冬季作物上主要薊馬的組成及吡蟲啉的毒力測定

胡昌雄，李宜儒，殷紅慧，徐天養(yǎng)，楊進(jìn)波，楊 航，陳國華，張曉明,4

(1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué) 植物保護(hù)學(xué)院/云南生物資源保護(hù)與利用國家重點實驗室，云南 昆明 650201；2.云南省煙草公司 文山州公司，云南 文山 663000； 3.彌渡格瑞生物科技有限責(zé)任公司，云南 彌渡 675602；4.農(nóng)業(yè)部華南作物有害生物綜合治理重點實驗室，廣東 廣州 510642)

薊馬為纓翅目害蟲的總稱，是目前蔬菜、花卉等農(nóng)作物上的重要害蟲，全世界范圍內(nèi)均有分布，種類已經(jīng)超過5 500種[1]。我國從20世紀(jì)50年代便不斷對薊馬的防治進(jìn)行研究[2]，其中包括重要入侵種西花薊馬(Frankliniellaoccidentalis)，該種于2003年在北京被發(fā)現(xiàn)以來迅速在全國范圍內(nèi)擴(kuò)散，目前已成為我國多個省市的重要農(nóng)業(yè)害蟲之一，并造成了重大經(jīng)濟(jì)損失[3-4]。薊馬具有廣泛的取食性，能危害許多科的多種植物，其具有蟲體體型微小、各蟲態(tài)發(fā)育歷期較短、在植物中隱蔽性強(qiáng)等特點[5]。薊馬的銼吸式口器在取食時刺吸植物汁液，對蔬菜、花卉、水果等造成嚴(yán)重危害，成蟲、若蟲均能聚集在花瓣上、花蕊中以及葉片背面取食植物汁液，植物受害后首先出現(xiàn)白色斑塊并伴有黑點，斑塊后期逐漸變?yōu)楹稚?，?yán)重時造成花朵和葉片卷曲和萎蔫，影響花卉的觀賞性[6]。同時，部分薊馬能傳播包括番茄斑萎病毒(Tomato spotted wilt virus，TSWV)在內(nèi)的多種植物病毒，造成更嚴(yán)重的危害[7-8]。薊馬的防治問題一直備受關(guān)注，當(dāng)前以化學(xué)防治為主，配合藍(lán)板誘殺、利用天敵的生物防治以及合理的田間種植管理等方法進(jìn)行?；瘜W(xué)防治主要使用的藥劑為吡蟲啉、乙基多殺菌素、溴氰菊酯、阿維菌素等[9]。但是隨著殺蟲劑的大量施用，薊馬的抗藥性有逐漸升高的趨勢，并且對常用的殺蟲劑阿維菌素、溴氰菊酯等產(chǎn)生了較高的抗藥性，薊馬的防治愈發(fā)困難[9-10]。

薊馬能在普通溫室中及作物田周邊的雜草等植物上越冬，在植物上的越冬薊馬是第2年春季各種作物上的主要蟲源擴(kuò)散中心[11]。因此，越冬蟲口數(shù)量的控制對防止翌年薊馬的傳播具有重要作用，若能在一定程度上控制其數(shù)量，便能減小其暴發(fā)的可能性。云南省文山州地處低緯高原，大部分區(qū)域為亞熱帶氣候，季節(jié)氣溫變化較小。此地為煙草(Nicotianatabacum)主要種植區(qū)，薊馬在煙草上危害嚴(yán)重[12]，而冬季則在煙草種植區(qū)的豌豆(Pisumsativum)、油菜(Brassicacampestris)、小麥(Triticumaestivum)等植物上越冬。目前，隨著外來入侵種西花薊馬的擴(kuò)散，各地主要薊馬類群的分布及抗藥性不斷發(fā)生變化[13]。

