衡水市棉鈴蟲發(fā)生的氣象條件分析及預(yù)測(cè)

王莉萍，崔曉冬

衡水市棉鈴蟲發(fā)生的氣象條件分析及預(yù)測(cè)

王莉萍，崔曉冬

（衡水市氣象局，河北 衡水 053000）

分析衡水市2000—2017年的氣象資料和棉鈴蟲蟲情資料，得出：衡水市棉鈴蟲卵的最早始見日為5月24日，最晚始見日為8月22日；卵盛期為6月13日—9月14日；棉鈴蟲蟲害主要發(fā)生在6—8月；棉鈴蟲的發(fā)生主要和氣溫、地溫和相對(duì)濕度有關(guān)。利用逐步回歸方法建立了棉鈴蟲發(fā)生的預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行了回算檢驗(yàn)，得出：各代卵百株累計(jì)卵量的預(yù)報(bào)相對(duì)誤差為21.1%、20.7%、29.9%，二代卵、三代卵、四代卵的等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別為94.4%、83.3%、77.8%。

棉鈴蟲；氣象條件分析；逐步回歸；預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)；預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率

棉鈴蟲廣泛分布于世界各地，各棉區(qū)棉鈴蟲危害比較嚴(yán)重的世代因年份和地點(diǎn)而異。近年來(lái)，棉鈴蟲對(duì)棉花的危害日益嚴(yán)重，究其原因，一是種植結(jié)構(gòu)變化和棉田水肥條件不斷改善，為各代棉鈴蟲提供了適生的環(huán)境和適宜的食物；二是棉農(nóng)對(duì)化學(xué)農(nóng)藥的不科學(xué)使用，見蟲就治，導(dǎo)致用藥次數(shù)過(guò)多，用藥量隨意加大，大量天敵被殺死，農(nóng)田生態(tài)失去了平衡；三是氣候條件適宜，棉鈴蟲基數(shù)過(guò)大，抗蟲棉品種混雜等原因，引起了棉鈴蟲猖獗，棉花的產(chǎn)量和質(zhì)量都受到嚴(yán)重影響，已引起各級(jí)政府和植保部門的高度重視。

目前，關(guān)于棉鈴蟲的發(fā)生和氣象條件關(guān)系的研究已經(jīng)有很多[1-5]，也有不少前人對(duì)如何做好棉鈴蟲的預(yù)報(bào)做了很多工作，包括大尺度的中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)和短期預(yù)報(bào)，但這些研究多限于黃河流域、長(zhǎng)江流域和新疆一帶[6-8]。

衡水是一個(gè)以農(nóng)業(yè)為主的地級(jí)市，是黑龍港流域主要產(chǎn)棉區(qū)，每年棉花種植面積約200萬(wàn)畝，占全市耕地面積的1/4，棉花產(chǎn)量在全省名列前茅，棉鈴蟲對(duì)衡水的棉花產(chǎn)量和質(zhì)量造成了嚴(yán)重的影響，一般以二代、三代為害較重。由于棉鈴蟲的發(fā)生和氣象條件有著密切的關(guān)系，因此尋找與棉鈴蟲蟲害發(fā)生相關(guān)顯著的氣象因子，并據(jù)此做出棉鈴蟲發(fā)生情況的預(yù)報(bào)，對(duì)合理指導(dǎo)棉農(nóng)提前防治棉鈴蟲有著非常重要的意義。

1 材料與方法

1.1 資料

利用的是河北省衡水市2000—2017年的氣象資料和棉鈴蟲蟲害資料，由于衡水地處華北平原，地勢(shì)平緩，氣候條件相差無(wú)幾，所以選取故城縣作為代表進(jìn)行分析。

1.2 方法

對(duì)各主要危害代棉鈴蟲的發(fā)生程度和氣象資料進(jìn)行分析，找出與棉鈴蟲發(fā)生發(fā)展有密切關(guān)系的氣象條件，建立棉鈴蟲發(fā)生程度的中短期氣象等級(jí)預(yù)報(bào)、預(yù)測(cè)模式，為棉鈴蟲的有效防治提供科學(xué)依據(jù)，更好地指導(dǎo)農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。

2 結(jié)果與分析

2.1 各世代蟲卵始見日及卵盛期統(tǒng)計(jì)

根據(jù)2000—2017年的棉鈴蟲蟲害資料統(tǒng)計(jì)了各世代的蟲卵的始見日和卵盛日，發(fā)現(xiàn)二代卵始見從5月下旬到6月中旬都有可能，最早始見日和最晚始見日相差27 d；三代卵始見日集中在7月，最早始見日和最晚始見日相差22 d；四代卵始見主要在8月，早晚相差14 d。統(tǒng)計(jì)各世代卵的卵盛期發(fā)現(xiàn)二、三、四代卵的卵盛期最早分別出現(xiàn)在6月、7月、8月的中旬，卵盛期持續(xù)時(shí)間分別為19 d、18 d、29 d，四代卵卵盛期持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)（表1）。

