核桃園蘋果蠹蛾的空間分布型與抽樣技術分析

摘"要：【目的】""研究蘋果蠹蛾成蟲以及幼蟲的田間空間分布型，分析其在核桃園的空間分布特征，為蘋果蠹蛾的田間調查、預測預報以及有效防治提供科學依據。

【方法】""應用傳統統計學（6種聚集度指標、Taylor冪法則以及Iwao的回歸模型）以及地統計學方法研究核桃園蘋果蠹蛾成蟲、幼蟲的空間分布型，基于Iwao 回歸模型確定蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的理論抽樣數。

【結果】""蘋果蠹蛾成蟲種群在核桃園的空間分布型均屬于聚集分布。蘋果蠹蛾成蟲、幼蟲的分布型均為聚集型；蘋果蠹蛾成蟲、幼蟲種群為聚集分布，且聚集強度隨種群密度的升高而增加；Iwao 回歸模型證明蘋果蠹蛾的空間分布型屬于聚集分布，且為一般的負二項分布。蘋果蠹蛾種群的最優擬合模型為球型、指數型和線型，空間分布型為聚集型；蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲種群的三維和二維空間分布聚集中心主要分布在田塊邊緣。蘋果蠹蛾成蟲在置信概率 t=2，成蟲不同平均密度 m=3、5、7、10、15、20、25和30時的理論抽樣數。進行序貫抽樣確定了最大理論抽樣數，在 t =2， D=0.05、0.10、0.20和0.30 時，當 m0 =3頭/誘捕器，最大理論抽樣數分別為 3 432、348、 88 和92；蘋果蠹蛾幼蟲在置信概率 t =2，成蟲不同平均密度 m =1、2、3、4、5、6、7、8、9和10時的理論抽樣數。序貫抽樣確定了最大理論抽樣數，在 t =2， D =0.05、0.10、0.20和0.30 時，當 m0 =1頭/百果，最大理論抽樣數分別為 1 738、435、 109 和48。

【結論】""蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲種群的空間分布型為聚集分布中的負二項分布，聚集中心主要分布在田塊邊緣。最大抽樣數可用于指導核桃園蘋果蠹蛾的監測和防治。

關鍵詞：""蘋果蠹蛾；空間分布型；聚集度指標；抽樣技術；地統計學

中圖分類號："S664.1""""文獻標志碼："A""""文章編號："1001-4330（2024）11-2769-10

0"引 言

【研究意義】蘋果蠹蛾（Cydia pomonella L.）是我國重要的檢疫性有害生物，近年來在新疆和田核桃產區危害日益嚴重，以幼蟲蛀食果實，導致落果嚴重，空間分布型是研究種群擴散和種群動態的基礎。核桃產業是和田地區支柱產業［1］，新疆和田地區2020年核桃產量為31.9×104 t，占新疆核桃總產量的27.6%。近年來，蘋果蠹蛾（Cydia pomonella L.）在新疆和田地區核桃上以幼蟲蛀食核桃為主，造成核桃減產，影響核桃的產量與品質。研究昆蟲種群的空間分布型對分析昆蟲種群擴散行為及有效控制具有重要意義［2］，昆蟲種群空間分布型是由昆蟲的行為和受環境因子影響所導致的，往往具有地域性［3］，故研究昆蟲的空間分布型與抽樣技術有助于了解其種群特性，從而有效的防控 ［4-5］。【前人研究進展】蘋果蠹蛾在亞洲、南美洲、歐洲等均為害嚴重［6-7］，蘋果蠹蛾1953年在新疆庫爾勒發現 ［8］。目前，關于蘋果蠹蛾的研究主要集中在性信息素、發生動態和防治措施［9-10］等方面。林偉麗等［11］在香梨園對蘋果蠹蛾空間分布型及其種群消長模型進行了研究，發現蘋果蠹蛾空間分布型受密度的影響較大并呈聚集分布，徐靖等［12］應用地統計方法研究了蘋果蠹蛾在蘋果園中的動態分布，結果顯示蘋果蠹蛾在蘋果園中的發生熱點集中在果園的邊緣，魏玉紅等［13］證實在蘋果園中蘋果蠹蛾卵的空間分布格局呈聚集分布且由環境因素導致。【本研究切入點】目前針對蘋果蠹蛾田間空間分布型相關研究僅在梨園和蘋果園中且研究進展較少 ［11，14-15］，對其在核桃園中種群空間分布型和抽樣技術的相關研究還未見報道。需基于傳統統計學以及地統計學法分析核桃園內蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的空間分布型，并進行田間抽樣技術研究，明確蘋果蠹蛾在核桃園的空間分布型。【擬解決的關鍵問題】選擇15個核桃園，在時間序列上對蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的發生動態進行監測調查，運用傳統統計學和地統計學方法分析核桃園內蘋果蠹蛾種群的空間分布型，在Iwao回歸模型的基礎上建立理論抽樣數和序貫抽樣模型，為新疆和田核桃種植區內蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的田間抽樣調查和有效防治提供科學依據。

