亚洲小车蝗在内蒙古草原宜生区划分研究

2018-05-14 12:17杜桂林赵海龙涂雄兵
植物保护 2018年6期

杜桂林 赵海龙 涂雄兵

摘要 研究蝗虫发生的影响因子及其成灾机理,是有效预测其发生的前提和基础。本文利用“3S”等技术,根据我国内蒙古草原地区特点,建立了内蒙古草原亚洲小车蝗宜生区(HA)划分标准与方法,综合地理特征和草原类型等影响因子,采用ArcGIS数据统计手段,构建了草原蝗虫宜生指数模型,利用该模型进行了亚洲小车蝗宜生区区域划分。结果表明以栗钙土为主要土壤类型,以大针茅为主的草地类型,地上植物量达150~250 kg/hm2,海拔高度在1 000~1 100 m之间和坡度为0~10°的条件下,宜生区指数(IH)为5,划分为一级宜生区。各影响因子所占权重为草原类型>土壤类型>地上植物量>海拔高度>坡度。此划分方法的研究有助于明确草原蝗虫分布区域和发生动态,明确内蒙古草原亚洲小车蝗宜生区空间分布情况,为草原蝗虫防治提供数据支撑和决策依据。

关键词 草原蝗虫; 监测预警技术; 宜生区; 宜生区指数

中图分类号: S 433.2

文献标识码: A

DOI: 10.16688/j.zwbh.2018079

Abstract Research on the factors influencing the occurrence and outbreak mechanism of locust is the premise and basis for the prediction of its occurrence. According to the characteristics of the grassland area of Inner Mongolia in China, the main division methods of the locust inhabitable area (HA) in Inner Mongolia grasslands were constructed by using “3S” technique. A model of grasshopper inhabitability index was built by combining the comprehensive geographical features and grassland types on the software ArcGIS. The model was then applied to the regional division of locust in Inner Mongolia. The results showed that the most suitable conditions for the growth and development of locusts were: the main soil type was chestnut soil; the grassland was dominated byStipa grandis; the aboveground biomass reached 150-250 kg/hm2; the altitude was between 1 000-1 100 m with a slope of 0-10°, which could be divided into the first class suitable area, with an inhabitability index of 5. The weight ratios of these factors were as followed: grassland type > soil type > aboveground biomass > altitude > slope. This method is helpful for clarifying the distribution regions and occurrence dynamics of locusts in grasslands, and the spatial distribution of locusts in Inner Mongolia can be clearly defined by using this method, which can provide the data support and the decision basis for locust control.

Key words grassland locust; monitoring and warning technology; inhabitable area; inhabitability index

內蒙古草原为我国北方生态屏障,拥有草原面积0.88亿hm2[1]。近年来,草原蝗虫暴发日益严重,加速了草原退化、沙化、荒漠化。2000年以来,蝗灾连续7年大暴发,危害面积0.622亿hm2[2],虫口密度超过1 000头/m2[2-3],蝗虫所到之处,草原生态环境遭到严重破坏,对畜牧业产业和牧民生活造成了巨大损失。据调查,分布于内蒙古自治区的草原蝗虫117种[4],其中亚洲小车蝗Oedaleus decorus asiaticus为主要优势种[4]。由于亚洲小车蝗具备远距离迁飞习性,并且近期气候变暖导致其分布区域扩大,给防治工作带来了极大困难。

赵成章等研究发现蝗虫的发生与生态因子之间存在紧密而复杂的关系,一方面,环境因子诸如气象因子、土壤类型、生态地理特征等能够影响蝗虫的生长发育和群落结构;另一方面,环境因子通过影响蝗虫栖境内植物群落的生长和分布,从而形成特定的植被群落结构,间接影响蝗虫群落和发生动态。另外,关于影响草原蝗虫暴发的坡度走向、草地土壤类型、草地植被覆盖量、大气气候、降雨量、温度和坡度[5-10]等生态因子已有很多的研究,并且基于“3S”等技术[5](地理信息系统GIS、全球定位系统GPS和遥感RS)的草原蝗虫监测预警研究也在不断进行。刘长仲等[11]利用草原监测预警技术对鼓翅皱膝蝗和红翅皱膝蝗的发生规律进行了研究和预测预报,赵凤杰等[12]通过对草地高光谱研究,分析预测了草地蝗虫短星翅蝗的为害状况和发生情况。

