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氣象因素與大田棉鈴蟲成蟲量的相關(guān)性分析

2022-05-18 03:36:22蔡曉玲蘇金凱李月英
關(guān)鍵詞:影響分析模型

趙 平,蔡曉玲,蘇金凱,李月英

(1.河北省景縣氣象局,河北衡水 053500;2.景縣農(nóng)業(yè)農(nóng)村局,河北衡水 053500;3.衡水市氣象局,河北衡水 053500)

引言

近年來,隨著種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整,棉花種植面積減少,棉鈴蟲在玉米田有加重危害趨勢,已成為黃淮海玉米穗期的主要害蟲之一,嚴(yán)重危害夏玉米雌穗和籽粒。棉鈴蟲不僅能直接造成產(chǎn)量損失,而且還誘發(fā)玉米穗粒腐病,使玉米品質(zhì)下降。棉鈴蟲以2、3、4代危害為主,2代幼蟲取食玉米葉片成空洞或缺刻狀,有時(shí)咬斷心葉,造成枯心;3、4代主要危害雌穗。

棉鈴蟲的發(fā)育主要受氣象條件制約,溫度(包括氣溫和地溫)、相對濕度、降水和光照對棉鈴蟲的發(fā)育進(jìn)度產(chǎn)生影響,尤其以溫度影響最為顯著。棉鈴蟲喜中溫高濕,適宜的溫度、濕度、降水有利于棉鈴蟲的嚴(yán)重發(fā)生。例如,2009年河南省衛(wèi)輝市5月、6月、7月氣溫顯著偏高,降水適宜,造成4代棉鈴蟲爆發(fā)。0-20cm土層是棉鈴蟲蛹越冬的主要場所,約占50.3%,越冬深度一般不超過20cm。

1 棉鈴蟲氣象數(shù)據(jù)分析

1.1 棉鈴蟲年數(shù)據(jù)氣象分析

棉鈴蟲在我國各地的年發(fā)生代數(shù)和主要危害世代各不相同,在我區(qū)共計(jì)發(fā)生4代,以第2代最重,3代次之,以蛹在土中越冬。越冬蟲源基數(shù)的大小是棉鈴蟲發(fā)生輕重的必要條件。棉鈴蟲的發(fā)生,蟲源基數(shù)是內(nèi)因,氣象條件是必不可少的外因。為此,筆者整理了2016—2020年的年報(bào)資料。

(1)棉鈴蟲各年統(tǒng)計(jì)數(shù)量見圖1。從圖1中可看出,棉鈴蟲發(fā)生數(shù)量2020年>2017年>2019年>2018年>2016年。

圖1 2016—2020年棉鈴蟲成蟲量柱形圖

(2)年氣象數(shù)據(jù)整理見表1和圖2。從表1和圖2分析可以看出,棉鈴蟲大發(fā)生年份2020年、2017年、2019年的越冬代最低溫度分別為-11.5℃、-10.7℃、-11.5℃,明顯偏高于小發(fā)生年份2018年、2016年越冬代最低溫度-13.6℃、-17.1℃;而棉鈴蟲數(shù)量與5—7月份降水量成反比,隨降水量的增加而大幅減少。由此總結(jié)得出:棉鈴蟲年發(fā)生數(shù)量受“暖冬”影響顯著,在降水適宜的情況下,與5—7月份降水量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。少雨和偏高的氣溫使棉鈴蟲達(dá)到分析時(shí)段的最高值。這與近年來蟲源基地廣泛,危害作物多樣,越冬基數(shù)增長,棉鈴蟲猖獗的事實(shí)相符。

表1 棉鈴蟲與氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

圖2 棉鈴蟲與5—7月降水量關(guān)系圖

1.2 棉鈴蟲峰值氣象分析

(1)棉鈴蟲峰值特征見表2和圖3。從表2和圖3可以看出,1代成蟲量峰值出現(xiàn)在6月份,而且年際變化波動(dòng)大,直接影響全年總發(fā)生量,同時(shí)影響2、3、4代發(fā)生與危害。

表2 棉鈴蟲燈誘成蟲月統(tǒng)計(jì)表

(2)棉鈴蟲越冬代于4月中下旬開始羽化,5月中旬為羽化盛期。一代卵見于4月下旬至5月末,以5月中旬為盛期。一代成蟲見于6月初至7月初,盛期為6月中旬。為此本文分別統(tǒng)計(jì)了2016—2020年4至6月份的日平均氣溫,日平均相對濕度,降水量,日照時(shí)數(shù)等氣象資料。

從圖3、表3統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn):溫度、相對濕度、降水對棉鈴蟲的發(fā)育進(jìn)度產(chǎn)生影響,尤其以溫度影響最為顯著。例如,2020年4月、5月、6月氣溫顯著偏高,降水適宜,造成2代棉鈴蟲爆發(fā)。由此可見,棉鈴蟲喜歡中溫高濕,各蟲態(tài)發(fā)育的最適溫度為25-28℃、相對濕度為70%-90%的天數(shù)越長,并且4至6月降水量達(dá)100mm左右的年份,越有利于棉鈴蟲的嚴(yán)重發(fā)生。

圖3 棉鈴蟲發(fā)生數(shù)量折線圖

表3 2016—2020年4至6月氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

1.3 棉鈴蟲與氣象因素線性回歸分析

利用SPSS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析,建立種群趨勢預(yù)測系統(tǒng)模型。

1.3.1 引入系統(tǒng)

