桉樹枝癭姬小蜂災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)綜合技術(shù)

陳元生，李紅征，彭觀地

(1.江西環(huán)境工程職業(yè)學(xué)院，江西贛州 341000；2.江西省林業(yè)有害生物防治檢疫局，江西南昌 330038)

桉樹枝癭姬小蜂Leptocybe invasa屬重大外來有害生物，是危害桉樹的主要害蟲，具有分布范圍廣、寄主多、適應(yīng)性強(qiáng)、危害嚴(yán)重等特點(diǎn)[1－4]。每當(dāng)該蜂侵入一新地區(qū)，迅速擴(kuò)散蔓延，暴發(fā)成災(zāi)，致使入侵地桉樹成林樹生長(zhǎng)緩慢，幼林樹不能成材甚至植株死亡，給當(dāng)?shù)貛順O大的損失。為了最大程度地降低災(zāi)害損失，須及時(shí)發(fā)現(xiàn)早期災(zāi)害點(diǎn)，對(duì)其發(fā)生蔓延情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)，提高防治的預(yù)見性和及時(shí)性。全面監(jiān)測(cè)、早期預(yù)警和準(zhǔn)確預(yù)報(bào)，是防治其疫情擴(kuò)散蔓延的關(guān)鍵。廣西羅基同、方小玉等采用傘抖、粘板、燈誘等新技術(shù)對(duì)該蜂進(jìn)行了監(jiān)測(cè)[5－6]。陳尚文等發(fā)現(xiàn)該蜂對(duì)黃色粘板的趨性明顯高于藍(lán)色和其他顏色[7]。羅豐 等結(jié)合6個(gè)關(guān)鍵氣候因子建立了該蜂的監(jiān)測(cè)模型，證明了該蜂數(shù)量與氣候因子的關(guān)系[8]。楊秀好等研究了該蜂種群發(fā)生預(yù)測(cè)與溫度的關(guān)系[9]。本項(xiàng)目組前期也初步研究了氣象因子對(duì)該蜂成蟲發(fā)生量的影響[10]。雖然目前進(jìn)行了一些監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)的研究且方法多樣，但并沒有形成一套較為完整的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)體系，尚缺乏系統(tǒng)的研究報(bào)道。筆者在連續(xù)7 a調(diào)查、監(jiān)測(cè)贛南該蜂越冬蟲量、成蟲發(fā)生量及蟲癭數(shù)量的基礎(chǔ)上，利用有效積溫預(yù)測(cè)法、主導(dǎo)因子測(cè)報(bào)法、誘捕測(cè)報(bào)法等方法，開展了該蜂成蟲發(fā)生期、成蟲發(fā)生量和危害程度等方面的測(cè)報(bào)系列研究。通過測(cè)報(bào)綜合技術(shù)研究，了解其發(fā)生發(fā)展規(guī)律，總結(jié)出一套有效的測(cè)報(bào)方法，以期為準(zhǔn)確預(yù)報(bào)該蜂的發(fā)生及其綜合治理提供理論和實(shí)踐依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)時(shí)間、地點(diǎn)及桉樹品種 2014年3月至2020年11月，于江西環(huán)境工程職業(yè)學(xué)院校園內(nèi)桉樹林，江西省贛州市峰山國(guó)家森林公園，江西省贛州經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)湖邊鎮(zhèn)涌泉村進(jìn)行調(diào)查。桉樹品種(系)為贛南主栽品系、桉樹枝癭姬小蜂發(fā)生比較嚴(yán)重的1～2 a生的巨園桉DH201－2。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 越冬蛹發(fā)育進(jìn)度調(diào)查 2017—2020年每年3月15日開始，每2 d調(diào)查3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)內(nèi)桉樹枝癭姬小蜂化蛹情況，在每試驗(yàn)點(diǎn)按大五點(diǎn)取樣法隨機(jī)調(diào)查10株，每株選取含有較多越冬蟲癭的枝條1枝，用袋封裝并做標(biāo)記，帶回室內(nèi)。將采回的各個(gè)蟲癭分別置于連續(xù)變倍體視顯微鏡下用解剖針切開蟲癭，參照肖銀波等的方法觀察[1]其中的幼蟲發(fā)育情況，當(dāng)觀察到初形成的蛹時(shí)，此蟲癭則記為化蛹，并統(tǒng)計(jì)化蛹率，當(dāng)化蛹率達(dá)16%時(shí)，此日期即為蛹的始盛期。

