儲糧環境中米象發生與CO2含量變化的關系研究

張育濮 呂建華 王殿軒 康宇龍

(河南工業大學糧油食品學院；糧食儲藏與安全教育部工程研究中心，鄭州 450001)

米象(Sitophilusoryzae)，鞘翅目象甲科，是全世界主要蛀食性儲糧害蟲之一[1]，對豆類、油料類、藥材、干果、各種谷物及其加工品危害嚴重[2]。米象蛀食原糧造成損失的同時，使糧堆中粉末碎屑增多，也為粉食性儲糧害蟲發生提供了有利條件。

目前對儲糧害蟲的檢測方法有手動扦樣法、誘捕器法、聲學檢測法、圖像識別和X射線成像等檢測方法。手動扦樣法是當前常用的儲糧害蟲的檢測方法，但費時費力，不能對害蟲發生進行早期檢測。誘捕器檢測昆蟲的方法雖然成本較低，但是僅限于對活動性強的害蟲蟲態檢測。聲學檢測法雖然可以檢測到內部害蟲的侵染，但是很難排除環境噪聲的干擾。圖像識別和X射線成像等檢測方法大多僅限于實驗室內研究，無法大面積推廣應用[3]。目前的害蟲檢測方法尚不能滿足對儲糧害蟲早期發生進行預測預報的需要[4-5]，因此探尋新型的儲糧害蟲發生早期預警方法迫在眉睫。

糧食在儲藏過程中容易受到微生物和害蟲的感染，造成嚴重損耗[6]。國內外關于儲糧安全監測技術的研究發現，利用蟲霉活動可以引起儲糧環境中某種氣體成分含量發生變化的特點，通過測定相關氣體的含量可了解儲糧的狀態[7]。在霉變方面，Bartosik等[8]定期對筒倉進行CO2檢測研究表明，CO2含量變化有可能作為反映糧情的工具。Ileleji等[9]用CO2傳感器檢測儲藏玉米的發熱點，發現通過監測CO2的變化可以反映玉米霉變的情況。梁微等[10]研究了不同含水量小麥在模擬儲藏條件下CO2含量變化，及其與霉菌數量、微生物活性值之間的關系。這些研究結果表明，通過檢測CO2含量變化監測糧情具有可行性，并且對糧食品質沒有根本性影響。唐多等[11]和王殿軒等[12，13]研究發現，感染了玉米象、谷蠹的儲糧環境中很短時間后即可檢測到二氧化碳體積分數顯著增加。但是目前關于蟲害發生與糧堆中CO2含量變化的關系研究尚存在不足。因此，研究不同含水量的小麥感染不同蟲口密度的米象后儲藏環境中CO2體積分數的變化趨勢，可為有效實施儲糧害蟲早期預測預報提供參考。

1 材料與方法

1.1 實驗昆蟲

米象S.oryzae用完整小麥已在河南工業大學儲藏物昆蟲研究實驗室培養數代，實驗前在(28±2)℃和濕度(70±5)%條件下擴大培養1個月后[14]，取羽化后1周的同一批成蟲作為試蟲進行實驗。

1.2 實驗小麥

實驗用小麥為在河南本地糧庫購入100 kg同一批未經處理的原糧，經清洗除雜后小麥中不完善粒小于1.5%，后分批在60 ℃烘箱中烘干2 h進行殺蟲處理。

1.3 實驗儀器及相關用品

KP830型泵吸式二氧化碳氣體探測器：0%～5%(體積分數)；KLP04/KVP 04型氣體隔膜泵；PN-2000 CO2型二氧化碳氣體探測儀：0%～50%(體積分數)；101型電熱鼓風干燥箱。

1.4 實驗方法

無菌無蟲樣品的制備：將經60 ℃烘干殺蟲處理的小麥用1 %次氯酸鈉溶液表面消毒1 min，用無菌水重復洗滌5次后得到表面滅菌小麥[12]，在60 ℃烘箱中去除小麥表面含水量，并將無蟲無菌小麥分為3份，分別添加適量蒸餾水調節含水量至(12.0±0.2)%、(13.0±0.2)%和(14±0.2)%后，置于25 ℃環境中備用。

將調節含水量后的2 kg小麥放入44 cm×30.5 cm×22.5 cm塑料箱中，再將米象成蟲分別以0、2、5、10、20、30 頭/kg的蟲口密度接入小麥中[13]。偶數蟲口密度的試蟲按雌雄性別比1∶1設置，奇數蟲口密度的樣品按雌雄成蟲3∶2設置[14]，之后密閉實驗裝置，根據GB/T 29890—2013《糧油儲藏技術規范》中的要求檢查氣密性，置于28 ℃的環境溫度條件下開始實驗。每種處理重復3次。從第2天起每天定時進行數據的測量記錄。

1.5 數據處理

本實驗所測量的數據記錄在Excel表格中，用SPSS處理軟件來做方差分析(Duncan法)以及多重比較等數據處理。用OrijinLab對不同含水量、感染不同蟲口密度害蟲的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化與處理時間的關系進行線性回歸分析。

2 結果與分析

2.1 未感染害蟲的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化情況

初始感染蟲口密度為0頭/kg時，實驗處理期間，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數見表1。從表2可知，在相同的處理時間內，隨著小麥含水量的增加儲藏環境中CO2體積分數呈現上升趨勢；在相同含水量小麥的儲藏環境中，隨著處理時間的延長CO2體積分數呈現上升趨勢。實驗處理期間，12%、13%、14%含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體初始體積分數均為0.060%，分別在處理27、30、29 d后達到各自最大值0.100%、0.117%、0.140%。初始感染蟲口密度為0頭/kg時，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化與處理時間的線性回歸分析結果見表2。

