气象因子对青岛市花生田西花蓟马种群数量的影响

曲明静刘爱娜曾庆朝薛 明梁景华李 晓崔凤高*曲春娟*

(

1.山东省花生研究所,山东 青岛 266100; 2.青岛市农业技术推广中心,山东 青岛 266071;3.海南省植物保护总站,海南 海口 571199; 4.山东农业大学植物保护学院,山东 泰安 271018; 5.漳州市英格尔农业科技有限公司,福建 漳州 363000)

西花蓟马(Frankliniellaoccidentalis)属缨翅目蓟马科花蓟马属,是一种危害性极大的外来入侵害虫,其以锉吸式口器取食植物的茎、叶、花、果,繁殖速度快,为害广,并可传播番茄斑萎病毒病,是一种重要的世界性检疫害虫[1]。西花蓟马自2003年传入我国[2],已逐步蔓延至北京、云南、浙江、山东等地[3-4],尤其近年来逐渐转移至花生,对我国花生生产造成严重危害[5]。

近几年与西花蓟马生物学有关的研究相继开展,关于西花蓟马生长发育和存活的温度与湿度的研究已有报道[6-8],蓟马在花生上聚集危害主要是环境因素所致[9-10],其气象因子尤为重要,目前国内还未见西花蓟马在大田花生为害规律与气象因子关系的报道。本研究连续两年对花生田西花蓟马进行收集,分析气象与西花蓟马数量变动的关系,以期找到与西花蓟马数量变动密切相关的气象因子,为西花蓟马预测预报及防控提供依据。

1 材料与方法

1.1 调查地点和调查时间

试验设在山东省花生研究所试验田(N 36°48′46″,E 120°30′5″)。调查时间2014年5月-2015年10月,试验区域为自然状态,未喷洒杀虫剂。

1.2 昆虫收集方式和气象资料的来源整理

采集使用的马来氏网由中国科学院动物研究所提供,具体搜集方法见参考文献[11]。原始气象资料来自于中国气象数据网http://data.cma.cn/。所选用的气象因子及参数以调查周期(7d或10d)内的平均气温(X1)、最高气温(X2)、最低气温(X3)、平均相对湿度(X4)、平均地表气温(X5)、日最高地表气温(X6)、日最低地表气温(X7)、平均日降雨量(X8)、平均风速(X9)、最大风速(X10)、最大风速风向(X11)、极大风速(X12)、极大风速风向(X13)。

1.3 调查设计、数据处理及分析

2014年5-9月,花生生长期内每周调查1次(2014年5月4日-9月23日,共20组),2015年花生生长期内每10d 1次(2014年5月5日-9月29日共17组)。利用DPS V16.05版处理系统进行数据的相关、逐步回归、通径和线性回归分析。

2 结果与分析

2.1 西花蓟马种群数量分析

图1显示,2014-2015年两年间7、8月份西花蓟马的虫口密度大于其他月份,2014年5月份虫口密度低于2015年,6月份虫口密度高于2015年。

图1 西花蓟马种群数量 (2014-2015)Fig.1 Population density of

2.2 气象因子对西花蓟马数量影响的相关性

2014年西花蓟马数量变动与最大风速风向、极大风速风向呈极显著负相关;与平均气温、最高气温、最低气温、平均相对湿度、平均地表气温、日最高地表气温、日最低地表气温呈正相关但不显著,与平均日降雨量、平均风速、最大风速、极大风速呈负相关但不显著;2015年西花蓟马数量与最低气温呈极显著正相关;与平均相对湿度、日最低地表气温间呈显著正相关,与平均气温、最高气温、平均地表气温、平均日降雨量正相关但不显著,与日最高地表气温、平均风速、最大风速、极大风速、最大风速风向、极大风速风向呈负相关但不显著。另外,2014年各气象因子两两间有19个极显著相关,有3个显著相关;2015年有15个极显著相关,有8个显著相关,显示出明显的互作效应 (表1、表2)。

