農(nóng)業(yè)景觀組成對玉米螟天敵數(shù)量的影響*

邊振興, 龔玲春, 果曉玉, 于 淼

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農(nóng)業(yè)景觀組成對玉米螟天敵數(shù)量的影響*

邊振興1, 龔玲春1, 果曉玉1, 于 淼2**

(1. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)土地與環(huán)境學(xué)院 沈陽 110161; 2. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院 沈陽 110161)

高比例和多樣的非耕作生境帶來的農(nóng)田景觀高異質(zhì)性是維持農(nóng)業(yè)生物多樣性的關(guān)鍵, 推測提高非耕作生境組成能夠促進(jìn)農(nóng)田中玉米螟天敵數(shù)量和種類增加。為揭示不同非耕作生境組成對玉米螟天敵數(shù)量的影響, 本文選取東北平原玉米種植典型縣——遼寧省昌圖縣, 按照5個(gè)非耕作生境比例(0~10%、10%~20%、20%~30%、30%~40%和40%~50%)選取20個(gè)直徑為600 m的樣區(qū)。陷阱法采集玉米螟天敵, 并用體視顯微鏡鑒別到科。主成分分析法篩選主要非耕作生境類型, 逐步回歸模型對非耕作生境組成(比例和類型)與玉米螟天敵數(shù)量進(jìn)行擬合。并采用“赤池信息準(zhǔn)則(AIC)”模型篩選, 評估不同非耕作生境組成對玉米螟天敵數(shù)量的影響。研究結(jié)果表明, 隨著非耕作生境比例增加, 玉米螟天敵數(shù)量呈先增后減的趨勢, 非耕作生境比例為20%~30%時(shí)天敵數(shù)量達(dá)最大值。非耕作生境比例20%~30%時(shí), 非耕作生境組成與玉米螟天敵數(shù)量關(guān)系最優(yōu)模型(AIC=4.24, 為最小值)是=0-1+2PC2, 最優(yōu)模型表明PC2(=3.787,=0.005)代表以林地為主的非耕作生境組成與玉米螟天敵數(shù)量呈顯著正相關(guān), 景觀多樣性指數(shù)(=-3.173,=0.005)與玉米螟天敵數(shù)量呈顯著負(fù)相關(guān)。該比例的非耕作生境組成與玉米螟天敵數(shù)量關(guān)系的其他模型表明, 以草地和村落為主(PC1)的非耕作生境與玉米螟天敵呈顯著正相關(guān)(=1.957,=0.000)。而其他比例下, 所有關(guān)系模型說明農(nóng)田周邊林地生境和其他作物耕地有利于提高農(nóng)田中天敵數(shù)量。最適宜玉米螟天敵聚集的非耕作生境比例為20%~30%, 以林地為主或村落、草地為主的非耕作生境, 以及分布有其他作物的耕作生境能夠提高玉米螟天敵數(shù)量。研究結(jié)果可為今后從景觀生態(tài)角度構(gòu)建適宜非耕作生境組成來防治玉米螟提供理論依據(jù)和方法。

