Quantitative population characteristics and a prediction model for Melanographia flexilineata from Tangqi, Zhejiang

自动虫情测报灯由河南省佳多科工贸有限公司生产，灯下接诱导漏斗和接虫袋。

试验地设在余杭区塘栖枇杷研究所试验基地，枇杷品种为‘红娘子’‘Hongniangzi’和‘白沙’‘Baisha’，试验时期为2008-2013年。枇杷黄毛虫成虫采用频振式测报灯进行逐日诱集，每年开灯时间为4月1日至9月30日，历时约183 d，幼虫隔3 d左右田间调查1次，选取样树5株进行调查，树冠按东南西北划分4个方位，各个方位分上层、中层、下层等3层，将样树划分为12个资源单位，选取新梢枝条1枝·资源单位^-1，记载各枝条上的幼虫数量。统计、记录每天诱捕的黄毛虫成虫数量及每周田间查见的黄毛虫幼虫，进行系统监测。

利用2008-2013年枇杷黄毛虫在余杭区塘栖镇监测的系统历史资料，将前5 a的诱虫数据、田间系统调查数据和气象资料用来建模，应用SPSS 17.0软件，采取逐步回归分析方法^[10]，建立发生期和发生量的预测预报模型，最后1 a的资料用来检验。原始调查数据不作任何转换，所用气象资料由杭州市气象局提供。

将2014年的实况资料，应用唐启义等^[11]提出的病虫测报应验程度判定模式进行验证，从而判断组建模型的可行性。发生期预报应验程度判定模式：

发生量预报应验程度判定模式：

其中：T_s和D_s分别为发生期和发生量判定模式的分值，T_s和D_s<40表明预报不准确，40≤T_s和D_s< 60表明预报比较准确，T_s和D_s≥60表明预报准确；a为预报对象常年平均值，a₁为实测值，a₂为预测值；δ为预报对象常年标准差，t 为自预报发出至实际发生时的期距（d）。

2008-2013年枇杷黄毛虫灯下成虫诱集量监测结果（图 1）显示：2008年以来，枇杷黄毛虫种群动态特征和数量结构发生了一定的变化：一是越冬代成虫始见期年度间差异较大，其中2008年、2009年和2013年成虫始见期较早，均为4月中旬，以2013年最早（4月14日），2010-2012年相对较迟。二是主害代灯下成虫峰期时间、蛾量年度间有差异，总体均以第3代峰期诱蛾量最高，其次为第2代；峰期持续时间、蛾量受当年气候等条件的影响呈相应的变化，2008年和2009年于7月中旬出现全年诱蛾最高峰，2010-2013年诱蛾最高峰出现在7月下旬；主害期危害程度年度间差异大，2011年7月下旬诱蛾量596头·灯^-1·旬^-1，与历年同期比第3代成虫峰期蛾量明显偏高，占全年诱集总量的55.18%，2013年7月高峰期蛾量为87头·灯^-1·旬^-1，明显低于历年同期，分析其原因可能与当年夏季出现罕见高温干旱天气，不利于枇杷黄毛虫生长发育有关。有研究表明：气候较为暖湿的条件下成虫产卵量多、幼虫发生量大^[6]，低于20 ℃和高于32 ℃的温度条件下对枇杷黄毛虫世代存活率不利^[12]，7月和8月干旱对黄毛虫的发生有抑制作用^[6]，也印证了这个可能性；第4代成虫诱集量普遍下降较快，可能与第3代幼虫发生期正值高温天气、成虫在高温下产卵少、卵孵化率下降使幼虫虫量不高有关。

Figure 1.  Quantitative characteristics of adult Melanographia flexilineata during 2008-2013

2008-2013年田间幼虫系统调查（图 2）结果表明：年度间枇杷黄毛虫均以第2代幼虫危害最重，发生期为6月中下旬至7月上旬，高峰期主要出现在6月下旬，少数年份持续至7月上旬危害重，第2代幼虫期正值枇杷成熟阶段，除叶、芽外，果实也受害，对枇杷生产影响最大，2008-2013年高峰期平均虫量140.0~188.9头·株^-1·旬^-1，占全年总量的32.57%~47.23%。第1代幼虫发生期为5月上旬至6月上旬，高峰期主要出现在5月中旬，少数年份推迟至5月下旬，峰期平均虫量30.6~95.0头·株^-1·旬^-1，以2008年最高，2013年虫量最低。第3代幼虫发生于7月下旬至8月中旬，此时正值1 a中气温最高、雨水相对较少的季节，特别是2013年为持续高温干旱的年份，成虫产卵少，卵存活率低，发生期总虫量及高峰期虫量均下降，年度间发生量差别较大，2008年高峰期虫量49.0头·株^-1·旬^-1，高于其他年份，而2013年由于持续高温干旱，虫量明显低于其他年份。第4代幼虫田间查见幼虫较少，与前几代次比虫量下降较快，9月中旬后，幼虫陆续化蛹越冬。

Figure 2.  Quantitative characteristics of larvae Melanographia flexilineata during 2008-2013