2.3 西花蓟马种群数量与气象因子线性回归分析

通过线性回归分析,建立了2014年和2015年西花蓟马数量与气象因子的回归方程,该方程可用于西花蓟马发生预测预报。

2014年：Y=23.2917+0.2236X1-0.1674X2-0.1972X3-0.0070X4+0.4756X5-0.1369X6-0.1542X7-0.0002X8-0.5507X9-0.0613X10-0.5180X11+0.1153X12-1.9894X13

2015年：Y=-17.5962+0.1663X1+0.2487X2-0.1295X3+0.4222X4-0.1368X5-0.0388X6-0.1167X7+0.0006X8+0.2128X9-0.0709X10-5.8487X11-0.0762X12+3.9252X13

2.4 气象因子对西花蓟马数量偏相关分析

偏相关分析结果表明,2014年西花蓟马数量与平均地表气温偏相关系数最大,其次为极大风速和平均气温;与最大风速、最低气温、最高气温、日最低地表气温、平均风速、平均日降雨量、日最高地表气温、极大风速风向等因子间呈负相关。2015西花蓟马数量与极大风速风向偏相关系数最大,其次为平均日降雨量、平均相对湿度、最高气温、平均风速、平均气温;而与最大风速、极大风速、日最高地表气温、最低气温、日最低地表气温、平均地表气温、最大风速风向呈负相关 (表3)。

2.5 影响西花蓟马数量变动的气象因子通径分析

2014年平均地表气温与西花蓟马数量变动相关性不显著,但它对西花蓟马数量变动的正向直接作用最大,反向间接作用也最大,它通过平均气温、最高气温、最低气温、日最高地表气温、日最低地表气温(表1)五个极显著相关的因子,间接反向影响了西花蓟马数量变动。日最高地表气温对西花蓟马数量变动的正向间接作用最大,其次是最低气温、日最低地表气温和最高气温。日最高地表气温与西花蓟马数量变动相关性不显著,可能是其最大的正向间接作用和反向直接作用综合导致。2014年西花蓟马数量变动与最大风速风向、极大风速风向呈极显著负相关 (表4)。

2015年影响西花蓟马数量变动的正向直接作用和反向间接作用最大的因子都是极大风速风向,两种作用的综合导致它与西花蓟马数量变动结果不显著;2015年西花蓟马数量与最低气温达到极显著正相关,主要是最低气温通过平均气温、最高气温、平均相对湿度、平均地表气温、日最低地表气温五个因子间接影响西花蓟马数量变动;2015年西花蓟马数量与平均相对湿度、日最低地表气温呈显著正相关,与平均相对湿度的显著正相关主要是直接作用,与日最低地表气温的显著正相关主要是间接作用的结果(表5)。气象因子直接或间接影响昆虫数量变动,只有当直接作用或间接作用两者同向,或者一方作用显著大于另一方,才能显著影响到昆虫数量变动。

2.6 气象因子对西花蓟马数量变动决定程度

2014年气象因子及其交互效应对西花蓟马数量变动的总决定系数为 0.7725,按照各因子决策系数大小排序为:X13＞X11＞X8＞X10＞X4＞X12＞X9＞X2＞X1＞X7＞X3＞X6＞X5。2015年气象因子及其交互效应对西花蓟马数量变动的总决定系数为 0.9620,按照各因子决策系数大小排序为:X10＞X4＞X12＞X9＞X6＞X8＞X1＞X5＞X＞X7＞X2＞X13＞X11。

