桉树枝瘿姬小蜂灾害预测预报综合技术

陈元生，李红征，彭观地

(1.江西环境工程职业学院，江西赣州 341000；2.江西省林业有害生物防治检疫局，江西南昌 330038)

桉树枝瘿姬小蜂Leptocybe invasa属重大外来有害生物，是危害桉树的主要害虫，具有分布范围广、寄主多、适应性强、危害严重等特点[1－4]。每当该蜂侵入一新地区，迅速扩散蔓延，暴发成灾，致使入侵地桉树成林树生长缓慢，幼林树不能成材甚至植株死亡，给当地带来极大的损失。为了最大程度地降低灾害损失，须及时发现早期灾害点，对其发生蔓延情况进行实时监测和预报，提高防治的预见性和及时性。全面监测、早期预警和准确预报，是防治其疫情扩散蔓延的关键。广西罗基同、方小玉等采用伞抖、粘板、灯诱等新技术对该蜂进行了监测[5－6]。陈尚文等发现该蜂对黄色粘板的趋性明显高于蓝色和其他颜色[7]。罗丰 等结合6个关键气候因子建立了该蜂的监测模型，证明了该蜂数量与气候因子的关系[8]。杨秀好等研究了该蜂种群发生预测与温度的关系[9]。本项目组前期也初步研究了气象因子对该蜂成虫发生量的影响[10]。虽然目前进行了一些监测预报的研究且方法多样，但并没有形成一套较为完整的监测预报技术体系，尚缺乏系统的研究报道。笔者在连续7 a调查、监测赣南该蜂越冬虫量、成虫发生量及虫瘿数量的基础上，利用有效积温预测法、主导因子测报法、诱捕测报法等方法，开展了该蜂成虫发生期、成虫发生量和危害程度等方面的测报系列研究。通过测报综合技术研究，了解其发生发展规律，总结出一套有效的测报方法，以期为准确预报该蜂的发生及其综合治理提供理论和实践依据。

1 材料与方法

1.1 试验时间、地点及桉树品种 2014年3月至2020年11月，于江西环境工程职业学院校园内桉树林，江西省赣州市峰山国家森林公园，江西省赣州经济技术开发区湖边镇涌泉村进行调查。桉树品种(系)为赣南主栽品系、桉树枝瘿姬小蜂发生比较严重的1～2 a生的巨园桉DH201－2。

1.2 试验方法

1.2.1 越冬蛹发育进度调查 2017—2020年每年3月15日开始，每2 d调查3个试验点内桉树枝瘿姬小蜂化蛹情况，在每试验点按大五点取样法随机调查10株，每株选取含有较多越冬虫瘿的枝条1枝，用袋封装并做标记，带回室内。将采回的各个虫瘿分别置于连续变倍体视显微镜下用解剖针切开虫瘿，参照肖银波等的方法观察[1]其中的幼虫发育情况，当观察到初形成的蛹时，此虫瘿则记为化蛹，并统计化蛹率，当化蛹率达16%时，此日期即为蛹的始盛期。

1.2.2 成虫动态调查 2014—2020年，每年3月20日至11月20日，在3个试验点桉树林内，通过悬挂佳多牌黄色粘虫板开展诱虫试验，每试验点面积约1 hm2，每试验地呈棋盘式均匀悬挂粘虫板15张，悬挂高度为2 m，每10 d换1块粘虫板，每5 d检查1次粘虫板上的成虫情况，统计数量并分析种群动态。

1.2.3 危害情况(虫瘿)调查 调查期内每5 d在上述3个试验点内分别采集DH201－2枝条1次，每试验点按大五点取样法随机调查10株，在各样树树冠上中下部3个部位、东南西北4个方位分别剪取1根枝条，用袋封装并做标记，带回室内。统计每根枝条上的虫瘿数(包括枝条、叶片、叶柄上的虫瘿)，记录每样枝平均虫瘿数，计算每样枝的每厘米长度内平均虫瘿个数。

1.2.4 气象因子收集 参照赣州气象台记录的气象资料，在本项目组前期研究的基础上，增设每月降雨天数(x7)为第7个气候因子，其余6个因子参照陈元生 等的报道[10]，每日最低温、最高温、平均温度、平均相对湿度等数据采用林间用圆盘温度计、干湿温度计等实测记录，同时记录每日天气情况(晴、阴、雨等)统计每月降雨天数。

