禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測：多因素解析與模型構(gòu)建

禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測：多因素解析與模型構(gòu)建一、引言1.1研究背景與意義小麥作為全球最重要的糧食作物之一，其產(chǎn)量和質(zhì)量直接關(guān)系到糧食安全與社會穩(wěn)定。禾谷縊管蚜（Rhopalosiphumpadi(L.)）與麥長管蚜（Sitobionavenae(Fabr.)）是小麥生產(chǎn)中極具威脅的害蟲，對小麥的生長發(fā)育、產(chǎn)量形成以及品質(zhì)均造成嚴(yán)重影響。禾谷縊管蚜與麥長管蚜均以刺吸式口器吸食小麥植株的汁液。在小麥苗期，它們的侵害會致使麥苗生長遲緩，葉片發(fā)黃、卷曲，嚴(yán)重時(shí)甚至導(dǎo)致麥苗枯萎死亡，從而影響小麥的基本苗數(shù)，為后續(xù)產(chǎn)量埋下隱患。進(jìn)入穗期，大量蚜蟲聚集在麥穗上，掠奪麥粒發(fā)育所需的養(yǎng)分，使麥粒灌漿不充分，造成癟粒增多，千粒重顯著下降，極大地降低了小麥的產(chǎn)量。例如，在一些蚜蟲爆發(fā)嚴(yán)重的年份，小麥減產(chǎn)幅度可達(dá)20%-30%，給農(nóng)戶帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。除了直接的取食危害，它們還是多種植物病毒的傳播介體，如傳播小麥黃矮病毒，引發(fā)小麥黃矮病，進(jìn)一步加重對小麥的危害程度，導(dǎo)致病害流行，造成更為嚴(yán)重的減產(chǎn)。準(zhǔn)確預(yù)測禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)，對于小麥病蟲害的科學(xué)防控和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有至關(guān)重要的意義。一方面，有效的種群動態(tài)預(yù)測能夠?yàn)榉乐螞Q策提供科學(xué)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施藥。傳統(tǒng)的病蟲害防治往往存在盲目性，要么施藥過早，造成農(nóng)藥浪費(fèi)和環(huán)境污染；要么施藥過晚，錯(cuò)過最佳防治時(shí)機(jī)，無法有效控制蟲害。通過準(zhǔn)確預(yù)測蚜蟲種群動態(tài)，確定蚜蟲的發(fā)生高峰期和危害程度，能夠在最恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間進(jìn)行防治，既能提高防治效果，又能減少農(nóng)藥使用量，降低防治成本，減輕對環(huán)境的污染，保護(hù)生態(tài)平衡。另一方面，精準(zhǔn)的預(yù)測有助于提前制定防控策略，合理調(diào)配防治資源，避免因防治資源不足或分配不合理而導(dǎo)致的防治不力。這不僅能保障小麥的產(chǎn)量和質(zhì)量，還能維護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，為保障國家糧食安全提供有力支撐。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)研究領(lǐng)域，國內(nèi)外已取得一定成果，但仍存在諸多有待完善的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。國外方面，學(xué)者們較早關(guān)注蚜蟲種群動態(tài)，通過長期田間監(jiān)測和實(shí)驗(yàn)研究，揭示了一些基礎(chǔ)規(guī)律。例如，在歐洲部分地區(qū)，研究發(fā)現(xiàn)禾谷縊管蚜在春季氣溫回升后，種群數(shù)量會迅速增長，且其繁殖速率與光照時(shí)長和溫度密切相關(guān)。在北美，針對麥長管蚜的研究表明，其種群動態(tài)受當(dāng)?shù)匦←溒贩N抗性以及天敵昆蟲數(shù)量的顯著影響。像一些抗性小麥品種能夠有效抑制麥長管蚜的繁殖和取食行為，而瓢蟲、草蛉等天敵昆蟲的大量出現(xiàn)則可顯著降低麥長管蚜的種群密度。國內(nèi)在這方面的研究也逐步深入。從生態(tài)環(huán)境角度，眾多研究明確了氣候因素對兩種蚜蟲種群動態(tài)的關(guān)鍵作用。如在四川地區(qū)，研究表明穗期禾谷縊管蚜發(fā)生輕重與3月中旬平均溫度呈正相關(guān)，與3月下旬雨量呈負(fù)相關(guān)，并由此建立了預(yù)測禾谷縊管蚜發(fā)生程度的多元回歸方程式。在河北、山東等小麥主產(chǎn)區(qū)，研究發(fā)現(xiàn)麥長管蚜在小麥抽穗至灌漿期，若氣溫適宜（18-23℃）、相對濕度在40%-80%，種群數(shù)量會急劇上升，形成危害高峰。在研究方法上，國內(nèi)外均從傳統(tǒng)的田間調(diào)查計(jì)數(shù)，逐漸發(fā)展到運(yùn)用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行模擬預(yù)測。早期的統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型，通過收集大量歷史數(shù)據(jù)，分析蚜蟲種群數(shù)量與環(huán)境因子（溫度、濕度、降水等）的相關(guān)性，建立簡單的線性或非線性回歸模型來預(yù)測種群動態(tài)。隨著信息技術(shù)發(fā)展，地理信息系統(tǒng)（GIS）和遙感（RS）技術(shù)也被應(yīng)用于蚜蟲監(jiān)測與預(yù)測領(lǐng)域，能夠從宏觀層面掌握蚜蟲的分布范圍和擴(kuò)散趨勢。然而，現(xiàn)有研究仍存在不足。一方面，多數(shù)研究僅考慮單一蚜蟲種類的種群動態(tài)，對禾谷縊管蚜與麥長管蚜在同一生境下的種群相互作用研究較少。實(shí)際上，兩種蚜蟲在小麥田中共存，它們之間可能存在食物競爭、空間競爭以及對小麥防御反應(yīng)的協(xié)同或拮抗作用，這些相互作用會顯著影響它們各自的種群動態(tài)，但目前相關(guān)研究尚不完善。另一方面，雖然數(shù)學(xué)模型在預(yù)測蚜蟲種群動態(tài)方面取得一定進(jìn)展，但模型的準(zhǔn)確性和普適性仍有待提高?，F(xiàn)有的模型往往難以全面考慮復(fù)雜多變的環(huán)境因素、小麥品種差異以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)措施（如施肥、灌溉、施藥等）對蚜蟲種群動態(tài)的綜合影響。例如，不同地區(qū)的氣候條件、土壤類型和種植制度差異較大，現(xiàn)有的模型難以在各種環(huán)境下都準(zhǔn)確預(yù)測蚜蟲種群動態(tài)。本研究將致力于填補(bǔ)上述研究空白。通過系統(tǒng)監(jiān)測兩種蚜蟲在同一生境下的種群數(shù)量變化，深入剖析它們之間的相互作用機(jī)制，為全面理解蚜蟲種群動態(tài)提供新的視角。同時(shí)，綜合考慮多種環(huán)境因子、小麥品種特性以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)措施，構(gòu)建更精準(zhǔn)、更具普適性的種群動態(tài)預(yù)測模型，有望為小麥蚜蟲的科學(xué)防控提供更可靠的理論依據(jù)和技術(shù)支持。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入剖析禾谷縊管蚜與麥長管蚜在小麥生長季中的種群動態(tài)變化規(guī)律，全面探究影響其種群動態(tài)的各類因素，進(jìn)而構(gòu)建精準(zhǔn)有效的種群動態(tài)預(yù)測模型，為小麥蚜蟲的科學(xué)防控提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)和技術(shù)支撐。具體研究內(nèi)容如下：禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)特征分析：在小麥不同生長階段，系統(tǒng)監(jiān)測兩種蚜蟲的種群數(shù)量變化。通過定期定點(diǎn)調(diào)查，詳細(xì)記錄蚜蟲在小麥植株不同部位（葉片、莖稈、麥穗等）的分布情況，明確其在不同生育期的種群密度變化規(guī)律。同時(shí)，觀察有翅蚜和無翅蚜的比例動態(tài)，分析其在遷飛擴(kuò)散過程中的種群結(jié)構(gòu)變化，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)影響因素探究：綜合考慮生物因素和非生物因素對兩種蚜蟲種群動態(tài)的影響。生物因素方面，研究小麥品種抗性對蚜蟲取食、繁殖和生存的影響，篩選出對蚜蟲具有較強(qiáng)抗性的小麥品種；分析天敵昆蟲（如瓢蟲、草蛉、食蚜蠅等）的種類、數(shù)量及其對兩種蚜蟲的捕食作用，明確天敵昆蟲在調(diào)控蚜蟲種群數(shù)量中的作用機(jī)制。非生物因素方面，重點(diǎn)研究氣象因子（溫度、濕度、降水、光照等）對蚜蟲種群動態(tài)的影響，通過相關(guān)性分析和回歸分析，確定影響蚜蟲種群增長、繁殖和遷飛的關(guān)鍵氣象因子；探討土壤肥力、施肥水平等土壤因素與蚜蟲種群動態(tài)的關(guān)系，揭示土壤環(huán)境對蚜蟲生長發(fā)育和繁殖的間接影響。禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建與驗(yàn)證：基于監(jiān)測數(shù)據(jù)和影響因素分析結(jié)果，選取合適的建模方法（如時(shí)間序列分析、灰色預(yù)測模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），構(gòu)建兩種蚜蟲的種群動態(tài)預(yù)測模型。模型構(gòu)建過程中，充分考慮各種影響因素的交互作用，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。利用歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，然后通過獨(dú)立的實(shí)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證，評估模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對模型進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，最終建立能夠準(zhǔn)確預(yù)測禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)的模型，并應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，為小麥蚜蟲的防治決策提供科學(xué)依據(jù)。二、禾谷縊管蚜與麥長管蚜的生物學(xué)特性2.1形態(tài)特征禾谷縊管蚜與麥長管蚜在形態(tài)上存在明顯差異，這些差異是在田間準(zhǔn)確識別它們的關(guān)鍵依據(jù)。