農(nóng)業(yè)景觀; 非耕作生境; 玉米田; 玉米螟; 天敵

集約化越來越成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要方式, 這種集約化生產(chǎn)導(dǎo)致農(nóng)田景觀結(jié)構(gòu)單一, 農(nóng)田內(nèi)生物多樣性減少[1-2], 而且改變了昆蟲間的關(guān)系, 影響了天敵對害蟲的防治作用[3-4]。集約化的農(nóng)田管理生產(chǎn)措施導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生了較大變化。農(nóng)業(yè)景觀是由作物生境和非耕作生境組成的[5], 由農(nóng)田邊緣草地和林地等組成的非耕作生境[3]為當(dāng)?shù)睾οx天敵提供棲息地和食物源等[6-9], 在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)資源缺乏時(shí), 非耕作生境作為天敵的補(bǔ)充食物源及避難的場所[10-11], 當(dāng)耕作生境中作物能為天敵提供充足的食物源時(shí), 天敵則從非耕作生境向耕作生境中相互轉(zhuǎn)移擴(kuò)散, 這種擴(kuò)散方式增加了害蟲天敵在農(nóng)田生境中的聚集, 顯著提高了農(nóng)田生境中天敵的豐富度[12]。非耕作生境還可以避免因殺蟲劑的使用[13]、作物管理措施等因素帶來的人為干擾產(chǎn)生的影響, 有利于農(nóng)田生境天敵多樣性的維持和保護(hù)[14-16]。非耕作生境是多種植物、動(dòng)物等生物的生活儲(chǔ)備庫[3], 為天敵提供必要的食物來源和棲息地, 提高了天敵豐富度, 例如天敵步甲(Carabidae)[17-18]、蟹蛛(Thomisidae)[12,19-20]、蜘蛛(Aranelida)[21]、瓢蟲(Coccinellidae)[22]等。大量研究證明農(nóng)田周邊非耕作生境比例顯著提高了農(nóng)田中天敵多樣性[23]。有關(guān)研究認(rèn)為, 農(nóng)田景觀中非作物生境比例達(dá)20%時(shí)最能保護(hù)生物多樣性和相聯(lián)系的生態(tài)系統(tǒng), 有利于生物害蟲防治[2]。國際生物防治組織IOBC建議農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中存在不低于5%的半自然生境用地[2], 當(dāng)非耕作生境比例超過15%時(shí)能較好地發(fā)揮非耕作生境對天敵的保護(hù)作用, 從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)景觀中天敵的生物防治效果[5]。但這種效用具有局限性, 當(dāng)非耕作生境比例高于或低于某一值時(shí), 天敵數(shù)量隨之減少。近年來, 非耕作生境構(gòu)成受到越來越多的重視[3,24]。Bianchi等[3]從農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)對自然天敵保護(hù)和害蟲控制的影響研究, 著重論述了非耕作生境組成以及作物與非作物生境組合對天敵豐富度保護(hù)具有至關(guān)重要的作用[3]。劉雨芳等[25]認(rèn)為增加農(nóng)田景觀內(nèi)的生境類型能提高農(nóng)田內(nèi)的生物多樣性, 從而降低害蟲密度。Hawro等[26]認(rèn)為景觀結(jié)構(gòu)越復(fù)雜, 害蟲密度越低, 寄生性天敵數(shù)量越高。復(fù)雜的農(nóng)業(yè)景觀結(jié)構(gòu)不僅能提高自然天敵的數(shù)量, 還有效降低了害蟲密度[27]。國內(nèi)外很多研究者從農(nóng)業(yè)景觀格局對步甲、蜘蛛等天敵的影響展開了研究, 如, 張旭珠等[28]在華北地區(qū)農(nóng)田中通過陷阱法分析農(nóng)田邊緣不同植被及相鄰農(nóng)田對步甲和蜘蛛多樣性的影響, 結(jié)果表明邊界較高的草本層蓋度增加了步甲和皿蛛科(Linyphiidae)的多樣性; 趙爽等[29]采用陷阱法從不同尺度上分析景觀要素和環(huán)境要素對林地生境中蜘蛛多樣性的影響, 結(jié)果表明, 100 m尺度內(nèi)夏季林地中植被高度和蓋度對蜘蛛多樣性影響最大, 草本植被對蜘蛛多樣性影響極為顯著; Zhou等[30]通過研究農(nóng)田景觀格局以及農(nóng)藥的使用對棉田瓢蟲發(fā)生的影響, 發(fā)現(xiàn)農(nóng)田景觀系統(tǒng)中作物玉米()和草地生境有利于瓢蟲在麥田聚集的發(fā)生; Dong等[31]研究農(nóng)田景觀系統(tǒng)中林帶對瓢蟲多樣性的影響, 發(fā)現(xiàn)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)大面積的林地有利于瓢蟲遷入麥田。但關(guān)于農(nóng)業(yè)景觀組成對玉米螟()害蟲天敵控害效果研究較少。玉米螟作為玉米作物的重要害蟲之一, 對其防治具有重要意義。

東北平原是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū), 昌圖縣地處東北平原南部, 是全國著名的農(nóng)業(yè)大縣, 也是重要的糧食生產(chǎn)基地。該縣玉米種植面積約占耕地面積的56%以上, 以農(nóng)業(yè)景觀為主。對農(nóng)業(yè)景觀中非耕作生境進(jìn)行研究, 有助于維持農(nóng)田中天敵物種多樣性, 通過景觀途徑實(shí)現(xiàn)病蟲害防治, 保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境, 從而減少農(nóng)藥的使用。本研究以昌圖縣為研究區(qū), 探討糧食主產(chǎn)縣不同非耕作生境比例、景觀組成與天敵數(shù)量之間的關(guān)系, 為未來耕地生態(tài)型整治和生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)提供有效技術(shù)手段, 同時(shí)為農(nóng)田景觀生態(tài)規(guī)劃設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