刘庚山等[13]利用遥感监测技术对内蒙古草原蝗虫进行了龄期预测,马建文等[14]进行了东亚飞蝗的发生监测预警试验。但是关于内蒙古草原亚洲小车蝗宜生区划分[15]方面的研究报道很少,为此,本研究以内蒙古草原优势种蝗虫亚洲小车蝗为研究对象,结合1994年以来内蒙古自治区草原蝗虫发生情况统计数据和2013年以来年地面调查数据[16-28](地面调查按照《草原蝗虫调查规范》[29]的要求采集蝗虫种类、龄期和数量等信息),按照《草原资源与生态监测技术规程》(NY/T1233-2006)[30]的要求采集其他信息,将生境的概念延伸,根据草原蝗虫宜生区(inhabitable area,HA)和宜生區指数(inhabitability index,IH)的概念,开展了影响内蒙古草原亚洲小车蝗发生情况和空间分布的研究,为进一步预测草原蝗虫的分布区域提供精准预测依据。

1 监测技术与方法

1.1 草原蝗虫遥感监测

利用卫星遥感来监测草原蝗虫发生发展动态,根据董永平等[31]对草原资源与生态监测工作尺度的划分,草原蝗虫监测属于小时间尺度监测[32],因此应在1年内进行多次监测,即按照固定时间间隔周期性地监测草原蝗虫变化情况。通过MODIS图像提取草原地上植物量,利用TM数据获得土壤类型和草原类型不同的组合,加上数字高程图及其生成的坡度、坡向数据,结合地面监测数据,对草原蝗虫可能分布的区域及程度进行估测。

1.2 草原蝗虫地面监测

1.2.1 样地监测

在草原蝗虫监测工作中选择有代表性的典型地区设立长期定位监测样地,周期性地进行样方测定。

1.2.2 路线调查

根据《草原蝗虫调查规范》(NY/T1578-2007)[29],确定路线及样地选择的方法,在地形图或图像上初步确定调查路线,之后经对选定的监测路线及样地实地踏查及对比,确定监测路线、样地以及监测时的交通线路。

1.2.3 野外测定

根据确定的路线或样地,针对监测内容,按期进行野外的观察、测定和描述,此方法需要与遥感图像进行准确的空间位置复合,因而地面取样的过程需要用手持设备(Pocket PC,PPC)终端进行准确定位。

1.3 数据处理与分析

1.3.1 本底数据获取

草原蝗虫监测涉及的本底数据包括行政区划、地貌、地形、草原、植被、土壤等基础图件,除用资料收集的手段获得外,还利用专门的监测过程获取,经整理、录入、数字化或标准化后纳入空间数据库管理。

1.3.2 动态信息获取

草原蝗虫监测的动态信息是分析草原蝗虫时空变化的核心,主要来自地面监测数据和遥感数据两个渠道。

1.3.3 建立空间数据库(属性数据标准化与图件数字化)

各类文字资料、统计数据、地面监测的描述与测定数据需要经过整理、统一编码与计量单位、数据表结构的规范化等过程,录入数据库中,数据库中的属性数据与数字图件建立联结后,即形成空间数据库。

1.4 信息管理

这一环节以地理信息系统技术(GIS)[33]应用为主,还涉及数据库、统计分析和计算机网络等方面的技术。空间数据管理需要地理信息、图形图像、数据库等方面的支持,一般建立在公用的地理信息系统软件平台上,目前常用的有ArcGIS、MAPINFO、GEOMEDIA等,本试验采用使用尤为广泛的ArcGIS。

1.5 数据分析

1.5.1 图像处理

遥感图像经预处理后,需要进行增强、变换、运算、分类等提取和判读专题信息[34]。

1.5.2 数据复合

本底资料中的专题图件和遥感图像、地面监测数据在配准空间位置后,可以很好地叠置在一起。

1.5.3 模型构建与运算

通过抽样获取某一点草原蝗虫分布的草原类型、土壤类型、海拔高度、坡度等信息,建立草原蝗虫与这些因子之间的关系模型,然后在未抽样区域用模型去运算,判断是否属于该种草原蝗虫分布区[35]。