1.2.2 成蟲動(dòng)態(tài)調(diào)查 2014—2020年，每年3月20日至11月20日，在3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)桉樹林內(nèi)，通過懸掛佳多牌黃色粘蟲板開展誘蟲試驗(yàn)，每試驗(yàn)點(diǎn)面積約1 hm2，每試驗(yàn)地呈棋盤式均勻懸掛粘蟲板15張，懸掛高度為2 m，每10 d換1塊粘蟲板，每5 d檢查1次粘蟲板上的成蟲情況，統(tǒng)計(jì)數(shù)量并分析種群動(dòng)態(tài)。

1.2.3 危害情況(蟲癭)調(diào)查 調(diào)查期內(nèi)每5 d在上述3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)內(nèi)分別采集DH201－2枝條1次，每試驗(yàn)點(diǎn)按大五點(diǎn)取樣法隨機(jī)調(diào)查10株，在各樣樹樹冠上中下部3個(gè)部位、東南西北4個(gè)方位分別剪取1根枝條，用袋封裝并做標(biāo)記，帶回室內(nèi)。統(tǒng)計(jì)每根枝條上的蟲癭數(shù)(包括枝條、葉片、葉柄上的蟲癭)，記錄每樣枝平均蟲癭數(shù)，計(jì)算每樣枝的每厘米長(zhǎng)度內(nèi)平均蟲癭個(gè)數(shù)。

1.2.4 氣象因子收集 參照贛州氣象臺(tái)記錄的氣象資料，在本項(xiàng)目組前期研究的基礎(chǔ)上，增設(shè)每月降雨天數(shù)(x7)為第7個(gè)氣候因子，其余6個(gè)因子參照陳元生 等的報(bào)道[10]，每日最低溫、最高溫、平均溫度、平均相對(duì)濕度等數(shù)據(jù)采用林間用圓盤溫度計(jì)、干濕溫度計(jì)等實(shí)測(cè)記錄，同時(shí)記錄每日天氣情況(晴、陰、雨等)統(tǒng)計(jì)每月降雨天數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)分析 利用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用差異顯著性檢驗(yàn)、相關(guān)分析、方差分析和回歸分析等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 成蟲發(fā)生期預(yù)測(cè)(蟲情測(cè)報(bào)法) 采用有效積溫預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)，根據(jù)調(diào)查所得越冬蟲蛹始盛發(fā)育進(jìn)度，通過積溫公式N＝K/(T－C)預(yù)測(cè)出越冬代成蟲的始盛發(fā)生期。本項(xiàng)目前期研究獲得桉樹枝癭姬小蜂蛹的有效積溫(K)為92.59 d·℃、發(fā)育起點(diǎn)溫度(C)為14.64℃[3]。通過查閱當(dāng)?shù)貧庀缶职l(fā)布的氣象資料，獲得表1中平均溫度(T)，即為蛹發(fā)育到成蟲所經(jīng)歷的時(shí)間的平均溫度，蛹發(fā)育歷期天數(shù)(N)是依據(jù)公式N＝K/(T－C)計(jì)算所得。蛹始盛期是通過對(duì)越冬蛹發(fā)育進(jìn)度的調(diào)查而得到的蟲期。

表1 桉樹枝癭姬小蜂越冬代成蟲始盛發(fā)生期的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值Tab.1 Measured and predicted values of the occurrence period of overwintering adults of Leptocybe invasa

林間實(shí)測(cè)桉樹枝癭姬小蜂成蟲始盛發(fā)生期較預(yù)測(cè)值提前，誤差范圍0～3 d。誤差的產(chǎn)生是由于預(yù)測(cè)時(shí)用的平均溫度，自然界實(shí)際是變溫環(huán)境所致，說明此有效積溫預(yù)測(cè)法是可靠的。

2.2 成蟲發(fā)生量預(yù)測(cè)(主導(dǎo)因子測(cè)報(bào)法) 依據(jù)前期研究[10]，選取2014—2019年3—11月對(duì)桉樹枝癭姬小蜂成蟲數(shù)量有影響的氣象因子用于成蟲發(fā)生量(每月每667 m2平均誘蟲總量)預(yù)測(cè)，將氣象因子各變量平均最低氣溫(x1)、月平均最高氣溫(x2)、月最低氣溫(x3)、月最高氣溫(x4)、月平均氣溫(x5)、相對(duì)濕度(x6)、月降雨天數(shù)(x7)等分別與成蟲發(fā)生量進(jìn)行一元線性回歸分析(表2)。除x6、x7外，x1、x2、x3、x4、x5均與成蟲發(fā)生量(y)存在極顯著正相關(guān)關(guān)系。