1"材料與方法

1.1"材 料

試驗地位于新疆和田地區和田縣拉依喀鄉恰喀村的核桃園（37°5′46″N，79°73′81″E ），面積為20 hm2，果園連片種植6.67 hm2以上，整個果園分為南北兩片，各10 hm2并隔開，主栽品種為新豐，間作小麥及玉米，樹齡15～20 a，樹高8～10 m，株行距6 m×10 m。

1.2"方 法

在核桃園內，采用五點取樣法，分別在核桃園的東南西北及中部各選取3塊樣地，每塊樣地約為2 000 m2，并于每塊樣地設置3套蘋果蠹蛾桶形誘捕器；在南片核桃園內采用棋盤式取樣法分別于核桃園內均勻選取樹勢良好的核桃樹，分別于每棵樹的不同方向（東西南北）及不同高度（2、4和6 m）懸掛蘋果蠹蛾桶形誘捕器，2個誘捕器間隔不少于30 m，在2022年4～9月，每隔3 d記錄各誘捕器捕獲的蘋果蠹蛾成蟲的數量；5～8月，每隔5 d調查1次蘋果蠹蛾幼蟲的數量。

1.3"數據處理

1.3.1"空間分布型

運用DPS數據處理軟件，計算各樣地的蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的平均密度（m）、方差（S2）、平均擁擠度（m*）、聚塊性指標（m*/m）、叢生指數（I）、擴散系數（C）、久野指數（CA）以及負二項分布指數（K）根據以上主要的分布型指數的判別標準參考唐啟義對蘋果蠹蛾成蟲、幼蟲的空間分布型進行判定分析。表1

1.3.2"Iwao回歸及Taylor冪法則

基于各樣地的蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的平均密度（m）、方差（S2），利用Iwao［16，17］提出檢驗分布型的公式m*=α+βm，α為分布基本成分的平均擁擠度，當α＜0時，個體間相互排斥；當α=0時，分布的基本成分是單個個體；當α＞0時，個體間相互吸引，分布的基本成分是個群體。β為基本成分的空間分布型，當β＜0時，為均勻分布；當β=0時，為隨機分布；當β＞時，為聚集分布。

基于以上聚集度指標擬合Taylor冪法則方程S2=amb或lgS2=lga+blgm［18-20］，其中a，b為參數；b的生物學意義是種群聚集度對密度依賴性的一個測度，當lga＞0，b=1或lga=0，b=1時，種群為聚集分布且不具有密度依賴性；當lga＞0，b＞1時，為聚集分布但聚集度對密度有依賴性；當lga＜0，b＜1時，為均勻分布，密度越高分布越均勻。

1.3.3"抽樣技術

依據Iwao提出的理論抽樣原理，建立核桃園蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的最佳理論抽樣模型。

理論抽樣模型為N=（t/D）2［α+1）/m+（β-1）］。

式中，N為最適理論抽樣數；t為一定置信度下的t分布值；D為允許誤差，α、β為Iwao回歸模型M*=α+βm中的參數。根據序貫抽樣理論［15-17］，確定序貫抽樣表，建立序貫抽樣表，并作為制定防治決策及計劃的依據。模型為T1（n）（T0（n））=nm0±t"n［（α+1）m0］+（β-1）m20"。

式中，T1（n）、T0（n）為累計蟲數的上下限值，m0為經濟閾值暨防治指標［21，22］， n為理論抽樣數，t為一定置信度下的t分布值，α、β為Iwao回歸模型m*=α+βm中的系數。當T（n）＞T1（n）時，實際田間種群密度大于經濟閾值，需加大防治力度；當T（n）＜T0（n）時，實際田間種群密度小于經濟閾值，無需進行防治但要加強監測；當T0（n）＜T（n）＜T1（n）時，則當前樣本無法滿足抽樣模型，需增加樣本直至最大理論抽樣數。

1.3.4"地統計學分析及空間格局

采用地統計學中的半方差函數［21，22］。

γ（h）="1"2N（h）"N（h）i=1［z（xi）-z（xi+h）］2.

