双条杉天牛的测报基础与饵木诱杀技术研究
【摘要】:
双条杉天牛是我国危害侧柏、圆柏、扁柏等树木的重要蛀干害虫,在全国大部分省市均有分布。双条杉天牛预测预报目前集中在发生期预测方面,对发生范围和危害程度研究较少。由于预测预报体系不健全,难以准确把握虫情,不能及时应对灾害,需要健全其测报体系。
本研究利用地统计学方法测定了双条杉天牛幼虫空间分布格局;探讨了侧柏光合作用强度与其受害程度之间的关系,为建立新的预测预报方法打下了基础;尝试利用人工神经网络技术预测双条杉天牛的发生程度;针对饵木诱集测报中存在的成虫在饵木上产卵后仍可飞到林中产卵的问题,改进了饵木诱杀技术。主要研究结果如下:
1、调查了侧柏树上流胶孔(代表在树内危害的双条杉天牛幼虫)数量,利用地统计学方法研究了双条杉天牛幼虫的空间分布格局,结果表明:阳坡和阴坡双条杉天牛幼虫虫口密度差别较大大。阳坡和阴坡双条杉天牛幼虫种群呈空间聚集状态,阴坡幼虫密度小于阳坡。原因是双条杉天牛有聚集产卵习性,且较喜在阳坡危害。种群密度达到一定程度以后,食物资源匮乏,故呈现出向四周扩散的趋势。
2、双条杉天牛侵入以后,通过外观很难观察到受害侧柏树内是否有虫。为了寻找早期确定侧柏是否受害的新方法,研究了不同受害程度侧柏和健康侧柏之间光合作用的差别。结果表明:受双条杉天牛危害以后,侧柏的光合作用与健康树和受水分胁迫树的均不相同。在光照强烈的天气,健康侧柏光合作用日进程呈“双峰”曲线,而侧柏受害以后,净光合速率和蒸腾速率日变化呈“单峰”曲线,说明受害树光合作用减弱。产生“单峰”曲线的原因可能是侧柏受害以后,内部与光合作用有关的各种酶的活性下降,导致光合速率降低。因此,通过检测侧柏光合作用日变化来确定其是否受害有一定的可行性,值得进一步研究。0~25%枯枝的侧柏和25%~50%枯枝的侧柏,其光合作用也呈现出“双峰”曲线,但与健康侧柏光合作用日变化曲线明显不同,原因可能是枯枝不是受双条杉天牛危害造成的,而是由于干旱或其它原因造成的树势衰弱。
3、尝试利用BP神经网络方法建立双条杉天牛发生程度测报模型,将从十三陵林场调查所得数据进行处理,选取坡向、坡位、树高、胸径和郁闭度作为预测因子,利用matlab的神经网络工具箱,但经多次调试未找到完成学习过程的方法。原因可能是所掌握的资料过少。
4、为了改进饵木诱杀方法,在北京林业大学森保研究室进行了药剂筛选试验,筛选出毒死蜱喷施饵木杀灭成虫效果最好。林间试验在山东省滕州市木石林场进行,使用高效氯氰菊酯、阿维菌素与毒死蜱复配剂、丙溴磷3种药剂,结果表明:高效氯氰菊酯1000倍和2000倍液防治效果较好;喷施药剂对饵木诱集效果没有影响。考虑到经济因素,建议使用高效氯氰菊酯2000倍液,饵木立式放置。
【关键词】:双条杉天牛 预测预报 空间分布格局 人工神经网络 饵木诱集 【学位授予单位】:北京林业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:S763.3
【目录】:
- 中文摘要3-5
- ABSTRACT5-7
- 目录7-9
- 1 引言9-19
- 1.1 双条杉天牛研究概况9-12
- 1.1.1 分布及生物学特性9-11
- 1.1.2 双条杉天牛的生态学特性及发生特点11-12
- 1.1.3 双条杉天牛的综合防治12
- 1.2 预洲预报12-16
- 1.2.1 害虫预测预报基础12-14
- 1.2.2 基于人工神经神经网络的预测方法14-15
- 1.2.3 双条杉天牛预测预报存在的问题15-16
- 1.3 昆虫种群空间分布格局16-17
- 1.4 光合作用与树木受害研究17-18
- 1.5 研究思路与内容18-19
- 2 材料与方法19-28
- 2.1 试验地概况19
- 2.2 基于地统计学的双条杉天牛空间分布格局研究19-23
- 2.2.1 地统计学概念和基本理论19-21
- 2.2.2 变异函数理论模型的拟合21-22
- 2.2.3 调查方法22-23
- 2.3 受天牛危害树和健康树光合作用对比23
- 2.4 利用人工神经网络模型预测预报双条杉天牛发生程度23-25
- 2.4.1 BP神经网络模型23-24
- 2.4.2 调查方法24
- 2.4.3 matlab神经网络工具箱24-25
- 2.5 饵木诱杀方法改进25-28
- 2.5.1 药剂筛选试验26
- 2.5.2 饵木诱杀试验26-28
- 3 结果与分析28-42
- 3.1 地统计学方法测定幼虫空间分布格局28-31
- 3.1.1 不同坡向林地内双条杉天牛幼虫的分布情况28
- 3.1.2 不同坡向林分中幼虫种群变异函数和空间分布型28-31
- 3.1.3 小结31
- 3.2 受害侧柏与健康侧柏光合作用对比试验31-34
- 3.2.1 环境条件的日变化31
- 3.2.2 蒸腾速率的日变化31-33
- 3.2.3 净光合速率的日变化33-34
- 3.2.4 小结34
- 3.3 基于人工神经网络的预测预报34-38
- 3.3.1 数据调查34-37
- 3.3.2 神经网络预测结果37-38
- 3.3.3 小结38
- 3.4 饵木诱杀方法改进38-42
- 3.4.1 药剂筛选结果38-39
- 3.4.2 饵木诱杀效果39-41
- 3.4.3 小结41-42
- 4 结论与讨论42-44
- 4.1 结论42-43
- 4.2 讨论43-44
- 参考文献44-50
- 附图50-53
- 个人简介53-54
- 导师简介54-55
- 致谢55
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