2 结果与分析

地面调查数据,包括抽样样点的地理位置、蝗虫种类、龄期和数量、海拔高度、坡度、坡向、植被盖度、地上植物量、草原类型、土壤类型等信息。蝗虫宜生区影响因子众多[10,15],本文通过宜生区内与非宜生区内亚洲小车蝗的历年统计资料和野外监测资料统计分析,确定了其宜生区的主要影响因子为土壤类型、草原类型、地上植物量、海拔高度和坡度(表1)。

根据《草原蝗虫宜生区划分与监测技术导则》[36]中关于草原蝗虫种群数量和为害次数对草原蝗虫发生程度进行量化(表2)。量化范围为0~5,数值越大表示草原蝗虫发生程度越严重。

2.1 土壤类型

内蒙古自治区亚洲小车蝗分布地区的几种土壤类型中,根据历史数据[37]和定点调查数据,按照草原蝗虫发生程度量化标准,对历史数据采用拉斐尔打分法,对地面调查数据进行单因子分析,确定了各土壤类型宜生指数分级标准。结果显示栗钙土和淡栗钙土最适宜亚洲小车蝗的生长发育,其次为黑钙土、暗栗钙土和棕钙土,而风沙土、盐化草甸土和草甸土很少有亚洲小车蝗活动(表3)。根据宜生指数分级标准,利用ESRI公司的ArcGIS软件,在ArcMap中使用GIS的数据空间分析和处理功能,绘制出宜生指数分级图(图1)。

2.2 草原类型

亚洲小车蝗在不同天然草地类型中发生状况存在显著差异,如温性草原类中芨芨草草地,草株一般长得较高,在60~90 cm以上,下面为大针茅等其他草本植物,较适宜于亚洲小车蝗的生存和发育;温性草原类中的克氏针茅草地,克氏针茅株高20~30 cm,下层为杂类草,其分布区在气候上比芨芨草草地湿润,但在生态环境的总体特征上与芨芨草草原基本相同,也很适宜亚洲小车蝗的生存和发育;而温性草甸类中的沼泽化草甸主要分布于本区地势相对较低、排水不畅的洼地,寸苔草草地盖度很高,可达95%以上,几乎未见有亚洲小车蝗发生。其中,部分样点数据见表4,相应的宜生指数分级标准见表5和图2。

2.3 地上植物量

内蒙古草原生态条件差异非常大,区域分异规律明显,不同区域的产量不同。根据朴世龙等[38]对地上植物量估测模型Y=179.71×NDVImax1.622 8,可以计算出亚洲小车蝗调查同期的地上植物量。秦兴虎[10]通过对实地调查点的亚洲小车蝗发生密度和其草原生产力进行曲线分析和模型评估,温性草原类、温性草甸草原类、温性荒漠草原类、低地盐化草甸类草原的生产力与亚洲小车蝗发生关系的相关性分别达到0.732、0.843、0.796、0.811。根据定点调查数据显示,地上植物量100~300 kg/hm2时,最适亚洲小车蝗生存,尤其在生物量总和为150~250 kg/hm2时;地上植物量过低或者高于500 kg/hm2时,几乎没有亚洲小车蝗活动迹象(表6);分析获得了与地上植物量相关的宜生指数分级图(图3)。

2.4 海拔高度

海拔高度不同所造成的温度、降水等的差异,对亚洲小车蝗的发生带来显著的影响。调查过程中针对不同海拔高度进行亚洲小车蝗发生密度情况调查,调查结果显示:亚洲小车蝗在海拔700~1 300 m之间均有分布,但是发生密度的峰值在1 000~1 100 m之间,随着海拔的升高,发生密度随之减少,并且,随着海拔的降低,发生密度也随之减少,在海拔1 300 m以上或700 m以下,发生数量几乎为零(表7)。相应的宜生指数分级图见图4所示。