吡蟲啉為新煙堿類殺蟲劑(Neonicotinoid pesticides)，從20世紀(jì)90年代獲授權(quán)投入世界各地市場使用以來，得到迅速的推廣，至今運用在多種作物上防治多種農(nóng)業(yè)害蟲，是現(xiàn)階段防治薊馬效果較為理想、應(yīng)用范圍廣泛的殺蟲劑之一[14]。但是隨著吡蟲啉的大量施用，各地區(qū)的薊馬陸續(xù)對吡蟲啉產(chǎn)生了抗性[15]。近年來西花薊馬在我國各地擴(kuò)散，發(fā)生及危害變得日趨復(fù)雜，抗性不斷增強(qiáng)，并且前人對于越冬寄主上的主要薊馬分布及其對吡蟲啉的抗藥性還鮮有報道。為明確文山州煙草種植區(qū)主要越冬寄主植物上入侵種西花薊馬和其他主要薊馬種群的分布危害及常用殺蟲劑吡蟲啉目前的毒力情況，系統(tǒng)調(diào)查了文山州煙草種植區(qū)冬季生長的3種主要作物上西花薊馬及其他3種當(dāng)?shù)貎?yōu)勢種薊馬的種群密度、空間分布及吡蟲啉對其的毒力，以期為冬季作物上薊馬的綜合防治奠定基礎(chǔ)，同時對翌年煙草等主要作物上薊馬的發(fā)生危害趨勢提出預(yù)警。

1 材料和方法

1.1 試驗區(qū)及供試藥劑

1.1.1 試驗區(qū)概況 試驗區(qū)位于云南省文山州硯山縣平遠(yuǎn)鎮(zhèn)洪湖村委會的文山煙草小含育苗基地，年平均氣溫約為16 ℃，當(dāng)?shù)卮合募痉N植煙草、三七和辣椒等作物，以煙草為主，全年經(jīng)濟(jì)作物種植面積超過7 000 hm2(含復(fù)種)[16]。冬季時田間的主要作物為豌豆、蘿卜、油菜等。

1.1.2 供試藥劑 70%吡蟲啉水分散粒劑由江蘇克勝集團(tuán)股份有限公司生產(chǎn)。

1.2 調(diào)查方法

于2018年1月在3種冬季作物(豌豆、蘿卜、油菜)的花期進(jìn)行調(diào)查，每種作物各選取3塊樣地進(jìn)行采集，每塊樣地面積約為100 m2，所有樣地均未噴灑任何殺蟲劑，且作物長勢良好。每5～6 d調(diào)查采集1次，共采集3次。采用5點取樣法，每個點采集作物開花期內(nèi)長勢、高度相似的帶花植株3株，采集時用枝剪將植物地上部分整株剪取。單個植株用自封袋裝好并標(biāo)記后帶回實驗室統(tǒng)計薊馬成蟲種類及數(shù)量，根據(jù)韓運發(fā)[17]對薊馬的鑒別特征(觸角、單眼鬃、體軀上的特征)進(jìn)行鑒定。最終采用3次采集得到的所有薊馬數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，分析時將每種植物上的薊馬數(shù)量匯總后進(jìn)行薊馬比例計算，空間分布的計算采用所有植物單株上的同種薊馬數(shù)量進(jìn)行分析。另外，在每塊樣地隨機(jī)選取20株植物，采用排盤法和吸蟲管吸取植株上的活體薊馬成蟲，帶回實驗室鑒定后作為毒力測定蟲源。

1.3 空間分布型分析方法

1.3.1 聚集度指標(biāo) 根據(jù)系統(tǒng)調(diào)查所得數(shù)值計算每種植物上薊馬成蟲的平均密度m(頭/株)和方差(S2)，聚集度指標(biāo)的計算分別采用以下公式[18-19]：Beall提出的擴(kuò)散系數(shù)C=S2/m；Waters提出的負(fù)二項分布參數(shù)K值法，K=m2/(S2-m)；Cassie提出的CA=1/K；David和Moore提出的叢生指數(shù)I=S2/m-1；Lioyd提出的平均擁擠度m*=m+S2/m-1和聚塊性指數(shù)m*/m。通過以上指標(biāo)分析幾種薊馬的空間分布格局。空間分布型與聚集度指標(biāo)的取值范圍關(guān)系為：

