浙江塘棲枇杷黃毛蟲種群數量特征及預測模型

汪愛娟，洪文英，吳燕君，李阿根，張舟娜，許張杰（.浙江省余杭區農業生態與植物保護管理總站，浙江 余杭 00；.浙江省杭州市植保土肥總站，浙江 杭州 000；.浙江省余杭區農業教育培訓中心，浙江 余杭00）

浙江塘棲枇杷黃毛蟲種群數量特征及預測模型

汪愛娟1，洪文英2，吳燕君2，李阿根1，張舟娜1，許張杰3
（1.浙江省余杭區農業生態與植物保護管理總站，浙江 余杭 311100；2.浙江省杭州市植保土肥總站，浙江 杭州 310020；3.浙江省余杭區農業教育培訓中心，浙江 余杭311100）

采用燈下誘蛾和田間幼蟲系統調查相結合的方法，研究枇杷黃毛蟲Melanographia flexilineata種群數量特征和消長動態，并建立其發生趨勢預測模型。結果表明：2008－2013年燈下誘蛾越冬代成蟲始見期在4月中旬至下旬（4月14日至29日），其中2010－2012年相對較遲，峰期持續時間、蛾量受當年氣候等條件的影響呈相應的變化，2008年和2011年為最高峰期蟲量，2013年明顯低于歷年同期；田間幼蟲發生量也呈現出相似的趨勢，年度間均以第2代幼蟲危害最重，峰期主要出現在6月下旬，少數年份推遲至7月上旬，第4代燈下成蟲與田間幼蟲量均下降較快。在此基礎上，以枇杷黃毛蟲的田間系統監測資料及氣溫、相對濕度、降水量等氣象因素作為預測因子，采用逐步回歸分析法，篩選出了具有顯著回歸影響的24個因子進入回歸模型，建立了第1代至第3代枇杷黃毛蟲發生期和發生量預測模型，其中影響枇杷黃毛蟲種群數量消長的關鍵因子為種群基數和降水量、氣溫和相對濕度。經檢驗，各代次發生期、發生量預測模型均達到99分以上的歷史符合率和預測準確度，模型擬合值與實測值相符，能準確地預測出其發生量和發生高峰期。圖2表5參13

森林保護學；枇杷黃毛蟲；種群數量特征；發生期；發生量；預測模型

枇杷黃毛蟲Melanographia flexilineata，又名枇杷瘤蛾，屬鱗翅目Lepidoptera燈蛾科Arctiidae［1］，是中國南方枇杷Eriobotrya japonica上最主要的害蟲。除危害枇杷外，枇杷黃毛蟲還危害梨Pyrus spp.，李Prunus spp.，合歡Albizzia julibrissin，紫薇Lagerstroemia india等果樹和綠化樹。浙江省杭州市余杭區塘棲鎮從唐代起就以盛產枇杷而著稱于世［2］。近年來，鮮果枇杷價格快速上升，對品質的要求日益提高，枇杷產業迅速發展。枇杷黃毛蟲在浙江余抗塘棲1 a發生4代，幼蟲危害枇杷嫩芽和嫩葉，發生多時也危害老葉、嫩莖表皮和花果，嚴重時全樹葉片被吃盡，削弱樹勢［3－4］，影響產量。國內對枇杷黃毛蟲的寄主分布、形態、生物學特征等有一定的報道［5－9］，但開展系統監測調查、對其種群動態的研究及應用統計學方法建立預測模型等方面鮮有報道。本研究采用測報燈誘集與田間調查相結合的方法，通過對塘棲枇杷黃毛蟲成蟲燈下逐日系統監測結合田間定期系統調查，選擇不同時期蟲口基數、氣象資料（氣溫、相對濕度、降水量）作為預測因子，使用逐步回歸法開展其發生期和發生量的預測預報模型研究，對保障枇杷產量和品質，促進枇杷產業發展具有重要意義。