昌圖縣位于遼寧省最北部, 東北平原南端, 遼、吉、蒙三省(區(qū))交界處, 北部與吉林省的四平市、梨樹縣、雙遼縣相鄰, 西部隔遼河與沈陽市的法庫縣、康平縣, 內(nèi)蒙古的科左后旗相望。地處123°32′~ 124°26′E, 42°33′~43°29′N, 總面積4 317 km2。主要作物為玉米, 是典型的玉米種植區(qū), 耕地面積2 666.67 km2, 其中玉米種植面積為1 500 km2, 占縣域面積的34.75%, 占耕地面積的56.25%。昌圖縣地貌自東向西由低山丘陵向遼河平原過渡, 主要分布的土壤類型為暗棕壤、黑土或草甸土、風(fēng)沙土。屬于中溫帶亞濕潤大陸性季風(fēng)氣候, 日照充足, 四季分明, 雨熱同季。

1.2 研究方法

1.2.1 采樣點(diǎn)設(shè)置

結(jié)合研究區(qū)遙感影像圖與土地利用現(xiàn)狀圖, 劃分1 km×1 km樣方, 并依據(jù)不同非耕作生境比例和農(nóng)藥使用情況選取20個(gè)樣方(圖1), 將樣方的非耕作生境比例分為0~10%、10%~20%、20%~30%、30%~40%和40%~50% 5類。上述樣方地勢平坦, 主要作物為玉米, 農(nóng)田景觀配置相似(避免景觀構(gòu)成對生物多樣性的影響), 農(nóng)田種植模式一致, 且沒有施用農(nóng)藥, 不放赤眼蜂。

1.2.2 采樣方法

采樣時(shí)間為2017年6月22—30日(夏季)和9月22日—10月1日(秋季)。在上述20個(gè)樣方內(nèi)每樣方選取農(nóng)田周圍景觀異質(zhì)性相近的2個(gè)半徑為300 m的采樣區(qū), 夏、秋季用同樣的方法采樣, 共40個(gè)采樣區(qū)。采用陷阱法采集節(jié)肢動(dòng)物。按平行線法布設(shè)陷阱, 從玉米田塊邊緣20 m起沿壟向田內(nèi)布設(shè)陷阱, 每行設(shè)置4個(gè), 縱向間距10 m, 橫向間距30 m, 共布設(shè)8個(gè)(圖2)。依此法布設(shè), 共布設(shè)320個(gè)陷阱。

陷阱具體布設(shè)方法為: 將直徑7 cm、高度17 cm、容積500 mL的PP塑料杯放入土壤中, 倒入150~200 mL的乙二醇水溶液和洗潔精混合液, 塑料杯杯蓋在3個(gè)方向用鐵絲固定插入土壤里, 杯蓋上方距地面約1 cm, 放置7 d后收回。將各陷阱中捕獲的節(jié)肢動(dòng)物按對應(yīng)樣本編號放入PE瓶中, 倒入10 mL酒精(75%)。利用體式顯微鏡(ZEIS:Stemi 2000-C), 并參照《中國土壤動(dòng)物檢索圖鑒》、《昆蟲分類》等分類系統(tǒng)及相關(guān)資料對節(jié)肢動(dòng)物樣品進(jìn)行鑒別, 鑒定其所屬門、綱、目和科。并分析樣點(diǎn)周邊的木本和草本植物的種類及長勢。

1.2.3 農(nóng)業(yè)景觀格局分析

1.2.4 數(shù)據(jù)分析

采用統(tǒng)計(jì)分析中單因素Duncan方法對不同非耕作生境比例下的天敵數(shù)量進(jìn)行比較分析, 并對上述6大類景觀變量進(jìn)行主成分分析, 一般選擇累積貢獻(xiàn)率>80%的主成分, 根據(jù)主成分分析結(jié)果, 保留前2或3個(gè)主成分, 即主成分1(PC1)、主成分2(PC2)和主成分3(PC3)。采用多模型推理方法, 基于赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)[33]的多模型推理, 比較PC1、PC2、PC3、及其組合作用對天敵群落數(shù)量的影響。并通過多重線性回歸模型分析解釋變量和響應(yīng)變量之間的關(guān)系?；谝讯x的模型集合, 在每個(gè)非耕作生境面積比例(0~10%、10%~20%、20%~30%、30%~40%和40%~50%), 用線性指示變量來完成模型擬合程度。采用赤池信息準(zhǔn)則(AIC)評估所有模型, 根據(jù)AIC值最小, 模型最好的原則優(yōu)先選出最好的模型進(jìn)行分析。以上分析通過軟件SPSS 18.0完成。赤池信息準(zhǔn)則(AIC)表示為:

圖1 研究區(qū)樣點(diǎn)分布圖

AIC=-2ln(模型的極大似然函數(shù))+2(模型的獨(dú)立參數(shù)個(gè)數(shù)) (1)