聚集分布：C>1、00、I>0、m*/m>1；

隨機(jī)分布：C=1、K≥8、CA=0、I=0、m*/m=1；

均勻分布：C<1、K<0、CA<0、I<0、m*/m<1。

1.3.2 Iwao回歸分析法 Iwao提出了平均擁擠度m*與平均密度m間的直線回歸關(guān)系m*=α+βm，式中2個系數(shù)α、β為判斷種群空間分布型的指標(biāo)。α反映分布的性質(zhì)，α>0時個體成分為個體群，α=0時為單個個體，α<0時表明個體間相互排斥；β反映基本成分的空間分布型，β>1時種群為聚集分布，β=1時種群為隨機(jī)分布，β<1時種群為均勻分布[19]。

1.3.3 Taylor冪函數(shù)法則 Taylor提出了平均密度m與方差S2間的函數(shù)關(guān)系lgS2=lga+blgm，式中a、b為2個參數(shù)，其中a為取樣的統(tǒng)計因素，b的生物學(xué)意義為所研究的種群聚集度對獲得的種群密度依賴性的測度。若lga=0，b=1，則種群在一定密度下呈現(xiàn)隨機(jī)分布；若lga>0，b=1，在一切種群密度下均呈聚集分布，但聚集度不隨密度的改變而發(fā)生改變；若lga>0，b>1，在任何種群密度下均為聚集分布，并且聚集度隨種群密度的增加而增大；當(dāng)lga<0，b<1，種群密度越高，分布越均勻[19]。

1.3.4 聚集原因分析 利用Blackith提出的種群聚集均數(shù)λ分析薊馬成蟲在采集作物上的聚集原因。其計算公式為λ=mγ/2K，m為種群密度，K為負(fù)二項分布的參數(shù)，γ為χ2分布表中設(shè)2K為自由度，概率P=0.5時對應(yīng)的χ2值。當(dāng)λ≥2時，薊馬成蟲聚集的主要原因是薊馬自身的習(xí)性造成，λ<2時，薊馬聚集的主要原因是環(huán)境因素引起[19]。

1.3.5 理論抽樣數(shù)計算 薊馬不同蟲口密度下的最佳理論抽樣數(shù)的計算利用Iwao提出的公式:n=(t2/D2)[(α+1)/m+β-1]，式中t為置信水平(P=95%，t=1.96)，D為允許的誤差值(取值為D=0.1，0.2)，m為平均密度，α、β是Iwao直線回歸關(guān)系中的截距和斜率[19]。

1.4 毒力測定方法

采用菜豆浸液飼喂法進(jìn)行測定，具體參照張曉明等[20]的方法并有一定改進(jìn)。準(zhǔn)確稱取70%吡蟲啉水分散粒劑，加蒸餾水將其充分溶解。根據(jù)預(yù)試驗的結(jié)果，在10%～90%的矯正死亡率濃度范圍內(nèi)設(shè)置試驗中吡蟲啉的毒力測定濃度。將吡蟲啉呈等差梯度設(shè)置7～8個濃度，對照利用蒸餾水進(jìn)行試驗。測定的裝置采用胡昌雄等[21]的薊馬毒力測定裝置。在裝置底部墊上濾紙(直徑8 cm)，將菜豆切成5 cm長段后剝開，放入不同濃度的吡蟲啉藥液中浸泡30 s后取出，在室溫下晾干后放入墊有濾紙的測定裝置中，每個裝置放置3根。挑選在饑餓條件下飼養(yǎng)12 h后活動無障礙、生長健康的薊馬成蟲30～40頭放于裝置中，蓋好裝置蓋子。為保證外界環(huán)境條件一致，將以上裝置均放置到人工氣候箱(上海三騰儀器，LTC-1000)中進(jìn)行試驗。經(jīng)過24 h后取出裝置進(jìn)行觀察和統(tǒng)計，記錄薊馬成蟲在不同吡蟲啉濃度處理下的存活情況，觀察時用軟毛刷輕輕觸碰蟲體，2次不動則判定為薊馬死亡。每種薊馬的不同濃度處理設(shè)置3個重復(fù)。

