SPSS13.0），方差若有顯著性，采用Turky-HSD法比較，顯著性差異為P=0.05水平。

2 結果

2.1天敵昆蟲多樣性特征及與其影響因子間的關系

誘集植物上天敵昆蟲的群落特征參數，Shannon-Wiener多樣性指數、Simpson優勢集中性指數和Pielou均勻性指數隨著調查時間的變化，總體上呈現顯著差異（圖2）。按照個體數量占到所有天敵數量的10%以上為優勢類群的劃分依據［22］，2012年的優勢類群為蚜繭蜂、小花蝽和龜紋瓢蟲；2015年的優勢類群為蚜繭蜂和龜紋瓢蟲。其中，兩年的蚜繭蜂類群分別占22.5%和14.7%。

圖3為RDA排序圖，箭頭表示影響因子，箭頭連線在兩個軸上的投影長度代表某個影響因子對研究對象影響的大小，連線在軸上的投影越長代表該影響因子對研究對象的分布影響越大，箭頭連線與排序軸的夾角代表該影響因子與排序軸的相關性大小，夾角越小則相關性越高。2012和2015年的天敵昆蟲RDA分析結果表明，2012年，不同誘集植物上的天敵昆蟲多樣性信息總變異中的26.02%能夠被誘集植物種類、調查時間和植物花期這 3個變量解釋（F=3.048，P=0.001），其中第一軸解釋了約 15.00%變異信息，第二軸解釋了約 7.07%變異信息，第三軸解釋了約3.95%變異信息。2015年，誘集植物種類、調查時間和植物花期能夠解釋 17.20%的天敵昆蟲多樣性信息的總變異（F=1.801，P=0.027），其中第一軸解釋了約11.50%變異信息，第二軸解釋了約4.20%變異信息，第三軸解釋了約1.50%的變異信息。

誘集植物種類、調查時間和植物花期對天敵群落結構均有顯著影響（2012年，誘集植物：r2=0.476，P ＜0.001；調查時間：r2=0.484，P＜0.001；植物花期：r2=0.455，P＜0.001；2015年：誘集植物：r2=0.604，P=0.001；調查時間：r2=0.218，P=0.029；植物花期：r2=0.215，P=0.044）。兩年的PDA排序圖反映出一個共同的信息，即小花蝽和中華草蛉（Chrysoperla sinica）與植物花期的相關性較高。

2.2儲蓄植物系統對溫室蚜蟲的防治效果

2013年溫室試驗之前，各處理中的蚜蟲初始密度沒有顯著差異（F3，8=1.79，P=0.23），平均每片葉子上蚜蟲為102頭（圖4）。構建的小麥-麥蚜-瓢蟲的儲蓄植物系統，在應用后的第一周，接種200頭瓢蟲的處理對蚜蟲種群具有壓制作用，但各處理間的蚜蟲密度沒有顯著差異（F3，8=2.65，P=0.12），兩周后，接種200頭瓢蟲的處理中的蚜蟲密度顯著低于其他處理（F3，8=5.18，P=0.03），防治效果為69.4%（表1）。

3 討論

圖2　2012和2015年誘集植物上天敵多樣性指數的時間動態Fig. 2 Temporal dynamics of natural enemy diversity on trapping crops in 2012 and 2015

表1　接種不同瓢蟲密度的儲蓄植物系統對蚜蟲的防治效果Table 1 Control efficacy of banker plant system inoculated at different densities of ladybird beetle against A. gossypii

圖3　誘集植物上天敵群落結構與其影響因子間RDA排序圖Fig. 3 Graph of RDA for natural enemy community structure and its factors

近年來，基于害蟲生物防治的天敵昆蟲控害機理和可持續利用方面，國內外開展了大量的工作［2，23-24］。其中，利用天敵昆蟲對害蟲的自然調控是今后研究的熱點方向［10］。相比于害蟲，天敵昆蟲的不同種群對地理分布、生態環境和人為干擾等方面存在不對稱性或不同步行，從而導致天敵昆蟲對害蟲的防控效應存在“時空錯位”和“控制乏力”［24］。由于天敵昆蟲對害蟲的“跟隨效應”以及化學農藥對自然天敵的殺傷作用，因此，通過人為誘集、保育和助增等方式，對天敵昆蟲種群進行主動調節，并通過促進天敵昆蟲與害蟲的時空同步性，保持對害蟲的“高壓”態勢，是害蟲可持續控制的重要措施。

圖4　接種不同瓢蟲密度的儲蓄植物系統處理中蚜蟲種群數量Fig. 4 A. gossypii population in treatments of banker plant system inoculated at different densities of ladybird beetle