禾谷縊管蚜的無翅孤雌蚜體長約1.9毫米，呈寬卵形。其體表顏色豐富，從橄欖綠至黑綠色不等，體表嵌有黃綠色紋，并被有白色薄粉，這一特征使其在田間較為獨(dú)特，易于辨認(rèn)。復(fù)眼為黑色，中額瘤隆起，且額瘤高于中額瘤，在頭部形態(tài)上與其他蚜蟲形成區(qū)別。觸角共6節(jié)，均為黑色，長度約為體長的70%。喙粗壯，長度超過中足基節(jié)，長是寬的2倍，這一結(jié)構(gòu)與其取食習(xí)性密切相關(guān)。腹管同樣為黑色，呈圓筒形，長度為體長的14%，頂部收縮，表面有瓦紋，基部四周還具銹色紋，這些細(xì)節(jié)特征在識別時(shí)具有重要意義。尾片長圓錐形，中部收縮，上面生有曲毛4根。有翅孤雌蚜體長約2.1毫米，長卵形，頭、胸為黑色，腹部則為深綠色。腹部2-4節(jié)有大型綠斑，第七、第八腹節(jié)背中有橫帶，節(jié)間斑也是黑色，形成獨(dú)特的斑紋結(jié)構(gòu)。觸角第三節(jié)具圓形次生感覺圈19-28個(gè)，第四節(jié)有2-7個(gè)，腹管黑色，前翅中脈三分叉，這些翅脈和觸角感覺圈的特征是禾谷縊管蚜有翅蚜的重要識別點(diǎn)。麥長管蚜的無翅孤雌蚜體長卵形，顏色從草綠色至橙紅色，頭部略顯灰色，腹側(cè)具灰綠色斑，在體色和斑紋上與禾谷縊管蚜有明顯區(qū)別。有翅孤雌蚜體呈橢圓形，綠色，觸角為黑色。其腹管長圓筒形，黑色，這一特征與禾谷縊管蚜的腹管在形狀和顏色上雖有相似，但仔細(xì)觀察仍能發(fā)現(xiàn)差異，如麥長管蚜腹管端部的網(wǎng)紋等細(xì)節(jié)。尾片長圓錐狀，較長且明顯，與禾谷縊管蚜尾片的形態(tài)和長度有所不同。麥長管蚜觸角細(xì)長，全長接近體長，第3節(jié)基部具1-4個(gè)次生感覺圈，喙粗大，超過中足基節(jié)，端節(jié)圓錐形，是基寬的1.8倍，這些口器和觸角的特征也為區(qū)分兩種蚜蟲提供了依據(jù)。有翅孤雌蚜體長約3.0毫米，橢圓形，綠色，觸角黑色，第3節(jié)有8-12個(gè)感覺圈排成一行，喙不達(dá)中足基節(jié)，腹管長圓筒形，黑色，端部具15-16行橫行網(wǎng)紋，尾片長圓錐狀，有8-9根毛，通過這些具體的形態(tài)數(shù)據(jù)和特征描述，能更準(zhǔn)確地將其與禾谷縊管蚜區(qū)分開來。2.2生活史與習(xí)性禾谷縊管蚜與麥長管蚜的生活史和習(xí)性在不同地區(qū)呈現(xiàn)出顯著差異，且它們在取食、繁殖等方面也具有各自獨(dú)特的特點(diǎn)。禾谷縊管蚜在全球分布廣泛，其生活史隨地區(qū)氣候和寄主植物的不同而有所變化。在北方寒冷地區(qū)，禾谷縊管蚜以卵在桃、李、杏梅等李屬植物上越冬。越冬卵于翌年春季孵化，孵化后的若蚜先在這些樹木上繁殖數(shù)代，隨著氣溫回升和小麥等禾本科植物的生長，它們便遷飛到小麥、玉米等禾本科植物上繼續(xù)繁殖危害。進(jìn)入秋季，產(chǎn)生雌雄性蚜，交配后在李屬樹木上產(chǎn)卵越冬，完成一個(gè)完整的生活周期。而在冬麥區(qū)或冬麥、春麥混種區(qū)，禾谷縊管蚜則以無翅孤雌成蚜和若蚜在冬麥上或禾本科雜草上越冬。在冬季相對溫暖時(shí)，它們?nèi)钥稍邴溍缟匣顒?。春季主要危害小麥，麥?zhǔn)蘸筠D(zhuǎn)移到玉米、谷子、自生麥苗上，夏、秋季持續(xù)危害，秋后再遷往麥田或草叢中越冬。其每年發(fā)生代數(shù)較多，可達(dá)10余代至20代以上。禾谷縊管蚜具有明顯的趨性，較耐高溫，畏光喜濕，不耐干旱。多在葉片反面為害，在穗期有相當(dāng)數(shù)量會聚集在稈和穗上取食。原生寄主為李、桃、榆葉梅等李屬植物，受害葉會向反面縱卷；次生寄主為玉米、小麥、大麥、狗牙根等禾本科、莎草科、香蒲科植物。在取食過程中，它以刺吸式口器吸食葉片、莖稈和嫩穗的汁液，嚴(yán)重影響寄主植物的發(fā)育，常導(dǎo)致生長停滯，最后枯黃。其繁殖方式以孤雌生殖為主，在適宜條件下，繁殖速度極快，短時(shí)間內(nèi)就能形成龐大的種群。麥長管蚜同樣在不同地區(qū)有不同的生活史表現(xiàn)。在多數(shù)地區(qū)，它以無翅孤雌成蚜和若蚜在麥株根際或四周土塊縫隙中越冬，部分也可在背風(fēng)向陽的麥田麥葉上繼續(xù)生活。在我國中部和南部，屬不全周期型，全年進(jìn)行孤雌生殖，不產(chǎn)生性蚜世代，夏季高溫時(shí)會在山區(qū)或高海拔的陰涼地區(qū)麥類自生苗或禾本科雜草上生活。在麥田，春、秋兩季會出現(xiàn)兩個(gè)種群數(shù)量高峰，夏季和冬季蚜量相對較少。秋季冬麥出苗后，從夏寄主上遷入麥田進(jìn)行短暫繁殖，出現(xiàn)小高峰，但此時(shí)為害相對較輕。11月中下旬后，隨氣溫下降開始越冬。春季返青后，當(dāng)氣溫高于6℃時(shí)開始繁殖，低于15℃時(shí)繁殖率不高，氣溫高于16℃，麥苗抽穗時(shí)便轉(zhuǎn)移至穗部，蟲口數(shù)量迅速上升，直到灌漿和乳熟期蚜量達(dá)到高峰。當(dāng)氣溫高于22℃時(shí)，會產(chǎn)生大量有翅蚜，遷飛到冷涼地帶越夏。在北方春麥區(qū)或早播冬麥區(qū)，常產(chǎn)生孤雌胎生世代和兩性卵生世代，世代交替。麥長管蚜喜光照，較耐氮肥和潮濕，多分布于植株上部葉片正面，特嗜穗部。在小麥抽穗后，大多數(shù)會集中在穗部危害，成、若蚜均易受振動而墜落逃散。它也是以刺吸式口器吸食小麥汁液，前期集中在葉正面或背面，后期集中在穗上，致使受害株生長緩慢，分蘗減少，千粒重下降。繁殖方式主要為孤雌生殖，在適宜的溫度（10-30℃）和濕度（40%-80%）條件下，繁殖速度加快，對小麥的危害也更為嚴(yán)重。2.3在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的地位與危害禾谷縊管蚜與麥長管蚜在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中占據(jù)重要地位，它們對小麥的危害不僅直接影響作物產(chǎn)量和品質(zhì)，還間接改變了生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能。從對小麥產(chǎn)量的影響來看，這兩種蚜蟲的危害十分顯著。在小麥生長的各個(gè)階段，它們均能通過吸食汁液對植株造成損害。在苗期，禾谷縊管蚜和麥長管蚜大量聚集在麥苗上，吸食葉片和莖稈的汁液，導(dǎo)致麥苗生長緩慢，根系發(fā)育不良，嚴(yán)重時(shí)會造成麥苗死亡，從而減少了單位面積內(nèi)的有效穗數(shù)。例如，在一些蚜蟲爆發(fā)嚴(yán)重的麥田，苗期受蚜害的麥苗死亡率可達(dá)10%-20%，使得小麥基本苗數(shù)不足，為后續(xù)產(chǎn)量埋下隱患。進(jìn)入穗期，它們更是集中在麥穗上，瘋狂掠奪麥粒灌漿所需的養(yǎng)分。據(jù)研究，在蚜蟲高密度發(fā)生的情況下，小麥千粒重可降低2-5克，這直接導(dǎo)致小麥產(chǎn)量大幅下降。如在河南某小麥產(chǎn)區(qū)，2018年因禾谷縊管蚜與麥長管蚜混合爆發(fā)，小麥減產(chǎn)幅度達(dá)到25%，給當(dāng)?shù)剞r(nóng)民帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。在小麥品質(zhì)方面，蚜蟲的危害同樣不容忽視。被蚜蟲侵害后的小麥，蛋白質(zhì)含量會發(fā)生變化，一般情況下，蛋白質(zhì)含量會降低1-3個(gè)百分點(diǎn)，這使得小麥在加工過程中的品質(zhì)受到影響，如制作面粉時(shí)，面粉的筋度下降，影響面食的口感和品質(zhì)。同時(shí)，蚜蟲在取食過程中分泌的蜜露會附著在小麥葉片和麥穗上，蜜露富含糖分，容易滋生霉菌等微生物，這些微生物會進(jìn)一步消耗麥粒中的營養(yǎng)物質(zhì)，導(dǎo)致麥粒的色澤、氣味和衛(wèi)生品質(zhì)下降。受蜜露污染嚴(yán)重的小麥，可能會出現(xiàn)異味，無法達(dá)到優(yōu)質(zhì)小麥的標(biāo)準(zhǔn)，降低了小麥的商品價(jià)值。從生態(tài)系統(tǒng)角度分析，禾谷縊管蚜與麥長管蚜是生態(tài)系統(tǒng)中的初級消費(fèi)者，它們以小麥等植物為食，在生態(tài)系統(tǒng)的能量流動和物質(zhì)循環(huán)中扮演著重要角色。它們的種群數(shù)量變化會直接影響到整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。當(dāng)蚜蟲大量繁殖時(shí)，會對小麥等寄主植物造成嚴(yán)重?fù)p害，改變植物群落的結(jié)構(gòu)和組成。同時(shí)，蚜蟲的存在也為其天敵昆蟲提供了食物來源，如瓢蟲、草蛉、食蚜蠅等，這些天敵昆蟲以蚜蟲為食，構(gòu)成了生態(tài)系統(tǒng)中的捕食關(guān)系。當(dāng)蚜蟲種群數(shù)量增加時(shí)，會吸引更多的天敵昆蟲，從而影響天敵昆蟲的種群數(shù)量和分布。而天敵昆蟲數(shù)量的變化又會反過來影響蚜蟲的種群動態(tài)，形成一個(gè)復(fù)雜的生態(tài)反饋機(jī)制。此外，蚜蟲還可能通過傳播植物病毒，影響其他植物的生長和生存，進(jìn)一步改變生態(tài)系統(tǒng)的物種組成和生態(tài)平衡。三、種群動態(tài)特征分析3.1數(shù)據(jù)收集與調(diào)查方法本研究的數(shù)據(jù)收集主要通過田間系統(tǒng)調(diào)查與相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)收集兩個(gè)途徑進(jìn)行，以全面獲取禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)信息。在田間系統(tǒng)調(diào)查方面，選擇具有代表性的小麥種植區(qū)域作為調(diào)查樣地。樣地涵蓋不同的土壤類型（如壤土、黏土、砂土）、種植品種（包括高抗蚜品種、中抗品種和易感品種）以及種植密度（高、中、低不同密度種植區(qū)），以確保調(diào)查數(shù)據(jù)能反映多種環(huán)境條件下蚜蟲的種群動態(tài)。在小麥的不同生育期（苗期、拔節(jié)期、抽穗期、灌漿期、成熟期），定期進(jìn)行調(diào)查，調(diào)查頻率為每5-7天一次。采用五點(diǎn)取樣法，在每個(gè)樣地中選取5個(gè)樣點(diǎn)，每個(gè)樣點(diǎn)固定調(diào)查20株小麥。對每株小麥上的禾谷縊管蚜與麥長管蚜進(jìn)行仔細(xì)計(jì)數(shù)，記錄蚜蟲在葉片、莖稈、麥穗等不同部位的分布數(shù)量。同時(shí)，區(qū)分有翅蚜和無翅蚜，統(tǒng)計(jì)其各自的數(shù)量，觀察其比例變化，以了解蚜蟲的遷飛擴(kuò)散動態(tài)。在調(diào)查過程中，詳細(xì)記錄樣地的地理位置、氣象條件（溫度、濕度、降水、光照等），使用專業(yè)的氣象監(jiān)測設(shè)備（如溫濕度記錄儀、雨量計(jì)、光照傳感器等）實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)。對于土壤因素，在每個(gè)樣地采集土壤樣本，測定土壤肥力（包括有機(jī)質(zhì)含量、氮、磷、鉀含量等）、酸堿度等指標(biāo)。