人工氣候箱的各項試驗條件設(shè)置為：溫度(26±1)℃，相對濕度(70±5)%，光周期L∶D=16∶8，光強(qiáng)20 000 lx。

1.5 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

薊馬的各項數(shù)據(jù)統(tǒng)計和計算利用Excel 2016進(jìn)行，利用SPSS 22.0軟件進(jìn)行殺蟲劑對薊馬毒力測定試驗中毒力回歸方程、致死中濃度(LC50)及亞致死中濃度(LC30)的計算分析，并采用Duncan’s新復(fù)極差法對作物上不同薊馬的差異進(jìn)行顯著性分析，圖片繪制在Origin 2017中進(jìn)行。

2 結(jié)果與分析

2.1 花期3種作物上薊馬種類及比例

通過系統(tǒng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，硯山縣冬季花期3種作物上主要薊馬種類為西花薊馬、花薊馬(Frankliniellaintonsa)、黃薊馬(Thripsflavus)、煙薊馬(Thripstabaci)，而其他薊馬數(shù)量均較少(圖1)。不同作物上各種薊馬所占的百分比例不同，在豌豆植株上以西花薊馬的比例最高，達(dá)到38.1%，顯著高于占比第二的煙薊馬16.0個百分點(F1,4=54.34，P<0.05)，西花薊馬的種群數(shù)量比例分別是煙薊馬、花薊馬、黃薊馬的1.7、2.6、2.5倍。蘿卜植株上以黃薊馬所占的百分比最高，為42.8%，顯著高于占比第二的煙薊馬21.6個百分點(F1,4=154.86，P<0.05)，蘿卜上黃薊馬的種群數(shù)量比例分別是煙薊馬、西花薊馬、花薊馬的2.0、2.7、4.4倍，花薊馬占比最少，為9.7%。油菜上以黃薊馬占比最高，達(dá)33.9%，顯著高于占比第二的西花薊馬11.8個百分點(F1,4=10.06，P<0.05)，油菜上黃薊馬的種群數(shù)量比例分別是西花薊馬、煙薊馬、花薊馬的1.6、2.0、2.2倍，油菜上花薊馬在所有薊馬中亦占比最少，為15.1%。

圖中數(shù)值為平均值±標(biāo)準(zhǔn)誤，圖柱上不同小寫字母表示同一作物上不同種類薊馬所占百分比差異顯著(P<0.05)

2.2 4種主要薊馬成蟲的空間分布型

從表1可以看出，4種薊馬在不同作物上均有分布，并且聚集度指標(biāo)分別為擴(kuò)散系數(shù)C>1，負(fù)二項分布的參數(shù)K>0，CA>0，叢生指數(shù)I>0，聚塊性指數(shù)m*/m>1，可判斷4種薊馬在不同作物上均為聚集分布(表1)。

由Iwao回歸模型結(jié)果得出，4種薊馬在不同作物上均表現(xiàn)為α>0，表明不同薊馬的種群個體之間相互吸引，種群的分布成分為個體群；β>1，表明各種薊馬在不同作物上均為聚集分布，與以上各聚集度指標(biāo)的結(jié)果一致。4種薊馬在作物上的Taylor模型中均表現(xiàn)為lga>0，b>1，表明薊馬在任何種群密度下的分布均屬于聚集分布，并且種群的聚集度隨密度的升高而增大(表2)。

