泰安地区金纹细蛾成虫发生期及发生量预测模型研究
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摘 要：为适时有效防治金纹细蛾，2008～2012连续5年，在泰安肥城苹果园使用信息素诱捕法检测了金纹细蛾成虫的发生动态。金纹细蛾一年发生5代，越冬代成虫发生量较低，果园第1、2代成虫发生量均远远低于防治指标，一般选择第3代作为防治的关键时期。据检测金纹细蛾成虫的发生量动态数据，以温度、湿度、降水、日照等气象资料作为气象因子，采用简单逐步回归建立了金纹细蛾第3生高峰期的预测预报模型：Y=-26.07719441+0.03172086213X1+0.26477681472X3；采用简单逐步回归和多因子互作回归建立了金纹细蛾世生量的预测预报模型：YⅠ=76.7670083+1.7896678278X1+3.189238346X4；YⅡ=-518.557711-3.220994915X1+0.22643837696X1X2+0.14479769093X2X4+0.023406769049X3X5。经检验，简单回归模型能够较为准确预测出金纹细蛾第3生高峰期，多因子互作回归模型和简单回归模型均能准确预测金纹细蛾的世生量，其中以多因子交互回归模型预测结果更可靠。
关键词：金纹细蛾；发生期；发生量；预测模型
中图分类号：S436.611.2+9 文献标识号：A 文章编号：1001-4942（2013）10-0103-05
金纹细蛾（Lithocolletis ringoniella Mats.）属鳞翅目细蛾科[1]，以幼虫潜入叶片为害，导致叶片功能丧失，提前落叶，果实生长受阻或脱落，严重影响当年和次年产量[2]，主要分布于我国山东、河北、河南、陕西、安徽、江苏、辽宁等苹果产区[3]，寄主植物为苹果、梨、桃、樱桃、李、海棠等[1]。我国自1992年暴发成灾以来，金纹细蛾的为害给苹果产区造成重大经济损失，成为制约苹果产区安全、优质、高效生产发展的因素之一[4～6]。目前对金纹细蛾的研究主要集中在国内的适应性分布[6，7]、生物学特性[8]、诱集技术[9，10]及防治[11～14]等方面，关于其发生期和发生量的预测预报研究尚未见报道。目前，国内已对其发生发展规律有了初步的研究，但仍需借助统计学原理和数学方法，建立数学模型，构建该虫的早期检测和预报系统，从而为预防金纹细蛾的发生为害提供信息支持[15]。做好发生期和发生量的预测预报，是防止金纹细蛾大规模发生和为害，指导生产上进行适时防治的重要措施。
本研究根据连续5年在田间诱虫数据的调查，结合泰安地区的气象资料，选择温度、湿度、降水量、日照作为预测预报因子，使用逐步回归分析建立了金纹细蛾发生期和发生量的预测预报模型，并进行了生产上的检测预报。
1 材料与方法
1.1 检测地点
检测地点位于山东省泰安市肥城安庄镇张安村。富士、金帅、红星等苹果品种混栽果园，树龄7～20年不等。自然生草，定期机割。
于2008～2012年利用信息素，采用水盆型诱捕器诱扑法。盆口直径20 cm，中心悬挂1个信息素诱芯（1 mg/个）。盆中注水至距诱芯0.5～1 cm处，并加入少量洗洁精，及时补充蒸发水量。诱芯每月更换1次，备用诱芯0～2℃冰箱内保存。越冬代金纹细蛾成虫羽化前，将水盆型诱捕器悬挂于距地1.5 m树杈处，每园4个，相距50 m以上。每周2次调查各诱捕器诱捕到的雄成虫数。
1.3 金纹细蛾群体数量数据处理和预报模型的建立
利用2008～2012年金纹细蛾在泰安地区的田间调查数据以及当地的气象资料，将前4年的诱蛾数据和气象资料用来建模，最后一年的资料用来检验。应用DPS统计分析软件，采用简单逐步回归分析，建立发生高峰期预测预报模型；采用简单逐步回归和多因子互作回归分析，建立了发生量的预测预报回归模型。建立预测模型后计算拟合准确率，发生期与拟合值相差1 d以下的为完全符合，记100%；相差1.0～2.0 d的为基本符合，记80%；相差2.1 d以上的为不符合，记为0。发生量与预测拟合值相差100头以下为完全符合，记为准确率100%；相差100～200头为基本符合，记为80%；相差201头以上的为不符合，记为0。
2 结果与分析
2.1 金纹细蛾成虫发生动态
诱捕金纹细蛾成虫群体数量消长动态资料结果显示，2008～2012连续5年金纹细蛾发生趋势基本一致，为每年发生5代，每生高峰期和成虫持续时间见表1。金纹细蛾在泰安地区越冬代成虫发生量较低，果园第1、2代成虫发生量均远远低于防治指标，每年7～9月即金纹细蛾第3生期是其群体数量发生的高峰期，一般选择第3代作为防治重点，高峰期发生量见图1实测值。
