黄山松细纹新须螨发生与气象因素关系的分析

方乐金 李丰伯 万志兵 吴 俊 姚剑飞

(1.黄山学院生命与环境科学学院，安徽 黄山 245041；2.黄山风景区园林局，安徽 黄山 245800)

黄山松细纹新须螨发生与气象因素关系的分析

方乐金1李丰伯1万志兵1吴 俊2姚剑飞2

(1.黄山学院生命与环境科学学院，安徽 黄山 245041；2.黄山风景区园林局，安徽 黄山 245800)

在黄山风景区对黄山松细纹新须螨发生与气象因素的关系进行研究，结果表明：细纹新须螨发生与气温、降雨量、相对湿度等气候因子均有一定的关系。与细纹新须螨发生关系最为密切的气候因子为月均气温和旬均气温，曲线拟合结果与实际较吻合，细纹新须螨发生数量随温度升高而增加，当平均气温达到14℃以上，可用该曲线预测预报细纹新须螨发生的趋势；多个气候因子与细纹新须螨发生数量的回归分析表明，月均气温+月均降雨量+月均相对湿度、旬均气温+旬均降雨量、旬均降雨量+旬均相对湿度3个组合因子与细纹新须螨发生关系密切。采用旬均气温+旬均降雨量进行虫情预测预报，对指导防治具有实际应用意义。

黄山松；细纹新须螨；气象因素；回归模型；模拟预测

森林和农作物病虫害的防治成效，取决于人们对病虫害发生规律的认识，实际防治工作中，除了探讨掌握害虫的生活习性、繁殖发育特点外，还应掌握病虫害与气象因素的关系，预测发生的高峰、规模与危害后果，对准确掌握防治的最佳时机，提高防治效果具有重要指导作用。森林虫害中相关的研究较多，赵仁友等利用平均温度、最高温度、最低温度、降雨量等气象要素，对丽水山区云南松毛虫(Dendrolimuskikuchii)的大爆发进行了分析，认为云南松毛虫的发生发展与气象因子关系密切，发现了云南松毛虫大爆发前气象因子的异常规律[1]。黄富勤等对早稻三化螟(Tryporyzaincertulas)发生与气象因子的关系研究表明，三化螟越冬代死亡率的高低与翌年三化螟发生程度有直接关系，越冬代遭遇严寒低温死亡率高，则翌年三化螟虫源基数少，螟害较轻，反之则重[2]。黄山风景区20世纪70年代至今，曾经多次在局部或大部分黄山松(Pinustaiwanensis)林分暴发“红蜘蛛”危害，对黄山松造成严重的景观损害，而小范围的危害几乎每年均有不同程度的发生。经鉴定该“红蜘蛛”为蜱螨目(Acarina)、细须螨科(Tenuipalpidae)、新须螨属(Cenopalpus)的细纹新须螨(Cenopalpuslineola(Canestrini and Fanzago))。近几年来关于细纹新须螨防治方法和技术的研究已有少量报道[3-5]，为了解细纹新须螨发生的特点，掌握其预测预报技术，在虫害较为严重的2009年，系统开展了细纹新须螨与气象要素关系的观测研究。

1 研究区概况

黄山风景区位于安徽黄山市境内，地处东经118°11′，北纬30°10′，为中亚热带北缘，常绿阔叶林，红壤黄壤地带，属亚热带季风气候区。研究区域海拔高 1 400～1 864 m。属亚热带季风气候，年均气温7.8 ℃，四季平均温度差仅20 ℃左右。夏季平均温度为25 ℃，最高气温27 ℃。冬季平均温度为0 ℃以上，最低气温-22 ℃。年平均降雨日数183 d，多集中于4—6月，山上全年降水量为 2 395 mm，年平均降雪日数49 d 。黄山松是研究区域高海拔的代表性植被，分布广、数量多，形成景区独特的黄山松景观。

2 研究方法

2.1 调查地点与时间

观测点设在黄山风景区海拔 1 500 m以上的天海景区平天降，2009年5月1日至11月30日以旬为时间单位，每隔10 d观测1次。

2.2 调查方法

1) 样株设置与采集方法。在细纹新须螨侵害严重的林分内，分别在东、南、西、北、中5个位置，各选1株样株，共计5株，并分别编号标记。每次在每样株的东、南、西、北4个方向各采集1个样枝。样枝采下后，装入广口瓶，用纱布包扎瓶口。并当场填写树号、枝号，每样树的样枝装入同一个采种袋内，带回室内观测。

