气象因子对第7代稻纵卷叶螟发生程度的影响及预测

陈端，江全昌，罗有文，陈观浩

（1.广东省化州市平定农技站，广东 化州 525135；2.广东省化州市石湾农技站，广东 化州 525145； 3.广东省化州市病虫测报站，广东 化州 525100）

稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis(Guenée)是广东省化州市水稻上的重要迁飞性害虫之一，常呈暴发性发生为害。过去在预测和防治上只关注主害代（即第2、3、5、6代），而对第7代次害代很少关注。近年来第7代局部暴发成灾时有发生，而其发生灾变规律与主害代有很大的差异，例如最主要的有：有的年份蛾峰期蛾量（或第6代残虫量）很大(5000～10000头/667m2）未形成大发生，而有的年份蛾峰期蛾量（或第6代残虫量）并不太多（1000头/667m2左右），却形成了偏重发生，这是什么原因？为了摸清第7代稻纵卷叶螟发生规律，笔者根据1996年以来14a的系统调查资料和气象资料，分析了影响稻纵卷叶螟发生的因素，得出影响其发生的关键因子是气象条件，并据此组建了预测模型。

1 材料与方法

1.1 第7代稻纵卷叶螟发生程度调查

每年在第7代稻纵卷叶螟2～3龄幼虫盛发期和为害稳定期分别调查幼虫密度和卷叶率，测算发生面积比例，确定发生程度，将发生程度（y）分为轻、中偏轻、中等、中偏重和大发生5级，分级标准见文献[1]。

1.2 气象资料

气象资料由化州市气象局提供。

1.3 分析方法

本稻区第7代稻纵卷叶螟盛蛾、盛孵期一般分别在9月下旬、10月上旬。因而选择9月下旬至10月上旬的降雨量、降雨强度、相对湿度、日照时数、雨日等主要气象因子与发生程度进行相关和通径分析，并组建预测模型。

2 结果与分析

2.1 第7代稻纵卷叶螟发生程度

根据连续14a（1996-2009年）对第7代稻纵卷叶螟发生程度的调查统计结果，该虫在这些年份的发生程度有轻有重，发生程度的变幅为1～4级。每年9月下旬至10月上旬变幅较大的气象因子有5个：年度间降雨量变幅为2.0～219.1mm，降雨强度变幅为1.1～23.6，平均相对湿度变幅为72.5%～83.5%，日照时数变幅为73.2～162.4h，年度间10月上旬雨日变幅为0～4d。说明第7代稻纵卷叶螟发生程度的差异，可能与9月下旬至10月上旬气象条件的差异有一定关系（表1）。

2.2 发生程度与相关因子的通径分析

通径分析结果（表2）表明，在影响第7代稻纵卷叶螟发生程度（y）的5个气象因子中，以降雨强度（x2）的直接效应最大，其直接通径系数为0.8329，在5个相关因子中居第1位，且通过其他相关因子的间接效应甚微。因此，降雨强度是影响第7代稻纵卷叶螟发生程度的最主要因子。降雨量（x1）、雨日（x5）对发生程度的直接效应较小，其直接通径系数分别为0.2863、-0.3136。但是，这两个因子通过降雨强度间接通径反应十分强烈，其间接通径系数分别为0.6807、0.5539，都显著大于同一因子的直接作用，是总体作用发生程度的第二、第三因子。其他因子如相对湿度、日照时数的直接效应为最小（直接通径系数分别为0.1914、-0.1014）,且通过其他因子的间接作用也甚微，说明这两个气象因子对发生程度的影响最小。

表1 1996-2009年化州市气象因子与第7代稻纵卷叶螟发生的关系

表2 气象因子与第7代稻纵卷叶螟发生程度的相关及通径分析

用决定系数(R2)来度量各因子（xi）对发生程度（y）的影响程度。在各因子对发生程度的通径分析中，计算得各通径节的决定系数之和为0.9171，根据总决定系数等于1的原理，则误差项的决定系数为1-0.9171=0.0829。表明影响发生程度的91.71%是由上述5个气象因子引起的，尚有8.29%是由调查误差和其他不明因素所致。

2.3 第7代稻纵卷叶螟发生程度预测模型

通过对第7代稻纵卷叶螟发生程度（y）与降雨量（x1）、降雨强度（x2）、相对湿度（x3）、日照时数（x4）、雨日（x5）间的数量关系进行多元回归分析，建立了预测模型：y=-3.0910+0.0040x1+0.1102x2+0.0572x3-0.0035x4-0.2420x5，该模型预测的准确性达到极显著水平(F=18.4880＞F0.01=6.63)。

3 小结与讨论

稻纵卷叶螟发生和为害轻重，除了受到其自身的生物学特性影响外，还受到众多环境因素影响，其中气象因素是决定该虫发生程度的关键因子，尤其是第7代更是如此。

根据通径分析结果，降雨强度成为影响第7代稻纵卷叶螟发生程度的最重要因素，降雨量和雨日次之，相对湿度和日照时数最小。因此，在防治第7代稻纵卷叶螟时，首先要根据9月下旬至10月上旬的降雨强度情况预测当年第7代稻纵卷叶螟的发生程度。若9月下旬至10月上旬降雨强度偏强，应加强虫情监测预报，及时组织开展防治。

只要掌握了稻纵卷叶螟的发生规律，就可以从影响稻纵卷叶螟数量变化的气象因子，如降雨量、雨日等，抓住其中的主导因子，以主导因子动态作为稻纵卷叶螟数量变化预测的指标建立稻纵卷叶螟预测模型，回归关系极显著成立，具有较好的预测预报价值。

[1]国家技术监督局.稻纵卷叶螟测报调查规范[M].北京:中国标准出版社,1996.