對于線性回歸模型, AIC公式為:

2 結(jié)果與分析

2.1 6大類景觀類型的主成分分析

通過對6大類16小類景觀類型進(jìn)行主成分分析, 選取累積貢獻(xiàn)率大于80%的為主成分。在不同非耕作生境比例區(qū)間, 前2個(gè)或3個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率分別為82.5%、80.8%、81.0%、86.4%、87.6%。主成分載荷圖如圖3所示。不同非耕作生境比例下景觀多樣性指數(shù)(Simpson)值為0.67~3.65。

圖2 玉米田中300 m半徑的樣方陷阱布設(shè)示意圖

在非耕作生境比例0~10%時(shí), 主成分1(PC1)代表以水域和草地為主的景觀, 主成分2(PC2)代表以其他作物為主的景觀, 主成分3(PC3)代表以林地為主的景觀。在非耕作生境比例10%~20%時(shí), 主成分1(PC1)代表以林地和村落為主的景觀, 主成分2(PC2)代表以其他作物為主的景觀。在非耕作生境比例20%~30%時(shí), 主成分1(PC1)代表以草地和村落為主的景觀, 主成分2(PC2)代表以林地為主的景觀。在非耕作生境比例30%~40%、40%~50%時(shí), 主成分1(PC1)均代表以林地為主的景觀, 主成分2(PC2)均代表以其他作物為主的景觀, 40%~50%時(shí)主成分3(PC3)代表以玉米為主的景觀。

2.2 40個(gè)采樣區(qū)中不同科的天敵種類及組成

采樣收集天敵數(shù)量共7 455只, 均隸屬于節(jié)肢動(dòng)物門, 分為2綱6目10科。2綱分別為昆蟲綱(Insecta)和蛛形綱(Arachnida), 6目為鞘翅目(Coleoptera)、膜翅目(Hymenoptera)、革翅目(Dermaptera)、半翅目(Hemiptera)、脈翅目(Neuroptera)和蛛形目(Aranelida), 10科為步甲科(Carabidae)、瓢蟲科(Coccinellidae)、隱翅甲科(Staphylinidae)、蟻科(Formicinae)、姬蜂科(Lchneumqnidae)、蠼螋科(Labiduridae)、花蝽科(Anthocoridae)、草蛉科(Chrysopidae)、蟹蛛科(Thomisidae)和球蛛科(Theridiidae)。昆蟲綱中尤以鞘翅目和膜翅目數(shù)量突出: 鞘翅目包括步甲科、瓢蟲科、隱翅甲科3科, 分別占捕獲量的36.00%、2.32%和2.10%; 膜翅目包括蟻科和姬蜂科, 分別占捕獲量的41.76%和3.11%; 革翅目為蠼螋科, 占捕獲量的2.35%; 半翅目為花蝽科, 占捕獲量的2.64%; 脈翅目為草蛉科, 占捕獲量的2.31%。蛛形目分為蟹蛛科和球蛛科, 分別占捕獲量的3.74%和2.37%(表1)。

圖4為玉米螟天敵在不同非耕作生境比例下的分布情況。由圖顯示, 在6月22—30日夏季采集樣本中, 蟻科和步甲科數(shù)量最高。不同非耕作生境比例中蟻科數(shù)量分布不同, 在非耕作生境比例20%~30%時(shí)數(shù)量最高, 且在不同非耕作生境比例下差異性較顯著; 步甲科在非耕作生境比例20%~30%時(shí)蟻科數(shù)量最高, 該比例下的標(biāo)準(zhǔn)差最小, 其次為10%~20%。9月22日—10月1日秋季采集樣本中, 步甲科和蟻科數(shù)量最高, 非耕作比例為20%~30%時(shí)數(shù)量最高, 標(biāo)準(zhǔn)差最小, 其次為10%~20%。

研究區(qū)內(nèi)在夏季和秋季不同非耕作生境比例下天敵數(shù)量研究結(jié)果表明(圖5): 在夏季, 非耕作生境比例20%~30%時(shí)天敵數(shù)量最高, 0~10%時(shí)次之, 40%~50%時(shí)最低, 且0~10%、10%~20%和20%~30%比例之間差異性不顯著, 30%~40%和40%~50%比例之間差異性不顯著; 在秋季, 非耕作生境比例20%~30%時(shí)天敵數(shù)量顯著高于其他4個(gè)比例, 10%~20%時(shí)次之, 40%~50%時(shí)最低。研究表明, 隨著非耕作生境比例的增加, 天敵數(shù)量總體呈先上升后下降趨勢, 在非耕作生境比例為20%~30%時(shí)達(dá)到峰值。其中, 夏季天敵數(shù)量在非耕作生境比例為0~10%時(shí)天敵數(shù)量較高, 推測原因可能是由于采樣區(qū)緊挨著農(nóng)田邊緣的河流, 玉米螟天敵喜濕性環(huán)境, 形成大量聚集, 使得該比例區(qū)間內(nèi)天敵數(shù)量較高。綜合分析得出, 在非耕作生境比例20%~30%時(shí)天敵數(shù)量相對較高。