2) 观测计数。在体视显微镜下点数细纹新须螨个体数，以每个样枝为统计单位。如样枝的细纹新须螨个体数量多，则需重复点数1次，基本准确后再记录观测数据。

2.3 气象资料的收集

调查地点距安徽省黄山气象观测站500 m左右，以该站观测的资料，提取与观测日期相对应的各项旬均、月均气象资料。

2.4 回归模型的遴选

将每个调查日观测获得的数据与相对应期间的气象资料，分别进行细纹新须螨发生数量与气候因子的单因子回归分析、多因子回归分析及曲线拟合，遴选相关密切、接近客观实际的回归模型，以期进行细纹新须螨发生趋势的预测预报。

3 结果与分析

3.1 细纹新须螨发生与气象单因子的回归分析

由于细纹新须螨产卵、孵化的时间随气候因子变化而不同。以月均气象指标、旬均气象指标为自变量x，相应时期内的细纹新须螨发生数量为因变量y，分别进行单因子的回归分析，求得的回归方程见表1。

表1 细纹新须螨发生数量与单个气候因子的回归方程

表1表明，平均气温与细纹新须螨发生数量的回归方程分别达到显著、极显著水平。当平均气温达到14℃以上，细纹新须螨发生数量随温度升高而增加，以其回归方程预测预报细纹新须螨发生的趋势，具有实际应用价值。平均降雨量、相对湿度2个气候因子与细纹新须螨发生的回归方程关系不密切。

3.2 细纹新须螨发生与气象复因子的回归分析

细纹新须螨发生发展的过程，受到气温、降雨量、相对湿度等多个因素的综合影响，采用复因子回归分析，能更客观地反映细纹新须螨发生与气象因素间的关系，其结果见表2。

表2表明，月均气温+月均降雨量+月均相对湿度、旬均气温+旬均降雨量、旬均降雨量+旬均相对湿度3个气候因子组合的回归方程，两者之间具有密切关系。其中采用旬均气温+旬均降雨量组合的既相关极显著(F=6.00，r2=1.000 0)，又便于短时间内预测预报细纹新须螨发生的趋势，更具有实际防治意义。

表2 细纹新须螨发生与气象复因子的回归方程

3.3 气温拟合曲线

细纹新须螨发生数量与单个气候因子的回归方程(表2)表明，月均气温和旬均气温对细纹新须螨发生发展过程的影响达到显著水平，拟合月均气温和旬均气温的曲线，见图1～2。

由图1～2可看出，在平均气温达到14℃以上时，用此回归方程预测预报细纹新须螨发生的趋势，具有较高的参考和应用价值。其中图2曲线描述的过程更符合客观实际。

4 结论与讨论

1) 研究表明，细纹新须螨发生与平均气温、降雨量、相对湿度等气候因子均有一定的关系，其中单个气候因子与细纹新须螨发生的关系以月均气温和旬均气温最为密切，曲线拟合的结果也表明，当平均气温达到14℃以上，细纹新须螨发生数量随温度升高而增加，以其回归方程预测预报细纹新须螨发生的趋势，具有较高的参考和应用价值。其他气候因子关系不密切。

2) 多个气候因子与细纹新须螨发生的回归分析显示，有3个气候因子组合的回归方程与其发生关系密切。根据日常观测情况，采用旬均气温+旬均降雨量组合的回归方程预测预报细纹新须螨发生的趋势，更具有实际应用意义。

马立芹利用有效积温对双条杉天牛(Semanotusbifasciatus)卵期、幼虫、蛹的有效积温和发育起点温度进行了观测研究，结果表明，根据各虫态发育起点温度和有效积温，建立双条杉天牛各个虫态的发生预测模式，结合气候条件，可以计算出不同虫态发生的始、盛、末阶段，及时采取相应的措施进行防治[6]。黄珍珠等采用相关分析法对广东省1992—2009年水稻稻飞虱发生面积率与同期地面气象因子进行研究，分别建立6、9月份广东省稻飞虱发生面积率长期预测模型。稻飞虱发生等级模型预报准确率为83%，预报效果较好[7]。在以一季中籼杂交稻为主的栽培制度相对稳定年份，成虫迁入量>1 800 头，≥0.1 mm雨日15 d以上，降雨400 mm左右，降雨系数>80，温雨系数≥14，晴雨指数>2.3的因子组合，视为当年主害代大发生的量化指标，据此制定防治对策，在大面积实施应用该项研究成果，取得了显著的社会经济生态效益[8]。湖南省蚕桑科学研究所针对昆虫微孢子虫已成为家蚕微粒子病最主要来源之一的现实情况，从桑园昆虫预测预报、桑园微粒子病预警机制及防控预案等方面提出了桑园预警监测，以控制微粒子病的传染源[9]。