表2 氣象因子與桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量的線性回歸分析Tab.2 Linear regression analysis of meteorological factors and the occurrence of Leptocybe invasa adults

將氣象因子各變量(x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7)依次引入回歸方程，進(jìn)行影響桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量氣象因子的逐步回歸分析，得到相關(guān)系數(shù)r＝0.980 7，顯著水平P＝0.000，達(dá)到使用逐步回歸方法進(jìn)行因子篩選的要求(P<0.01)。篩選出最優(yōu)氣象因子為月平均氣溫(x5)、月平均最高氣溫(x2)、月降雨天數(shù)(x7)，逐步回歸方程為y＝3.185 3x5＋3.108 7x2＋0.719 6x7－107.233 8。另外得到?jīng)Q定系數(shù)R2＝0.961 8，即這3個(gè)變量決定了該蜂成蟲發(fā)生數(shù)量變化的96.18%。由此說明，這3個(gè)氣象因子是影響桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量的主要因素，所得到的回歸方程即為最優(yōu)的回歸模型。

依據(jù)這3種氣象因子之間各相關(guān)系數(shù)的組成效應(yīng)，將各氣象因子與成蟲數(shù)量的關(guān)系數(shù)剖分為直接作用和間接作用兩部分進(jìn)行通徑分析(表3)。3個(gè)氣象因子對(duì)該蜂成蟲發(fā)生量y的直接影響中，月平均最高氣溫(x2)的直接作用最大，月平均氣溫(x5)次之，但兩者數(shù)值接近，月降雨天數(shù)(x7)的直接作用最小。通過分析各個(gè)間接通徑系數(shù)發(fā)現(xiàn)，3個(gè)氣象因子對(duì)該蜂成蟲發(fā)生量y的間接作用均小于其直接作用?？梢姡缕骄鶜鉁?x5)和月平均最高氣溫(x2)對(duì)該蜂成蟲發(fā)生量的增加具有重要作用，而月降雨天數(shù)(x7)的直接通徑系數(shù)均小，其間接通徑系數(shù)為負(fù)值，說明月降雨天數(shù)對(duì)該蜂成蟲發(fā)生量的改變影響不大且主要間接起反作用。

表3 影響桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量的主要?dú)庀笠蜃酉嚓P(guān)通徑分析Tab.3 Correlation path analysis of the main meteorological factors affecting the occurrence of L.invasa adults

2.3 成蟲發(fā)生量測(cè)報(bào)模型的檢驗(yàn) 利用未參與建模的2020年氣象數(shù)據(jù)和桉樹枝癭姬小蜂成蟲誘蟲數(shù)據(jù)對(duì)上述所建立的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，將模型預(yù)測(cè)擬合值與實(shí)際監(jiān)測(cè)值相比較，并做曲線圖(圖1)。預(yù)測(cè)曲線與實(shí)際曲線變化趨勢(shì)基本吻合，相關(guān)性極顯著(r＝0.941 6，P＝0.000 2<0.01)，即預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)94.16%，說明該方程用來進(jìn)行桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量的預(yù)測(cè)具有可行性、可靠性。

圖1 2020年桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量實(shí)測(cè)量與預(yù)測(cè)量比較Fig.1 Comparison of actual and predicted occurrence of L.invasa adults in 2020

2.4 危害程度預(yù)測(cè)(誘捕測(cè)報(bào)法) 依據(jù)本項(xiàng)目組的前期調(diào)查研究結(jié)果[4]，5月是贛南桉樹枝癭姬小蜂越冬代成蟲的始發(fā)盛發(fā)期，而6月則是該蜂第1代幼蟲發(fā)生高峰期即蟲癭危害高峰期，所以，利用5月成蟲量(誘捕量)預(yù)測(cè)6月蟲癭數(shù)(危害程度)。

2014—2019年，3個(gè)試驗(yàn)基地的5月平均誘蟲總量與其對(duì)應(yīng)的6月蟲癭數(shù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果呈極顯著正相關(guān)(R2＝0.986 1，t＝33.645 9，F(xiàn)＝1 132.047 9，P＝0.000 0<0.01)，線性回歸方程為y＝0.010 5x－0.135 3(圖2)。

圖2 5月平均成蟲誘蟲量與6月危害程度(蟲癭量)間的關(guān)系Fig.2 Correlation between the average number of adults in May and the damage degree(gall quantity)in June