2.3 不同景觀組成對天敵數(shù)量的影響

天敵數(shù)量與不同非耕作生境比例相關(guān)性分析表明(表2), 非耕作生境比例20%~30%時(shí)模型的AIC值最小(AIC=4.24), 為所有比例下的最優(yōu)模型(=12.615-3.1731+3.7872,為玉米螟天敵數(shù)量,1為景觀多樣性指數(shù),2為主成分2, 代表以林地為主的景觀)。最優(yōu)模型分析顯示, 玉米螟天敵數(shù)量和主成分2(=3.787,=0.005)呈顯著正相關(guān), 與景觀多樣性指數(shù)(=-3.173,=0.005)呈顯著負(fù)相關(guān), 說明PC2代表的以林地生境為主的景觀有利于提高農(nóng)田中天敵數(shù)量, 但較高多樣性的景觀背景不利于天敵在農(nóng)田的聚集。該比例下其他模型均顯示玉米螟天敵數(shù)量與PC1(=1.957,=0.000)呈顯著正相關(guān), 說明PC1代表的以草地和村落為主的景觀顯著提高了農(nóng)田中天敵數(shù)量。

圖3 不同非耕地生境比例下農(nóng)田景觀類型的主成分分析

表1 20個(gè)調(diào)查區(qū)域采集的玉米螟天敵種類及數(shù)量

圖4 夏季和秋季不同非耕作生境比例的玉米螟天敵數(shù)量分析特征

圖5 夏季和秋季不同非耕作生境比例的玉米螟天敵數(shù)量分析特征

同一季節(jié)不同字母表示處理間差異顯著。Different letters in the same season show significant differences at 0.05 level.

在另外4個(gè)非耕作生境比例中模型顯示: PC3為非耕作生境比例0~10%的最優(yōu)模型, PC1為10%~20%的最優(yōu)模型,+PC1為30%~40%、40%~50%的最優(yōu)模型, 模型中PC3(=6.456,=0.001)和PC1(=2.061,=0.000)均代表以林地生境為主的景觀, 所有最優(yōu)模型說明農(nóng)田周邊林地生境面積有利于提高農(nóng)田中天敵數(shù)量。在非耕作生境10%~20%時(shí), PC1(=2.061,=0.000)也代表以村落為主的景觀, 說明村落面積增加也增加了農(nóng)田內(nèi)天敵數(shù)量, 在非耕作生境比例30%~40%和40%~50%時(shí), 景觀多樣性指數(shù)(=2.939,=0.005;=2.291,=0.020)說明多樣性的景觀背景不利于農(nóng)田內(nèi)天敵的聚集。另外, PC2(<0.05)代表以其他作物為主的耕作生境與天敵數(shù)量呈顯著正相關(guān), 說明種植其他作物提高了農(nóng)田內(nèi)天敵的數(shù)量。

表2 不同非耕作生境比例下不同景觀變量與玉米螟天敵數(shù)量分布的模型分析

Table 2 Models for quantities of corn borer’ natural enemies in corn field and different landscape variables under different proportions of non-cropped habitats