研究人员探索相关害虫发生与气象因子的关系，掌握发生规律，从而进行预测预报和制定最优防治时间，显著提高了防治效果。但这些昆虫对象具有一般肉眼视力可辨的虫体，易于观测。细纹新须螨虫体背面观呈长椭圆形，红色，体形小，体长仅0.27～0.40 mm、宽仅0.12～0.20 mm，一般肉眼很难看清虫体形态[3]，在野外仅根据受害黄山松针叶基部发黄，整束针叶发黄变褐甚至小枝枯死等症状表现而被发现。研究过程中只有借助体视显微镜，才能观测到个体数量和虫体基本形态。由于观测样本采摘离体后，枝叶干枯影响虫体取食汁液，镜检过程中仪器发光的热量较高，影响虫体生长发育，暂因条件限制，未能观测到细纹新须螨由卵到幼虫、成虫生长发育的详细过程。国内对于细纹新须螨生物学、生态学特性方面的研究报道零星稀少，可供借鉴的方法和经验几乎空白。本研究仅从宏观角度探讨了细纹新须螨发生与气象因子的关系，对其发生的趋势的预测预报有一定应用价值，但开展更微观的生活习性、世代周期等观测研究，对指导细纹新须螨的防治工作，提高防治技术和成效具有重要意义，有待进一步探讨。

[1] 赵仁友，刘大伟．云南松毛虫发生与气象因子关系的分析[J]．中国森林病虫，2007，26(5)：26-28．

[2] 黄富勤，杨建辉．苍梧县早稻三化螟发生与气象因子关系的分析[J]．广西农业科学，1983(4)：36-39．

[3] 陈志文．细纹新须螨危害黄山松的特点与防治方法[J]．安徽农学通报，2007，13(19)：232．

[4] 严志文．细纹新须螨为害黄山松的特点与防治措施[J]．现代农业科技，2008(18)：162-162．

[5] 吴俊，汪传友，方乐金．黄山松红蜘蛛危害现状及生物防治策略[J]．黄山学院学报，2010，12(5)：56-58．

[6] 马立芹．双条杉天牛有效积温测定及生物防治技术研究[D]．北京：北京林业大学，2009：15-20．

[7] 黄珍珠，杜尧东，王华，等．地面气象因子对广东省稻飞虱危害的影响及其预测[J]．中国农学通报，2013，29(12)：174-178．

[8] 郭厚杰，王林，李家和，等．丘陵稻区白背飞虱防治技术[J]．安徽农业科学，1993，21(4)：310-316．

[9] 张国平，廖模祥．做好桑园预警监测,控制微粒子病食下传染[J]．广东蚕业，2011，45(3)：15-17．

(责任编辑 张 坤)

Study on Relationship Between Occurrence ofCenopalpuslineolainPinustaiwanensisPlantation and Meteorological Factors

FANG Le-jin1, LI Feng-bo1, WAN Zhi-bing1, WU Jun2, YAO Jian-fei2

(1. Faculty of Life and Environment Sciences; Huangshan University, Huangshan Anhui 245041, China;2. Department of Landscape Architecture of Huangshan Scenic Area; Huangshan Anhui 245800, China)

The study on the relationship between meteorological factors and the occurrence ofCenopalpuslineolainPinustaiwanensisplantation indicated that the occurrence ofCenopalpuslineolawas related to the average temperature, rainfall, relative humidity and other meteorological factors. The monthly average temperature and the 10-day average temperature were most closely related to the occurrence ofCenopalpuslineola, and the simulated curves were well consistent with the actual results. The number ofCenopalpuslineolaincreased with temperature. When the average temperature was above 14℃, the occurence trend ofCenopalpuslineolacould be forecast by the regression equation which had a high reference and application value. The regression analyses on the multiple meteorological factors and the occurrence ofCenopalpuslineolashowed that the number ofCenopalpuslineolawas closely related with three groups of meteorological factor combinations, i.e., the monthly average temperature + monthly average rainfall + monthly average relative humidity, 10-day average temperature + 10-day rainfall, and 10-day average rainfall + 10-day relative humidity. The regression equation of 10-day average temperature + 10-day average rainfall meteorological factor combinations with the occurrence ofCenopalpuslineolawould be of practical significance for guiding the pest control.

Pinustaiwanensis;Cenopalpuslineola; meteorological factors; regression model; simulation and prediction

2013-09-12

科技部公益性行业(林业)科研专项(201304407)资助；安徽省科技厅科研项目(08020303034)资助。

10.3969/j.issn.2095-1914.2014.02.020

S763.3

A

2095-1914(2014)02-0104-04

第1作者：方乐金(1953—)，男，硕士，教授。研究方向：林学。Email：flj@hsu.edu.cn。