桉樹枝癭姬小蜂災害預測預報綜合技術

陳元生，李紅征，彭觀地

(1.江西環(huán)境工程職業(yè)學院，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、適應性強、危害嚴重等特點[1－4]。每當該蜂侵入一新地區(qū)，迅速擴散蔓延，暴發(fā)成災，致使入侵地桉樹成林樹生長緩慢，幼林樹不能成材甚至植株死亡，給當?shù)貛順O大的損失。為了最大程度地降低災害損失，須及時發(fā)現(xiàn)早期災害點，對其發(fā)生蔓延情況進行實時監(jiān)測和預報，提高防治的預見性和及時性。全面監(jiān)測、早期預警和準確預報，是防治其疫情擴散蔓延的關鍵。廣西羅基同、方小玉等采用傘抖、粘板、燈誘等新技術對該蜂進行了監(jiān)測[5－6]。陳尚文等發(fā)現(xiàn)該蜂對黃色粘板的趨性明顯高于藍色和其他顏色[7]。羅豐 等結合6個關鍵氣候因子建立了該蜂的監(jiān)測模型，證明了該蜂數(shù)量與氣候因子的關系[8]。楊秀好等研究了該蜂種群發(fā)生預測與溫度的關系[9]。本項目組前期也初步研究了氣象因子對該蜂成蟲發(fā)生量的影響[10]。雖然目前進行了一些監(jiān)測預報的研究且方法多樣，但并沒有形成一套較為完整的監(jiān)測預報技術體系，尚缺乏系統(tǒng)的研究報道。筆者在連續(xù)7 a調查、監(jiān)測贛南該蜂越冬蟲量、成蟲發(fā)生量及蟲癭數(shù)量的基礎上，利用有效積溫預測法、主導因子測報法、誘捕測報法等方法，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報系列研究。通過測報綜合技術研究，了解其發(fā)生發(fā)展規(guī)律，總結出一套有效的測報方法，以期為準確預報該蜂的發(fā)生及其綜合治理提供理論和實踐依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗時間、地點及桉樹品種 2014年3月至2020年11月，于江西環(huán)境工程職業(yè)學院校園內桉樹林，江西省贛州市峰山國家森林公園，江西省贛州經濟技術開發(fā)區(qū)湖邊鎮(zhèn)涌泉村進行調查。桉樹品種(系)為贛南主栽品系、桉樹枝癭姬小蜂發(fā)生比較嚴重的1～2 a生的巨園桉DH201－2。

1.2 試驗方法

1.2.1 越冬蛹發(fā)育進度調查 2017—2020年每年3月15日開始，每2 d調查3個試驗點內桉樹枝癭姬小蜂化蛹情況，在每試驗點按大五點取樣法隨機調查10株，每株選取含有較多越冬蟲癭的枝條1枝，用袋封裝并做標記，帶回室內。將采回的各個蟲癭分別置于連續(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，當觀察到初形成的蛹時，此蟲癭則記為化蛹，并統(tǒng)計化蛹率，當化蛹率達16%時，此日期即為蛹的始盛期。

1.2.2 成蟲動態(tài)調查 2014—2020年，每年3月20日至11月20日，在3個試驗點桉樹林內，通過懸掛佳多牌黃色粘蟲板開展誘蟲試驗，每試驗點面積約1 hm2，每試驗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)計數(shù)量并分析種群動態(tài)。

1.2.3 危害情況(蟲癭)調查 調查期內每5 d在上述3個試驗點內分別采集DH201－2枝條1次，每試驗點按大五點取樣法隨機調查10株，在各樣樹樹冠上中下部3個部位、東南西北4個方位分別剪取1根枝條，用袋封裝并做標記，帶回室內。統(tǒng)計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)，計算每樣枝的每厘米長度內平均蟲癭個數(shù)。

1.2.4 氣象因子收集 參照贛州氣象臺記錄的氣象資料，在本項目組前期研究的基礎上，增設每月降雨天數(shù)(x7)為第7個氣候因子，其余6個因子參照陳元生 等的報道[10]，每日最低溫、最高溫、平均溫度、平均相對濕度等數(shù)據(jù)采用林間用圓盤溫度計、干濕溫度計等實測記錄，同時記錄每日天氣情況(晴、陰、雨等)統(tǒng)計每月降雨天數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)分析 利用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件應用差異顯著性檢驗、相關分析、方差分析和回歸分析等進行數(shù)據(jù)分析處理。

2 結果與分析

2.1 成蟲發(fā)生期預測(蟲情測報法) 采用有效積溫預測法預測，根據(jù)調查所得越冬蟲蛹始盛發(fā)育進度，通過積溫公式N＝K/(T－C)預測出越冬代成蟲的始盛發(fā)生期。本項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)育起點溫度(C)為14.64℃[3]。通過查閱當?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)育到成蟲所經歷的時間的平均溫度，蛹發(fā)育歷期天數(shù)(N)是依據(jù)公式N＝K/(T－C)計算所得。蛹始盛期是通過對越冬蛹發(fā)育進度的調查而得到的蟲期。