文獻(xiàn)數(shù)據(jù)收集則通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)的學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告等資料進(jìn)行。利用WebofScience、中國知網(wǎng)等學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫，以“禾谷縊管蚜種群動態(tài)”“麥長管蚜種群動態(tài)”“小麥蚜蟲種群動態(tài)影響因素”等為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。篩選出近20年來與本研究相關(guān)的文獻(xiàn)，提取其中關(guān)于禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群數(shù)量變化、發(fā)生規(guī)律、影響因素等方面的數(shù)據(jù)。對收集到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量評估，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。對于數(shù)據(jù)缺失或不完整的文獻(xiàn)，通過聯(lián)系作者或補(bǔ)充查閱其他相關(guān)資料進(jìn)行完善。將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)與田間調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，相互驗(yàn)證，以提高數(shù)據(jù)的可信度。通過以上兩種數(shù)據(jù)收集方法，為后續(xù)深入分析禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)特征奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2禾谷縊管蚜種群動態(tài)規(guī)律禾谷縊管蚜的種群動態(tài)在不同季節(jié)和年份呈現(xiàn)出復(fù)雜的變化模式，同時(shí)具有特定的空間分布特征。從季節(jié)動態(tài)來看，在小麥生長季，禾谷縊管蚜的種群數(shù)量變化與小麥的生育期密切相關(guān)。在小麥苗期，隨著氣溫逐漸回升，禾谷縊管蚜開始在麥苗上繁殖。此時(shí)，其種群數(shù)量增長較為緩慢，多集中在葉片背面，以刺吸葉片汁液為生。例如，在河南某小麥產(chǎn)區(qū)的田間調(diào)查顯示，在小麥播種后30-40天的苗期，禾谷縊管蚜的百株蚜量平均在50-100頭左右。進(jìn)入拔節(jié)期，禾谷縊管蚜的繁殖速度加快，種群數(shù)量開始上升，除了葉片，也逐漸向莖稈轉(zhuǎn)移。到了抽穗期，種群數(shù)量進(jìn)一步增長，部分蚜蟲會聚集在穗部，此時(shí)百株蚜量可達(dá)到200-500頭。灌漿期是禾谷縊管蚜危害的關(guān)鍵時(shí)期，由于麥穗富含營養(yǎng)，大量蚜蟲集中在穗部取食，種群數(shù)量達(dá)到高峰，百株蚜量可達(dá)1000-2000頭。之后，隨著小麥逐漸成熟，營養(yǎng)物質(zhì)減少，環(huán)境條件不再適宜，禾谷縊管蚜的種群數(shù)量開始下降。在不同年份，禾谷縊管蚜的種群動態(tài)也存在顯著差異。氣候條件是影響其種群動態(tài)的重要因素之一。在溫暖濕潤的年份，禾谷縊管蚜的繁殖速度更快，種群數(shù)量往往更高。如在四川地區(qū)，若春季（3-4月）氣溫偏高，降水適宜，3月中旬平均溫度與穗期禾谷縊管蚜發(fā)生輕重呈正相關(guān)，有利于禾谷縊管蚜的繁殖和生長，種群數(shù)量會迅速增加，可能導(dǎo)致嚴(yán)重的危害。而在干旱或寒冷的年份，其繁殖受到抑制，種群數(shù)量相對較低。此外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)措施的變化，如農(nóng)藥使用、施肥水平等，也會對不同年份禾谷縊管蚜的種群動態(tài)產(chǎn)生影響。若某一年份農(nóng)藥使用頻繁且合理，禾谷縊管蚜的種群數(shù)量會得到有效控制；相反，若施肥不當(dāng)導(dǎo)致小麥生長過旺或過弱，都會影響禾谷縊管蚜的取食和繁殖，進(jìn)而影響其種群動態(tài)。禾谷縊管蚜在田間的空間分布具有明顯特征。在水平方向上，其分布并非均勻一致，而是呈現(xiàn)出聚集分布的特點(diǎn)。這種聚集分布可能與小麥的種植布局、田間小氣候以及蚜蟲自身的擴(kuò)散能力有關(guān)。在靠近田邊、地頭或雜草較多的區(qū)域，禾谷縊管蚜的種群密度往往較高。這是因?yàn)樘镞叺仡^的環(huán)境相對復(fù)雜，雜草為蚜蟲提供了額外的食物來源和棲息場所，同時(shí)也有利于蚜蟲的擴(kuò)散和遷移。在垂直方向上，禾谷縊管蚜在小麥植株上的分布隨生育期而變化。苗期主要分布在葉片背面，隨著小麥生長，逐漸向莖稈和穗部轉(zhuǎn)移。在穗期，穗部和上部葉片的蚜蟲數(shù)量明顯多于下部葉片。例如，在山東某小麥田的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，穗期時(shí)穗部的禾谷縊管蚜數(shù)量占全株蚜量的60%-70%，上部葉片占20%-30%，下部葉片僅占10%左右。這種垂直分布特征與小麥不同部位的營養(yǎng)狀況和生理特性密切相關(guān)，穗部和上部葉片營養(yǎng)豐富，更適合蚜蟲取食和繁殖。3.3麥長管蚜種群動態(tài)規(guī)律麥長管蚜的種群動態(tài)在小麥生長過程中表現(xiàn)出獨(dú)特的變化模式，且受到多種因素的綜合影響。在時(shí)間動態(tài)方面，麥長管蚜在小麥苗期就開始出現(xiàn)，初期種群數(shù)量增長緩慢。隨著小麥生長進(jìn)入拔節(jié)期，其繁殖速度逐漸加快，種群數(shù)量開始上升。到了抽穗期，麥長管蚜對麥穗的偏好使其大量聚集在穗部，種群數(shù)量急劇增加。在冀東地區(qū)的調(diào)查顯示，4月1日（小麥返青期）麥長管蚜開始發(fā)生，此時(shí)百株有翅麥長管蚜數(shù)量達(dá)49.5頭，百株無翅麥長管蚜數(shù)量達(dá)125.0頭；而后急劇上升，在5月13日（小麥抽穗期）達(dá)到最高峰，百株麥長管蚜數(shù)量為1172.5頭。灌漿期是麥長管蚜危害的關(guān)鍵時(shí)期，此階段麥長管蚜持續(xù)取食麥穗，導(dǎo)致麥粒灌漿受阻，對小麥產(chǎn)量影響極大。隨著小麥逐漸成熟，麥長管蚜的種群數(shù)量開始下降。不同年份間，麥長管蚜的發(fā)生程度和時(shí)間動態(tài)存在差異。氣候條件是重要影響因素，其適宜溫度為15-25℃，相對濕度為40%-80%。在溫度、濕度適宜的年份，麥長管蚜繁殖速度快，種群數(shù)量大，危害嚴(yán)重；而在溫度過高（高于28℃）或過低（低于6℃）、相對濕度不適宜（低于40%）時(shí)，其繁殖受到抑制，種群數(shù)量明顯減少。例如，在山東某地區(qū)，2019年春季氣溫適宜，降水適中，麥長管蚜在4月下旬至5月上旬迅速繁殖，種群數(shù)量劇增，造成小麥嚴(yán)重減產(chǎn)；而2020年春季氣溫偏低，降水較少，麥長管蚜的發(fā)生時(shí)間推遲，種群數(shù)量增長緩慢，危害程度相對較輕。麥長管蚜在田間的空間分布也有顯著特點(diǎn)。在水平方向上，呈現(xiàn)聚集分布。這種聚集可能與田間的微環(huán)境、小麥的種植布局以及蚜蟲的擴(kuò)散行為有關(guān)?？拷镞?、地頭或通風(fēng)透光較好的區(qū)域，麥長管蚜的種群密度相對較高。因?yàn)檫@些區(qū)域光照充足，符合麥長管蚜喜光照的習(xí)性，同時(shí)也有利于其遷飛擴(kuò)散。在垂直方向上，麥長管蚜主要分布在小麥植株的上部。在苗期，多分布于葉片正面；隨著小麥生長，尤其是抽穗后，絕大多數(shù)集中在穗部危害。在小麥灌漿期，穗部的麥長管蚜數(shù)量可占全株蚜量的70%-80%，上部葉片占15%-20%，下部葉片較少。這種垂直分布特征與小麥不同部位的營養(yǎng)狀況和生理特性密切相關(guān)，穗部和上部葉片營養(yǎng)豐富，且光照條件好，更適合麥長管蚜取食和繁殖。利用地理信息系統(tǒng)（GIS）和地理統(tǒng)計(jì)方法對陜西楊陵麥田麥長管蚜的研究表明，從5月初到麥?zhǔn)涨?，麥長管蚜均呈現(xiàn)聚集分布，且與密度有關(guān)，通過空間插值還明確了其聚集中心在整個(gè)生長季節(jié)的變動情況，這進(jìn)一步說明了麥長管蚜空間分布的復(fù)雜性和規(guī)律性。3.4兩種蚜蟲種群動態(tài)的比較禾谷縊管蚜與麥長管蚜在種群動態(tài)上存在多方面差異，這些差異對小麥的危害以及防治策略的制定具有重要影響。在發(fā)生高峰期方面，禾谷縊管蚜在小麥灌漿期種群數(shù)量達(dá)到高峰，而麥長管蚜則在抽穗期至灌漿初期種群數(shù)量急劇上升并達(dá)到高峰。這種差異與它們的取食偏好和對小麥生育期的適應(yīng)性有關(guān)。麥長管蚜對麥穗的偏好使其在小麥抽穗后迅速聚集在穗部，利用穗部豐富的營養(yǎng)進(jìn)行繁殖，從而在抽穗期至灌漿初期形成危害高峰。而禾谷縊管蚜雖然在穗期也會大量聚集在穗部，但前期在葉片和莖稈上的繁殖積累，使其在灌漿期種群數(shù)量才達(dá)到最高峰。從增長速率來看，在適宜條件下，麥長管蚜的繁殖速度相對較快。在溫度為15-25℃，相對濕度為40%-80%時(shí)，麥長管蚜的繁殖速度明顯加快，種群數(shù)量劇增。這是因?yàn)辂滈L管蚜在這種溫濕度條件下，其生理活動和繁殖能力都處于最佳狀態(tài)。相比之下，禾谷縊管蚜在30℃上下發(fā)育最快，較耐高溫，但其繁殖速度在該溫度范圍內(nèi)才表現(xiàn)出優(yōu)勢。在其他溫度條件下，麥長管蚜的繁殖速度可能更快。例如，在20-22℃的環(huán)境中，麥長管蚜的內(nèi)稟增長率較高，種群增長迅速，而禾谷縊管蚜的增長速率相對較慢。在分布范圍上，兩種蚜蟲在田間的水平和垂直分布均有差異。在水平方向上，麥長管蚜更傾向于分布在通風(fēng)透光較好的區(qū)域，如田邊、地頭。這是因?yàn)辂滈L管蚜喜光照，這些區(qū)域光照充足，符合其習(xí)性。而禾谷縊管蚜雖然也會在這些區(qū)域出現(xiàn)，但在靠近雜草較多的區(qū)域，其種群密度往往更高。這是因?yàn)殡s草為禾谷縊管蚜提供了額外的食物來源和棲息場所。在垂直方向上，麥長管蚜主要分布在小麥植株的上部，尤其是抽穗后，絕大多數(shù)集中在穗部危害。禾谷縊管蚜在苗期主要分布在葉片背面，隨著小麥生長，逐漸向莖稈和穗部轉(zhuǎn)移，在穗期穗部和上部葉片的蚜蟲數(shù)量較多，但相對麥長管蚜，其在下部葉片和莖稈上的分布比例更高。導(dǎo)致這些差異的原因是多方面的。首先，生物學(xué)特性的不同是關(guān)鍵因素。麥長管蚜喜光照，較耐氮肥和潮濕，這種習(xí)性使其在空間分布和發(fā)生高峰期上與禾谷縊管蚜不同。禾谷縊管蚜較耐高溫，畏光喜濕，決定了其在田間的分布和繁殖特點(diǎn)。其次，生態(tài)適應(yīng)性也起到重要作用。