2.5 坡度

坡向对亚洲小车蝗发生的影响主要是通过其改变光照、温度和热量得以表现的。根据历史数据和地点调查数据结果显示,单纯从不同坡向接受的太阳辐射量看,亚洲小车蝗密度的极大与极小值点应分别出现在南坡和北坡,并且随着坡度的升高,亚洲小车蝗密度逐渐降低,坡度在0~10°的地区最适宜亚洲小车蝗生存,当坡度高于30°时,亚洲小车蝗发生密度为零(表8);在此基础上绘制出相应的宜生指数分级图(图5)。

利用宜生指数模型,根据宜生区分级标准,使用1∶100万地形图、地上植物量图、草原类型图和土壤类型图利用ArcGIS软件的栅格运算方法,在结合综合宜生指数模型基础上,计算出空间上任意一点的综合宜生指数值,绘制亚洲小车蝗分级宜生区空间分布示意图(图6)。

3 讨论

就草原蝗虫而言,国外从20世纪70年代开始,应用遥感技术(RS)监测蝗虫适生地的规模和适合度[40-43]。在国内的研究中,张红艳等[5]在对内蒙古草原蝗虫潜在发生的可能性评价研究中,将土壤的含沙量列入了影响草原蝗虫发生因子中,其结果显示土壤含沙量在60%~80%的情况下更适宜蝗虫的发生。结合本文分析,在亚洲小车蝗的整个生命史中,从其产卵到卵孵化、蝗蝻出土可认为是处于“地下阶段”,而蝗蝻出土后直至成蟲消亡为“地上阶段”。在“地下阶段”,土壤的温度、水分、盐分等都是比较重要的影响因素[42],而在“地上阶段”却很次要,因此在栗钙土、淡栗钙土、棕钙土、黑钙土等含沙量稍高的土壤类型中,亚洲小车蝗更宜发生,而在一些沙化盐化比较严重的土壤类型如风沙土、草甸土和盐化草甸土中,含水量少、盐分过高,均不适于亚洲小车蝗的生长发育。

根据多年实地调查和历年虫情记录资料[44]分析,亚洲小车蝗主要分布在温性草原类、温性草甸草原类、温性荒漠草原类和低地盐化草甸类,在高山草甸类草地上也有少量分布,在实地调查中,虽有部分人工草场有亚洲小车蝗发生,但与天然草地相比,密度很小。本研究结果同吴惠惠等[6]的研究相吻合,即亚洲小车蝗更喜欢在针茅为优势种的草地取食,而不喜欢在寸苔草、杂类草或小叶锦鸡儿草为优势种的草地取食活动。

随着地上植物量的增加和减少,草原蝗虫开始表现出逐渐减少的现象,不利于蝗虫生存[45]。周桔等[7]的研究结果表明,通过长期的围栏、禁牧等措施,长期禁止利用草原,可能对生态系统的健康发展并非有益。因此,虽然从已有研究和宜生指数研究中都表明在一定范围内,地上植物量增加,植被覆盖度提高可以在一定程度上限制蝗虫暴发,但是因目前我们不能掌握牧区内的牧草种类变化,单一地从地上植物量和植被盖度来推断蝗虫发生趋势显然也缺乏有力证据。

另外海拔高度与坡度不同所造成的温度、降水、气候的差异,对蝗虫的生长、发育有很大的影响[7],这方面目前已有很多研究[8,13]。本试验发现亚洲小车蝗主要发生在坡度小于5°的平原地区,当坡度增加到20°左右时,则很难见到其发生。通过对坡度与亚洲小车蝗密度进行回归分析,得到坡度与发生密度的相关性为0.845,这一点与我们近年来的调查结果相吻合。除此之外,东南坡较西北坡更适宜亚洲小车蝗的生存[46],这是由于亚洲小车蝗属变温动物,一般7~8℃才开始苏醒,10℃以上开始取食,坡度对其发生的影响主要是通过其改变光照、温度和热量得以表现的。