式中，γ（h）是h的半方差估值，N（h）是 h 的所有點的配對數，z（xi）和 z（xi+h）分別是樣點xi和xi+h的變量值。

地統計學中用來擬合空間變異曲線的理論模型有球狀模型、高斯模型、指數模型、線性有基臺值模型和線性無基臺值模型等。在擬合過程中，根據決定系數 R 2 、殘差平方和 RSS、塊金值 C 0 、基臺值 C 0 +C、變程 a 和空間結構比 C 0 /（C 0 +C）確定最優擬合模型。其中，塊金值 C0 反映區域化變量內部隨機性的可能程度，基臺值 C 0 +C 反映變量變化幅度的大小，變程 a 反映區域化變量的影響范圍或空間依賴性的大小，空間結構比 C0 /（C0 +C）反映空間變異的隨機程度。一般當該比值小于 25%時，變量具有強烈的空間相關性；介于 25%～75%，變量具有中等程度的空間相關性；大于 75%時，變量的空間相關性很弱。

所有數據均用 python進行正態分布檢驗，不符合正態分布的數據用GS+9軟件進行對數正態轉換，轉換后若最小值為負，調整補償值為0.5，使其不小于 0。采用 Kriging 插值法分析數據插值，按照相同塊地的不同時間樣本數量，通過半變異函數進行最優模型擬合，采用交叉驗證確定最優模型參數，Kriging 插值法進行分析，繪制三維和二維圖模擬蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲種群真實的田間分布。

2"結果與分析

2.1"蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲種群空間分布型的傳統統計學"

2.1.1"蘋果蠹蛾成蟲種群的聚集度指標

研究表明，15塊樣地內除1號樣地內蘋果蠹蛾成蟲的種群密度較低，其余14塊樣地的平均擁擠度m*，聚塊性指標m*/m以及擴散系數C均大于1，叢生指數I、久野指數CA均大于0且負二項分布K值均大于0小于2，蘋果蠹蛾成蟲在核桃園內的空間分布型為聚集分布。表2

2.1.2"蘋果蠹蛾幼蟲種群的聚集度指標

研究表明，此次調查的15塊樣地內，除8號樣地內蘋果蠹蛾幼蟲的種群密度較低，其余14塊樣地的平均擁擠度m*，聚塊性指標m*/m以及擴散系數C均大于1，叢生指數I、久野指數CA均大于0且負二項分布K值均大于0，蘋果蠹蛾幼蟲在核桃園內果實間的分布型為聚集分布。表3

2.1.3"Iwao m*-m回歸模型建立

研究表明，回歸擬合得到蘋果蠹蛾成蟲種群的Iwao的回歸模型為m*=2.709 29+1.908 55 m（R=0.956 2），α為分布基本成分的平均擁擠度，αgt;0蘋果蠹蛾成蟲個體間相互吸引，分布的基本成分是個群體。β為基本成分的空間分布型，βgt;1蘋果蠹蛾成蟲種群為聚集分布。蘋果蠹蛾幼蟲種群的Iwao線性回歸方程為m*=-0.528 22+1.614 57 m（R=0.948 3），其中-1lt;αlt;0蘋果蠹蛾幼蟲個體間存在相互排斥，在樣方中以一個個體存在；βgt;1蘋果蠹蛾幼蟲種群為聚集分布。

2.1.4"Taylor冪法則

研究表明，蘋果蠹蛾成蟲的模型為lgS2=0.228 32+1.865 77 lg（m）（R=0.971 9），由此模型中可知lga=0.228 32＞0，b=1.865 77＞1，蘋果蠹蛾成蟲在任何密度下均為聚集分布并且聚集度對密度有依賴性。蘋果蠹蛾幼蟲種群的Taylor冪法則模型為lgS2=0.056 55+1.620 99lg（m）（R=0.930 5）， lga=0.056 55＞0，b=1.620 99＞1，蘋果蠹蛾幼蟲在任何密度下均為聚集分布并且聚集度對密度有依賴性。表2～3