1 青岛西蓟马种长动态与主要气象因子关性(2014)Table 1 Correlation analysis of表the population 花dynamics 群of 消Frankliniella occidentalis相and main meteorological factors in Qingdao (2014)相关因子 Correlationfactor X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X20.9484**X30.9681**0.8464**X40.2857 0.06280.4645*X50.9066**0.9075**0.8359**0.0447 X60.5209*0.5917**0.4171-0.27350.8190**X70.9471**0.8147**0.9896**0.5166*0.7818**0.3296 X80.2490 0.2392 0.2471 0.2284 0.1573-0.03950.2884 X9-0.16050.0045-0.2799-0.6675**-0.0637-0.0467-0.2923-0.1056 X10-0.2286-0.0525-0.3435-0.6976**-0.05460.0893-0.3723-0.04530.9102**X11-0.1468-0.0327-0.2656-0.3110-0.01230.1476-0.30510.1642 0.0684 0.2101 X12-0.2391-0.0466-0.3750-0.7240**-0.07160.0888-0.4110-0.05500.8883**0.9731**0.2929 X13-0.06210.0041-0.1568-0.23740.1222 0.3100-0.21130.0732-0.02200.11460.9126**0.1881 Y 0.2344 0.1965 0.2721 0.1263 0.1718 0.0590 0.2797-0.2574-0.0411-0.1695-0.7339**-0.2017-0.7443**注风:*和、X10最**分大示、X11最0.05 0.01显向水平。X1平速均、X13极气温、X2最速高风气向温、X3最气温、X4平均相对湿度、X5平均地表气温、X6日最高地表气温、X7日最低地表气温、X8平均日降雨量、X9平均速别风*表速和大风速风著、X12极风。下X1同低。Note:*and*indicated the significant level 大at 风5%and 1%大,respectively.:average air temperature,X2:maximum air temperature,X3:minimum:air temperature,X4:averagerelativehumidity,X5:averagesurface temperature,X6:daily:maximumwind surface temperature,X7:daily minimum surface temperature,X8:average daily rainfall,X9 average wind speed,X10:maximumwind speed,X11:maximum wind speed direction,X12 extreme speed,X13:extreme wind direction,Y:population density of Frankliniella occidentalis.The same as below.

2 青岛西蓟马种长动态与主要气象因子关性(2015)Table 2 Correlation analysis of表the population 花dynamics 群of 消Frankliniella occidentalis相and main meteorological factors in Qingdao (2015)相关因子 Correlationfactor X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X20.8408**X30.8802**0.5652*X40.4952*0.27950.6157**X50.8478**0.8819**0.6154**0.1998 X60.0907 0.4440-0.2583-0.30210.5537*X70.8832**0.5755*0.9884**0.6607**0.5992**-0.2879 X80.2062 0.2081 0.1859 0.0412 0.4246 0.4252 0.1402 X9-0.34690.0419-0.4110-0.4371-0.07950.2756-0.41020.0252 X10-0.07550.3334-0.3875-0.20030.0629 0.3734-0.36380.0283 0.4641 X11 0.16020.4879*-0.24280.0468 0.2234 0.4521-0.1891-0.05190.06750.6582**X12 0.07770.5167*-0.2328-0.10520.2019 0.3483-0.19110.02670.4798*0.9157**0.7069**X13 0.0727 0.4056-0.3092-0.02970.1245 0.4013-0.2519-0.20980.06240.6241**0.9661**0.6569*Y 0.3705 0.22020.5974**0.4962*0.2556-0.12250.5821*0.2942-0.1173-0.3747-0.3596-0.2920-0.3239

表3 气象因子与青岛西花蓟马种群数量偏相关系数分析Table 3 The coefficient of partial correlation relationship between meteorological factors and population of Frankliniella occidentalis in Qingdao

