氣象因素與大田棉鈴蟲成蟲量的相關性分析

趙平　蔡曉玲　蘇金凱等

關鍵詞：棉鈴蟲;氣象因素;回歸分析;討論

引言

近年來，隨著種植結構的調整，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，嚴重危害夏玉米雌穗和籽粒。棉鈴蟲不僅能直接造成產量損失，而且還誘發玉米穗粒腐病，使玉米品質下降。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，有時咬斷心葉，造成枯心;3、4代主要危害雌穗。

棉鈴蟲的發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育進度產生影響，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重發生。例如，2009年河南省衛輝市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。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棉鈴蟲氣象數據分析

1.1棉鈴蟲年數據氣象分析

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

（1）棉鈴蟲各年統計數量見圖1。從圖1中可看出，棉鈴蟲發生數量2020年>2017年>2019年>2018年>2016年。

（2）年氣象數據整理見表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℃，明顯偏高于小發生年份2018年、2016年越冬代最低溫度-13.6℃、-17.1℃;而棉鈴蟲數量與5—7月份降水量成反比，隨降水量的增加而大幅減少。由此總結得出：棉鈴蟲年發生數量受“暖冬”影響顯著，在降水適宜的情況下，與5—7月份降水量呈負相關關系。少雨和偏高的氣溫使棉鈴蟲達到分析時段的最高值。這與近年來蟲源基地廣泛，危害作物多樣，越冬基數增長，棉鈴蟲猖獗的事實相符。

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代成蟲量峰值出現在6月份，而且年際變化波動大，直接影響全年總發生量，同時影響2、3、4代發生與危害。

（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。為此本文分別統計了2016—2020年4至6月份的日平均氣溫，日平均相對濕度，降水量，日照時數等氣象資料。

從圖3、表3統計分析發現：溫度、相對濕度、降水對棉鈴蟲的發育進度產生影響，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。由此可見，棉鈴蟲喜歡中溫高濕，各蟲態發育的最適溫度為25-28℃、相對濕度為70%-90%的天數越長，并且4至6月降水量達100mm左右的年份，越有利于棉鈴蟲的嚴重發生。

1.3棉鈴蟲與氣象因素線性回歸分析

利用SPSS軟件進行多元線性回歸分析，建立種群趨勢預測系統模型。

1.3.1引入系統

將可能影響棉鈴蟲發生數量的15個氣象因子：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分鐘平均風速、日照時數作為自變量、棉鈴蟲LOG2（為標準化量綱，棉鈴蟲數量已做對數處理）引入系統。

1.3.2初步篩查（單因素篩查）

把每一個自變量和因變量做皮爾遜相關性分析，為避免要素間混雜干擾，把顯著性不強的要素剔除。通過分析得出顯著性強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個氣象因素。

1.3.3初步回歸

將10個自變量引入模型，進行多元線性回歸。

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個氣象因子影響的。一般而言，擬合度超過50%即可認為模型擬合達標。

1.3.4逐步回歸

因10個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關系或高度相關關系而使估計失真或難以估計準確）的影響，需要對模型進行逐步回歸運算。

如圖5所示，逐步回歸運算結果分析如下。

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表的運算結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”表明這個回歸模型的存在是無意義的。本次數據計算的結果顯示，F=49.937，P=0.000<0.05，說明回歸模型顯著，即模型中的3個自變量至少有1個可以顯著影響因變量。

③“系數”表給出的是每一個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”，回歸系數為0.853>0，P=0.001<0.05，表明“旬20厘米地溫”變化1，會直接導致“棉鈴蟲LOG2”變化0.853。

“ 最低氣溫” 可以顯著負向影響“ 棉鈴蟲LOG2”，回歸系數為-1.035<0，P=0.002<0.05，意味著“最低氣溫”變化1，會直接導致“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”，回歸系數為0.905>0，P=0.022<0.05，意味著“平均最低氣溫”變化1，會直接導致“棉鈴蟲LOG2”變化0.905。

從圖6可以看出：直方圖呈正態分布;P-P圖中的散點越接近直線，符合正態分布;散點圖中各點在0線上下隨機分布沒有異常值（離群值）;殘差、方差穩定。

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結論與討論

（1）棉鈴蟲年發生數量受“暖冬”影響顯著，在降水適宜的情況下，與5至7月份降水量呈負相關關系。少雨和偏高的氣溫使棉鈴蟲達到分析時段的最高值。

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

（3）利用SPSS軟件進行多元線性回歸分析，建立種群趨勢預測系統模型為：

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