2.2"蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲種群空間格局及地統計學"

研究表明，在時間序列上確定蘋果蠹蛾成蟲在羽化前中后期的分布型均為聚集型，但在發生末期的空間分布型為離散型；蘋果蠹蛾幼蟲在發生前期的分布型為離散型，但在發生中后期的空間分布型均為聚集型。

其中，成蟲于4月、5月、6月、7月、8月上旬的半方差函數模型均為高斯型，8月下旬的半方差函數模型為線型。塊金值 C0 在 10～3 960，其中7月中旬的塊金值最大為 3 960，該時期蘋果蠹蛾成蟲種群引起變量隨機變化的程度最大；6月上旬、8月中旬塊金值最小，均為10，2個時期蘋果蠹蛾成蟲種群引起變量隨機變化的程度最小。7月中旬的基態值最大，為 26 520，該時期成蟲變量的變化幅度最大；4月上旬 基態值最小，為 267.7，該時期成蟲變量的變化幅度最小。空間結構比 C0/（C0 +C）在 0.98%～14.93%，所有時間段成蟲的空間結構比均小于 25%，屬于強烈空間相關，且成蟲的決定系數 R2均大于0，確定成蟲空間格局為聚集型；理論模型與半方差函數曲線擬合程度較高，空間分布型為聚集型。

幼蟲5月中旬和6月上旬的半方差函數模型為球型，6月下旬、7月上旬、7月下旬和8月上旬的半方差函數模型為高斯型，塊金值 C0 在 0.083～40.4，其中8月上旬的塊金值最大為40.4，該時期蘋果蠹蛾幼蟲種群引起變量隨機變化的程度最大；5月中旬、6月上旬塊金值較小，2個時期蘋果蠹蛾幼蟲種群引起變量隨機變化的程度最小，且該時期幼蟲空間格局為離散型。8月上旬的基態值最大，為291.7，該時期幼蟲變量的變化幅度最大；5月中旬 基臺值最小，為 0.86，該時期幼蟲變量的變化幅度最小。空間結構比 C0/（C0 +C）在 0.06%～13.85%，所有時間段幼蟲的空間結構比均小于 25%，屬于強烈空間相關，且成蟲的決定系數 R2均大于0，確定幼蟲空間格局為聚集型；表明理論模型與半方差函數曲線擬合程度較高，空間分布型為聚集型。表4"

蘋果蠹蛾成蟲種群在核桃園中的聚集中心主要分布在田塊邊緣。其中，4、5、6月的成蟲主要在核桃園的東北和西南部聚集，中部次之，西北和東南位置最少。 蘋果蠹蛾幼蟲種群在核桃園中的聚集中心與成蟲一致主要分布在田塊邊緣但在時間上與成蟲形成交錯的趨勢。其中，5月的幼蟲種群主要在核桃園的東南部，6～8月的幼蟲主要在核桃園的東北和西南部聚集，中間位置次之。圖1～2

2.3"基于Iwao回歸模型的理論抽樣技術

2.3.1"蘋果蠹蛾成蟲理論抽樣數的確定

研究表明，通過建立Iwao回歸模型的建立，得出系數α、β，將其帶入最適理論抽樣數模型中，得出成蟲最適理論抽樣模型公示為N=（t/D）2［3.709 29/m+0.908 55］。當t=2時，蘋果蠹蛾成蟲在不同蟲口密度m下的理論抽樣數在同一允許誤差下，所需抽樣數隨著蟲口密度的增大而減少，且在同一蟲口密度下，所需理論抽樣數隨著允許誤差的增大而減少。表5

2.3.2"蘋果蠹蛾幼蟲理論抽樣數

研究表明，將Iwao m*-m回歸模型中的α、β帶入理論抽樣模型公式得出N=（t/D）2［0.471 78/m+0.614 57］，設t=2，允許誤差D=0.05、0.10、0.20、0.30時，蘋果蠹蛾幼蟲在不同平均密度m的理論抽樣數。在同一允許誤差時，隨著蘋果蠹蛾幼蟲種群密度的增大，所需理論抽樣數逐漸減少；在同一平均密度時，所需理論抽樣數隨著允許誤差的增大而減少。表6