枇杷黄毛虫主要以幼虫啃食幼芽、叶片、嫩茎表皮和果实等，对产量和品质影响大。为开展枇杷黄毛虫的适期防治，加强危害风险监测，以第1代至第3代幼虫发生高峰期（y1,y2,y3）和高峰期发生量（y4,y5,y6）为预报对象，初选前期灯下诱蛾量、田间幼虫密度等虫情基数因子及上年12月至当年1月、4月至9月每旬平均气温、平均相对湿度、降水量等相关性较大的气象因子共56个指标作为预报因子，采用逐步回归分析，建立预测预报模型。结果表明：枇杷黄毛虫幼虫发生高峰期、高峰期虫量与前期虫口基数、气象因子密切相关，各有15个因子入选预测模型（表 1和表 2）。发生期预测模型表明：前期田间幼虫虫口密度、降水量对发生高峰期影响最大，各有5个因子入选预测模型，前期灯下诱蛾量、平均相对湿度、气温等也有一定的影响。发生量预测模型表明：枇杷黄毛虫第1代至第3代幼虫旬高峰期虫量与前期田间幼虫密度、灯下诱蛾量呈显著正相关，气象因子中平均相对湿度和降水量分别有5个和4个因子入选预测模型，气温因子中5月下旬、6月上旬、7月上旬平均气温也作为预测因子入选发生量预测模型。

将2013年的虫情、气象数据，应用1.4节的应验程度判定模式，分别对枇杷黄毛虫第1代至第3代幼虫的发生高峰期、高峰期发生量预测结果进行检验（表 4和表 5）。结果表明：用逐步回归法拟合的枇杷黄毛虫幼虫发生期、发生量模型，评分分值高，均大于99分，在准确的范围内。根据模拟结果，第1代、第2代和第3代枇杷黄毛虫幼虫发生高峰期模型拟合值分别为5月19日、6月25日、8月16日，实际分别为5月19日、6月25日、8月16日；第1代、第2代和第3代幼虫高峰期发生量模型拟合值分别为30.62，106.28和5.83头·株^-1·旬^-1，实际分别为31，107和6头·株^-1·旬^-1。模型拟合值接近实测值，拟合结果准确。

本研究对枇杷黄毛虫进行了灯下诱蛾及田间幼虫系统调查。结果表明：枇杷黄毛虫在浙江余杭塘栖田间虫量与越冬期温湿度条件、主害代前期虫口基数及气候条件等密切相关，灯下诱蛾年度间总虫量2008年和2011年最高，2013年明显低于历年同期，与当年夏季持续高温干旱、不利于枇杷黄毛虫生长发育有关。田间幼虫量也呈现出相似的趋性，以2011年最高，2013年最低。关于枇杷黄毛虫在中国南方枇杷产区的每年发生代数、种群动态等，国内相关文献主要为福建^{[3, 5]}、浙江^{[6-7, 12]}等地的调查研究，在福建福州1 a发生5代^[5]，上海地区1 a发生3代^[13]。本研究表明枇杷黄毛虫在余杭塘栖1 a发生4代，与前人报道一致^[6-7]，越冬代成虫始见期2008-2013年在4月中旬至下旬（4月14日至4月29日），2008年、2009年、2013年较早，2010-2012年相对较迟，与王恩等^[6]的研究结果较一致（4月20日），比何富泉等^[7]报道的（5月上旬）约早15~20 d。塘栖枇杷黄毛虫田间幼虫量年度间均以第2代危害最重，发生高峰期主要出现在6月下旬，少数年份推迟至7月上旬，主害代灯下成虫峰期时间、蛾量年度间有差异，总体均以第3代峰期诱蛾量最高，其次为第2代，第4代灯下成虫与田间幼虫量均下降较快，9月中旬后，幼虫陆续在树皮裂缝中、分枝处或树干基部和附近灌木上吐丝、结茧、化蛹越冬。

本研究对枇杷黄毛虫发生的相关因素进行了调查和统计分析，筛选出发生期和发生量各15个因子，建立了种群动态预测模型，为预测各代次枇杷黄毛虫的发生高峰、开展适期防治提供了依据。枇杷黄毛虫发生高峰期受前期田间幼虫虫口密度、降水量影响最大；田间幼虫高峰期发生量与前期虫口基数呈极显著正相关，是枇杷黄毛虫发生的最重要因素，平均相对湿度、降水量、气温等气象因子也有一定的相关性，春夏气候较为暖湿的年份，成虫产卵量多，第1代和第2代幼虫田间发生量大，气温过高则卵孵化率、幼虫存活率下降^[12]，特别是2013年夏季高温干旱对黄毛虫的发生有抑制作用，而比较暖湿的季节有利于黄毛虫发生。本研究引入了多年来枇杷黄毛虫发生期每旬平均气温、相对湿度、降水量等气象因子及前期虫口基数进行建模，应用唐启义等^[11]提出的应验程度判定模式进行拟合率检验，评分分值均在90以上，模型拟合值与实测值接近，拟合结果准确，对今后枇杷黄毛虫的适时、准确预报具有一定的实用价值，可供杭州地区及气象等环境条件总体较为相似的地区应用。

建立枇杷黄毛虫种群动态模型的目的是为了预测预报更为适时准确、更有效地为生产服务，以减少因该虫危害造成的损失。枇杷黄毛虫年度间发生期和发生量受当年气候条件等因素影响，在每年发生盛期内又呈季节性消长，采用多年数据建立种群动态模型可实行较准确的预测。本模型主要依据2008年以来的数据资料，为更充分地显现其年度间的周期性规律，增强预报结果的准确性，笔者将逐年追加监测资料，使样本总数增多，校正模型，使预测精度不断提高，更好地服务于生产实际。