1.3 数据分析 利用SPSS 22.0统计软件应用差异显著性检验、相关分析、方差分析和回归分析等进行数据分析处理。

2 结果与分析

2.1 成虫发生期预测(虫情测报法) 采用有效积温预测法预测，根据调查所得越冬虫蛹始盛发育进度，通过积温公式N＝K/(T－C)预测出越冬代成虫的始盛发生期。本项目前期研究获得桉树枝瘿姬小蜂蛹的有效积温(K)为92.59 d·℃、发育起点温度(C)为14.64℃[3]。通过查阅当地气象局发布的气象资料，获得表1中平均温度(T)，即为蛹发育到成虫所经历的时间的平均温度，蛹发育历期天数(N)是依据公式N＝K/(T－C)计算所得。蛹始盛期是通过对越冬蛹发育进度的调查而得到的虫期。

表1 桉树枝瘿姬小蜂越冬代成虫始盛发生期的实测值与预测值Tab.1 Measured and predicted values of the occurrence period of overwintering adults of Leptocybe invasa

林间实测桉树枝瘿姬小蜂成虫始盛发生期较预测值提前，误差范围0～3 d。误差的产生是由于预测时用的平均温度，自然界实际是变温环境所致，说明此有效积温预测法是可靠的。

2.2 成虫发生量预测(主导因子测报法) 依据前期研究[10]，选取2014—2019年3—11月对桉树枝瘿姬小蜂成虫数量有影响的气象因子用于成虫发生量(每月每667 m2平均诱虫总量)预测，将气象因子各变量平均最低气温(x1)、月平均最高气温(x2)、月最低气温(x3)、月最高气温(x4)、月平均气温(x5)、相对湿度(x6)、月降雨天数(x7)等分别与成虫发生量进行一元线性回归分析(表2)。除x6、x7外，x1、x2、x3、x4、x5均与成虫发生量(y)存在极显著正相关关系。

表2 气象因子与桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量的线性回归分析Tab.2 Linear regression analysis of meteorological factors and the occurrence of Leptocybe invasa adults

将气象因子各变量(x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7)依次引入回归方程，进行影响桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量气象因子的逐步回归分析，得到相关系数r＝0.980 7，显著水平P＝0.000，达到使用逐步回归方法进行因子筛选的要求(P<0.01)。筛选出最优气象因子为月平均气温(x5)、月平均最高气温(x2)、月降雨天数(x7)，逐步回归方程为y＝3.185 3x5＋3.108 7x2＋0.719 6x7－107.233 8。另外得到决定系数R2＝0.961 8，即这3个变量决定了该蜂成虫发生数量变化的96.18%。由此说明，这3个气象因子是影响桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量的主要因素，所得到的回归方程即为最优的回归模型。

依据这3种气象因子之间各相关系数的组成效应，将各气象因子与成虫数量的关系数剖分为直接作用和间接作用两部分进行通径分析(表3)。3个气象因子对该蜂成虫发生量y的直接影响中，月平均最高气温(x2)的直接作用最大，月平均气温(x5)次之，但两者数值接近，月降雨天数(x7)的直接作用最小。通过分析各个间接通径系数发现，3个气象因子对该蜂成虫发生量y的间接作用均小于其直接作用。可见，月平均气温(x5)和月平均最高气温(x2)对该蜂成虫发生量的增加具有重要作用，而月降雨天数(x7)的直接通径系数均小，其间接通径系数为负值，说明月降雨天数对该蜂成虫发生量的改变影响不大且主要间接起反作用。

表3 影响桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量的主要气象因子相关通径分析Tab.3 Correlation path analysis of the main meteorological factors affecting the occurrence of L.invasa adults

2.3 成虫发生量测报模型的检验 利用未参与建模的2020年气象数据和桉树枝瘿姬小蜂成虫诱虫数据对上述所建立的预测模型进行检验，将模型预测拟合值与实际监测值相比较，并做曲线图(图1)。预测曲线与实际曲线变化趋势基本吻合，相关性极显著(r＝0.941 6，P＝0.000 2<0.01)，即预报准确率达94.16%，说明该方程用来进行桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量的预测具有可行性、可靠性。

图1 2020年桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量实测量与预测量比较Fig.1 Comparison of actual and predicted occurrence of L.invasa adults in 2020