2.3.3"蘋果蠹蛾成蟲序貫抽樣和最大理論抽樣數"

研究表明，將核桃園蘋果蠹蛾成蟲的m*-m回歸方程的系數α=2.709 29，β=1.908 55，帶入序貫抽樣模型公式T1（n）（T0（n））=nmo±t"n［（α+1）mo］+（β-1）m2o"，得出蘋果蠹蛾成蟲序貫抽樣模型為T1（n）（T0（n））=nmo±t"n［3.709 29mo］+0.908 55m2o"，根據蘋果蠹蛾防控技術規程規定的蘋果蠹蛾成蟲的經濟閾值及防治標準即mo=3頭/誘捕器，得出蘋果蠹蛾成蟲的最大理論抽樣數以及蘋果蠹蛾成蟲在核桃園內在不同抽樣數下的序貫抽樣數，當D=0.05、0.1、0.3時，最大理論抽樣數分別為3 432、349、88和92個誘捕器。表7

2.3.4""蘋果蠹蛾幼蟲序貫抽樣和最大理論抽樣數"

研究表明，蘋果蠹蛾防治技術規程［21］規定了蘋果蠹蛾幼蟲的防治閾值為蛀果率≥1%，將Iwao m*-m回歸模型中的系數α、β帶入序貫抽樣模型中，設t=2，蘋果蠹蛾幼蟲序貫抽樣模型公式為"T1（n）

（T0（n））=nm0±t"n［0.471 78m0］+0.614 57m20"，"求得蘋果蠹蛾幼蟲在不同抽樣數下的序貫抽樣數，在序貫抽樣模型中，當抽樣數為100個以下時，蘋果蠹蛾幼蟲累計蟲口數下限為負值，隨著抽樣數的增大，累計蟲口數逐漸增大，在進行蘋果蠹蛾幼蟲調查時所需樣本數較大，與蘋果蠹蛾幼蟲空間分布型為聚集型有關。表8

3"討 論

3.1

前人對蘋果蠹蛾成蟲在香梨園［11］、蘋果園［12］的分布特征采用傳統統計學的方法已進行了探討和研究，僅依靠單一的統計學方法研究昆蟲的空間分布型存在一定的局限性，李少華等［23］結合了傳統統計學與地統計學全面而具體的對桃蛀螟幼蟲種群空間分布類型進行了確定。因此，研究結合2種統計學方法對核桃園蘋果蠹蛾成蟲以及幼蟲種群的空間分布型進行探究。

就蘋果蠹蛾成蟲以及幼蟲種群在核桃園的空間分布型進行了探討，通過傳統統計法中聚集度指標判斷在核桃園中蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲的空間分布型均屬于聚集分布，且為一般的負二項分布，與林偉麗等［11］研究蘋果蠹蛾成蟲在香梨園內呈聚集分布一致；其次，采用Iwao回歸方程和Taylo進行了分析，發現蘋果蠹蛾成蟲在核桃園中個體間相互吸引，幼蟲個體間存在相互排斥，通過建立回歸模型得出，蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲均以各個群體的形式分布，并且聚集度對密度有依賴性，依據 Iwao 回歸模型提出了蘋果蠹蛾經濟閾值為較低成蟲及幼蟲密度的序貫抽樣表，確定了成蟲及幼蟲最大理論抽樣數，與前人在其他昆蟲的不同蟲態中都得到了相似結果［26-27］。

3.2

蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲種群發生熱點主要集中分布在核桃園的外緣，而核桃園中部則是在成蟲及幼蟲密度較大時才有分布，與徐靖［12］提出的蘋果蠹蛾在蘋果園中分布邊界效應結果一致，但在不同時期的分布特點不同。蘋果蠹蛾分布型的變化可能與蘋果蠹蛾成蟲從其他環境的遷入量、核桃園周圍環境的復雜度例如核桃園周圍是否有果樹如蘋果、榅桲等以及成蟲羽化期與核桃的關鍵生育期，特別是核桃果實膨大期至硬核期的吻合度有關。