1　材料和方法

1.1誘捕設備

自動蟲情測報燈由河南省佳多科工貿有限公司生產，燈下接誘導漏斗和接蟲袋。

1.2蟲情數據的取得

試驗地設在余杭區塘棲枇杷研究所試驗基地，枇杷品種為 ‘紅娘子'‘Hongniangzi'和 ‘白沙' ‘Baisha'，試驗時期為2008－2013年。枇杷黃毛蟲成蟲采用頻振式測報燈進行逐日誘集，每年開燈時間為4月1日至9月30日，歷時約183 d，幼蟲隔3 d左右田間調查1次，選取樣樹5株進行調查，樹冠按東南西北劃分4個方位，各個方位分上層、中層、下層等3層，將樣樹劃分為12個資源單位，選取新梢枝條1枝·資源單位－1，記載各枝條上的幼蟲數量。統計、記錄每天誘捕的黃毛蟲成蟲數量及每周田間查見的黃毛蟲幼蟲，進行系統監測。

1.3數據的處理和預報模型的建立

利用2008-2013年枇杷黃毛蟲在余杭區塘棲鎮監測的系統歷史資料，將前5 a的誘蟲數據、田間系統調查數據和氣象資料用來建模，應用SPSS 17.0軟件，采取逐步回歸分析方法［10］，建立發生期和發生量的預測預報模型，最后1 a的資料用來檢驗。原始調查數據不作任何轉換，所用氣象資料由杭州市氣象局提供。

1.4預測模型的檢驗

將2014年的實況資料，應用唐啟義等［11］提出的病蟲測報應驗程度判定模式進行驗證，從而判斷組建模型的可行性。

發生期預報應驗程度判定模式：

發生量預報應驗程度判定模式：其中：Ts和Ds分別為發生期和發生量判定模式的分值，Ts和Ds＜40表明預報不準確，40≤Ts和Ds＜60表明預報比較準確，Ts和Ds≥60表明預報準確；a為預報對象常年平均值，a1為實測值，a2為預測值；δ為預報對象常年標準差，t為自預報發出至實際發生時的期距（d）。

2　結果與分析

2.1田間種群數量特征

2.1.1燈下蟲情特征2008－2013年枇杷黃毛蟲燈下成蟲誘集量監測結果（圖1）顯示：2008年以來，枇杷黃毛蟲種群動態特征和數量結構發生了一定的變化：一是越冬代成蟲始見期年度間差異較大，其中2008年、2009年和2013年成蟲始見期較早，均為4月中旬，以2013年最早（4月14日），2010－2012年相對較遲。二是主害代燈下成蟲峰期時間、蛾量年度間有差異，總體均以第3代峰期誘蛾量最高，其次為第2代；峰期持續時間、蛾量受當年氣候等條件的影響呈相應的變化，2008年和2009年于7月中旬出現全年誘蛾最高峰，2010－2013年誘蛾最高峰出現在7月下旬；主害期危害程度年度間差異大，2011年7月下旬誘蛾量596頭·燈－1·旬－1，與歷年同期比第3代成蟲峰期蛾量明顯偏高，占全年誘集總量的55.18%，2013年7月高峰期蛾量為87頭·燈－1·旬－1，明顯低于歷年同期，分析其原因可能與當年夏季出現罕見高溫干旱天氣，不利于枇杷黃毛蟲生長發育有關。有研究表明：氣候較為暖濕的條件下成蟲產卵量多、幼蟲發生量大［6］，低于20℃和高于32℃的溫度條件下對枇杷黃毛蟲世代存活率不利［12］，7月和8月干旱對黃毛蟲的發生有抑制作用［6］，也印證了這個可能性；第4代成蟲誘集量普遍下降較快，可能與第3代幼蟲發生期正值高溫天氣、成蟲在高溫下產卵少、卵孵化率下降使幼蟲蟲量不高有關。