表1 初始感染蟲口密度0頭/kg的小麥儲藏環境中 CO2氣體體積分數/%

注：表中數據為3組重復實驗的平均值±標準差，大寫字母表示同一行數據差異顯著性，小寫字母表示同一列的數據差異顯著性，差異顯著水平P<0.05，下同。

表2 初始感染不同蟲口密度的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化線性回歸分析結果

2.2 感染蟲口密度2頭/kg的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化情況

初始感染蟲口密度為2頭/kg時，實驗處理期間，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數見表3。從表3可知，在相同的處理時間內，隨著小麥含水量的增加儲藏環境中CO2體積分數呈現上升趨勢；在相同含水量小麥的儲藏環境中，隨著處理時間的延長CO2體積分數呈現上升趨勢。實驗處理期間，12%、13%、14%含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體初始體積分數分別為0.057%、0.093%、0.127%，在處理30 d后達到各自最大值2.977%、3.683%、7.717%。初始感染蟲口密度為2頭/kg時，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化與處理時間的線性回歸分析結果見表2。

表3 初始感染蟲口密度2頭/kg的小麥儲藏環境中 CO2氣體體積分數/%

2.3 感染蟲口密度5頭/kg的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化情況

初始感染蟲口密度為5頭/kg時，實驗處理期間，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數見表4。從表4可知，在相同的處理時間內，隨著小麥含水量的增加儲藏環境中CO2體積分數呈現上升趨勢；在相同含水量小麥的儲藏環境中，隨著時間的延長CO2體積分數呈現上升趨勢。實驗處理期間，12%、13%、14%含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體初始體積分數分別為0.080%、0.170%、0.137 %，在處理30 d后達到各自最大值4.583%、12.597%和14.313%。初始感染蟲口密度為5頭/kg時，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化與處理時間的線性回歸分析結果見表2。

表4 初始感染蟲口密度5頭/kg的小麥儲藏環境中 CO2氣體體積分數/%

2.4 感染蟲口密度10頭/kg的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化情況

初始感染蟲口密度為10頭/kg時，實驗處理期間，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數見表5。從表5可知，在相同的處理時間內，隨著小麥含水量的增加儲藏環境中CO2體積分數呈現上升趨勢；在相同含水量小麥的儲藏環境中，隨著處理時間的延長CO2體積分數呈現上升趨勢。實驗處理期間，12%、13%、14%含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體初始體積分數分別為0.187%、0.190%、0.240%，在處理30 d后達到各自最大值為6.573%、13.567%、15.373%。初始感染蟲口密度為10頭/kg時，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化與處理時間的線性回歸分析結果見表2。

表5 初始感染蟲口密度10頭/kg的小麥儲藏環境中 CO2氣體體積分數/%

2.5 感染蟲口密度20頭/kg的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化情況

初始感染蟲口密度為20頭/kg時，實驗處理期間，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數見表6。從表6可知在相同的處理時間內，隨著小麥含水量的增加儲藏環境中CO2體積分數呈現上升趨勢；在相同含水量小麥的儲藏環境中，隨著處理時間的延長CO2體積分數呈現上升趨勢。實驗處理期間，12%、13%、14%含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體初始體積分數分別為0.370%、0.410%、0.430%，在處理30、20、21 d后達到各自最大值13.607%、17.180%、16.600%。初始感染蟲口密度為20頭/kg時，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化與處理時間的線性回歸分析結果見表2。

表6 初始感染蟲口密度20頭/kg的小麥儲藏環境中 CO2氣體體積分數/%

2.6 感染蟲口密度30頭/kg的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化情況

初始感染蟲口密度為20頭/kg時，實驗處理期間，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數見表7。從表7可知，在相同的處理時間內，隨著小麥含水量的增加儲藏環境中CO2體積分數呈現上升趨勢；在12%、13%含水量小麥的儲藏環境中，隨著處理時間的延長CO2體積分數呈現上升趨勢，在14%含水量小麥的儲藏環境中，隨著處理時間的延長CO2體積分數呈現上升趨勢，從第15天開始趨于穩定，略微下降。實驗處理期間，12%、13%和14%含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體初始體積分數分別為0.413%、0.480%和0.720%，分別在在處理30、28和15d后達到各自最大值14.777%、16.930%和17.197%。初始感染蟲口密度為30頭/kg時，不同含水量的小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數變化與處理時間的線性回歸分析結果見表2。

表7 初始感染蟲口密度30頭/kg的 小麥儲藏環境中CO2氣體體積分數/%

3 討論

對蟲害發生進行早期預測預警一直是儲糧害蟲綜合治理的關鍵環節。通過監測CO2的含量變化預測儲糧霉變發生已經有較多研究[9，10]。而關于監測CO2的含量變化預測儲糧蟲害發生目前研究較少。唐多等[11]和王殿軒等[12，13]研究表明儲糧環境中玉米象、谷蠹的發生可以在很短時間內引起二氧化碳含量顯著增加。本研究結果也支持該觀點。因此，通過監測儲糧環境中CO2體積分數變化對儲糧害蟲發生進行早期預測預報具有較大應用潛力。

4 結論

感染米象的、具有不同含水量的小麥儲藏環境中，CO2氣體體積分數隨著處理時間的延長顯著升高。在相同的處理時間內，初始感染蟲口密度相同，儲糧環境中CO2氣體體積分數隨小麥含水量的增加呈現上升趨勢。根據本實驗研究結果，值得進一步探究的問題有：檢測感染多種害蟲時，儲藏環境CO2的體積分數變化規律；實倉中進行CO2體積分數的監測，同時與儲糧害蟲發生情況對比，找出變化規律。