2.2.2 模型的历史拟合及预测检验 将2008～2011年的预报因子实测值代入预测预报模型即简单回归模型进行了检验（表2），结果表明，发生期的历史拟合准确率为100%。2012年的预报检验，简单逐步回归模型的拟合值（-0.0027）非常贴近于真实田间调查值（-1），说明金纹细蛾第3代高峰期预测预报模型是可信的。
2.3.1 模型的建立 根据金纹细蛾每一世代的发生情况，把从金纹细蛾上代成虫羽化高峰至下代成虫羽化高峰作为一个世代历期（表1）。以上代羽化高峰时的诱蛾基数X1（头/天）、世代内的日平均温度X2、日平均相对湿度X3、上代羽化高峰后10 d的降水量X4、世代内的日照时数X5等关键预报因子作为自变量，羽化高峰时的单次诱蛾量Y作为因变量，应用DPS统计分析软件，建立了关于泰安地区金纹细蛾世生量的简单回归模型和多因子交互回归模型两种预测预报回归模型：
简单回归模型表明，金纹细蛾在泰安地区世代高峰期发生量与上代羽化高峰后10 d的降水量以及上代高峰期的诱蛾基数呈极显著正相关关系。其发生量与气象因子相关关系见表3。模型所用资料均在金纹细蛾适温适湿范围内，表明在一定的温度（20～28℃）和湿度（70%～100%）范围内，上世代高峰期的诱蛾基数越大，上代羽化高峰后10 d的降水量在适度的范围内越大，发生量越大，反之，发生量越小。多因子互作回归模型表明，上世代高峰期的诱蛾基数、世代内的日平均温度、日平均相对湿度、上代羽化高峰后10 d的降水量和世代内日照时数均作为预测因子入选该预测预报模型，其发生量与多个气象因子之间有明显的相关关系。
2.3.2 模型的历史拟合及预测检验 将2008～2011年的预报因子实测值代入两种预测预报模型进行了检验（表3，图1a），结果表明，通过两个预测模型的预测值和实测值的比较，发现预测值和实际值的变化趋势比较吻合，即能够准确预测金纹细蛾一年4个世生量的变化趋势。其中简单回归模型预测发生量的历史拟合准确率为47%，而多因子互作回归模型预测发生量的历史拟合准确率为73%。2012年的预报检验（表3，图1b），简单逐步回归模型和多因子互作回归模型的拟合率同为90%。对于2012年4个世代的发生量，两个模型的拟合率相同，但是相对总体这5年金纹细蛾的世生量而言，多因子互作回归模型更贴近于真实调查值。因此，我们选择多因子互作回归模型作为金纹细蛾的世生量的预测预报回归模型。
3 结论与讨论
金纹细蛾发生期与发生高峰前的气象因子密切相关[8，9，16] 。研究认为，在山东泰安地区金纹细蛾第3生时间在7月20日～8月31日，持续时间在36 d左右，这一时期温度在25～28℃范围内浮动，这也是金纹细蛾发育最适宜的温度范围。因此，对于金纹细蛾第3代的发生高峰期，温度并不是关键影响因素。简单回归分析表明，日平均相对湿度与金纹细蛾第3生期显著相关，即在90%～100%的日平均相对湿度范围内，湿度越大，其第3生高峰期越晚。研究认为，日相对平均湿度影响金纹细蛾第3生期的原因可能是降水间接作用的结果，即降水关联日平均相对湿度，降雨影响成虫活动，体现为湿度大。
金纹细蛾的成虫发生量与世代内的日平均温度、日相对平均湿度、上代高峰期降水量以及上代高峰期的诱蛾基数关系密切，这些因素相互影响，综合作用于金纹细蛾，直接影响了金纹细蛾的发生数量和为害程度[15-17]。具体表现为，在一定的温度（20～28℃）和湿度（70%～100%）范围内上代高峰期时的诱蛾基数越大，降水量越多，发生量越大。金纹细蛾成虫羽化高峰后即为产卵高峰期，成虫羽化数量越多，产卵也越多；这一时期的降水会影响到金纹细蛾成虫活动、交尾，并且降水越多，下代成虫发生数量也多，说明降水多，湿度大，会促进金纹细蛾和产卵。因此，在组建金纹细世生量的预测预报回归模型时，不仅要统计单个气象因子与发生量的相关关系，还要考虑各气象因子之间相互影响的关系。此外，果园耕作制度、栽培措施、喷施农药等活动也会影响金纹细蛾的发生量，金纹细蛾世生量是多个气象因子共同作用的结果。
根据诱捕金纹细蛾成虫群体数量消长动态资料，2008～2012连续5年金纹细蛾发生趋势基本一致，为每年发生5代。越冬代成虫量发生较低，果园第1、2代成虫发生量均远远低于防治指标[7～9]，每年7～9月即金纹细蛾第3生期是其群体数量发生的高峰期，一般选择第3代作为防治的关键时期，这与刘英智等（2007）[9]人的报道相符。根据5年的田间调查分析认为，应在高峰期到来之前采用性诱剂诱杀成虫，以减少蛾口基数，降低繁殖数量，此期结合喷施有效杀虫剂，可达到基本防治效果。本试验所建立的预测预报模型由于年数较少（4年），所以样本数量较少。试验会通过继续采集田间诱蛾数据，以增加样本数量，完善所建立的预测预报模型以增强其准确性和实用性。
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