2.1.2田間幼蟲種群動態特點2008－2013年田間幼蟲系統調查（圖2）結果表明：年度間枇杷黃毛蟲均以第2代幼蟲危害最重，發生期為6月中下旬至7月上旬，高峰期主要出現在6月下旬，少數年份持續至7月上旬危害重，第2代幼蟲期正值枇杷成熟階段，除葉、芽外，果實也受害，對枇杷生產影響最大，2008－2013年高峰期平均蟲量140.0～188.9頭·株－1·旬－1，占全年總量的32.57%～47.23%。第1代幼蟲發生期為5月上旬至6月上旬，高峰期主要出現在5月中旬，少數年份推遲至5月下旬，峰期平均蟲量30.6～95.0頭·株－1·旬－1，以2008年最高，2013年蟲量最低。第3代幼蟲發生于7月下旬至8月中旬，此時正值1 a中氣溫最高、雨水相對較少的季節，特別是2013年為持續高溫干旱的年份，成蟲產卵少，卵存活率低，發生期總蟲量及高峰期蟲量均下降，年度間發生量差別較大，2008年高峰期蟲量49.0頭·株－1·旬－1，高于其他年份，而2013年由于持續高溫干旱，蟲量明顯低于其他年份。第4代幼蟲田間查見幼蟲較少，與前幾代次比蟲量下降較快，9月中旬后，幼蟲陸續化蛹越冬。

2.2發生期、發生量的預測

圖1　2008-2013年枇杷黃毛蟲燈下成蟲種群數量特征Figure 1　Quantitative characteristics of adult Melanographia flexilineata during 2008－2013

圖2　2008-2013年枇杷黃毛蟲幼蟲種群數量特征Figure 2　Quantitative characteristics of larvae Melanographia flexilineata during 2008-2013

2.2.1發生期、發生量預測模型的建立枇杷黃毛蟲主要以幼蟲啃食幼芽、葉片、嫩莖表皮和果實等，對產量和品質影響大。為開展枇杷黃毛蟲的適期防治，加強危害風險監測，以第1代至第3代幼蟲發生高峰期（y1，y2，y3）和高峰期發生量（y4，y5，y6）為預報對象，初選前期燈下誘蛾量、田間幼蟲密度等蟲情基數因子及上年12月至當年1月、4月至9月每旬平均氣溫、平均相對濕度、降水量等相關性較大的氣象因子共56個指標作為預報因子，采用逐步回歸分析，建立預測預報模型。結果表明：枇杷黃毛蟲幼蟲發生高峰期、高峰期蟲量與前期蟲口基數、氣象因子密切相關，各有15個因子入選預測模型（表1和表2）。發生期預測模型表明：前期田間幼蟲蟲口密度、降水量對發生高峰期影響最大，各有5個因子入選預測模型，前期燈下誘蛾量、平均相對濕度、氣溫等也有一定的影響。發生量預測模型表明：枇杷黃毛蟲第1代至第3代幼蟲旬高峰期蟲量與前期田間幼蟲密度、燈下誘蛾量呈顯著正相關，氣象因子中平均相對濕度和降水量分別有5個和4個因子入選預測模型，氣溫因子中5月下旬、6月上旬、7月上旬平均氣溫也作為預測因子入選發生量預測模型。

表1　枇杷黃毛蟲發生期預測因子歷史數據Table 1　Predictive factors for occurrence period of Melanographia flexilineata

表2　枇杷黃毛蟲發生量預測因子歷史數據Table 2　Predictive factors for occurrence quantity of Melanographia flexilineata

表3　枇杷黃毛蟲發生期、發生量預測模型Table 3　Forecasting model for occurrence quantity and period of Melanographia flexilineata

