昆虫学报 ›› 2025, Vol. 68 ›› Issue (9): 1282-1292.doi: 10.16380/j.kcxb.2025.09.012
戴长庚1,2, 钟玉琪1, 程益宇1, 赵兰1, 龚佑辉1,*, 侯茂林1,*
DAI Chang-Geng1,2, ZHONG Yu-Qi1, CHENG Yi-Yu1, ZHAO Lan1, GONG You-Hui1,*, HOU Mao-Lin1,*
摘要: 【目的】二化螟Chilo suppressalis越冬代成虫羽化动态预测对其后代的精准预测和防控至关重要。本研究旨在开展二化螟越冬代成虫羽化动态的模型模拟预测。【方法】为获取模型参数,于2021年2, 3和4月在广西兴安稻田分别采集田间二化螟越冬幼虫种群,在14, 18, 22和26 ℃温度下测定幼期发育历期和成虫羽化率。幼期发育速率(发育历期的倒数)用线性模型和非线性模型拟合,成虫羽化用三参数Weibull方程进行拟合, 用Origin 2022对模型参数进行计算。【结果】从模型拟合度来看,基于3月采集的二化螟越冬幼虫种群的幼期发育历期和成虫羽化率数据所建立的羽化动态的预测更优(Radj2 3月=0.9445, Radj2 2月=0.9083, Radj2 4月=0.8380);但田间观测值表明,基于2月采集的二化螟越冬幼虫种群的非线性幼虫发育Schoolfield模型{V(T)=0.64×T/298.15×exp[47.11/1.99×(1/298.15-1/T)]}和成虫羽化Weibull方程{F∑(V(T))=1-exp[-(∑V(T)+0.04)/1.05)×5.95]}是预测二化螟越冬代成虫羽化动态的最佳模型,预测数据与田间观测值之间偏差1.0~5.3 d。【结论】实际应用时对上述模型输入当地的气温数据获得二化螟越冬代成虫羽化动态预测值,用本研究获得的偏差值进行矫正,从而获得准确的二化螟羽化动态预测数据,为二化螟的精准防控提供决策支撑。