表4 影响青岛西花蓟马数量变的主要气因子相关分析(2014)Table 4 Path analysis of the main meteorological factors and 动population 象fluctuation通of 径Frankliniella occidentalis in Qingdao (2014)象因子气Meteorological factors关系数相Correlation coefficient直接作用数总和系Summary of direct coefficients间接作用数总和系Summary of indirect coefficients间接作系数Indirect用coefficients X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X10.2344 1.7502-1.5158/-1.2089-1.7390-0.00433.9864-1.1294-1.5177-0.05480.1461 0.0353 0.0338-0.12510.0618 X20.1965-1.27471.4712 1.6600/-1.5203-0.00093.9905-1.283-1.3055-0.0527-0.00410.0081 0.0075-0.0244-0.0040 X30.2721-1.79632.0684 1.6944-1.0789/-0.00703.6757-0.9044-1.5858-0.05440.2549 0.0531 0.0611-0.19620.1559 X40.1263-0.01510.1414 0.5000-0.0801-0.8345/0.1968 0.5930-0.8279-0.05030.6079 0.1078 0.0715-0.37880.2360 X50.1718 4.3973-4.22551.5867-1.1568-1.5015-0.0007/-1.7760-1.2528-0.03460.0580 0.0084 0.0028-0.0375-0.1215 X60.0590-2.16842.2274 0.9116-0.7542-0.74920.0041 3.6016/-0.52820.0087 0.0425-0.0138-0.03400.0465-0.3082 X70.2797-1.60241.8821 1.6577-1.0385-1.7777-0.00783.4377-0.7148/-0.06350.2662 0.0575 0.0702-0.21500.2101 X8-0.2574-0.2202-0.03720.4359-0.3049-0.4438-0.00340.6917 0.0856-0.4621/0.0962 0.0070-0.0378-0.0288-0.0728 X9-0.0411-0.91070.8696-0.2808-0.00570.5028 0.0101-0.28000.1012 0.4684 0.0233/-0.1406-0.01570.4647 0.0219 X10-0.1694-0.1545-0.0149-0.40010.0669 0.6170 0.0105-0.2401-0.19360.5965 0.0100-0.8289/-0.04830.5091-0.1139 X11-0.7339**-0.2300-0.5039-0.25690.0417 0.4770 0.0047-0.0542-0.32010.4889-0.0362-0.0623-0.0325/0.1532-0.9072 X12-0.20170.5232-0.7249-0.41850.0594 0.6736 0.0109-0.3148-0.19250.6587 0.0121-0.8090-0.1504-0.0674/-0.1870 X13-0.7443**-0.99410.2498-0.1087-0.00520.2816 0.0036 0.5375-0.67230.3386-0.01610.0200-0.0177-0.20990.0984/

表5 影青岛西花蓟数量动主要气象因子相关与of 通径分析(2015)Table 5 Path analysis of the main响meteorological 马factors 变and的population fluctuation Frankliniella occidentalis in Qingdao (2015)象因子气Meteorological factors关系数相Correlation coefficient直接作用数总和系Summary of direct coefficients间接作用数总和系Summary of indirect coefficients间接作系数Indirect用coefficients X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X10.3705 1.5551-1.1846/2.4118-1.29810.5225-1.0252-0.0823-1.36320.2571-0.08840.0261-0.7446-0.05750.2572 X20.2202 2.8685-2.64831.3075/-0.83350.2949-1.0666-0.4027-0.88830.2595 0.0107-0.1150-2.2675-0.38251.4352 X30.5974**-1.47472.0721 1.3689 1.6213/0.6496-0.74420.2342-1.52550.2317-0.10470.1337 1.1286 0.1724-1.0939 X40.4962*1.0552-0.55900.7701 0.8018-0.9080/-0.24160.2739-1.01980.0514-0.11140.0691-0.21740.0779-0.1050 X50.2556-1.20931.4649 1.3184 2.5298-0.90750.2108/-0.5021-0.92480.5294-0.0202-0.0217-1.0381-0.14950.4404 X6-0.1225-0.90680.7843 0.1411 1.2737 0.3809-0.3187-0.6696/0.4443 0.5301 0.0702-0.1288-2.1010-0.25791.4200 X70.5821*-1.54342.1255 1.3735 1.6509-1.45770.6972-0.72470.2611/0.1748-0.10450.1255 0.8790.1415-0.8911 X80.2942 1.2468-0.95260.3207 0.5970-0.27410.0435-0.5135-0.3856-0.2164/0.0064-0.00980.2411-0.0197-0.7422 X9-0.11730.2548-0.3721-0.53950.1201 0.6061-0.46120.0961-0.25000.6330 0.0314/-0.1601-0.3136-0.35530.2209 X10-0.3747-0.3450-0.0297-0.11740.9563 0.5715-0.2114-0.0761-0.33860.5614 0.0353 0.1183/-3.0593-0.67802.2083 X11-0.3596-4.64784.2882 0.2491 1.3994 0.3581 0.0493-0.2701-0.40990.2919-0.06470.0172-0.2271/-0.52343.4184 X12-0.2920-0.74040.4484 0.1208 1.4820 0.3433-0.1110-0.2442-0.31580.2950 0.0332 0.1223-0.3159-3.2857/2.3244 X13-0.32393.5383-3.86220.1130 1.1635 0.4559-0.0313-0.1505-0.36390.3887-0.26150.0159-0.2153-4.4903-0.4864/