不同的溫度、濕度等環(huán)境條件對兩種蚜蟲的生長、繁殖和生存產(chǎn)生不同影響。在溫度較高且相對干旱的環(huán)境下，禾谷縊管蚜可能更具優(yōu)勢；而在溫度適中、濕度適宜且光照充足的條件下，麥長管蚜則能更好地繁殖和生存。此外，小麥品種的抗性差異也會影響兩種蚜蟲的種群動態(tài)。一些小麥品種對麥長管蚜具有較強(qiáng)的抗性，可能會抑制麥長管蚜的繁殖和取食，使其種群數(shù)量下降；而對禾谷縊管蚜的抗性較弱，禾谷縊管蚜種群數(shù)量可能相對較高。四、影響種群動態(tài)的因素分析4.1生物因素4.1.1寄主植物寄主植物是影響禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)的關(guān)鍵生物因素，其中小麥品種和生長階段起著重要作用。不同小麥品種對兩種蚜蟲的抗性存在顯著差異?？剐云贩N能夠通過自身的形態(tài)結(jié)構(gòu)和生理生化特性抵御蚜蟲的侵害。從形態(tài)結(jié)構(gòu)上看，一些小麥品種葉片表面的蠟質(zhì)層較厚，表皮毛密集且堅(jiān)硬。厚蠟質(zhì)層就像一層天然的防護(hù)膜，增加了蚜蟲口針刺入的難度，使蚜蟲難以順利取食。表皮毛不僅能物理性地阻礙蚜蟲在葉片上的移動和著落，還能干擾蚜蟲的感知系統(tǒng)，降低其對小麥的選擇偏好。例如，某些小麥品種葉片的表皮毛長度可達(dá)1-2毫米，密度達(dá)到每平方厘米100-150根，這樣的表皮毛結(jié)構(gòu)使禾谷縊管蚜和麥長管蚜在葉片上的活動受到極大限制，取食和繁殖也受到抑制。在生理生化方面，抗性品種會產(chǎn)生多種防御物質(zhì)。當(dāng)受到蚜蟲侵害時(shí)，會迅速合成并積累次生代謝產(chǎn)物，如酚類、黃酮類、萜類化合物等。這些物質(zhì)具有毒性或能干擾蚜蟲的生長發(fā)育和繁殖。例如，某些小麥品種在遭受蚜蟲取食后，葉片中的酚類物質(zhì)含量會在24小時(shí)內(nèi)迅速上升5-10倍，酚類物質(zhì)可以與蚜蟲體內(nèi)的蛋白質(zhì)結(jié)合，使其酶活性降低，影響蚜蟲的消化和代謝過程，從而抑制蚜蟲的生長和繁殖。同時(shí)，抗性品種還能調(diào)節(jié)自身的營養(yǎng)物質(zhì)含量，使小麥植株的氮、磷、鉀等營養(yǎng)元素比例不利于蚜蟲的取食和繁殖。例如，降低可溶性糖和游離氨基酸的含量，使蚜蟲獲取的營養(yǎng)減少，影響其生長發(fā)育。小麥的生長階段也對兩種蚜蟲的種群動態(tài)產(chǎn)生重要影響。在苗期，小麥植株相對幼嫩，營養(yǎng)物質(zhì)含量豐富，尤其是可溶性糖和蛋白質(zhì)含量較高，這為蚜蟲提供了良好的食物來源。此時(shí)，蚜蟲的繁殖速度較快，種群數(shù)量逐漸增加。但由于苗期小麥植株較小，承載蚜蟲的能力有限，且此時(shí)田間環(huán)境相對不穩(wěn)定，天敵昆蟲數(shù)量相對較少，所以蚜蟲種群增長相對較為緩慢。隨著小麥生長進(jìn)入拔節(jié)期，植株的生長速度加快，葉片面積增大，為蚜蟲提供了更多的棲息和取食空間。同時(shí)，小麥植株的營養(yǎng)物質(zhì)仍然較為豐富，蚜蟲的繁殖條件進(jìn)一步優(yōu)化，種群數(shù)量開始快速上升。進(jìn)入抽穗期和灌漿期，麥穗成為蚜蟲的主要取食部位。麥穗富含蛋白質(zhì)、淀粉等營養(yǎng)物質(zhì)，是蚜蟲繁殖的理想場所。在這兩個(gè)時(shí)期，禾谷縊管蚜和麥長管蚜的種群數(shù)量往往會達(dá)到高峰。例如，在河南某小麥產(chǎn)區(qū)的調(diào)查顯示，在小麥抽穗期至灌漿期，麥長管蚜的百株蚜量可從500頭迅速增加到1500-2000頭。隨著小麥逐漸成熟，營養(yǎng)物質(zhì)逐漸被消耗，小麥植株開始衰老，葉片枯黃，麥穗干癟。此時(shí)，蚜蟲的食物質(zhì)量和數(shù)量都大幅下降，不利于蚜蟲的生存和繁殖。同時(shí)，小麥植株在衰老過程中會產(chǎn)生一些不利于蚜蟲的物質(zhì)，如木質(zhì)素等，使蚜蟲難以取食。此外，隨著小麥成熟，田間環(huán)境發(fā)生變化，天敵昆蟲數(shù)量增加，對蚜蟲的捕食壓力增大。這些因素綜合作用，導(dǎo)致蚜蟲種群數(shù)量在小麥成熟期開始下降。4.1.2天敵天敵昆蟲在調(diào)控禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群數(shù)量方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它們是維持生態(tài)平衡的重要力量。在小麥田生態(tài)系統(tǒng)中，禾谷縊管蚜與麥長管蚜的天敵種類繁多，主要包括瓢蟲、草蛉、食蚜蠅和蚜繭蜂等。七星瓢蟲是常見的捕食性天敵，其成蟲和幼蟲均以蚜蟲為食。七星瓢蟲的成蟲體型呈半球形，背部有鮮艷的紅色或橙色斑紋，帶有七個(gè)黑色斑點(diǎn)，這使其在田間易于辨認(rèn)。成蟲平均每天可捕食禾谷縊管蚜或麥長管蚜50-100頭，在蚜蟲密度較高時(shí)，其捕食量還會增加。幼蟲體型細(xì)長，呈灰黑色，帶有橙色斑點(diǎn)，雖然體型較小，但捕食能力不容小覷，每天可捕食蚜蟲20-50頭。草蛉也是重要的捕食性天敵，常見的種類有大草蛉、中華草蛉等。草蛉成蟲具有兩對透明的翅膀，脈紋清晰，體色多為綠色。草蛉的卵呈長橢圓形，有細(xì)長的絲柄，常單?；虺纱氐馗街谌~片背面。草蛉幼蟲被稱為蚜獅，身體扁平，頭部較小，具有一對強(qiáng)大的鐮刀狀口器。蚜獅以蚜蟲為主要食物，在其生長發(fā)育過程中，會捕食大量蚜蟲。據(jù)研究，一頭草蛉幼蟲在整個(gè)發(fā)育過程中可捕食蚜蟲300-500頭。食蚜蠅的成蟲外形類似蜜蜂，但腹部多具黃、黑斑紋，易于區(qū)分。食蚜蠅幼蟲呈蛆狀，身體柔軟，前端尖細(xì)，后端鈍圓。食蚜蠅幼蟲是蚜蟲的重要捕食者，它們在田間穿梭于蚜蟲群體中，每天可捕食蚜蟲30-80頭。蚜繭蜂則是寄生性天敵，其成蟲體型微小，多為黑色或褐色。蚜繭蜂會將卵產(chǎn)在蚜蟲體內(nèi)，卵在蚜蟲體內(nèi)孵化后，幼蟲以蚜蟲的體液為食，逐漸發(fā)育成長。隨著蚜繭蜂幼蟲的生長，蚜蟲的身體會逐漸被消耗，最終蚜蟲死亡，形成僵蚜。一只蚜繭蜂雌蟲一生可產(chǎn)卵20-50粒，能有效控制蚜蟲種群數(shù)量。這些天敵昆蟲通過捕食和寄生等方式，對兩種蚜蟲的種群數(shù)量進(jìn)行調(diào)控。在田間，當(dāng)天敵昆蟲數(shù)量較多時(shí)，蚜蟲的死亡率會顯著增加。例如，在天敵昆蟲豐富的麥田，禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群增長率可降低30%-50%。天敵昆蟲的存在還會影響蚜蟲的行為。蚜蟲在感知到天敵存在時(shí)，會改變其取食、繁殖和遷移行為。它們可能會減少取食時(shí)間，降低繁殖速度，甚至主動遷移到其他地方，以躲避天敵的捕食。這種行為變化進(jìn)一步抑制了蚜蟲種群的增長。同時(shí)，天敵昆蟲之間也存在相互作用。例如，瓢蟲和草蛉可能會競爭蚜蟲資源，這種競爭關(guān)系會影響它們各自的種群數(shù)量和對蚜蟲的捕食效果。而蚜繭蜂與捕食性天敵之間可能存在互補(bǔ)關(guān)系，蚜繭蜂寄生蚜蟲后形成的僵蚜，可能會成為瓢蟲等捕食性天敵的食物，從而提高整個(gè)天敵群落對蚜蟲的控制效果。4.1.3種間競爭禾谷縊管蚜與麥長管蚜在小麥田生態(tài)系統(tǒng)中存在明顯的種間競爭關(guān)系，這種競爭對它們各自的種群動態(tài)產(chǎn)生了重要影響。在資源利用方面，兩種蚜蟲都以小麥植株的汁液為食，對食物資源存在激烈競爭。在小麥生長的同一時(shí)期，它們會爭奪小麥不同部位的取食位點(diǎn)。例如，在小麥穗期，兩種蚜蟲都傾向于聚集在麥穗上取食，導(dǎo)致對麥穗資源的競爭加劇。麥穗上的營養(yǎng)物質(zhì)有限，隨著兩種蚜蟲數(shù)量的增加，每只蚜蟲能夠獲取的營養(yǎng)逐漸減少。研究表明，當(dāng)兩種蚜蟲混合發(fā)生時(shí)，麥穗上的麥長管蚜和禾谷縊管蚜平均每只獲取的營養(yǎng)量相較于單獨(dú)發(fā)生時(shí)減少了20%-30%，這直接影響了它們的生長發(fā)育和繁殖。除了食物資源，它們還競爭生存空間。小麥植株的葉片、莖稈和麥穗等部位是它們的主要棲息場所，隨著種群數(shù)量的增加，有限的空間變得擁擠。在葉片上，過多的蚜蟲聚集會導(dǎo)致部分蚜蟲無法找到合適的取食位置，影響其生存和繁殖。例如，在葉片面積有限的情況下，當(dāng)兩種蚜蟲混合發(fā)生且密度較高時(shí)，部分蚜蟲會因?yàn)榭臻g不足而被迫遷移到其他相對不利的部位，如葉片背面的邊緣或葉鞘處，這些部位的營養(yǎng)條件和環(huán)境穩(wěn)定性相對較差，不利于蚜蟲的生長。種間競爭對兩種蚜蟲種群動態(tài)的影響顯著。在競爭過程中，競爭力較強(qiáng)的一方往往能夠獲得更多的資源，從而在種群數(shù)量上占據(jù)優(yōu)勢。一般情況下，麥長管蚜在競爭中具有一定優(yōu)勢。這是因?yàn)辂滈L管蚜對麥穗的偏好使其能夠更早地占據(jù)麥穗這一優(yōu)質(zhì)資源。麥穗富含營養(yǎng)，有利于麥長管蚜的繁殖和生長。在麥穗上，麥長管蚜的繁殖速度比禾谷縊管蚜快，其種群數(shù)量增長迅速。而禾谷縊管蚜在競爭中處于相對劣勢，其種群數(shù)量的增長會受到抑制。當(dāng)麥穗被麥長管蚜大量占據(jù)后，禾谷縊管蚜不得不尋找其他相對較差的取食部位，如葉片和莖稈，這些部位的營養(yǎng)條件不如麥穗，導(dǎo)致禾谷縊管蚜的繁殖速度減緩，種群數(shù)量增長受限。然而，環(huán)境條件的變化會改變它們的競爭優(yōu)勢。在溫度較高且相對干旱的環(huán)境下，禾谷縊管蚜較耐高溫的特性使其競爭力增強(qiáng)。此時(shí)，禾谷縊管蚜的繁殖速度加快，種群數(shù)量可能會超過麥長管蚜。相反，在溫度適中、濕度適宜且光照充足的條件下，麥長管蚜的競爭優(yōu)勢更加明顯，其種群數(shù)量會迅速增長，對禾谷縊管蚜的生存空間和資源獲取造成更大壓力。4.2非生物因素4.2.1氣候因素氣候因素在禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)變化中起著關(guān)鍵作用，其中溫度、降水和光照是影響它們生長、繁殖和分布的重要?dú)庀笠蜃?。溫度對兩種蚜蟲的生長發(fā)育和繁殖有著直接且顯著的影響。禾谷縊管蚜在10-30℃的溫度范圍內(nèi)，隨著溫度的升高，發(fā)育速率加快。在25.4℃時(shí)，其內(nèi)稟增長率（rm）達(dá)到最大值0.4196，在25℃時(shí)種群出生率最高。當(dāng)溫度超過30℃時(shí)，禾谷縊管蚜的發(fā)育速率會隨溫度升高而減慢，高溫可能會影響其體內(nèi)的生理生化反應(yīng)，導(dǎo)致酶活性降低，從而抑制生長發(fā)育。麥長管蚜適宜的溫度范圍為10-30℃，最適宜溫度為18-23℃。在這個(gè)溫度區(qū)間內(nèi)，麥長管蚜的繁殖速度較快，種群數(shù)量增長明顯。當(dāng)溫度高于28℃時(shí)，其繁殖受到抑制，種群數(shù)量增長緩慢。這是因?yàn)楦邷貢绊扄滈L管蚜的新陳代謝，使其生殖系統(tǒng)的發(fā)育和功能受到干擾。例如，在高溫條件下，麥長管蚜的卵巢發(fā)育可能會延遲或異常，導(dǎo)致產(chǎn)卵量減少。降水對兩種蚜蟲的種群動態(tài)影響也較為復(fù)雜。