將可能影響棉鈴蟲發(fā)生數(shù)量的15個(gè)氣象因子:旬平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均濕度、降水量、0厘米地溫、5厘米地溫、10厘米地溫、15厘米地溫、20厘米地溫、2分鐘平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)作為自變量、棉鈴蟲LOG2(為標(biāo)準(zhǔn)化量綱,棉鈴蟲數(shù)量已做對數(shù)處理)引入系統(tǒng)。

1.3.2 初步篩查(單因素篩查)

把每一個(gè)自變量和因變量做皮爾遜相關(guān)性分析,為避免要素間混雜干擾,把顯著性不強(qiáng)的要素剔除。通過分析得出顯著性強(qiáng)的氣象因素包括旬平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫、最高氣溫、最低氣溫、0厘米地溫、5厘米地溫、10厘米地溫、15厘米地溫、20厘米地溫10個(gè)氣象因素。

表4 各個(gè)氣象因子相關(guān)系數(shù)表

1.3.3 初步回歸

將10個(gè)自變量引入模型,進(jìn)行多元線性回歸。

圖4中“模型摘要”給出了本次多元線性回歸模型的擬合度R2=0.588,表明自變量10個(gè)氣象因子一共可以解釋因變量變化情況的58.8%,即因變量“棉鈴蟲LOG2”有58.8%是受這10個(gè)氣象因子影響的。一般而言,擬合度超過50%即可認(rèn)為模型擬合達(dá)標(biāo)。

圖4 初步回歸結(jié)果

1.3.4 逐步回歸

因10個(gè)氣象因素之間存在多重共線性(指線性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系而使估計(jì)失真或難以估計(jì)準(zhǔn)確)的影響,需要對模型進(jìn)行逐步回歸運(yùn)算。

如圖5所示,逐步回歸運(yùn)算結(jié)果分析如下。

圖5 逐步回歸結(jié)果1

①擬合度分析:“模型摘要”表給出了本次多元線性回歸模型的擬合度R2=0.585,表明自變量氣象因子“旬20厘米地溫”“最低氣溫”“平均最低氣溫”一共可以解釋因變量變化情況的58.5%,即因變量“棉鈴蟲LOG2”有58.5%是受氣象因子“旬20厘米地溫”“最低氣溫”“平均最低氣溫”的影響。

②ANOVA表的運(yùn)算結(jié)果是考察回歸模型的顯著性的。所謂回歸模型的顯著性,即回歸模型的存在是否有意義。如果自變量氣象因子“旬20厘米地溫”“最低氣溫”“平均最低氣溫”都不能顯著影響因變量“棉鈴蟲LOG2”表明這個(gè)回歸模型的存在是無意義的。本次數(shù)據(jù)計(jì)算的結(jié)果顯示,F(xiàn)=49.937,P=0.000<0.05,說明回歸模型顯著,即模型中的3個(gè)自變量至少有1個(gè)可以顯著影響因變量。

③“系數(shù)”表給出的是每一個(gè)變量對自變量的影響情況。“旬20厘米地溫”可以顯著正向影響“棉鈴蟲LOG2”,回歸系數(shù)為0.853>0,P=0.001<0.05,表明“旬20厘米地溫”變化1,會(huì)直接導(dǎo)致“棉鈴蟲LOG2”變化0.853。

“最低氣溫”可以顯著負(fù)向影響“棉鈴蟲LOG2”,回歸系數(shù)為-1.035<0,P=0.002<0.05,意味著“最低氣溫”變化1,會(huì)直接導(dǎo)致“棉鈴蟲LOG2”變化-1.035。

“平均最低氣溫”可以顯著正向影響“棉鈴蟲LOG2”,回歸系數(shù)為0.905>0,P=0.022<0.05,意味著“平均最低氣溫”變化1,會(huì)直接導(dǎo)致“棉鈴蟲LOG2”變化0.905。

從圖6可以看出:直方圖呈正態(tài)分布;P-P圖中的散點(diǎn)越接近直線,符合正態(tài)分布;散點(diǎn)圖中各點(diǎn)在0線上下隨機(jī)分布沒有異常值(離群值);殘差、方差穩(wěn)定。

圖6 逐步回歸結(jié)果2

基于上述分析,得出自變量和因變量之間的回歸方程為:

棉鈴蟲LOG2=-9.803+0.853*旬20厘米地溫-1.035*最低氣溫+0.905*平均最低氣溫

2 結(jié)論與討論

(1)棉鈴蟲年發(fā)生數(shù)量受“暖冬”影響顯著,在降水適宜的情況下,與5至7月份降水量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。少雨和偏高的氣溫使棉鈴蟲達(dá)到分析時(shí)段的最高值。

(2)棉鈴蟲的發(fā)育主要受氣象條件制約,溫度、相對濕度、降水對棉鈴蟲的發(fā)育進(jìn)度產(chǎn)生影響,尤其以溫度影響最為顯著。棉鈴蟲喜歡中溫、高濕,各蟲態(tài)發(fā)育的最適溫度25-28℃,相對濕度為70%-90%的天數(shù)越長,并且4至6月降水量達(dá)100mm左右的年份,棉鈴蟲越有可能嚴(yán)重發(fā)生。

(3)利用SPSS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析,建立種群趨勢預(yù)測系統(tǒng)模型為:

棉鈴蟲LOG2=-9.803+0.853*旬20厘米地溫-1.035*最低氣溫+0.905*平均最低氣溫

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