開花作物、蜜露可為天敵昆蟲提供補充食物，從而有助于天敵的誘集和定殖［11，25-26］，作物多樣性影響天敵昆蟲的食物網［27-28］和在作物上的天敵種類、種群結構和分布［16，29-30］，本研究在不同地點混合種植的 5種誘集植物中，玉米、向日葵和紫花苜蓿均具有顯著的誘集天敵作用［3，31-32］，大豆和小麥對誘集害蟲效果較好，從而起到豐富天敵食物網的作用［33］。相對于傳統的生態系統中生物多樣性的分析，本研究采用的冗余分析（RDA）是一種直接梯度分析方法，該方法能夠在不同變量因子組合下對單個變量進行統計學特征描述，從而揭示各變量因子對生物多樣性的貢獻率［34］。本研究不僅將作物種類和調查時間作為常規的影響因子分析其對天敵昆蟲多樣性的影響，并且將植物花期也作為一個重要影響因子進行研究。2012和2015年的研究結果表明，作物種類、調查時間和植物花期共對天敵昆蟲多樣性信息的總變異可分別解釋 26.02% 和17.20%，即80%左右的變異受到其他因子的影響，如作物的種植面積和周圍植被［33］、農業景觀格局［35-36］等對昆蟲群落均有影響。此外，氣候條件、地理位置、作物生長階段和季節動態等也對誘集植物上的天敵多樣性產生影響。因此，作物對天敵昆蟲的誘集效果應在大尺度空間范圍內綜合考慮。本研究所在的廊坊和黃岡試驗基地分別占地33和60 hm2，兩個基地主要種植的作物均為棉花、小麥、玉米、花生、大豆和蔬菜等作物，種植結構相似，所以誘集的天敵昆蟲類群相近，如試驗過程中，兩基地的小麥中蚜繭蜂數量較多，成為誘集植物上的優勢群體，此外，廊坊和黃岡分別在試驗的第6周和第5周降雨，對天敵種群的影響較大，群落參數均明顯下降。

很多研究表明，提高作物多樣性能為天敵提供更適合的微觀環境、食物、替代寄主或獵物等資源［3］，尤其是蜜源植物能夠增加天敵的多樣性和適合度［37-38］，然而，天敵間存在兼性捕食/寄生作用（intraguild predation，IGP）［39］，此外，很多植物也同時具有對害蟲的誘集作用［33］，因此，天敵多樣性的提高并不意味著能夠降低害蟲種群［40-41］。鑒于誘集植物在天敵昆蟲利用方面具有風險，本研究通過在自然生態系統中將幾種誘集植物組合，在田間“招募”各類自然天敵，形成天敵昆蟲的開放式儲蓄庫，之后針對目標作物上害蟲的發生種類與發生密度，從天敵庫中有意識地“調用”優勢天敵昆蟲，并臨時構建出儲蓄植物系統，應用于目標作物上防治害蟲，探索集天敵誘集、保護、篩選與釋放應用為一體的天敵昆蟲利用新途徑。2012和2013年在廊坊種植的誘集植物中，蚜繭蜂和瓢蟲均為優勢天敵類群，且在植物上以僵蚜、瓢蟲卵和低齡幼蟲的定殖蟲態容易收集和貯存。本研究在2013年的誘集植物中，僅收集了瓢蟲卵，并就地取材，將帶有麥蚜的小麥作為儲蓄植物，從而構建出“小麥-麥蚜-瓢蟲”儲蓄植物系統。2015年，在黃岡種植了同樣布局的誘集植物，進一步驗證了誘集結果。該研究思路不僅節約了天敵大量飼養的成本，避免了天敵利用的風險，也為生態系統中提高天敵功效所需的功能植物的篩選、搭配和布局提供參考。

儲蓄植物系統綜合了天敵的保護與助增的特點［5］，即通過建立一個自我維持的系統以降低有害生物的種群水平［15］。儲蓄植物系統的應用時間直接決定著對害蟲的防治效果［42］，提早預防性引入儲蓄植物系統，往往會取得明顯的防治效果，且成本較低。本研究在溫室中引入儲蓄植物時，黃瓜葉片上的蚜蟲密度已經較高，所以沒有取得良好的防治效果。試驗中，盡管接種200頭瓢蟲的儲蓄植物在第2周的防治效果近70%，仍壓制不住蚜蟲種群的暴發，后期植物由于蚜蟲的嚴重為害而枯萎。因此，誘集植物的種植、天敵昆蟲的收集和保存、儲蓄植物的構建和引入應綜合考慮目標作物害蟲的發生時間和發生密度等信息。

