第5章-害虫的预测预报.ppt

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时间:2021-04-14

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1、第六章害虫的调查与预测预报进行害虫管理,要做到科学、有效,掌握害虫形势及其近期动态十分重要。并且能够依据当前调查结果,推算未来一段时期发生趋势,为害虫管理的行动提供可靠依据和正确的管理方法。第一节害虫调查的一般原理一、调查方法(1)普查:选有代表性的路线用目测法边走边看。记录:害虫发生的生境、生态因子、害虫的生物学特性。(2)详细调查:选有代表性的地段,设调查点,详细调查。二、取样方法取样:从调查对象的全群中,抽取一定大小、形状和数量的单位(样本),以最大程度地代表全群。(一)分级取样一级一级重复多次的随机取样方法。适用于从数量较大的集团中抽取样本。

2、(二)间接取样对于较难调查的性状(如:钻蛀性害虫的虫口密度),用另一有密切相关性的简单性状(如:蛀孔数量)来代表。如:1个蛀孔代表1头害虫。(其中n=1,2,3…..)(四)分段取样对整体的不同部分取样如:对一株植物,可以分为:根、茎、叶、花和果实(三)典型取样在全群中主观选定一些能够代表全群的作为样本。此方法带有主观性,要求熟悉全群的分布规律(五)随机取样根据全群的大小,严格按一定间隔选取一个样本。最常用的随机取样方法有:棋盘式、五点式、对角线式、平行线式或“Z”字式。具体用哪种要根据害虫或其为害植物的分布型!随机取样方法五点式(面积)Z字形对角线

3、五点式(长度)双对角线棋盘式平行线式直行式随机分布昆虫种群内各个体具有相对的独立性,不相互吸引或相互排斥,种群中的个体占据空间任何一点的概率相等,任何一个体的存在决不影响其它个体的分布,这种分布也叫波松分布(poissondistribution)。一般活动力强的昆虫在田间的分布型往往呈随机分布。如黄条跳甲在白菜地的分布宜采用五点式、对角线或棋盘式聚集分布种群内个体间互不独立,可因环境的不均匀或生物本身的行为等原因,呈现明显的聚集现象。宜采用平行线取样法。三、取样单位(1)长度:用于调查密集条播作物害虫的调查,如:1m内(2)面积:用于调查统计地面害

4、虫、密集作物的害虫。如:1m2(3)体积:用于调查贮量害虫(4)体重:用于调查粮食、种子中的害虫(5)时间:用于调查活动性大的害虫。如记录单位时间内起飞、经过某一地点或捕获的虫数。(6)植株或植株部分器官:如:叶片、花蕾、果实上的虫口数量(7)器械:如:捕虫网扫捕一定网数,黑光灯以一定光度在一定时间内诱集得到的虫口数量。第二节害虫的预测预报害虫预测预报(forecastandprognosisofinsectpests)以已经掌握的害虫发生规律为基础,根据当前害虫的发生数量和发育状态为依据,结合气候条件和植物发育等环境因素为参照,进行综合分析,判断害

5、虫未来的动态趋势,提供虫情信息,进行咨询服务,保证及时、经济、有效地科学管理害虫。主要任务①预报害虫发生为害的时期,以便确定管理的有利时机;②预报害虫发生数量的多少和为害性的大小,以便确定防治的规模和力量部署;③预报害虫发生的地点和轻重范围,以便安排在不同地区采取不同的对策。按时间长短分为短期预测、中期预测和长期预测。1)短期预测期限在20d以内,一般只有几天至10d以上,其预测准确性高,使用范围广。通常是根据害虫前一、二个虫态的发生情况,推测后一、二个虫态的发生时期和数量,以确定未来的防治时期、次数和防治方法。2)中期预测期限在20d到1个季度,通

6、常是预测下一个世代的发生情况,以确定防治对策和部署。视害虫种类不同,期限的长短可有很大的差别,如1年1代、1年数代、1年10多代的害虫,采用同一方法预测的期限就不同。3)长期预测期限常在1个季度以上。通常是根据越冬后或年初某种害虫的越冬有效虫口基数以及气象预测资料等作出的,在年初展望其全年的发生动态和灾害程度。预测时期的长短仍视害虫种类和生育周期长短而定。生育周期短、繁殖速度快,预测期限就短,否则即长,甚至可以跨年。例如,我国滨湖及河泛地区根据年初对涝、旱预测的资料及越冬卵的有效基数,来推断当年飞蝗的发生动态。按预测内容可分为:(一)发生期预测(二)

7、发生量预测(三)分布蔓延地区的预测(一)发生期预测(emergenceperiodforecast)定义:根据害虫现在发生情况,参考历史资料,估计害虫某一虫态或世代的发生时期。害虫的发生时期可划分为始见期、始盛期、高峰期、盛末期、终见期。预报时着重始盛(出现20%)、高峰(出现50%)和盛末(出现80%)三个时期。在生物防治中始见期也很重要。预测方法:发育进度、有效率积温、物候、温度指标、趋性诱集和数理统计等。要求发育进度要查准确,调查虫量要多,多次调查!始盛高峰盛末发生期预测方法发育进度预测法有效积温法物候预测法经验性温度指标法回归统计法1)发育进

8、度预测方法期距法根据当地多年研究资料,总结出某种害虫的两个世代之间或同一世代各虫态之间的历期经验值(即期距)

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