表1 各世代蟲卵始見日及卵盛期

2.2 棉鈴蟲各發(fā)育期發(fā)生情況的時(shí)間分布特征

對(duì)6—9月的棉鈴蟲蟲卵、幼蟲、成蟲發(fā)生的情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)得出，百株累計(jì)卵量、百株累計(jì)幼蟲量和百株累計(jì)成蟲量都是9月最少；最大百株累計(jì)卵量和最大百株累計(jì)成蟲量出現(xiàn)在6月，而最大百株累計(jì)幼蟲量出現(xiàn)在7月（表2）。

表2 各發(fā)育期棉鈴蟲的時(shí)間分布

2.3 氣象條件相關(guān)分析

利用棉鈴蟲各世代蟲情資料和氣象資料做相關(guān)分析，將相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值超過(guò)0.5的相關(guān)定為明顯相關(guān)，找出和各世代棉鈴蟲的不同發(fā)育期相關(guān)的氣象因子（表3），這些因子主要包括氣溫、地溫、相對(duì)濕度、降水量、日照、氣壓。按棉鈴蟲的生活習(xí)性，溫度和降水是影響棉鈴蟲發(fā)生消長(zhǎng)的關(guān)鍵氣象因素。最適宜棉鈴蟲生長(zhǎng)繁殖的溫度為25～28℃，相對(duì)濕度70%以上。由表3可以看出，大多數(shù)發(fā)育期的棉鈴蟲發(fā)生都和氣溫有明顯的關(guān)系，由于棉鈴蟲的各發(fā)育期對(duì)溫度的要求不同，所以相關(guān)系數(shù)有正有負(fù)。如冬季和早春的氣溫變化影響一代棉鈴蟲發(fā)生的遲早和二代在棉田發(fā)生的時(shí)間。5月中旬若有寒流則成蟲產(chǎn)卵受影響，一代發(fā)生量少，影響二代的發(fā)生。8—10月氣溫低則四代卵的孵化率低；而降水量影響土壤中蛹的存活率，同時(shí)暴雨或大陣雨能沖刷掉部分棉鈴蟲蟲卵和低齡幼蟲，可使當(dāng)時(shí)的棉田卵量下降。從表3中可以看出降雨量和棉鈴蟲各發(fā)育階段相關(guān)的較少，分析原因可能是衡水降水時(shí)間段比較集中，降水量又集中在少數(shù)的過(guò)程中，而棉鈴蟲觀測(cè)時(shí)間長(zhǎng)次數(shù)多，降水時(shí)間和棉鈴蟲觀測(cè)時(shí)間對(duì)應(yīng)不好，所以沒有很好的相關(guān)性；地溫與棉鈴蟲發(fā)生相關(guān)的情況比較多，這與地溫和氣溫有很好的相關(guān)性有一定的關(guān)系。

表3 棉鈴蟲各發(fā)育期和氣象因子的相關(guān)情況

續(xù)表

2.4 棉鈴蟲卵、幼蟲、成蟲預(yù)報(bào)模型

按棉鈴蟲觀測(cè)業(yè)務(wù)規(guī)定，棉鈴蟲發(fā)生的嚴(yán)重程度是以二代卵、三代卵和四代卵的百株累計(jì)卵量的多少來(lái)劃分的，所以利用逐步回歸方法分別建立各代蟲卵百株累計(jì)卵量的預(yù)報(bào)方程。

2.4.1 二代卵的預(yù)報(bào)模型

根據(jù)棉鈴蟲的發(fā)育周期將6月10日—7月10日期間的卵定為二代卵，統(tǒng)計(jì)百株累計(jì)卵量，氣象資料處理成旬、月資料，然后將相關(guān)較好的因子利用逐步回歸方法制作二代卵百株累計(jì)卵量預(yù)報(bào)方程。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)和二代百株累計(jì)卵量（1）相關(guān)較好且能引入回歸方程的氣象因子是3月的平均最低氣溫和4月的平均相對(duì)濕度，預(yù)報(bào)方程為：1=－7.7611－1.6392+3912.302，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.806，式中x為3月平均最低氣溫，2為4月平均相對(duì)濕度。

2.4.2 三代卵的預(yù)報(bào)模型

三代卵統(tǒng)計(jì)的時(shí)間段為7月上旬到8月上旬，利用逐步回歸方法得出三代百株累計(jì)卵量（2）的預(yù)報(bào)方程為：2=8.3881+3.2532－35113.996，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.827。其中，1、2分別為7月上旬平均最高氣溫、7月上旬平均本站氣壓。