表1 不同作物上4種薊馬的聚集度指標(biāo)及空間分布型

表2 不同作物上4種薊馬的空間分布Iwao及Taylor模型

2.3 4種主要薊馬成蟲的聚集原因分析

聚集均數(shù)計算結(jié)果表明，4種薊馬在不同作物上的聚集均數(shù)變化規(guī)律與種群密度變化基本一致(表3)，各種薊馬的種群密度在不同作物上呈現(xiàn)出不同的結(jié)果，花薊馬均在油菜上的種群密度最高，為3.267頭/株；而西花薊馬、黃薊馬、煙薊馬均在蘿卜上種群密度最高，分別為5.244、14.356、7.111頭/株。除豌豆上的花薊馬和黃薊馬外，其余作物上薊馬成蟲的聚集均數(shù)λ值均大于2，說明薊馬成蟲的聚集原因主要為自身習(xí)性造成。豌豆上的花薊馬和黃薊馬具有較低的種群密度，分別為1.889頭/株和1.956頭/株。

2.4 4種主要薊馬成蟲的理論抽樣數(shù)

根據(jù)Iwao提出的理論抽樣計算結(jié)果可知，薊馬在不同作物上所需的抽樣數(shù)隨種群密度的增大而減少(表4)，西花薊馬、花薊馬、黃薊馬、煙薊馬在種群密度為5頭/株時，蘿卜上所需的抽樣數(shù)分別為274、239、235、213株，當(dāng)種群密度為50頭/株時相應(yīng)則為108、61、62、46株(D=0.1)。在抽樣誤差D=0.1時，相同的蟲口密度下，同一薊馬在不同作物上的抽樣數(shù)不同，西花薊馬和煙薊馬均在油菜上的密度為5頭/株時抽樣數(shù)最大，分別為350株和266株；花薊馬和黃薊馬則是在豌豆上密度為5頭/株時抽樣數(shù)最大，分別為299株和331株。當(dāng)抽樣誤差增大為0.2時，相同種群密度下薊馬在不同作物上的理論抽樣數(shù)減小(表4)。

2.5 吡蟲啉對4種主要薊馬成蟲的毒力測定結(jié)果

吡蟲啉對4種薊馬成蟲的毒力測定結(jié)果表明，西花薊馬的LC30值和LC50值最高，分別為277.881 mg/L和390.132 mg/L；黃薊馬的LC30值和LC50值最低，分別為117.521 mg/L和174.263 mg/L(表5)。4種薊馬對吡蟲啉的敏感性依次為黃薊馬>煙薊馬>花薊馬>西花薊馬，說明吡蟲啉對黃薊馬有較好的毒殺效果，但是對西花薊馬的毒殺效果卻很低。西花薊馬對吡蟲啉的抗性倍數(shù)為花薊馬的1.483倍、煙薊馬的1.921倍、黃薊馬的2.239倍。并且西花薊馬的LC30值已經(jīng)大于其他3種薊馬的LC50值，其中高于花薊馬LC50值 14.777 mg/L，高于煙薊馬74.792 mg/L，高于黃薊馬103.618 mg/L。

表3 不同作物上4種薊馬的聚集均數(shù)

表4 不同作物上4種薊馬的理論抽樣數(shù)