3 讨论与结论

气象因子在自然界中相互影响并共同作用于昆虫的生长、发育、繁殖、生存、分布、行为和种群数量动态。本文研究结果表明,2014年13个气象因子及其交互效应对西花蓟马数量变动的总决定系数为 0.7725,前三位为极大风速风向、最大风速风向、平均日降雨量。2015年13个气象因子及其交互效应的总决定系数为0.9620,前三位为最大风速、平均相对湿度、极大风速。2014年平均地表气温对西花蓟马数量变动的正向直接作用最大,其次为平均气温、极大风速;日最高地表气温对西花蓟马数量变动的正向间接作用最大。2015年极大风速风向对西花蓟马数量变动的正向直接作用最大,其次为最高气温、平均气温、平均日降雨量;最大风速风向对西花蓟马数量变动的正向间接作用最大。2014与2015年气象因子对西花蓟马影响有差异,可能是与两年气候差异有关,调查期间2015年平均日降雨量比2014年高35.82%,两年间7、8月份西花蓟马虫口密度大,可能与气候及花生生长旺盛有关。2014年5月份虫口密度要比2015年低,原因可能是2014年五月份极大风速和日平均降雨量都高于2015年同期,2015年6月、9月份虫口密度比2014年高,可能与最大风速、极大风速和日平均降雨量有关。

西花蓟马成虫为非迁飞性昆虫,自身的飞行能力很弱,其移动主要借助人类的活动而扩散,也可借助风力作小范围的扩散[12];此外起飞的成虫可能随气流而传播[13]。风力是影响西花蓟马的取食及迁飞活动的重要因子。一般情况下,弱风可刺激害虫起飞,迁飞的速度和方向一般与风速及风向是一致的。但是,风太大时又会阻碍一些害虫的迁飞和传播活动,而且风力大时也将影响害虫在田间的分布,本文的研究结果也证明了这一点。据报道,西花蓟马的活动受温湿度影响也较大,适温范围18～26℃内,过高的湿度和温度会抑制西花蓟马的活动[14]。这也与本文研究结果一致。潘义宏[15]等研究发现,大量雨水的冲刷使西花蓟马的种群数量得到了自然控制,陈德西[16]在蓟马在韭菜上的发生规律和防治研究上发现,降雨量的多少影响了韭菜田间西花蓟马种群数量,本研究也发现平均日降雨量影响了西花蓟马虫口基数的变化。

分析认为,13项气象因子除分别单独地作用于西花蓟马数量变动外,彼此之间也相互影响,相互关联,对西花蓟马数量变动形成了综合效应。本研究也得出了预测预报方程,其预测预报的准确性与稳定性有待于进一步研究。

致谢：特别感谢南京信息工程大学江晓东教授为本文提供的气象数据。