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

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

2.2 成蟲發(fā)生量預測(主導因子測報法) 依據(jù)前期研究[10]，選取2014—2019年3—11月對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)預測，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)、相對濕度(x6)、月降雨天數(shù)(x7)等分別與成蟲發(fā)生量進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)存在極顯著正相關關系。

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，得到相關系數(shù)r＝0.980 7，顯著水平P＝0.000，達到使用逐步回歸方法進行因子篩選的要求(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。另外得到決定系數(shù)R2＝0.961 8，即這3個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系數(shù)的組成效應，將各氣象因子與成蟲數(shù)量的關系數(shù)剖分為直接作用和間接作用兩部分進行通徑分析(表3)。3個氣象因子對該蜂成蟲發(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。通過分析各個間接通徑系數(shù)發(fā)現(xiàn)，3個氣象因子對該蜂成蟲發(fā)生量y的間接作用均小于其直接作用?？梢?，月平均氣溫(x5)和月平均最高氣溫(x2)對該蜂成蟲發(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)為負值，說明月降雨天數(shù)對該蜂成蟲發(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)生量的主要氣象因子相關通徑分析Tab.3 Correlation path analysis of the main meteorological factors affecting the occurrence of L.invasa adults

2.3 成蟲發(fā)生量測報模型的檢驗 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)對上述所建立的預測模型進行檢驗，將模型預測擬合值與實際監(jiān)測值相比較，并做曲線圖(圖1)。預測曲線與實際曲線變化趨勢基本吻合，相關性極顯著(r＝0.941 6，P＝0.000 2<0.01)，即預報準確率達94.16%，說明該方程用來進行桉樹枝癭姬小蜂成蟲發(fā)生量的預測具有可行性、可靠性。

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

2.4 危害程度預測(誘捕測報法) 依據(jù)本項目組的前期調查研究結果[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)預測6月蟲癭數(shù)(危害程度)。

2014—2019年，3個試驗基地的5月平均誘蟲總量與其對應的6月蟲癭數(shù)進行回歸分析，結果呈極顯著正相關(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)間的關系Fig.2 Correlation between the average number of adults in May and the damage degree(gall quantity)in June

3 結論與討論

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，但對某種害蟲而言，發(fā)育起點溫度和有效積溫是不變的，因此可以根據(jù)有效積溫來預測昆蟲的發(fā)生期[11－12]。本文中，桉樹枝癭姬小蜂成蟲始盛發(fā)生期的預測也正是采用有效積溫預測法，利用實際調查所得越冬蟲蛹始盛發(fā)育進度、通過積溫公式N＝K/(T－C)來預測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)生期預測預報研究，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該蟲成蟲的藥劑防治，做到及時用藥，節(jié)約防治成本，提高防效[13]。

本研究結果表明，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。這一結果與黃銳等的研究報道一致，黃銳等認為，月平均氣溫和月平均最高氣溫對?？谑需駱渲Π`姬小蜂的數(shù)量有較大的影響[14]；而與羅豐 等的報道有些許不同，羅豐 等認為，月降雨總量是影響三亞市桉樹枝癭姬小蜂數(shù)量的主要氣候因子，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?shù)刂饕獨庀笠蜃雨P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，本文的結果也與本項目前期報道結果不一致，前期認為月平均氣溫和月最高氣溫是2個主要影響因子[14]，為了驗證這2個結果的可靠性，我們利用了2020年的成蟲數(shù)據(jù)和氣象資料對這2個回歸模型進行了檢驗，結果本文的預測曲線與實際曲線變化趨勢更吻合，說明本文這次的回歸方程(y＝3.185 3x5＋3.108 7x2＋0.719 6x7－107.233 8)用來進行短期的預測具有可行性。這可能也是因為本項目前期的模型只是2 a數(shù)據(jù)的結果，而本文的預測模型建立在多年數(shù)據(jù)的基礎上，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，樹木生長緩慢，甚至枝梢枯死。所以危害程度(枝蟲癭數(shù)/cm)預測也是一項重要內容。本文中采用誘捕測報法，利用5月的成蟲數(shù)量(粘捕蟲量)可以準確預測6月的蟲癭數(shù)(危害程度)。實踐證明，林間桉樹枝癭姬小蜂成蟲運用黃色粘蟲板監(jiān)測能反映實際成蟲動態(tài)，且該方法簡便易用[15]，誘捕測報法精確、實用。

本研究中只分析了氣象因子對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)生危害的因素卻錯綜復雜，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)，尚待進一步研究。