除了土壤类型、草原类型等相对稳定的因子的影响,实际上对于中、短期预测来看,草原蝗虫分布区域的温度、降水[47-48]和牧草返青情况对于草原蝗虫发生期和发生量的预测更为重要。但目前全国仅有26个草原虫害固定监测站[49],且大多没有配备气象信息采集和记录设备,很难利用现有体系来研究草原蝗虫发生与气候因子的关系[50];另外本文研究中的2005年以前的草原蝗虫发生情况本底数据质量较差,在这之后的数据也有一部分源于统计,或是没有记录生态因子的调查数据,造成在构建模型和数据分析过程中工作量很大。为此,在后续的研究过程中要进一步推广草原蝗虫野外数据采集系统,提高覆盖度,提高有效数据比例,才能更为准确地为草原蝗虫监测预警工作提供数据支撑。

参考文献

[1] 春花.近30年内蒙古气候变化趋势及其对草原区植被覆盖变化的影响[D].呼和浩特:内蒙古师范大学,2014.

[2] 康乐,李鸿昌,马耀,等.内蒙古草地害虫的发生与防治[J].中国草地学报,1990(5):49-57.

[3] 马崇勇,张卓然,杜桂林,等.内蒙古草原蝗害与绿色防控技术应用现状[J].草业科学,2017,34(5):1113-1120.

[4] 祁佳玥.中国主要蝗虫及蝗灾的生态学治理[J].昆虫知识,2008(2):188.

[5] 张红艳,张娜,陈晓燕.内蒙古镶黄旗草地蝗虫潜在发生可能性评价[J].应用生态学报,2012,23(1):222-234.

[6] 吴惠惠.内蒙古典型草原优势种蝗虫食物适应性研究[D].北京:中国农业科学院,2012.

[7] 周桔,杨萍,庄绪亮.我国草原生态保护与恢复[J].科学与社会,2010(3):22-27.

[8] 陈素华,李警民.内蒙古草原蝗虫大暴发的气象条件及预警[J].气象科技,2009,37(1):48-51.

[9] 刘庚山,庄立伟,郭安红.内蒙古草原亚洲小车蝗龄期气候预测初步研究[J].草业科学,2006,23(1):71-75.

[10]秦兴虎.亚洲小车蝗适应典型草原生境研究[D].北京:中国农业科学院,2016.

[11]刘长仲,王俊梅.皱膝蝗发生规律及预测预报的研究[J].草业学报,1998,7(3):46-50.

[12]赵凤杰.高光谱在草地蝗虫监测中的应用研究[D].北京:中国农业科学院,2014.

[13]刘庚山,庄立伟,郭安红.内蒙古草原亚洲小车蝗龄期气候预测初步研究[J].草业科学,2006,23(1):71-75.

[14]马建文,韩秀珍,哈斯巴干,等.东亚飞蝗灾害的遥感监测实验[J].国土资源遥感,2003,14(1):51-55.

[15]黄训兵.亚洲小車蝗宜生区划分方法研究[D].北京:中国农业科学院,2015.

[16]中华人民共和国农业部.2007年全国草原监测报告[R].2007.

[17]中华人民共和国农业部.2008年全国草原监测报告[R].2008.

[18]农业部畜牧业司,全国畜牧总站.2008年全国草原生物灾害监测预警报告[R].2008.

[19]中华人民共和国农业部.2009年全国草原监测报告[R].2009.

[20]农业部畜牧业司,全国畜牧总站.2009年全国草原生物灾害监测预警报告[R].2009.

[21]中华人民共和国农业部.2010年全国草原监测报告[R].2010.

[22]农业部畜牧业司,全国畜牧总站.2010年全国草原生物灾害监测预警报告[R].2010.

[23]中华人民共和国农业部.2011年全国草原监测报告[R].2011.

[24]农业部畜牧业司,全国畜牧总站.2011年全国草原生物灾害监测预警报告[R].2011.

[25]中华人民共和国农业部.2012年全国草原监测报告[R].2012.

[26]农业部畜牧业司,全国畜牧总站.2012年全国草原生物灾害监测预警报告[R].2012.

[27]中华人民共和国农业部.2013年全国草原监测报告[R].2013.