4"結 論

蘋果蠹蛾成蟲以及幼蟲在和田地區和田縣核桃園內的空間分布型為聚集分布。蘋果蠹蛾種群為聚集分布中的負二項分布，且聚集強度隨種群密度的升高而增加；蘋果蠹蛾種群的最優擬合模型為球型、高斯型和線型，均為聚集分布，蘋果蠹蛾成蟲及幼蟲種群主要集中在地塊邊緣，在調查蘋果蠹蛾種群數量時，采用“Z”字形取樣法，以提高抽樣結果的準確性，呈負二項分布的昆蟲多建議用“Z”字形取樣法。

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Spatial distribution patterns and sampling techniques ""of codling moth in walnut orchards

CHEN Guoxiang1， WEI Yang1，GUO Wenchao2，LI Peixuan3， Adili Shataer

（1. College of Forestry and Landscape Architecture， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China; 2. Key Laboratory of Integrated Pest Management on Crop in Northwestern Oasis， Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Xinjiang Key Laboratory of Agricultural Bio-safety， Institute of Plant Protection， Xinjiang Academy of Agricultural Sciences， Urumqi 830091，China； 3. College of Horticulture， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China）

Abstract：【Objective】 ""This thesis aims to determine the spatial distribution characteristics of Codling Moth in walnut orchards in the hope of providing a scientific basis for field surveys， forecasting， and effective control measures.

【Methods】 """Methods employed included traditional statistical approaches （six aggregation indices， Taylor's power law， and Iwao's regression model） and geostatistical methods to study the spatial distribution patterns of adult moths and larvae in walnut orchards.Theoretical sampling numbers for adult moths and larvae were established based on Iwao's regression model.

【Results】 """The spatial distribution of adult Codling Moth populations in walnut orchards was aggregated.Both adult and larval distributions were of an aggregated type.The aggregation of both adult and larval populations increased with population density， illustrating an aggregated distribution.Iwao's regression model confirmed that the spatial distribution type belonged to an aggregated distribution， specifically fitting a negative binomial distribution.The best fit models for Codling Moth populations were spherical， exponential， and linear， demonstrating an aggregated spatial pattern.Kriging interpolation analysis provided three-dimensional and two-dimensional spatial distribution maps of adult and larval populations， with aggregation centers primarily located at the edges of the fields.Using Iwao's regression model for sampling technology， the theoretical sampling numbers for adult moths at confidence probability t=2 and varying average densities m=3， 5， 7， 10， 15， 20， 25 and 30 were established.Sequential sampling was conducted to determine the maximum theoretical sampling numbers; at t=2 with D=0.05， 0.10， 0.20 and 0.30， the maximum theoretical sampling numbers for an average density of m0=3 moths per trap were 3，432， 348， 88 and 92 respectively; for larval stages at confidence probability t=2 and average densities m=1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9 and 10， the theoretical sampling numbers were determined.Sequential sampling established the maximum theoretical sampling numbers; at t=2 with D=0.05， 0.10， 0.20 and 0.30， the maximum theoretical sampling numbers for an average density of m0=1 larva per hundred fruits were 1，738， 435， 109 and 48 respectively.

【Conclusion】 ""The spatial distribution patterns of both adult and larval Codling Moth populations are negatively binomially distributed with aggregation centers located mainly at field edges.The theoretical maximum sampling numbers determined by sequential sampling are essential for guiding monitoring and control efforts in walnut orchards.

Key words：""Cydia pomonella L.;spatial distribution patterns; aggregation indices; sampling techniques; geostatistics

Fund projects：""Major Scientific R amp; D Program Project of Xinjiang Uygur Autonomous Region （2021B02004）

Correspondence author："""Adeli Shatar （1968-）， from Shache，Xinjiang，Ph. D.， professor， research direction： integrated pest control of forest and fruit， （E-mail） adl1968@126.com

收稿日期（Received）：

2024-05-11

基金項目：

新疆維吾爾自治區重點研發計劃項目（2021B02004）

作者簡介：

陳國祥（1998-），男，新疆烏魯木齊人，碩士研究生，研究方向為害蟲綜合治理，（E-mail）411895946@qq.com

通訊作者：

阿地力·沙塔爾（1968-），男，新疆莎車人，教授，博士，碩士生/博士生導師，研究方向為林果害蟲綜合防控，（E-mail）adl1968@126.com