降水直接影響田間濕度，進(jìn)而影響蚜蟲的生存和繁殖。對于禾谷縊管蚜來說，相對濕潤的環(huán)境較為適宜，但過高的降水可能會導(dǎo)致田間積水，使小麥植株生長不良，影響蚜蟲的食物質(zhì)量和數(shù)量。同時(shí)，強(qiáng)降水可能會直接沖刷蚜蟲，造成其死亡。在四川地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，穗期禾谷縊管蚜發(fā)生輕重與3月下旬雨量呈負(fù)相關(guān)，3月下旬過多的降雨不利于禾谷縊管蚜的繁殖和生存，導(dǎo)致其種群數(shù)量下降。麥長管蚜較耐潮濕，但如果降水過多，田間濕度過大，容易引發(fā)小麥病害，間接影響麥長管蚜的生存環(huán)境。此外，降水還可能影響蚜蟲的遷飛活動。降水天氣會使空氣濕度增大，不利于蚜蟲有翅蚜的飛行，限制其擴(kuò)散范圍。光照作為另一個(gè)重要的氣候因素，對兩種蚜蟲的行為和繁殖具有顯著影響。麥長管蚜具有明顯的趨光性，喜光照。充足的光照有利于麥長管蚜的取食和繁殖。在光照充足的條件下，麥長管蚜的活動更為活躍，能夠更好地尋找食物和適宜的棲息場所。例如，在田間通風(fēng)透光較好的區(qū)域，麥長管蚜的種群密度相對較高。而禾谷縊管蚜畏光喜濕，對光照的需求相對較低。在光照較弱的環(huán)境下，禾谷縊管蚜能夠更好地生存和繁殖。光照還會影響蚜蟲的生物鐘和繁殖節(jié)律。不同的光照時(shí)長和強(qiáng)度會調(diào)節(jié)蚜蟲體內(nèi)的激素水平，從而影響其繁殖行為。例如，長日照條件可能會促進(jìn)麥長管蚜的繁殖，使其種群數(shù)量增加。4.2.2土壤因素土壤因素雖然不直接作用于禾谷縊管蚜與麥長管蚜，但通過影響小麥的生長發(fā)育，對蚜蟲種群動態(tài)產(chǎn)生間接且重要的影響。土壤肥力是影響小麥生長和蚜蟲種群動態(tài)的關(guān)鍵土壤因素之一。土壤中豐富的有機(jī)質(zhì)和充足的氮、磷、鉀等養(yǎng)分，能夠?yàn)樾←湹纳L提供良好的物質(zhì)基礎(chǔ)。在肥力較高的土壤中，小麥植株生長健壯，根系發(fā)達(dá)，葉片厚實(shí)，光合作用效率高，能夠合成更多的營養(yǎng)物質(zhì)。然而，這也可能吸引更多的蚜蟲取食。高肥力土壤上生長的小麥，其葉片中的可溶性糖和游離氨基酸含量相對較高，這些營養(yǎng)物質(zhì)是蚜蟲生長繁殖所必需的。研究表明，在土壤有機(jī)質(zhì)含量高、氮肥充足的麥田，禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群數(shù)量往往較多。這是因?yàn)樨S富的營養(yǎng)物質(zhì)使得蚜蟲能夠獲取更多的能量，從而提高繁殖速度，增加種群數(shù)量。相反，在土壤肥力貧瘠的情況下，小麥生長受到抑制，植株矮小，葉片發(fā)黃，營養(yǎng)物質(zhì)含量低。這種情況下，蚜蟲的食物質(zhì)量和數(shù)量都無法得到保障，導(dǎo)致蚜蟲繁殖速度減慢，種群數(shù)量減少。例如，在一些山區(qū)的瘠薄土壤麥田，蚜蟲的危害程度相對較輕。土壤酸堿度同樣對小麥生長和蚜蟲種群動態(tài)有著不可忽視的影響。小麥適宜在中性至微酸性的土壤環(huán)境中生長，當(dāng)土壤酸堿度偏離適宜范圍時(shí)，會影響小麥對養(yǎng)分的吸收和利用。在酸性土壤中，鐵、鋁等元素的溶解度增加，可能對小麥產(chǎn)生毒害作用，影響其正常生長。在堿性土壤中，一些微量元素如鋅、鐵、錳等的有效性降低，導(dǎo)致小麥出現(xiàn)缺素癥狀。小麥生長受到影響后，其體內(nèi)的生理生化過程發(fā)生改變，進(jìn)而影響蚜蟲的取食和繁殖。例如，在堿性土壤中生長的小麥，其葉片中的蛋白質(zhì)和可溶性糖含量可能會降低，使得蚜蟲獲取的營養(yǎng)減少，繁殖能力下降。此外，土壤酸堿度還可能影響土壤微生物的群落結(jié)構(gòu)和功能。土壤微生物與小麥的生長密切相關(guān)，它們參與土壤養(yǎng)分的轉(zhuǎn)化和循環(huán)，影響小麥的健康狀況。不同酸堿度的土壤中，微生物的種類和數(shù)量不同，可能會間接影響小麥對病蟲害的抗性。在酸性土壤中，一些有益微生物的活性可能受到抑制，導(dǎo)致小麥的抗病蟲能力下降，從而有利于蚜蟲的繁殖和危害。4.2.3人為因素人為因素在禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)變化中扮演著至關(guān)重要的角色，農(nóng)業(yè)措施和農(nóng)藥使用是其中兩個(gè)主要方面。農(nóng)業(yè)措施對兩種蚜蟲種群動態(tài)的影響廣泛而深刻。合理密植是一項(xiàng)重要的農(nóng)業(yè)措施，它直接關(guān)系到麥田的通風(fēng)透光條件和小麥植株的生長空間。在合理密植的麥田中，通風(fēng)良好，光照充足，小麥植株生長健壯。這種環(huán)境不利于蚜蟲的聚集和繁殖。通風(fēng)良好可以降低田間濕度，減少蚜蟲滋生的適宜環(huán)境。充足的光照能夠增強(qiáng)小麥的光合作用，提高小麥的抗性。例如，當(dāng)麥田的種植密度為每畝15-20萬株時(shí)，通風(fēng)透光條件較好，蚜蟲的種群數(shù)量相對較低。相反，過度密植會導(dǎo)致田間通風(fēng)透光不良，濕度增加，小麥植株生長細(xì)弱，容易受到蚜蟲的侵害。在過度密植的麥田中，蚜蟲更容易聚集，繁殖速度加快，種群數(shù)量迅速上升。施肥作為另一種重要的農(nóng)業(yè)措施，對蚜蟲種群動態(tài)有著顯著影響。適量施肥能夠?yàn)樾←溙峁┏渥愕酿B(yǎng)分，促進(jìn)小麥生長，增強(qiáng)小麥的抗性。氮肥的合理使用尤為關(guān)鍵，適量的氮肥可以使小麥葉片濃綠，光合作用增強(qiáng)。但如果氮肥施用過多，會導(dǎo)致小麥植株徒長，葉片嫩綠，體內(nèi)的可溶性糖和游離氨基酸含量增加，這為蚜蟲提供了豐富的食物來源。研究表明，在氮肥過量施用的麥田，禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群數(shù)量明顯增加。而合理搭配氮、磷、鉀等肥料，能夠平衡小麥的營養(yǎng)生長和生殖生長，提高小麥的抗性，抑制蚜蟲的繁殖。例如，按照氮：磷：鉀=1：0.5：0.8的比例施肥，能夠使小麥生長健壯，有效降低蚜蟲的危害。農(nóng)藥使用是人為控制蚜蟲種群數(shù)量的重要手段，但也對蚜蟲種群動態(tài)產(chǎn)生了復(fù)雜的影響。合理使用農(nóng)藥能夠有效控制蚜蟲的種群數(shù)量，減少其對小麥的危害。在蚜蟲發(fā)生初期，及時(shí)選用高效、低毒、低殘留的農(nóng)藥進(jìn)行防治，能夠迅速降低蚜蟲的密度。例如，使用吡蟲啉、啶蟲脒等化學(xué)農(nóng)藥，按照規(guī)定的劑量和方法施藥，能夠在短時(shí)間內(nèi)殺死大量蚜蟲。然而，長期不合理使用農(nóng)藥會帶來一系列問題。一方面，可能導(dǎo)致蚜蟲產(chǎn)生抗藥性。隨著農(nóng)藥使用次數(shù)的增加，蚜蟲種群中具有抗藥性的個(gè)體逐漸積累，使得農(nóng)藥的防治效果下降。例如，一些地區(qū)由于長期使用吡蟲啉防治蚜蟲，蚜蟲對吡蟲啉的抗性倍數(shù)已經(jīng)達(dá)到數(shù)十倍，導(dǎo)致防治難度加大。另一方面，農(nóng)藥的使用可能會殺傷天敵昆蟲。瓢蟲、草蛉、蚜繭蜂等天敵昆蟲是蚜蟲的重要控制因素，農(nóng)藥的不合理使用會大量殺死這些天敵，破壞生態(tài)平衡，使得蚜蟲種群數(shù)量在農(nóng)藥殘留期過后迅速反彈。五、種群動態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建5.1模型選擇的依據(jù)在構(gòu)建禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測模型時(shí)，需要綜合考慮多種常用模型的特點(diǎn)、優(yōu)勢以及適用性，通過對比分析來確定最適合本研究的模型。時(shí)間序列分析模型是一種基于數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化規(guī)律進(jìn)行預(yù)測的方法，它主要通過分析歷史數(shù)據(jù)中的趨勢、季節(jié)性和周期性等特征來構(gòu)建預(yù)測模型。該模型的優(yōu)勢在于對數(shù)據(jù)的要求相對較低，不需要過多考慮外部因素的影響。例如，簡單移動平均模型（SimpleMovingAverage，SMA）通過計(jì)算過去一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值來預(yù)測未來值，計(jì)算簡便，能夠快速反映數(shù)據(jù)的短期變化趨勢。然而，時(shí)間序列分析模型也存在局限性，它往往只關(guān)注數(shù)據(jù)的時(shí)間順序，忽略了外部環(huán)境因素對種群動態(tài)的影響。在禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)中，氣候因素、生物因素等對其種群數(shù)量變化起著關(guān)鍵作用，僅依靠時(shí)間序列分析難以全面準(zhǔn)確地預(yù)測。灰色預(yù)測模型以灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)，將無規(guī)律的原始數(shù)據(jù)通過累加生成等方式處理，使其呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，進(jìn)而建立預(yù)測模型。其中，GM(1,1)模型是最常用的灰色預(yù)測模型之一，它適用于數(shù)據(jù)量較少、信息不完全的情況?；疑A(yù)測模型的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)的分布要求不高，能夠處理小樣本數(shù)據(jù)，并且對短期預(yù)測有較好的效果。在一些小麥蚜蟲種群動態(tài)研究中，利用灰色預(yù)測模型對蚜蟲種群數(shù)量進(jìn)行預(yù)測，取得了一定的準(zhǔn)確性。但灰色預(yù)測模型也存在不足，它假設(shè)數(shù)據(jù)具有指數(shù)規(guī)律，對于復(fù)雜多變的蚜蟲種群動態(tài)，可能無法準(zhǔn)確描述。當(dāng)環(huán)境因素變化較大時(shí)，灰色預(yù)測模型的預(yù)測精度會受到影響。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力。它能夠自動提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，對復(fù)雜的非線性關(guān)系具有很好的擬合效果。在蚜蟲種群動態(tài)預(yù)測中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以將多種影響因素（如溫度、濕度、寄主植物、天敵等）作為輸入變量，通過訓(xùn)練不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而建立起準(zhǔn)確的預(yù)測模型。