表5 吡蟲啉對4種薊馬成蟲的毒力測定結(jié)果

3 結(jié)論與討論

本研究發(fā)現(xiàn)，硯山縣冬季3種常見作物的開花期均有薊馬危害，主要種類為西花薊馬、花薊馬、黃薊馬、煙薊馬，且可在冬季作物上以較低的蟲口密度越冬，成為翌年春季農(nóng)作物上的重要蟲源。在我國云南、山東、貴州等多個省區(qū)的不同作物上，薊馬一年內(nèi)均有發(fā)生[3-5]。徐淑娟等[22]發(fā)現(xiàn)，柑橘上的薊馬種群從入冬開始以較小的蟲口密度為基數(shù)，春夏季隨著氣溫回升，薊馬蟲口數(shù)逐漸增多并在4—6月出現(xiàn)高峰。由此表明，冬季雖然薊馬數(shù)量較少，但可成為第2年蔬菜、花卉上薊馬類害蟲的主要蟲源。在不同作物上，薊馬的種類組成比例存在差異。其中豌豆上以西花薊馬占比最高，蘿卜和油菜上則是以黃薊馬占比最高，不同作物上均以花薊馬所占比例最低。楊建忠等[23]的研究表明，文山地區(qū)冬季小麥、豌豆、油菜等作物上未發(fā)現(xiàn)西花薊馬。這與本研究中豌豆上的優(yōu)勢種為西花薊馬之間存在差異，表明近年來隨著西花薊馬入侵并擴(kuò)散到云南各地區(qū)后，在文山地區(qū)冬季主要作物上大暴發(fā)成為優(yōu)勢種，與當(dāng)?shù)厮E馬種類產(chǎn)生了競爭并對當(dāng)?shù)厮E馬種群的組成和分布造成較大影響，導(dǎo)致當(dāng)?shù)胤N的組成比例有下降的趨勢，薊馬的危害復(fù)雜化，亦進(jìn)一步表明入侵害蟲西花薊馬能嚴(yán)重干擾并影響該地常見薊馬的種間生態(tài)平衡，給防治帶來新的難題。胡昌雄等[24]研究表明，入侵種西花薊馬的競爭能力強(qiáng)于近緣種花薊馬，且在吡蟲啉的作用下西花薊馬能加速對花薊馬的種間競爭取代。CAO等[25]研究了西花薊馬和黃胸薊馬在梔子花和月季上的種群變化，結(jié)果表明，在室外和室內(nèi)環(huán)境中經(jīng)過一定時間后，梔子花上黃胸薊馬種群競爭能力較強(qiáng)，而在月季上則是西花薊馬種群競爭能力較強(qiáng)。ATAKAN等[26]研究了土耳其地區(qū)冬春季節(jié)雜草上西花薊馬、花薊馬和煙薊馬的組成豐度，發(fā)現(xiàn)西花薊馬為該地區(qū)的優(yōu)勢種。本研究中，豌豆和油菜上西花薊馬種群所占比例均高于煙薊馬和花薊馬。4種薊馬中以黃薊馬在蘿卜上的種群密度最高，達(dá)14.356頭/株，以花薊馬在豌豆上的種群密度最低，為1.889頭/株；西花薊馬和煙薊馬也是在蘿卜上種群密度最高，分別為5.244頭/株和7.111頭/株。表明了蘿卜上薊馬的種群密度高于其他2種作物。不同植物上的薊馬密度呈現(xiàn)出不同的結(jié)果，可能與植物花朵的外形、顏色以及氣味、營養(yǎng)物質(zhì)等有關(guān)，其綜合因素有利于薊馬種群的定殖[27]。張曉明等[28]研究了不同花色菊花上西花薊馬的種群密度，結(jié)果表明，西花薊馬喜歡在黃色花系的菊花品種上危害，且黃色花系的菊花品種上具有最高的西花薊馬雌蟲比例，此結(jié)果一方面說明了薊馬的危害程度、種群比例與植物的花色間存在較大相關(guān)性；另一方面與本研究中薊馬對蘿卜花的顏色喜好結(jié)果不同，這可能是由于不同薊馬在不同植物花朵上的趨性和競爭不同[25]。

空間分布格局作為了解昆蟲生活習(xí)性的重要參數(shù)之一，能在一定程度上反映出昆蟲與生存環(huán)境之間的基本關(guān)系。本研究利用了5種聚集度指標(biāo)以及Lioyd的聚塊性指數(shù)m*/m進(jìn)行測定，得到4種薊馬在不同作物上均為聚集分布。這與蔣興川等[29]研究的西花薊馬在辣椒上，張安盛等[30]研究的棕櫚薊馬在菜椒上的空間分布均為聚集分布的研究結(jié)果一致。本研究還表明，薊馬個體間表現(xiàn)出相互吸引，不同薊馬分布成分為個體群，其在作物上聚集性與種群密度呈正相關(guān)。聚集原因分析結(jié)果表明，除豌豆上的花薊馬和黃薊馬由于環(huán)境條件造成外，其余作物上薊馬聚集主要是由于薊馬自身的習(xí)性造成。由Iwao提出的計算理論抽樣數(shù)公式得出，4種薊馬成蟲在不同作物上所需的抽樣數(shù)隨種群密度的增大而減少，調(diào)查時應(yīng)選擇合適的抽樣數(shù)。