2.2.2發生期、發生量預測模型的擬合率檢驗將2013年的蟲情、氣象數據，應用1.4節的應驗程度判定模式，分別對枇杷黃毛蟲第1代至第3代幼蟲的發生高峰期、高峰期發生量預測結果進行檢驗（表4和表5）。結果表明：用逐步回歸法擬合的枇杷黃毛蟲幼蟲發生期、發生量模型，評分分值高，均大于99分，在準確的范圍內。根據模擬結果，第1代、第2代和第3代枇杷黃毛蟲幼蟲發生高峰期模型擬合值分別為5月19日、6月25日、8月16日，實際分別為5月19日、6月25日、8月16日；第1代、第2代和第3代幼蟲高峰期發生量模型擬合值分別為30.62，106.28和5.83頭·株-1·旬－1，實際分別為31，107和6頭·株-1·旬－1。模型擬合值接近實測值，擬合結果準確。

表4　枇杷黃毛蟲發生期預測模型驗證Table 4　Verification of forecasting model for occurrence period of Melanographia flexilineata

表5　枇杷黃毛蟲發生量預測模型驗證Table 5　Verification of forecasting model for occurrence quantity of Melanographia flexilineata

3　小結與討論

3.1枇杷黃毛蟲種群特征及發生規律

本研究對枇杷黃毛蟲進行了燈下誘蛾及田間幼蟲系統調查。結果表明：枇杷黃毛蟲在浙江余杭塘棲田間蟲量與越冬期溫濕度條件、主害代前期蟲口基數及氣候條件等密切相關，燈下誘蛾年度間總蟲量2008年和2011年最高，2013年明顯低于歷年同期，與當年夏季持續高溫干旱、不利于枇杷黃毛蟲生長發育有關。田間幼蟲量也呈現出相似的趨性，以2011年最高，2013年最低。關于枇杷黃毛蟲在中國南方枇杷產區的每年發生代數、種群動態等，國內相關文獻主要為福建［3，5］、浙江［6-7，12］等地的調查研究，在福建福州1 a發生5代［5］，上海地區1 a發生3代［13］。本研究表明枇杷黃毛蟲在余杭塘棲1 a發生4代，與前人報道一致［6－7］，越冬代成蟲始見期2008－2013年在4月中旬至下旬（4月14日至4月29日），2008年、2009年、2013年較早，2010－2012年相對較遲，與王恩等［6］的研究結果較一致（4月20日），比何富泉等［7］報道的（5月上旬）約早15～20 d。塘棲枇杷黃毛蟲田間幼蟲量年度間均以第2代危害最重，發生高峰期主要出現在6月下旬，少數年份推遲至7月上旬，主害代燈下成蟲峰期時間、蛾量年度間有差異，總體均以第3代峰期誘蛾量最高，其次為第2代，第4代燈下成蟲與田間幼蟲量均下降較快，9月中旬后，幼蟲陸續在樹皮裂縫中、分枝處或樹干基部和附近灌木上吐絲、結繭、化蛹越冬。

3.2種群動態預測模型的影響因素

本研究對枇杷黃毛蟲發生的相關因素進行了調查和統計分析，篩選出發生期和發生量各15個因子，建立了種群動態預測模型，為預測各代次枇杷黃毛蟲的發生高峰、開展適期防治提供了依據。枇杷黃毛蟲發生高峰期受前期田間幼蟲蟲口密度、降水量影響最大；田間幼蟲高峰期發生量與前期蟲口基數呈極顯著正相關，是枇杷黃毛蟲發生的最重要因素，平均相對濕度、降水量、氣溫等氣象因子也有一定的相關性，春夏氣候較為暖濕的年份，成蟲產卵量多，第1代和第2代幼蟲田間發生量大，氣溫過高則卵孵化率、幼蟲存活率下降［12］，特別是2013年夏季高溫干旱對黃毛蟲的發生有抑制作用，而比較暖濕的季節有利于黃毛蟲發生。本研究引入了多年來枇杷黃毛蟲發生期每旬平均氣溫、相對濕度、降水量等氣象因子及前期蟲口基數進行建模，應用唐啟義等［11］提出的應驗程度判定模式進行擬合率檢驗，評分分值均在90以上，模型擬合值與實測值接近，擬合結果準確，對今后枇杷黃毛蟲的適時、準確預報具有一定的實用價值，可供杭州地區及氣象等環境條件總體較為相似的地區應用。