2.4 危害程度预测(诱捕测报法) 依据本项目组的前期调查研究结果[4]，5月是赣南桉树枝瘿姬小蜂越冬代成虫的始发盛发期，而6月则是该蜂第1代幼虫发生高峰期即虫瘿危害高峰期，所以，利用5月成虫量(诱捕量)预测6月虫瘿数(危害程度)。

2014—2019年，3个试验基地的5月平均诱虫总量与其对应的6月虫瘿数进行回归分析，结果呈极显著正相关(R2＝0.986 1，t＝33.645 9，F＝1 132.047 9，P＝0.000 0<0.01)，线性回归方程为y＝0.010 5x－0.135 3(图2)。

图2 5月平均成虫诱虫量与6月危害程度(虫瘿量)间的关系Fig.2 Correlation between the average number of adults in May and the damage degree(gall quantity)in June

3 结论与讨论

昆虫发育速率受气温、食料等环境因素的综合影响，温度的影响往往是最大的，但对某种害虫而言，发育起点温度和有效积温是不变的，因此可以根据有效积温来预测昆虫的发生期[11－12]。本文中，桉树枝瘿姬小蜂成虫始盛发生期的预测也正是采用有效积温预测法，利用实际调查所得越冬虫蛹始盛发育进度、通过积温公式N＝K/(T－C)来预测越冬代成虫的始盛发生期。开展桉树枝瘿姬小蜂成虫始盛发生期预测预报研究，不仅可以为该虫的综合防治提供依据，而且还可以直接指导该虫成虫的药剂防治，做到及时用药，节约防治成本，提高防效[13]。

本研究结果表明，影响桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量的主要因子是月平均气温(x5)、月平均最高气温(x2)、月降雨天数(x7)，且月平均气温、月平均最高气温是该蜂成虫发生量的最主要的决策因子，而月降雨天数则是该蜂成虫发生量的主要制约因子。这一结果与黄锐等的研究报道一致，黄锐等认为，月平均气温和月平均最高气温对海口市桉树枝瘿姬小蜂的数量有较大的影响[14]；而与罗丰 等的报道有些许不同，罗丰 等认为，月降雨总量是影响三亚市桉树枝瘿姬小蜂数量的主要气候因子，其次为月平均温度、月最低平均温度与月最高平均温度[8]。造成这种不一致的原因可能正是由于桉树枝瘿姬小蜂成虫的发生与当地主要气象因子关系密切:三亚雨季降雨多但较分散，所以在三亚主要影响因子是月降雨总量，而江西赣南雨季主要出现在3—5月，而此期成虫较少发生，其余月份雨量较少且分期，所以赣南主要影响因子不是月降雨总量。另外，本文的结果也与本项目前期报道结果不一致，前期认为月平均气温和月最高气温是2个主要影响因子[14]，为了验证这2个结果的可靠性，我们利用了2020年的成虫数据和气象资料对这2个回归模型进行了检验，结果本文的预测曲线与实际曲线变化趋势更吻合，说明本文这次的回归方程(y＝3.185 3x5＋3.108 7x2＋0.719 6x7－107.233 8)用来进行短期的预测具有可行性。这可能也是因为本项目前期的模型只是2 a数据的结果，而本文的预测模型建立在多年数据的基础上，更加可靠。

桉树枝瘿姬小蜂是一种致瘿性钻蛀害虫，其主要危害桉树嫩枝和叶，在嫩梢、嫩枝、叶柄、叶脉等部位受害肿大，形成虫瘿，致使枝、叶变形，树木生长缓慢，甚至枝梢枯死。所以危害程度(枝虫瘿数/cm)预测也是一项重要内容。本文中采用诱捕测报法，利用5月的成虫数量(粘捕虫量)可以准确预测6月的虫瘿数(危害程度)。实践证明，林间桉树枝瘿姬小蜂成虫运用黄色粘虫板监测能反映实际成虫动态，且该方法简便易用[15]，诱捕测报法精确、实用。

本研究中只分析了气象因子对桉树枝瘿姬小蜂成虫发生的影响，而自然界影响桉树枝瘿姬小蜂发生危害的因素却错综复杂，除了气象因子外，还受品种、地形、天敌等因素的影响，且往往若干个因子综合作用，这些因素如何综合影响桉树枝瘿姬小蜂种群的暴发，尚待进一步研究。