2.4.3 四代卵的預(yù)報(bào)模型

四代卵的統(tǒng)計(jì)時(shí)間為8月上旬到9月上旬，其百株累計(jì)卵量（3）的預(yù)報(bào)模型為：3=－3.5381+3053.822，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.708，1為7月中旬的相對(duì)濕度。

2.4.4 回算檢驗(yàn)

利用建立的不同世代棉鈴蟲的預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行回算，將二代卵、三代卵和四代卵的預(yù)報(bào)和實(shí)況（表4）進(jìn)行對(duì)比，得出二代卵、三代卵、四代卵的平均預(yù)報(bào)相對(duì)誤差分別為21.1%、20.7%、29.9%。

表4 百株累計(jì)卵量預(yù)報(bào)與實(shí)況

將表4中棉鈴蟲蟲卵的百株累計(jì)卵量按棉鈴蟲發(fā)生等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)(表5)進(jìn)行換算，二代、三代和四代棉鈴蟲卵的等級(jí)預(yù)報(bào)和實(shí)況如表6。發(fā)現(xiàn)二代卵、三代卵和四代卵的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別為94.4%、83.3%、77.8%。

表5 棉鈴蟲發(fā)生等級(jí)表

3 結(jié)論

1）衡水棉鈴蟲卵的最早始見日為5月24日，最晚始見日為8月22日。

2）衡水棉鈴蟲卵盛期為6月13日—9月14日。

3）衡水棉鈴蟲蟲害主要發(fā)生在6—8月。

4）衡水棉鈴蟲的發(fā)生主要和氣溫、地溫和相對(duì)濕度有關(guān)。

5）衡水棉鈴蟲各代蟲卵百株累計(jì)卵量的預(yù)報(bào)相對(duì)誤差為20.7%～29.9%，等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率分別為94.4%、83.3%、77.8%。

表6 二代卵和三代卵等級(jí)預(yù)報(bào)和實(shí)況對(duì)比

[1] 王西平,楊彬云,相云,等.河北省棉鈴蟲種群數(shù)量的氣象綜合預(yù)報(bào)方法的研究[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2001,2(6):949-952.

[2] 祝新建,耿俊平.河南省新鄉(xiāng)市棉鈴蟲氣象預(yù)報(bào)指標(biāo)和棉花可持續(xù)發(fā)展研究對(duì)策[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,37(6): 2574-2575.

[3] 張勇,王華,申予魯,等.氣溫和降水對(duì)棉鈴蟲種群數(shù)量變化的影響[J].農(nóng)技服務(wù),2009,26(6),47-48.

[4] 許東紅,李憲光,王喜峰.山東省魚臺(tái)縣二代棉鈴蟲發(fā)生的氣象條件分析[J].農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究,2016,6(3):8-9.

[5] 李峰,李楠,薛曉萍,等.氣象條件與三代棉鈴蟲發(fā)生發(fā)展的關(guān)系分析[J],中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2011,27(27):312-316.

[6] 宋愛穎,王向陽(yáng),黃娟,等.棉鈴蟲中期預(yù)測(cè)模型的建立與應(yīng)用[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2004,32(1):66-67.

[7] 成兆金,徐法彬,薛曉萍,等.山東省西北地區(qū)棉鈴蟲發(fā)生發(fā)展氣象等級(jí)預(yù)報(bào)模型研究[J].作物雜志,2008(3):65-68.

[8] 黃健,李晶,張璞,等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在棉鈴蟲發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,38(23):12913-12922.

The Meteorological Analysis and Forecast of Cotton Bollworm in Hengshui

WANG Liping, CUI Xiaodong

(Hengshui Meteorological Bureau, Hengshui, Hebei 053000, China)

The analysis of the meteorological data and cotton bollworm data of Hengshui from 2000 to 2017 showed that the earliest date of the cotton bollworm eggs beginning to appear was May 24, and the latest date was August 22. The egg stage was from Jun 13 to September 14. The cotton bollworm infestation mainly happens from Jun to August. The cotton bollworm quantity has close connection with temperature, ground temperature and relative humidity. The prediction models of different cotton bollworm puberty have been set up by using stepwise regression method and the quantity of different cotton bollworm puberty were back calculated. The conclusion is that the average forecast errors of the cotton bollworm eggs per 100 plants were 21.1%, 20.7% and 29.9%. The grade forecast accuracies of the second, third and fourth generations of the cotton bollworm eggs were 94.4%, 83.3% and 77.8%.

cotton bollworm; meteorological analysis; stepwise regression; forecast; forecast accuracy

10.3969/j.issn.1673-2065.2021.04.004

王莉萍（1971－），女，河北阜城人，高級(jí)工程師；

崔曉冬（1971－），男，遼寧凌源人，高級(jí)工程師。

P49

A

1673-2065(2021)04-0016-05

2019-08-18

（責(zé)任編校：李建明 英文校對(duì)：李玉玲）