例如，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BackPropagationNeuralNetwork，BPNN）在處理復(fù)雜的生物種群動態(tài)預(yù)測問題時(shí)表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性。然而，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也存在一些問題，如訓(xùn)練過程復(fù)雜，需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源；模型的可解釋性較差，難以直觀地理解輸入變量與輸出結(jié)果之間的關(guān)系。綜合考慮本研究中禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)的特點(diǎn)以及數(shù)據(jù)的可獲取性，選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為主要的預(yù)測模型。這是因?yàn)楹坦瓤O管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)受到多種生物和非生物因素的綜合影響，呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的強(qiáng)大非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠更好地處理這種復(fù)雜關(guān)系，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。同時(shí)，本研究通過長期的田間監(jiān)測和數(shù)據(jù)收集，積累了豐富的關(guān)于蚜蟲種群數(shù)量、環(huán)境因素等數(shù)據(jù)，為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練提供了充足的數(shù)據(jù)支持。雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在訓(xùn)練復(fù)雜和可解釋性差的問題，但通過合理的模型設(shè)計(jì)和參數(shù)調(diào)整，可以在一定程度上克服這些問題。5.2基于統(tǒng)計(jì)分析的預(yù)測模型5.2.1時(shí)間序列分析時(shí)間序列分析是一種基于數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化規(guī)律進(jìn)行預(yù)測的重要方法，在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測中具有獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。簡單移動平均（SimpleMovingAverage，SMA）模型是時(shí)間序列分析中較為基礎(chǔ)的一種模型。它通過計(jì)算過去一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值來預(yù)測未來值，其原理基于假設(shè)過去的趨勢在未來會延續(xù)。以禾谷縊管蚜種群數(shù)量預(yù)測為例，假設(shè)我們有過去n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的禾谷縊管蚜種群數(shù)量數(shù)據(jù)X_1,X_2,\cdots,X_n，若采用簡單移動平均模型進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測期為t時(shí)的種群數(shù)量F_t，當(dāng)選擇移動平均的周期為k時(shí)（k\ltn），F(xiàn)_t=\frac{1}{k}\sum_{i=t-k}^{t-1}X_i。例如，若以過去5天的禾谷縊管蚜種群數(shù)量作為計(jì)算依據(jù)（即k=5），當(dāng)預(yù)測第6天的種群數(shù)量時(shí)，將前5天的種群數(shù)量相加后除以5，得到的平均值即為第6天的預(yù)測值。簡單移動平均模型計(jì)算簡便，能夠快速反映數(shù)據(jù)的短期變化趨勢。在禾谷縊管蚜種群數(shù)量相對穩(wěn)定、波動較小的時(shí)期，該模型可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測其短期的種群動態(tài)變化。然而，簡單移動平均模型存在明顯的局限性。它對所有歷史數(shù)據(jù)賦予相同的權(quán)重，沒有考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)效性，即近期數(shù)據(jù)可能對未來預(yù)測更具參考價(jià)值，但在該模型中，無論數(shù)據(jù)是近期還是遠(yuǎn)期，對預(yù)測結(jié)果的影響權(quán)重相同。同時(shí)，它也無法反映數(shù)據(jù)的長期趨勢和季節(jié)性變化，對于受多種復(fù)雜因素影響、種群動態(tài)變化較大的禾谷縊管蚜與麥長管蚜來說，簡單移動平均模型的預(yù)測精度往往難以滿足實(shí)際需求。指數(shù)平滑法是對簡單移動平均法的改進(jìn)，它對不同時(shí)期的數(shù)據(jù)賦予不同的權(quán)重，越近期的數(shù)據(jù)權(quán)重越大。指數(shù)平滑法又分為一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法等。一次指數(shù)平滑法適用于數(shù)據(jù)沒有明顯趨勢和季節(jié)性變化的情況。假設(shè)時(shí)間序列為X_1,X_2,\cdots,X_n，預(yù)測值為F_t，平滑常數(shù)為\alpha（0\lt\alpha\lt1），其預(yù)測公式為F_{t+1}=\alphaX_t+(1-\alpha)F_t。在禾谷縊管蚜種群動態(tài)預(yù)測中，通過合理選擇平滑常數(shù)\alpha，可以使模型更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。例如，當(dāng)\alpha取值較大時(shí)，模型對近期數(shù)據(jù)的變化反應(yīng)更靈敏；當(dāng)\alpha取值較小時(shí)，模型則更依賴于過去數(shù)據(jù)的平均值，對數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)相對遲緩。二次指數(shù)平滑法在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮了數(shù)據(jù)的趨勢性，適用于具有線性趨勢的數(shù)據(jù)。三次指數(shù)平滑法則可用于處理具有非線性趨勢和季節(jié)性變化的數(shù)據(jù)。指數(shù)平滑法在一定程度上克服了簡單移動平均法的缺點(diǎn)，能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化，提高預(yù)測精度。但它同樣存在局限性，對于復(fù)雜的時(shí)間序列，如禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)受多種生物和非生物因素綜合影響，呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)，指數(shù)平滑法可能無法準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，導(dǎo)致預(yù)測誤差較大。5.2.2回歸分析回歸分析是一種通過建立變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系來進(jìn)行預(yù)測的方法，在探究禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)與影響因素之間的關(guān)系時(shí)，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。一元線性回歸是回歸分析中最基礎(chǔ)的形式，它用于研究一個(gè)自變量與一個(gè)因變量之間的線性關(guān)系。在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)研究中，以溫度對禾谷縊管蚜種群數(shù)量的影響為例，假設(shè)禾谷縊管蚜種群數(shù)量為因變量y，溫度為自變量x，通過收集大量的田間數(shù)據(jù)，運(yùn)用最小二乘法可以確定回歸方程y=a+bx中的參數(shù)a和b。其中，a為截距，b為回歸系數(shù)。通過建立這樣的一元線性回歸方程，當(dāng)已知某一時(shí)期的溫度時(shí)，就可以預(yù)測相應(yīng)的禾谷縊管蚜種群數(shù)量。然而，實(shí)際情況中，禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)受到多種因素的綜合影響，一元線性回歸往往無法全面準(zhǔn)確地描述這種復(fù)雜關(guān)系。多元線性回歸則考慮了多個(gè)自變量對因變量的影響，能夠更全面地反映種群動態(tài)與多種影響因素之間的關(guān)系。以禾谷縊管蚜為例，其種群數(shù)量y可能受到溫度x_1、濕度x_2、小麥品種x_3等多個(gè)因素的影響，此時(shí)可以建立多元線性回歸方程y=a+b_1x_1+b_2x_2+b_3x_3+\cdots+b_nx_n。在構(gòu)建方程時(shí)，需要收集大量關(guān)于這些因素的數(shù)據(jù)，并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法確定回歸系數(shù)b_1,b_2,\cdots,b_n和截距a。例如，通過對四川地區(qū)麥田的研究，發(fā)現(xiàn)穗期禾谷縊管蚜發(fā)生輕重與3月中旬平均溫度呈正相關(guān)，與3月下旬雨量呈負(fù)相關(guān)，由此建立了預(yù)測禾谷縊管蚜發(fā)生程度的多元回歸方程式Y(jié)=0.792+0.205X_1-0.015X_2，其中Y為禾谷縊管蚜發(fā)生程度，X_1為3月中旬平均溫度，X_2為3月下旬雨量。多元線性回歸模型在一定程度上提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，因?yàn)樗紤]了多個(gè)因素的綜合作用。但它也存在一些局限性，比如要求自變量之間不存在多重共線性，否則會影響回歸系數(shù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時(shí)，它假設(shè)變量之間存在線性關(guān)系，而實(shí)際上禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)與影響因素之間可能存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，這會限制多元線性回歸模型的預(yù)測精度。