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应用诱饵诱集法和陷阱法收集的红火蚁工蚁数量间关系研究

2015-12-09陆永跃许益镌李宁东

环境昆虫学报 2015年4期
关键词:红火蚁工蚁诱饵

陆永跃,许益镌,曾 玲,王 磊,李宁东

(华南农业大学红火蚁研究中心,广州 510642)

红火蚁Solenopsis invicta Buren 发生数量调查是掌握该蚁分布、发生危害程度、制定管理策略、采取预防与控制措施、评估防治效果等一系列工作的基础和前提(陆永跃等,2011)。该调查主要包括活蚁巢数量与大小、觅食工蚁数量、蚁群规模和结构等3 个方面。关于该蚁发生分布的监测调查方法自美国发现该蚁入侵就开始有研究(Lofgren et al.,1975;Pinson et al.,1980;Lofgren,1985;Vinson,1997;Stringer et al.,2011;Drees et al.,2013)。如何才能准确、快速地获得红火蚁发生分布的有关信息一直是追求和要达到的目标。对于任何一个新入侵区,一般一开始就重视这个问题,无论是参考、引入已有的或者是重新评估、改进、研发新的方法,其目标都是建立适合于本地区的红火蚁准确、简便的调查、监测技术,进而通用化、规范化。2004年9月曾玲等(2005a)发现了中国大陆广东局部地区红火蚁发生危害,当时为了解决该蚁发生分布的调查技术问题,参照美国的相关研究提出了基本的调查、监测方法 (曾玲等,2005b;Wang et al.,2013)。之后,关于红火蚁调查技术的进一步研究不断有报道。黄俊等(2007)提出了“Z”字形放置诱饵对工蚁的的诱集效率最高。梁小松等(2007)评估了6种引诱剂、2种诱捕器以及不同风向对红火蚁的野外诱捕效果。刘端云等(2007)设计了一种新的红火蚁诱集器具。在多年研究基础上,制订出国家标准《红火蚁疫情监测规程》(王福祥等,2009)。陆永跃等(2011)对红火蚁调查监测技术作了更为详细地分类、阐述。Bao et al.(2011)设计出一种以火腿肠为引诱成分的新型诱集器具。Lu et al.(2012)研究明确了红火蚁发生程度2 个主要参数-活蚁巢密度、诱饵诱集工蚁数量之间关系,建立了描述活蚁巢密度、诱饵诱集到的工蚁数量、诱集到工蚁的诱饵比率三者之间关系的模型,为红火蚁发生程度评判的规范化提供了直接的依据。另一种常用的红火蚁调查监测方法是陷阱法,该方法常用于蚂蚁多样性的研究中。Wang et al.(2001)比较了蚂蚁群落中陷阱法和诱饵诱集法的差异,陷阱法可以获得更丰富的种类。但是,关于红火蚁调查监测中诱饵诱集法和陷阱法获得的工蚁数量之间的关系尚未见报道。为了明确这两种调查方法之间的关系,建立统一的红火蚁发生程度量度指标体系,本文采用定点系统调查的方法,在获得大量数据的基础上,建立了描述诱饵诱集法和陷阱法两者之间关系的模型。

1 调查研究方法

1.1 调查方法

调查时间为2005年4月-2006年3月。调查地点是广东吴川海滨街道办事处崧高岭村,该地红火蚁发生区连片面积约45 ha。选取其中面积约700 m2红火蚁发生分布均匀的地块为调查区。该区植被主要以禾本科杂草为主,覆盖率在95%以上。采用诱饵诱集法和陷阱法调查红火蚁工蚁数量。以火腿肠为诱饵,切取1 g 左右火腿肠薄片置于50 mL透明塑料瓶底部,放置于地面30 min 后收集统计红火蚁工蚁数量。陷阱的设置方法如下:取50 mL 透明离心管,装入5-10 mL 40%酒精后埋于土壤中,使其顶端与地表面齐平,放置24 h 后取回并统计离心管内红火蚁工蚁数量。

诱饵瓶和陷阱管定点放置方法如下:将调查区划分成6 m×6 m 栅格,每次调查分别设置20 个诱饵瓶和陷阱管,两者一一对应,相距1 m。每月调查2-4 次。夏秋季温度高时在9∶00-10∶30 调查,并用白纸板遮盖诱饵瓶以避免阳光直射,冬春季温度较低时11∶00-13∶00 调查。

1.2 数据分析

使用DPS 数据处理分析系统(唐启义和冯明光,2002)分析数据,并用Microsoft Excel 2003 作图。

2 结果与分析

将调查时间按照气候变化同时结合红火蚁工蚁活跃程度划分为低温期(1-3月)、较低温期(11-12月)、湿热期(雨季4-6月)、高温期(7-8月)、干热期(9-10月)等5 个阶段。数据按照各个阶段分开统计分析。低温期(1-3月)累计调查了8 次,获得了160 对数据;湿热期(雨季、高温,4-6月)调查了10 次,获得了200 对数据;高温期(7-8月)、干热期(9-10月)、较低温期(11-12月)分别调查了8 次,获得了480 对数据,全年共获得了840 对数据,统计结果见表1。