本研究通過浸液飼喂法測得吡蟲啉對4種薊馬的毒力結(jié)果為：吡蟲啉對西花薊馬的LC50值最高達(dá)到390.132 mg/L，對黃薊馬的LC50值最小為174.263 mg/L，4種薊馬對吡蟲啉的敏感性由小到大依次為西花薊馬<花薊馬(LC50=263.104 mg/L)<煙薊馬(LC50=203.089 mg/L)<黃薊馬，在所研究的4種薊馬中，吡蟲啉對西花薊馬表現(xiàn)出較低的毒殺效果。張曉明等[9]對昆明地區(qū)采集得到的西花薊馬和花薊馬在室內(nèi)飼養(yǎng)5代后進(jìn)行毒力測定，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，吡蟲啉對西花薊馬的LC50值為171.270 mg/L，高于花薊馬的LC50值145.250 mg/L。這與本研究中吡蟲啉對西花薊馬和花薊馬的毒力測定值存在較大差異，一方面可能與測定的方法、種群來源等有關(guān)，本研究中采用的是浸液飼喂法并放置在測定裝置中，薊馬能有更大的活動空間，并且測定薊馬為田間種群，能更好地反映當(dāng)時田間薊馬種群對吡蟲啉的敏感性；另一方面西花薊馬的LC50測定值相對其他種較大，表明若使用西花薊馬的致死濃度對幾種薊馬進(jìn)行防治時，吡蟲啉能在一定程度上對其他薊馬產(chǎn)生較好的毒殺效果，而對西花薊馬的毒殺效果則較差，這樣長期的低濃度殺蟲劑脅迫可能致使西花薊馬產(chǎn)生了抗性。王圣印等[15]研究發(fā)現(xiàn)，持續(xù)施用同一種類型的殺蟲劑，西花薊馬容易產(chǎn)生較高抗性，并且在32代抗性選育后，西花薊馬對吡蟲啉的抗性高達(dá)13.80倍，短時間內(nèi)西花薊馬種群抗性表現(xiàn)出不可逆的結(jié)果。張曉明等[20]研究發(fā)現(xiàn)，吡蟲啉的持續(xù)脅迫能在一定程度上促進(jìn)西花薊馬的繁殖，并且雌蟲比例升高。以上結(jié)果表明，殺蟲劑的持續(xù)使用在造成薊馬類害蟲抗藥性發(fā)生的同時，可能導(dǎo)致其種群的暴發(fā)。

植食性薊馬為重要農(nóng)林害蟲之一，研究其在植物上的分布格局以及在各種植物上種群密度和動態(tài)變化情況，對監(jiān)測薊馬危害、預(yù)測薊馬的發(fā)生具有重要意義[31]。對薊馬類害蟲特別是入侵種西花薊馬的抗藥性監(jiān)測同樣是薊馬化學(xué)防治的重要組成部分，同時化學(xué)防治也是綜合防治(IPM)的組成部分，通過檢測薊馬對目前市場上具有代表性且大量使用的吡蟲啉的抗藥性，能在一定程度上預(yù)測并防止吡蟲啉持續(xù)施用下造成的薊馬大暴發(fā)，利用綜合防治策略對薊馬類害蟲進(jìn)行防治，防止薊馬尤其是西花薊馬種群對吡蟲啉甚至更多殺蟲劑產(chǎn)生抗藥性。在前人的研究中還鮮有對冬季越冬寄主上的薊馬進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)查和抗藥性測定的報道，但是冬季的薊馬會成為翌年蔬菜、花卉上危害的蟲源，本研究首次對冬季主要寄主植物上的薊馬組成及廣泛使用的吡蟲啉對其的毒力情況進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)查研究，為今后對薊馬的越冬防治奠定基礎(chǔ)。本研究中幾種薊馬之間是否存在直接的競爭情況，以及抗藥性與季節(jié)之間是否有一定關(guān)系，還需要進(jìn)一步的研究。