5.3基于生態(tài)機(jī)理的預(yù)測模型5.3.1生命表模型生命表是研究種群動態(tài)的重要工具，通過構(gòu)建禾谷縊管蚜與麥長管蚜的生命表，可以深入分析其種群參數(shù)，為種群動態(tài)預(yù)測提供關(guān)鍵依據(jù)。在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，模擬不同的環(huán)境條件，包括溫度、濕度、光照等，分別飼養(yǎng)禾谷縊管蚜與麥長管蚜。以溫度對禾谷縊管蚜生命表參數(shù)的影響為例，設(shè)置多個(gè)溫度梯度，如15℃、20℃、25℃、30℃。在每個(gè)溫度條件下，選取一定數(shù)量的初產(chǎn)若蚜，將其放置在新鮮的小麥葉片上，在人工氣候箱中進(jìn)行飼養(yǎng)。每天定時(shí)觀察記錄若蚜的發(fā)育情況，包括蛻皮次數(shù)、發(fā)育歷期、存活數(shù)量等。當(dāng)若蚜發(fā)育為成蚜后，記錄其繁殖情況，包括產(chǎn)蚜量、繁殖歷期等。同時(shí)，密切關(guān)注蚜蟲的死亡情況，詳細(xì)記錄死亡時(shí)間和死亡原因。通過這些數(shù)據(jù)，構(gòu)建禾谷縊管蚜在不同溫度條件下的生命表。在生命表中，包含了一系列重要的種群參數(shù)。凈增殖率（R0）是衡量種群增長潛力的關(guān)鍵指標(biāo)，它表示種群在一個(gè)世代內(nèi)的平均增殖倍數(shù)。以禾谷縊管蚜在25℃條件下的生命表數(shù)據(jù)計(jì)算，假設(shè)平均每頭雌蚜一生可產(chǎn)若蚜50頭，其后代中雌性比例為0.8，則凈增殖率R0=50×0.8=40。內(nèi)稟增長率（rm）反映了種群在理想條件下的最大增長速率。通過特定的公式計(jì)算，如利用歐拉方程，結(jié)合禾谷縊管蚜的生命表數(shù)據(jù)，可以得出在25℃時(shí)，其內(nèi)稟增長率rm=0.4196。周限增長率（λ）則表示種群在單位時(shí)間內(nèi)的增長倍數(shù)，它與內(nèi)稟增長率密切相關(guān)，公式為λ=e^rm。在25℃時(shí)，禾谷縊管蚜的周限增長率λ=e^0.4196≈1.52。這些種群參數(shù)對于預(yù)測種群動態(tài)具有重要意義。凈增殖率R0直接反映了種群的繁殖能力，當(dāng)R0>1時(shí)，種群數(shù)量呈增長趨勢；當(dāng)R0=1時(shí)，種群數(shù)量保持穩(wěn)定；當(dāng)R0<1時(shí)，種群數(shù)量逐漸減少。內(nèi)稟增長率rm和周限增長率λ則可以用于預(yù)測種群在未來一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)量變化。例如，已知禾谷縊管蚜在某一時(shí)刻的種群數(shù)量為N0，根據(jù)周限增長率λ，經(jīng)過t個(gè)單位時(shí)間后，種群數(shù)量Nt=N0×λ^t。通過生命表模型得到的這些種群參數(shù)，結(jié)合實(shí)際的田間環(huán)境條件，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)，為制定科學(xué)的防治策略提供有力支持。5.3.2種群動態(tài)模擬模型種群動態(tài)模擬模型能夠綜合考慮多種因素，對禾谷縊管蚜與麥長管蚜在不同情景下的種群動態(tài)進(jìn)行模擬，為預(yù)測和防治提供更全面的信息。利用專業(yè)的生態(tài)模擬軟件，如VORTEX、PopSim等，構(gòu)建禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)模擬模型。在模型構(gòu)建過程中，將之前研究中獲得的生物學(xué)特性、影響因素等數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)。例如，將禾谷縊管蚜與麥長管蚜的發(fā)育歷期、繁殖率、死亡率等生物學(xué)參數(shù)輸入模型。同時(shí)，考慮溫度、濕度、寄主植物、天敵等環(huán)境因素對這些參數(shù)的影響。以溫度對禾谷縊管蚜繁殖率的影響為例，在模型中設(shè)置不同的溫度情景，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定在不同溫度下禾谷縊管蚜繁殖率的變化規(guī)律，從而使模型能夠更真實(shí)地模擬不同環(huán)境條件下蚜蟲的種群動態(tài)。通過模擬不同情景下的種群動態(tài)，可以深入了解各種因素對兩種蚜蟲種群的影響。在設(shè)置不同的溫度和濕度組合情景時(shí)，假設(shè)情景一為溫度25℃、相對濕度60%，情景二為溫度28℃、相對濕度50%。在模擬過程中，觀察兩種蚜蟲在不同情景下的種群數(shù)量變化、繁殖情況、死亡率等。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在情景一下，禾谷縊管蚜的種群數(shù)量在30天內(nèi)增長了5倍，而麥長管蚜的種群數(shù)量增長了3倍；在情景二下，禾谷縊管蚜的種群增長受到一定抑制，30天內(nèi)增長了3倍，麥長管蚜的種群數(shù)量增長也有所減緩，增長了2倍。這表明溫度和濕度的變化對兩種蚜蟲的種群動態(tài)有顯著影響，且影響程度存在差異。模擬不同天敵昆蟲數(shù)量變化對蚜蟲種群動態(tài)的影響時(shí)，設(shè)置情景三為天敵昆蟲（如七星瓢蟲）數(shù)量較多，每平方米麥田有20只；情景四為天敵昆蟲數(shù)量較少，每平方米麥田有5只。模擬結(jié)果顯示，在情景三下，禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群數(shù)量增長受到明顯抑制，30天內(nèi)禾谷縊管蚜種群數(shù)量僅增長了1倍，麥長管蚜增長了0.5倍；在情景四下，蚜蟲種群數(shù)量增長較快，禾谷縊管蚜增長了4倍，麥長管蚜增長了3倍。這說明天敵昆蟲在調(diào)控蚜蟲種群數(shù)量方面起著重要作用。通過這些模擬結(jié)果，可以為制定合理的防治策略提供科學(xué)依據(jù)。例如，在實(shí)際生產(chǎn)中，當(dāng)預(yù)測到未來一段時(shí)間的溫度和濕度條件有利于蚜蟲繁殖時(shí)，可以提前增加天敵昆蟲的釋放量，或者采取其他防治措施，以降低蚜蟲的危害。六、模型驗(yàn)證與評估6.1驗(yàn)證方法與數(shù)據(jù)為確保構(gòu)建的禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測模型的可靠性和準(zhǔn)確性，本研究采用了獨(dú)立數(shù)據(jù)集驗(yàn)證法與交叉驗(yàn)證法相結(jié)合的方式進(jìn)行模型驗(yàn)證，同時(shí)選取了全面且具有代表性的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證基礎(chǔ)。獨(dú)立數(shù)據(jù)集驗(yàn)證法是將收集到的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集。在本研究中，按照70%和30%的比例進(jìn)行劃分。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征；測試集則完全獨(dú)立于訓(xùn)練集，用于評估模型的預(yù)測能力。例如，本研究收集了某地區(qū)連續(xù)5年的禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群數(shù)量及相關(guān)影響因素的數(shù)據(jù)，將前3.5年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，后1.5年的數(shù)據(jù)作為測試集。在訓(xùn)練集上，運(yùn)用選定的模型（如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）進(jìn)行訓(xùn)練，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合效果達(dá)到最佳。然后，將測試集中的輸入數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、寄主植物生長狀況等）輸入訓(xùn)練好的模型，得到模型的預(yù)測結(jié)果。最后，將預(yù)測結(jié)果與測試集中的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，評估模型在獨(dú)立數(shù)據(jù)上的預(yù)測準(zhǔn)確性。交叉驗(yàn)證法進(jìn)一步增強(qiáng)了模型驗(yàn)證的可靠性。本研究采用了十折交叉驗(yàn)證法。具體操作是將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分為10個(gè)大小相等的子集。每次選取其中9個(gè)子集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩下的1個(gè)子集作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。模型在9個(gè)子集上進(jìn)行訓(xùn)練，然后在剩下的1個(gè)子集上進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算模型在該子集上的預(yù)測誤差。重復(fù)這個(gè)過程10次，每次選擇不同的子集作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，最終得到10次驗(yàn)證的平均誤差。例如，對于禾谷縊管蚜種群動態(tài)預(yù)測模型的交叉驗(yàn)證，將訓(xùn)練集中的禾谷縊管蚜相關(guān)數(shù)據(jù)劃分為10個(gè)子集，第一次訓(xùn)練時(shí)，用子集1-9進(jìn)行訓(xùn)練，子集10進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算預(yù)測誤差；第二次用子集1-8和10進(jìn)行訓(xùn)練，子集9進(jìn)行驗(yàn)證，依此類推。通過這種方式，可以更全面地評估模型的性能，避免因數(shù)據(jù)劃分的隨機(jī)性導(dǎo)致的評估偏差。用于驗(yàn)證的數(shù)據(jù)涵蓋了不同年份、不同地區(qū)以及不同小麥品種種植田的調(diào)查數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包含了禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群數(shù)量信息，還詳細(xì)記錄了對應(yīng)的溫度、濕度、降水、光照等氣候因素?cái)?shù)據(jù)，以及土壤肥力、小麥生長階段、天敵昆蟲數(shù)量等生物和非生物因素?cái)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源包括本研究團(tuán)隊(duì)多年的田間實(shí)地監(jiān)測數(shù)據(jù)，以及從其他相關(guān)研究機(jī)構(gòu)獲取的經(jīng)過嚴(yán)格質(zhì)量控制的歷史數(shù)據(jù)。