3 結(jié)論與討論

昆蟲發(fā)育速率受氣溫、食料等環(huán)境因素的綜合影響，溫度的影響往往是最大的，但對(duì)某種害蟲而言，發(fā)育起點(diǎn)溫度和有效積溫是不變的，因此可以根據(jù)有效積溫來預(yù)測(cè)昆蟲的發(fā)生期[11－12]。本文中，桉樹枝癭姬小蜂成蟲始盛發(fā)生期的預(yù)測(cè)也正是采用有效積溫預(yù)測(cè)法，利用實(shí)際調(diào)查所得越冬蟲蛹始盛發(fā)育進(jìn)度、通過積溫公式N＝K/(T－C)來預(yù)測(cè)越冬代成蟲的始盛發(fā)生期。開展桉樹枝癭姬小蜂成蟲始盛發(fā)生期預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究，不僅可以為該蟲的綜合防治提供依據(jù)，而且還可以直接指導(dǎo)該蟲成蟲的藥劑防治，做到及時(shí)用藥，節(jié)約防治成本，提高防效[13]。

本研究結(jié)果表明，影響桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量的主要因子是月平均氣溫(x5)、月平均最高氣溫(x2)、月降雨天數(shù)(x7)，且月平均氣溫、月平均最高氣溫是該蜂成蟲發(fā)生量的最主要的決策因子，而月降雨天數(shù)則是該蜂成蟲發(fā)生量的主要制約因子。這一結(jié)果與黃銳等的研究報(bào)道一致，黃銳等認(rèn)為，月平均氣溫和月平均最高氣溫對(duì)?？谑需駱渲Π`姬小蜂的數(shù)量有較大的影響[14]；而與羅豐 等的報(bào)道有些許不同，羅豐 等認(rèn)為，月降雨總量是影響三亞市桉樹枝癭姬小蜂數(shù)量的主要?dú)夂蛞蜃?，其次為月平均溫度、月最低平均溫度與月最高平均溫度[8]。造成這種不一致的原因可能正是由于桉樹枝癭姬小蜂成蟲的發(fā)生與當(dāng)?shù)刂饕獨(dú)庀笠蜃雨P(guān)系密切:三亞雨季降雨多但較分散，所以在三亞主要影響因子是月降雨總量，而江西贛南雨季主要出現(xiàn)在3—5月，而此期成蟲較少發(fā)生，其余月份雨量較少且分期，所以贛南主要影響因子不是月降雨總量。另外，本文的結(jié)果也與本項(xiàng)目前期報(bào)道結(jié)果不一致，前期認(rèn)為月平均氣溫和月最高氣溫是2個(gè)主要影響因子[14]，為了驗(yàn)證這2個(gè)結(jié)果的可靠性，我們利用了2020年的成蟲數(shù)據(jù)和氣象資料對(duì)這2個(gè)回歸模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果本文的預(yù)測(cè)曲線與實(shí)際曲線變化趨勢(shì)更吻合，說明本文這次的回歸方程(y＝3.185 3x5＋3.108 7x2＋0.719 6x7－107.233 8)用來進(jìn)行短期的預(yù)測(cè)具有可行性。這可能也是因?yàn)楸卷?xiàng)目前期的模型只是2 a數(shù)據(jù)的結(jié)果，而本文的預(yù)測(cè)模型建立在多年數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，更加可靠。

桉樹枝癭姬小蜂是一種致癭性鉆蛀害蟲，其主要危害桉樹嫩枝和葉，在嫩梢、嫩枝、葉柄、葉脈等部位受害腫大，形成蟲癭，致使枝、葉變形，樹木生長(zhǎng)緩慢，甚至枝梢枯死。所以危害程度(枝蟲癭數(shù)/cm)預(yù)測(cè)也是一項(xiàng)重要內(nèi)容。本文中采用誘捕測(cè)報(bào)法，利用5月的成蟲數(shù)量(粘捕蟲量)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)6月的蟲癭數(shù)(危害程度)。實(shí)踐證明，林間桉樹枝癭姬小蜂成蟲運(yùn)用黃色粘蟲板監(jiān)測(cè)能反映實(shí)際成蟲動(dòng)態(tài)，且該方法簡(jiǎn)便易用[15]，誘捕測(cè)報(bào)法精確、實(shí)用。

本研究中只分析了氣象因子對(duì)桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生的影響，而自然界影響桉樹枝癭姬小蜂發(fā)生危害的因素卻錯(cuò)綜復(fù)雜，除了氣象因子外，還受品種、地形、天敵等因素的影響，且往往若干個(gè)因子綜合作用，這些因素如何綜合影響桉樹枝癭姬小蜂種群的暴發(fā)，尚待進(jìn)一步研究。