非耕作生境比例Non-cropped habitats proportion (%)模型Model殘差平方和樣本量Sample size 階數(shù)Ki赤池信息準(zhǔn)則AIC 調(diào)整R2Adjusted R20-10Y=b0-b1D**86.2658343.660.620Y=b0+b1PC1**48.8568339.110.785Y=b0+b1PC2*119.4118346.260.475Y=b0+b1PC3**47.4108338.870.791Y=b0+b1PC1*+b2PC2**48.8568441.110.785Y=b0+b1PC1**+b2PC3**47.4108440.870.791Y=b0+b1PC2**+b2PC3**47.4108440.870.791Y=b0+b1PC1**+b2PC2*+b3PC3**47.4108542.870.791Y=b0-b1D**+b2PC1**48.8568441.110.785Y=b0-b1D**+b2PC2*86.2658445.660.620Y=b0-b1D**+b2PC3**47.4108440.870.791Y=b0-b1D**+b2PC1**+b3PC2*48.8568543.110.785Y=b0-b1D**+b2PC1**+b3PC3**47.4108542.870.791Y=b0-b1D**+b2PC2*+b3PC3**47.4108542.870.791Y=b0-b1D**+b2PC1**+b3PC2*+b4PC3**47.4108644.870.79110-20Y=b0-b1D**58.9858340.620.762Y=b0+b1PC1**40.9338337.700.835Y=b0+b1PC2**69.3968341.920.719Y=b0+b1PC1**+b2PC2**40.9338439.700.835Y=b0-b1D**+b2PC1**40.9338439.700.835Y=b0-b1D**+b2PC2**58.9858442.620.762Y=b0-b1D**+b2PC1**+b3PC2**40.9338541.700.83520-30Y=b0-b1D**2.9778316.730.978Y=b0+b1PC1**2.6768315.870.981Y=b0+b1PC2**14.3558329.310.896Y=b0+b1PC1**+b2PC2**2.6768417.870.981Y=b0-b1D**+b2PC1**2.6768417.870.981Y=b0-b1D**+b2PC2**0.487844.240.996Y=b0-b1D**+b2PC1**+b3PC2**2.6768519.870.98130-40Y=b0+b1D**23.5278333.270.652Y=b0+b1PC1**23.8348333.370.648Y=b0+b1PC2**23.5698333.280.651Y=b0+b1PC1**+b2PC2**23.5698435.280.651Y=b0+b1D**+b2PC1**9.3798427.910.834Y=b0+b1D**+b2PC2**23.5278435.270.625Y=b0+b1D**+b2PC1**+b3PC2**9.3798529.910.834

表2 (續(xù))

非耕作生境比例Non-cropped habitats proportion (%)模型Model殘差平方和樣本量Sample size 階數(shù)Ki赤池信息準(zhǔn)則AIC 調(diào)整R2Adjusted R240-50Y=b0+b1D*33.0868335.990.451Y=b0+b1PC1*29.5238335.080.510Y=b0+b1PC2**19.8098331.890.671Y=b0+b1(PC3*)28.3918334.770.529Y=b0+b1PC1*+b2PC2**19.8098433.890.671Y=b0+b1PC1*+b2(PC3*)19.8098433.890.671Y=b0+b1PC2**+b2(PC3*)28.3918436.770.529Y=b0+b1PC1*+b2PC2**+b3(PC3*)19.8098535.890.671Y=b0+b1D*+b2PC1*8.9118427.500.822Y=b0+b1D*+b2PC2**19.8098433.890.671Y=b0+b1D*+b2(PC3*)28.3918436.770.529Y=b0+b1D*+b2PC1*+b3PC2**19.8098535.890.671Y=b0+b1D*+b2PC1*+b3(PC3*)28.3918538.770.529Y=b0+b1D*+b2PC2**+b3(PC3*)19.8098535.890.671Y=b0+b1D*+b2PC1*+b3PC2**+b4(PC3*)19.8098637.890.671

列出了所有模型。其中字體加粗表示為最優(yōu)模型, AIC值最小; 括號表示自變量和天敵數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。: 天敵數(shù)量; D: 景觀多樣性指數(shù); PC1: 主成分1; PC2: 主成分2; PC3: 主成分3。**: 在0.01水平(單側(cè))上顯著相關(guān); *: 在0.05水平(單側(cè))上顯著相關(guān)。All the models are shown. Bold characters and numbers indicate the best model with the minimum AIC. Independent variables in parentheses are negatively related with quantities of corn borer’ natural enemies.represents Simpson; PC1 represents principal component 1; PC2 represents principal component 2; PC3 represents principal component 3. ** represents significant correlation at 0.01 level (unilateral); * represents significant correlation at 0.05 level (unilateral).

圖6顯示最優(yōu)模型中天敵數(shù)量與景觀組成的相關(guān)性。結(jié)果表明: 天敵數(shù)量和PC2(=3.787,=0.005)呈顯著正相關(guān), 但與景觀多樣性指數(shù)(=-3.173,=0.005)呈顯著負(fù)相關(guān)。由此說明, 在非耕作生境20%~30%時(shí), 林地生境面積增加有利于提高農(nóng)田中天敵數(shù)量, 但較高多樣性的景觀背景不利于玉米螟天敵在農(nóng)田內(nèi)的集聚。

圖6 非生境比例為20%~30%時(shí)最優(yōu)模型中景觀變量與玉米螟天敵數(shù)量的相關(guān)性分析

非耕作生境比例20%~30%上+PC2為所有區(qū)間最優(yōu)模型。The best fit model is+PC2 under 20%-30% non-cropped habitats