表1 不同时间应用诱饵诱集法和陷阱法收集到的红火蚁工蚁的数量(头/诱饵,或头/陷阱)Table 1 Number of red imported fire ant workers captured by bait trap and pitfall trap (ind./bait trap,or ind./pitfall trap)

低温期(1-3月)应用诱饵诱集法调查红火蚁工蚁,累计采集到 21856 头工蚁,平均136.6 头/诱饵,其中43 次为0 头,占总调查次数的26.9%,因此诱饵诱集法反映出该季节工蚁活跃性程度较低;应用陷阱法累计采集到10349 头工蚁,平均64.7 头/陷阱,其中7 次为0 头,占总调查次数的4.4%,比较而言陷阱法反映出红火蚁活跃性程度相对较高。湿热期(雨季4-6月)诱集法累计采集工蚁57159 头,平均285.8 头/诱饵;陷阱法累计采集工蚁28328 头,平均141.6 头/陷阱;高温期(7-8月)、干热期(9-10月)、较低温期(11-12月)诱集法、陷阱法累计采集工蚁数量分别是36946 头、42222 头、27473 头、18109 头、25570 头、9528 头,平均分 为230.9 头/诱饵、263.9 头/诱饵、159.8 头/诱饵、171.7 头/陷阱、113.2 头/陷阱、59.6 头/陷阱。

差异显著性分析结果表明,各个时期2种方法中诱集法采集的工蚁数量均明显高于陷阱法;所有时期10 组工蚁数量比较,以湿热期诱集法最大,其次是干热期诱集法,再次是高温期诱集法,其后由大到小依次为高温期陷阱法、较低温期诱集法、湿热期陷阱法、低温期诱集法、干热期陷阱法、低温期陷阱法、较低温期陷阱法(表1)。

对各个时期诱集法、陷阱法采集的工蚁数量进行相关性分析,结果表明均达到极显著相关(低温期R=0.7691,P<0.01;较低温期R=0.6773,P<0.01;湿热期R=0.3715,P<0.01;高温期R=0.5967,P<0.01;干热期R=0.4052,P<0.01),全年诱集法、陷阱法所有工蚁数量之间相关系数R=0.5465 (P<0.01),亦达极显著水平(图1)。由此,分析、建立了6 个描述两种方法采集的工蚁数量之间关系的线性回归方程(Y为陷阱法获得的工蚁数量,X 为诱饵法获得的工蚁数量)(图1),分别是低温期Y=0.2693X +27.9010、较低温期Y=0.2309X +22.6450、湿热期Y=0.2818X +61.1160、高温期Y=0.6219X +28.1070、干热期Y=0.3067X+32.2510,全年Y=0.3635X+32.2510。

3 结论与讨论

从研究结果可以看出,在野外生境区域内应用诱饵诱集法和陷阱法收集的红火蚁工蚁数量存在明确的函数关系,由此可以用一种方法的监测结果推测出另一种方法的结果,实现监测结果的转换。结合Lu et al.(2012)关于活蚁巢密度、诱饵诱集法的工蚁数量、诱集到工蚁的诱饵比率等函数关系的研究,可以建立以上4 个标示红火蚁发生程度的主要指标的转换体系,从而为红火蚁发生程度评判的规范化、标准化奠定基础。

本文的结果还显示,一年中不同时间这两种方法收集到的红火蚁工蚁数量及其之间关系表现不一致。外出活动的工蚁数量主要受温度的影响(Drees et al.,2007;Lu et al.,2012),因此所收集到的工蚁数量应主要是受温度所主导的外出活动的工蚁数量影响,气温低的季节相对少些,如诱饵诱集法低温期为136.6 头工蚁/诱饵,而湿热期为285.8 头/诱饵。虽然不同时期2种方法收集的红火蚁工蚁数量之间相关性均达极显著水平,但是比较而言低温期、较低温期的相关系数明显较

图1 应用诱饵法和陷阱法诱集到的红火蚁工蚁数量之间的关系Fig.1 Relationship between the number of red imported fire ant workers captured by bait trap and pitfall trap

大,分别为0.7691、0.6773,而湿热期低至0.3715,这可能主要是与环境因素的稳定性有关。湿热期温度高、降雨频繁、地面积水频次多,因此,对诱饵诱集效果干扰较大。比较而言,诱饵诱集法操作时间短(30 min),收集工蚁数量较大,但波动幅度较大,受温度、降雨、地面湿度等影响较大;而陷阱法经历时间长(24 h),收集工蚁数量较小,波动幅度较小,亦受温度、降雨、地面湿度等影响较大。因此,无论使用何种监测方法调查红火蚁数量,须满足以下几个方面的要求:一是覆盖范围要足够广,并应具代表性,即应调查监测目标区域所有的主要生境(场所)类型;二是监测区(点)数量要足够多,每个生境(场所)设置3 个以上监测区,每个监测区面积不少于1200 m2,目视调查活蚁巢数量、设置5 个以上监测瓶调查工蚁数量;三是如果采用不同方法进行监测时应在同一区域进行,否则无法比较结果,还可能需要选择适宜不同方法的合适的环境条件主要是温度、降雨、湿度等,才能获得准确的监测数据。

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