3.3預測預報技術的完善與發展

建立枇杷黃毛蟲種群動態模型的目的是為了預測預報更為適時準確、更有效地為生產服務，以減少因該蟲危害造成的損失。枇杷黃毛蟲年度間發生期和發生量受當年氣候條件等因素影響，在每年發生盛期內又呈季節性消長，采用多年數據建立種群動態模型可實行較準確的預測。本模型主要依據2008年以來的數據資料，為更充分地顯現其年度間的周期性規律，增強預報結果的準確性，筆者將逐年追加監測資料，使樣本總數增多，校正模型，使預測精度不斷提高，更好地服務于生產實際。

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Quantitative population characteristics and a prediction model for Melanographia flexilineata from Tangqi，Zhejiang

WANG Aijuan1，HONG Wenying2，WU Yanjun2，LI Agen1，ZHANG Zhouna1，XU Zhangjie3
（1．Yuhang Agro-ecological Environment&Crop Protection Administrative General Station，Yuhang 311100，Zhejiang，China；2.Hangzhou Plant Protection and Soil-fertilizer Station，Hangzhou 310020，Zhejiang，China；3.Yuhang Agricultural Education and Training Center，Yuhang 311100，Zhejiang，China）

To improve the forecasting and sustained prevention level of Melanographia flexilineata，population dynamics and quantitative characteristics were observed，then a forecast model was established by method of lamplight moth-trapping and a systematic larvae investigation from 2008－2013.Then，based on monitoring data including insect population and weather factors，such as temperature，humidity，and precipitation，a mathematical prediction model for quantity of occurrence and period of the 1st to 3rd generation of M.flexilineata was established using stepwise regression.Results by lamplight moth-trapping showed that the start for overwintering adult trappings was from middle to late April（from April 14th to 29th），but it was relatively late from 2010－2012 in contrast to other years.The peak period and quantity were affected by environmental factors such as climate，which led to peak quantities in 2008 and 2011 but a low ebb in 2013.Population dynamics of the larvae were similar trends with the 2nd generation causing the extremely serious harm；larval peak period occurred in late June but seldom in early July.The fourth-generation quantity of moth and larvae decreased rapidly.Based on the monitoring data collected from 2008 to 2013 including insect quantity and weather fac-tors，the prediction mathematical models of occurrence quantity and period for the pest were established using the method of stepwise regression.Twenty-four factors which had a significant effect（P＜0.05 or 0.01）on the regression forecasting model were screened out.Among them，population cardinal number，precipitation，humidity，and temperature were the key factors influencing pest population dynamics.Predicted values agreed well with measured values by inspection and application with the scores which could reflect the historical coincident rate and prediction accuracy of these models being over 99.Thus，this model could accurately predict the quantity and period of occurrence for M.flexilineata.The established prediction technique in this paper was signality to the accurate prediction and scientific prevention of M.flexilineata，which provided scientific basis for supervisors in production.［Ch，2 fig.5 tab.13 ref.］

forest protection；Melanographia flexilineata；quantitative characteristics；occurrence period；occurrence quantity；prediction model

S667.3；S763.3

A

2095-0756（2016）04-0712-06

10.11833/j.issn.2095-0756.2016.04.022

2015-02-28；

2015-04-08

杭州市科技計劃項目（20130432B03）；杭州市豐收計劃項目（20130033）

汪愛娟，高級農藝師，從事植保技術研究與推廣。E-mail：Xuege001@163.com。通信作者：洪文英，高級農藝師，從事植保技術研究與推廣。E-mail：hongwy@hz.cn