2.4 農(nóng)田景觀中非耕作生境最優(yōu)比例選取

不同非耕作生境比例對玉米螟天敵數(shù)量的影響具有一定的差異。在研究區(qū)內(nèi), 使用調(diào)整2平均值的大小判斷不同非耕作生境比例對天敵數(shù)量的影響, 且調(diào)整2值越大, 相關(guān)性越大。從圖7可以看出, 在非耕作生境比例為20%~30%時(shí), 調(diào)整2值為0.97, 大于其他4個(gè)比例(0.69、0.80、0.70、0.64)的值。因此, 非耕作生境比例20%~30%是保持農(nóng)田中玉米螟天敵最大數(shù)量的最佳比例。

圖7 非耕作生境比例與玉米螟天敵數(shù)量的關(guān)系

3 討論與結(jié)論

本文研究了在0~50%不同非耕作生境比例區(qū)間內(nèi)景觀組成對玉米螟天敵數(shù)量的影響。研究表明隨著非耕作生境比例的增加, 玉米螟天敵數(shù)量呈先上升后下降的趨勢, 在非耕作生境比例為20%~30%時(shí)達(dá)最大值。由此證明非耕作生境比例為20%~30%時(shí)最有利于玉米螟天敵生存, 即對玉米螟防治最為有利。國外研究表明, 農(nóng)田景觀中非作物生境達(dá)20%時(shí)最能保護(hù)生物多樣性和相聯(lián)系的生態(tài)系統(tǒng), 有利于生物害蟲防治[35]。本研究結(jié)果與邊振興等[36]通過劃分不同非耕作生境比例研究農(nóng)業(yè)景觀植物多樣性得出的非耕作生境最佳比例為20%~30%的結(jié)果相同。在非耕作生境比例區(qū)間20%~50%時(shí), 最優(yōu)模型說明具有較高多樣性的景觀背景不利于天敵在農(nóng)田的聚集。可能由于農(nóng)田周邊多樣性的景觀類型為天敵提供了更豐富的物質(zhì)來源、避難所以及繁育場所等, 天敵更傾向于選擇多樣性的景觀背景作為棲息環(huán)境, 從而減少了農(nóng)田景觀中天敵數(shù)量。不同季節(jié)對天敵數(shù)量表現(xiàn)出不同的影響, 其中夏季耕作生境為天敵提供了更多的食物來源和生存場所[16], 作物正處于生長季節(jié), 害蟲數(shù)量多, 人為干擾較少, 天敵更傾向于食物更豐富的農(nóng)田生境。

研究結(jié)果同樣表明以林地生境為主的景觀組成有利于提高農(nóng)田玉米螟天敵的數(shù)量。林地對農(nóng)田中玉米螟天敵數(shù)量影響較為顯著, 林地生境面積比例增加能夠明顯提高農(nóng)田中玉米螟天敵數(shù)量。其原因在于農(nóng)田景觀中林地為永久型生境, 受人為干擾較少, 比耕地更具穩(wěn)定性; 林地的保護(hù)與營建, 為農(nóng)田景觀中的天敵提供食物來源、避難場所和遷移廊道等。林地內(nèi)有較多動(dòng)植物殘骸, 為天敵提供充足的食物源[37-39], 同時(shí)大部分天敵更傾向于溫暖、潮濕及隱蔽性較好的生活環(huán)境, 例如蜘蛛、步甲、蠼螋等, 林地生境地表覆蓋了枯枝落葉及草本植物, 形成了林地地表的濕潤環(huán)境, 為天敵提供了更合適的生存場所。當(dāng)進(jìn)行除草、施肥及收割等耕作行為時(shí)導(dǎo)致耕作生境受到強(qiáng)烈擾動(dòng), 玉米螟天敵則遷移至農(nóng)田周邊的林地中躲避來降低危害。當(dāng)耕作生境趨于穩(wěn)定時(shí), 天敵從林地遷移到耕作地境, 維持了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的玉米螟天敵數(shù)量和多樣性。村落、草地以及其他作物種植也提高了農(nóng)田中玉米螟天敵的數(shù)量, 村落周邊可能是因?yàn)樽≌苓叺牧謳?、菜地、草垛等生境能為天敵提供越冬的場所和物質(zhì)來源[40-41], 通過種植其他作物可以增加農(nóng)田種植結(jié)構(gòu)多樣性, 同樣可以為部分玉米螟天敵提供一定生存空間, 為天敵在作物間相互遷移提供擴(kuò)散廊道和更多的食物源, 維持了更高的天敵豐富度, 對害蟲的控害作用增強(qiáng)[42]。