[28]农业部畜牧业司,全国畜牧总站.2013年全国草原生物灾害监测预警报告[R].2013.

[29]全国畜牧总站,中国农业科学院植物保护研究所.NY/T1578-2007,草原蝗虫调查规范[S].北京:中国农业出版社,2007.

[30]中华人民共和国农业行业标准.NY/T1233-2006,草原资源与生态监测技术规程[S].北京:中国农业出版社,2006.

[31]董永平,吴新宏,戎郁萍.草原遥感监测技术[M].北京:化学工业出版社,2005.

[32]HIELKEMA J U. Development project on remote sensing applications for desert locust survey and control (Phase I). Remote sensing techniques and methodologies for monitoring ecological conditions for desert locust population development [R].FAO/USAID Final Technical Report, 1980.

[33]DEVESON T, HUNTER D. The operation of a GIS-based decision support system for Australian locust management[J]. Entomologia Sinica, 2002, 9(4): 1-12.

[34]VOSS F, DREISER U. Mapping of desert locust habitats using remote sensing techniques [M]∥ KRALL S,PEVELING R,DIALLO D B.New strategies in locust control. Birkhuser Basel, 1997: 37-45.

[35]SCHELL S P, LOCKWOOD J A. Spatial analysis of ecological factors related to rangeland grasshopper (Orthoptera: Acrididae) outbreaks in Wyoming[J].Environmental Entomology,1997,26(6):1343-1353.

[36]全国畜牧总站,中国农业科学院植物保护研究所.GB/T25875-2010.草原蝗虫宜生区划分与监测技术导则[S].北京:中国标准出版社,2010.

[37]全国畜牧总站.草原基础数据册(2001-2008)[S].2009.

[38]朴世龙,方精云,贺金生,等.中国草地植被生物量及其空间分布格局[J].植物生态学报,2004,28(4):491-498.

[39]常建娥,蒋太立.层次分析法确定权重的研究[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2007,29(1):153-156.

[40]PEDGLEY D E. Testing feasibility of detecting locust breeding sites by satellite [R]. Final Report to NASA on ERTS-1,Experiment.COPR London,1973.

[41]HIELKEMA J U, SNIJDERS F L. Operational use of environmental satellite remote sensing and satellite communications technology for global food security and locust control by FAO: The ARTEMIS and DIANA systems [J]. Acta Astronautica, 1994, 32(9): 603-616.

[42]HIELKEMA J U, ROFFEY J, TUCKER C J. Assessment of ecological conditions associated with the 1980/81 desert locust plague upsurge in West Africa using environmental satellite data[J]. International Journal of Remote Sensing, 1986, 7(11): 1609-1622.

[43]MCCULLOCH L, HUNTER D M. Identification and monitoring of Australian plague locust habitats from Landsat [J]. Remote Sensing of Environment, 1983, 13(2): 95-102.

[44]JOHNSON D L. Spatial analysis of the relationship of grasshopper outbreaks to soil classification [C]∥ Estimation and Analysis of Insect Populations. Proceedings of a Conference held in Laramie, Wyoming,1989,55:347-359.

[45]中華人民共和国农业部.全国草原保护建设利用总体规划[R].2007.

[46]BELOVSKY G E, SLADE J B. Dynamics of two montana grasshopper populations: relationships among weather, food abundance and intraspecific competition [J]. Oecologia, 1995, 101(3): 383-396.

[47]FIELDING D J, BRUSVEN M A. Historical analysis of grasshopper (Orthoptera: Acrididae) population responses to climate in southern Idaho, 1950-1980 [J]. Environmental Entomology,1990,19(6):1786-1791.

[48]伟军,冠军,贾淑杰,等.呼伦贝尔市不同草地类型中蝗虫分布特点初步研究[J].草原与草业,2012(2):47-48.

[49]陈素华,李红宇.影响内蒙古草地蝗虫生存与繁殖的关键气象因子[J].中国农业气象,2007,28(4):463-466.

[50]郭安红,王建林,王纯枝,等.内蒙古草原蝗虫发生发展气象适宜度指数构建方法[J].气象科技,2009,37(1):42-47.

(责任编辑:田 喆)