目前，中國的農業害蟲，尤其是入侵性害蟲表現出對環境的適應性高、繁殖速度快和競爭能力強等特點［43］。通過保護和利用天敵，充分發揮天敵對害蟲的持續有效控制是生物防治研究中一個始終不渝的努力方向［4］。本研究協調天敵誘集和助增策略，在小范圍內探索了誘集植物上天敵多樣性特征及與其影響因子間的關系，并以溫室黃瓜害蟲（蚜蟲）為實踐對象，將誘集到的優勢天敵構建成儲蓄植物系統，評價了其對溫室蚜蟲的防治效果，為天敵昆蟲的保護和利用提供了理論和實踐基礎。

4 結論

誘集植物種類、調查時間和植物花期顯著影響天敵昆蟲的群落結構；構建的優勢天敵儲蓄植物系統，在應用時應考慮目標害蟲的發生時間和密度。以天敵昆蟲誘集、保護、篩選和利用為一體的害蟲生物防治思路在實踐中具有可行性。

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（責任編輯 岳梅）

Natural Enemy Diversity on Trapping Crops and Its Application for Control of Aphids in Greenhouse Cucumber

WU Sheng-yong1， XU Li-rong2， LI Ning2， WANG Deng-jie3， LEI Zhong-ren1，4
（1State Key Laboratory for Biology of Plant Diseases and Insect Pests， Institute of Plant Protection， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100193；2Huanggang Academy of Agricultural Sciences， Huanggang 438000， Hubei；3Dachuan Plant Protection and Quarantine Station in Dazhou City of Sichuan Province， Dazhou 635000， Sichuan；4Fujian-Taiwan Joint Centre for Ecological Control of Crop Pests， Fuzhou 350002）

【Objective】Concern over protection and application of natural enemies for biological control of insect pests has increased considerably in recent years. The objective of this study is to assess the relationship between natural enemy diversity on multiple mixed trapping crops and its influence factors. Furthermore， the efficacy of banker plant system for control of the target pest aphids in cucumber greenhouse was evaluated. 【Method】Five species of trapping crops including maize， alfalfa， sunflower， wheatand soybean were mix-planted in the experiment stations of Langfang and Huanggang in 2012， 2103 and 2015， respectively. The species of natural enemies were investigated during the experimental period. The community parameters of natural enemies were calculated， and the relationship between community structure and its influence factors （plant species， sampling time and flowering phase） was analyzed by redundancy analysis. In 2013， the dominant natural enemy， i.e.， ladybird beetle was collected from the trap cropping and stored in laboratory. In addition， the wheat aphid and wheat were selected as the alternative prey and banker plant of ladybird beetle with different densities， respectively， and the system for control of Aphis gossypii was introduced on greenhouse cucumber. The control efficacy among different treatments was compared.【Result】Analyses of community parameters of natural enemies， Shannon-Wiener diversity index （H’）， Simpson’s diversity index （D） and Pielou’s evenness index （J） showed differences over the sampling time. Aphidius spp. and Propylaea japonica were determined as dominant natural enemies in two years. The abundances of both species accounted for over 10% in all natural species on the mixed trap cropping. Redundancy analysis results indicated that plant species， flowering phase and sampling time significantly affected the abundance of natural enemies， and in total explained 26.02% and 17.20% of the variance of the natural enemy community data in 2012 and 2015， respectively. Graph of RDA in 2012 and 2015 indicated that Orius spp. and Chrysoperla sinica displayed higher correlation with the flowering phase. When introduced the banker plant system with density of 200 ladybird beetles in greenhouse， the density of A. gossypii was significantly lower among the treatments， with a control efficacy of 69.4%. 【Conclusion】Attractiveness of natural enemies was integrated with the strategy of their enhanced abundance by means of artificial assistance. Different species of trapping crop plants were mix-planted，attracted multiple natural enemies groups. The dominant natural enemy attracted in the mixed plants was screened to develop the banker plant system， which was then introduced in greenhouse cucumber for control of aphids. The banker plant system with the highest density of ladybird beetle resulted in a certain reduction in aphids population. Therefore， it is practicable to integrated strategies involving the trapping， protection， screening and application of natural enemies for biological control of insect pests.

trap cropping； natural enemies； redundancy analysis； banker plant system； release and application； aphid

2016-02-02；接受日期：2016-04-22

國家大宗蔬菜產業技術體系（CARS-25-B-07）、國家公益性行業（農業）科研專項（201303019-02）

聯系方式：吳圣勇，E-mail：sywu@ippcaas.cn。徐麗榮，E-mail：300200100xlr@163.com。吳圣勇和徐麗榮為同等貢獻作者。通信作者雷仲仁，E-mail：leizhr@sina.com