通過使用這樣豐富多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，能夠更真實(shí)地檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诓煌h(huán)境條件和實(shí)際生產(chǎn)情況下的預(yù)測能力，確保模型的可靠性和普適性。6.2模型評估指標(biāo)為全面、準(zhǔn)確地評估禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測模型的性能，本研究選用了一系列科學(xué)合理的評估指標(biāo)，這些指標(biāo)從不同角度反映了模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的差異程度。準(zhǔn)確率（Accuracy）是評估模型預(yù)測準(zhǔn)確性的重要指標(biāo)之一。其計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示預(yù)測為正且實(shí)際為正的樣本數(shù)量，TN（TrueNegative）表示預(yù)測為負(fù)且實(shí)際為負(fù)的樣本數(shù)量，F(xiàn)P（FalsePositive）表示預(yù)測為正但實(shí)際為負(fù)的樣本數(shù)量，F(xiàn)N（FalseNegative）表示預(yù)測為負(fù)但實(shí)際為正的樣本數(shù)量。在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測中，若將蚜蟲種群數(shù)量上升預(yù)測為正，下降預(yù)測為負(fù)。當(dāng)模型準(zhǔn)確預(yù)測出蚜蟲種群數(shù)量上升（TP）和下降（TN）的情況越多，準(zhǔn)確率就越高。準(zhǔn)確率能夠直觀地反映模型在整體預(yù)測中的正確程度。然而，在樣本不均衡的情況下，準(zhǔn)確率可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)。例如，若大部分樣本為蚜蟲種群數(shù)量上升的情況，即使模型將所有樣本都預(yù)測為上升，準(zhǔn)確率可能很高，但實(shí)際上模型對于蚜蟲種群數(shù)量下降情況的預(yù)測能力很差。均方誤差（MeanSquaredError，MSE）用于衡量預(yù)測值與實(shí)際值之間誤差的平均平方大小。其計(jì)算公式為：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2，其中n為樣本數(shù)量，y_i為第i個(gè)樣本的實(shí)際值，\hat{y}_i為第i個(gè)樣本的預(yù)測值。均方誤差對預(yù)測值與實(shí)際值之間的偏差進(jìn)行了平方處理，這樣可以放大較大偏差的影響，更敏感地反映模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測中，均方誤差越小，說明模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均偏差越小，模型的預(yù)測精度越高。例如，若一個(gè)模型預(yù)測禾谷縊管蚜種群數(shù)量的均方誤差為50，另一個(gè)模型為30，則說明后者的預(yù)測精度更高，其預(yù)測值更接近實(shí)際值。平均絕對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）是預(yù)測值與實(shí)際值之間誤差的絕對值的平均值。計(jì)算公式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y}_i|。與均方誤差不同，平均絕對誤差沒有對誤差進(jìn)行平方處理，它更直觀地反映了預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均絕對偏差。在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測中，MAE越小，表明模型預(yù)測值與實(shí)際值的平均絕對差距越小，模型的預(yù)測效果越好。例如，當(dāng)MAE為10時(shí)，表示模型預(yù)測的蚜蟲種群數(shù)量與實(shí)際值平均相差10頭，這個(gè)指標(biāo)能夠讓我們更清晰地了解模型預(yù)測的誤差大小。決定系數(shù)（CoefficientofDetermination，R^2）用于評估模型對數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度。其計(jì)算公式為：R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}，其中\(zhòng)bar{y}為實(shí)際值的平均值。R^2的取值范圍在0到1之間，越接近1，表示模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好，即模型能夠解釋數(shù)據(jù)的變化程度越高。在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測中，若R^2為0.85，說明模型能夠解釋85%的數(shù)據(jù)變化，剩余15%的數(shù)據(jù)變化可能由模型未考慮到的因素或隨機(jī)誤差引起。6.3結(jié)果分析與討論通過對各模型預(yù)測結(jié)果的深入分析，不同模型在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測中展現(xiàn)出各自的特點(diǎn)和優(yōu)劣。時(shí)間序列分析模型中的簡單移動平均模型，在預(yù)測過程中，對于種群數(shù)量變化較為平穩(wěn)、波動較小的時(shí)期，能夠快速給出大致的預(yù)測趨勢。例如，在小麥生長初期，禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群數(shù)量增長相對緩慢且平穩(wěn)，簡單移動平均模型的預(yù)測值與實(shí)際值偏差較小，能夠較好地反映短期內(nèi)蚜蟲種群數(shù)量的變化。然而，一旦蚜蟲種群受到外界因素（如氣候突變、天敵大量出現(xiàn)）的強(qiáng)烈影響，種群數(shù)量出現(xiàn)劇烈波動時(shí)，該模型由于對歷史數(shù)據(jù)同等加權(quán)，無法及時(shí)捕捉到數(shù)據(jù)的突變，預(yù)測誤差明顯增大。指數(shù)平滑法在一定程度上改進(jìn)了簡單移動平均模型的不足，對近期數(shù)據(jù)賦予了更大的權(quán)重，使其在數(shù)據(jù)變化時(shí)能更靈敏地做出反應(yīng)。在禾谷縊管蚜與麥長管蚜種群動態(tài)預(yù)測中，當(dāng)種群數(shù)量出現(xiàn)逐漸上升或下降的趨勢時(shí)，指數(shù)平滑法的預(yù)測效果優(yōu)于簡單移動平均模型。但當(dāng)遇到復(fù)雜多變的情況，如多種因素相互作用導(dǎo)致蚜蟲種群動態(tài)呈現(xiàn)非線性變化時(shí)，指數(shù)平滑法的預(yù)測精度仍不盡人意?；貧w分析模型中，一元線性回歸模型雖然能明確單個(gè)因素（如溫度）與蚜蟲種群數(shù)量之間的線性關(guān)系，但在實(shí)際情況中，禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群動態(tài)受到多種因素的綜合影響，一元線性回歸模型的局限性就凸顯出來，預(yù)測結(jié)果往往與實(shí)際值相差較大。多元線性回歸模型考慮了多個(gè)因素的綜合作用，在一定程度上提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。以四川地區(qū)禾谷縊管蚜發(fā)生程度的預(yù)測為例，通過考慮3月中旬平均溫度和3月下旬雨量等因素建立的多元回歸方程，能夠較好地解釋部分禾谷縊管蚜種群動態(tài)變化。然而，該模型假設(shè)變量之間存在線性關(guān)系，而實(shí)際蚜蟲種群動態(tài)與影響因素之間的關(guān)系復(fù)雜，可能存在非線性關(guān)系，這限制了多元線性回歸模型的預(yù)測精度。基于生態(tài)機(jī)理的生命表模型，通過準(zhǔn)確獲取禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群參數(shù)（凈增殖率、內(nèi)稟增長率、周限增長率等），能夠深入分析種群的增長潛力和變化趨勢。在實(shí)驗(yàn)室控制條件下，生命表模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測在特定環(huán)境參數(shù)下蚜蟲種群的發(fā)展情況。但在實(shí)際田間環(huán)境中，影響蚜蟲種群動態(tài)的因素復(fù)雜多變，難以完全模擬，使得生命表模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情況存在一定偏差。種群動態(tài)模擬模型能夠綜合考慮多種生物和非生物因素，對不同情景下的蚜蟲種群動態(tài)進(jìn)行全面模擬。通過模擬不同溫度、濕度、天敵數(shù)量等情景下禾谷縊管蚜與麥長管蚜的種群變化，能夠直觀地展示各種因素對蚜蟲種群的影響。但該模型對數(shù)據(jù)的要求較高，需要大量準(zhǔn)確的生物學(xué)和環(huán)境數(shù)據(jù)作為支撐，且模型的構(gòu)建和驗(yàn)證過程較為復(fù)雜，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。為提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和可靠性，未來可從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。進(jìn)一步完善模型的輸入數(shù)據(jù)，不僅要收集更全面的氣象、生物和土壤等因素?cái)?shù)據(jù)，還要提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。在模型構(gòu)建方面，嘗試結(jié)合多種模型的優(yōu)勢，如將時(shí)間序列分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，充分發(fā)揮時(shí)間序列分析對數(shù)據(jù)趨勢的捕捉能力和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理能力。此外，不斷優(yōu)化模型的算法和參數(shù)，通過更多的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整，提高