本研究從景觀生態(tài)角度研究玉米螟的防治效果, 對減少農(nóng)藥使用量, 保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中生物多樣性具有重要的意義。同時(shí)研究證明在非耕作生境比例為20%~30%時(shí)玉米螟天敵數(shù)量達(dá)到最大值, 但對玉米螟天敵種類只劃分到了不同科, 未細(xì)分到所屬種。建議在今后研究中, 可細(xì)化天敵所屬種, 具體研究所屬種的生活習(xí)性, 以及具體哪種景觀組合能提高農(nóng)田里天敵數(shù)量, 依據(jù)景觀特征制定合理有效的農(nóng)業(yè)管理措施, 形成有效的農(nóng)田景觀類型, 減少農(nóng)藥施用, 實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

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Effect of agricultural landscape composition on natural enemy population of corn borer*

BIAN Zhenxing1, GONG Lingchun1, GUO Xiaoyu1, YU Miao2**

(1. College of Land and Environment, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110161, China; 2. College of Science, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110161, China)

The agricultural landscape with high proportion and diversity of non-cropped habitats is the key to maintaining agricultural biodiversity. It is a hypothesis that the natural enemy population and types of corn borer could increase by complex and high composition of non-cropped habitats in cornfields. To clarify the relationship between non-cropped habitats proportion and natural enemy, this study investigated the effects of composition of non-cropped habitats on natural enemy population of corn borer in Changtu County in the Northeast China Plain. Twenty plots (= 600 m) were selected and classed into five groups based on the proportions of non-cropped habitats (0-10%, 10%-20%, 20%-30%, 30%-40% and 40%-50%). The samples of natural enemies of corn borer were collected by the pitfall trap method. The families of enemies were identified using stereomicroscope. Then principal component analysis was used to classify the main types of non-cropped habitats in the region. Stepwise regression model was used to fit relation curve of non-cropped habitat composition (ratio and type) and population of natural enemies of corn borer. Then the optimal model was selected based on the Akaike’s Information Criterion (AIC) for effects of different proportions of non-cropped habitats on natural enemy population of corn borer. Results showed that natural enemy population of corn borer increased at first and then decreased with increasing proportion of non-cropped habitats. Natural enemy population of corn borer was highest [with the optimal model of AICminimum value= 4.24,=0-1+2PC2, PC2 (= 3.787,= 0.005)] when the proportion of non-cropped habitats was 20%-30%. This optimal model implied that there was significant positive correlation between natural enemy population of corn borer and the composition of non-cropped habitats dominated by woodland. There was also significantly negative correlation between natural enemy population of corn borer and the landscape diversity index. Other models [PC1 (= 1.957,= 0.000)] for 20%-30% proportion of non-cropped habitats implied that significant positive correlation existed between natural enemy population of corn borer and the composition of non-cropped habitats dominated by grassland and village. Under other proportions of non-cropped habitats, the optimal models suggested that corn filed neighboring woodland or other crops fields was beneficial for increase of natural enemy population of corn borer. In conclusion, the study showed that natural enemy population of corn borer was highest when the proportion of non-cropped habitats was 20%-30%. Non-cropped habitats dominated by woodland, grassland, village or in intercropped patterns attracted natural enemies of corn borer in farmlands with different proportions of non-cropped habitats. The study further provided theoretical basis for the prevention and control of corn borer by ways of landscape ecology.

Agricultural landscape; Non-cropped habitat; Corn field; Corn borer; Natural enemy

, E-mail: yumiao77@163.com

Mar. 7, 2018;

Jun. 20, 2018

P901

A

2096-6237(2019)01-0030-12

10.13930/j.cnki.cjea.180221

邊振興, 龔玲春, 果曉玉, 于淼. 農(nóng)業(yè)景觀組成對玉米螟天敵數(shù)量的影響[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2019, 27(1): 30-41

BIAN Z X, GONG L C, GUO X Y, YU M. Effect of agricultural landscape composition on natural enemy population of corn borer[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(1): 30-41

* 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)土地與環(huán)境學(xué)院青年創(chuàng)新項(xiàng)目(20140102)資助

于淼, 研究方向?yàn)閿?shù)理統(tǒng)計(jì)與景觀生態(tài)學(xué)。E-mail: yumiao77@163.com

邊振興, 研究方向?yàn)檗r(nóng)地利用與保護(hù)、農(nóng)業(yè)景觀生態(tài)學(xué)。E-mail: zhx-bian@263.net

2018-03-07

2018-06-20

* This study was supported by the Youth Innovation Project of Land and Environment College of Shenyang Agricultural University (20140102).