温度变化对化州市水稻两迁害虫发生的影响

利用广东省化州市1959—2008年气温资料及化州市病虫测报站1989—2008年稻飞虱、稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis(Guenée)田间测报资料,运用统计分析方法分析了该地区气温变化与稻飞虱、稻纵卷叶螟发生的关系。结果表明:与1959—1988年1—4月各旬平均气温比较,1989—1998年气温变化不明显,而从1999—2008年呈明显的增温态势,这种气候背景使得上述2害虫发生期和发生程度随1—4月平均气温的升高而显著提前和加重,平均气温与发生期和发生程度的相关性达到显著或极显著水平。     

Influence of temperature change on occurrence of two migratory pests-rice planthoppers and leaf roller in Huazhou City

利用广东省化州市1959-2008年气温资料及化州市病虫测报站1989-2008年稻飞虱、稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis (Guenée)田间测报资料,运用统计分析方法分析了该地区气温变化与稻飞虱、稻纵卷叶螟发生的关系.结果表明:与1959-1988年1-4月各旬平均气温比较,1989-1998年气温变化不明显,而从1999-2008年呈明显的增温态势,这种气候背景使得上述2害虫发生期和发生程度随1-4月平均气温的升高而显著提前和加重,平均气温与发生期和发生程度的相关性达到显著或极显著水平.     

广西永福县近年来早稻田稻纵卷叶螟连年大发生的原因分析

2003年以来稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis(Guenée)在全国连年大发生,给我国水稻生产造成严重的损失.广西永福县位于湘桂走廊要冲,属于南岭双季稻区,该稻区是江南和江淮稻区的主要虫源地之一,分析其早稻田稻纵卷叶螟的大发生的原因,对江南和江淮稻区稻纵卷叶螟的预测预报和防治工作意义重大.本文分析了1975～2008年永福县的种植制度的变化和5月、6月降雨量和日平均气温资料,以及1989～2008年稻纵卷叶螟早期迁入量,结果表明:5月、6月降雨量、日平均气温和种植制度对稻纵卷叶螟的大发生影响不显著,第3代(主害代)高峰日蛾量与稻纵卷叶螟的发生程度呈极显著正相关,(r=0.719,P=0.0035),因此,早期迁入量大是该地区稻纵卷叶螟2003以来连年大发生的主要原因.     

稻纵卷叶螟发生趋势预测方法研究

稻纵卷叶螟CnophalocrocismedinalisGuende是我县水稻的主要害虫之一,早稻的发生程度取决于当年5～6月份的迁入情况。因此,对其预测均以中、短期为主,但预报的准确程度往往受到气象因子影响。从目前看,长期预测尚缺乏必要手段。本文试图不考虑环境、社会、经济等因素对稻纵卷叶螟发生的影响,运用时间序列对该县1970～1989年早稻发生程度资料进行组配,求出过去年份发生状况对未来年份的影响程度,组建Fuzzy综合评判模型,对早稻稻纵卷叶螟发生趋势作多年预测探讨。工材料与方法1．1早稻第三代稻纵卷叶唤分级标准：1级,偏轻发生,百…     

稻纵卷叶螟生物学生态学特性研究初报

<正> 稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis Guenee的发生程度,除受迁入蛾量的影响外,还直接受当时当地的生态环境所左右。为了进一步掌握稻纵卷叶螟发生规律,为开展中短期预测预报提供依据,我们于1976—1977年对该虫有关生物学生态学特性进行了观察与研究,现初报如下:     

江苏省稻纵卷叶螟迁入期虫情指标与西太平洋海温的遥相关及其长期预报模型

将西太平洋海温作为长期预报因子,根据场相关分析方法进行相关普查,用GRADS软件绘制了江苏省宜兴、盐都、靖江地区稻纵卷叶螟迁入峰期、峰期持续时间及峰期蛾量等各虫情指标与各格点逐月的月海温值间相关系数的时、空分布图,从中找出了与稻纵卷叶螟迁入期各虫情指标相关的强信号海区,并对预测因子进行最优化相关处理,建立了三地区稻纵卷叶螟迁入期各虫情指标的长期预报模型.结果表明：三地区稻纵卷叶螟迁入峰期与西太平洋海温存在共同的高相关区;稻纵卷叶螟迁入持续时间与西太平洋海温具有较好的相关关系;海温显著影响迁入峰期蛾量,二者间具有较稳定的相关关系,且其相关程度随季节变化而变化;所有预报模型均通过了α＝0.01的显著性水平检验,说明预报结果与实际值较吻合,预报模型切实可行.该预报模型将能提前1~2个月做出预测意见,对江苏省水稻虫害防治、水稻生产以及最大限度地减轻化学农药污染、改善环境质量具有重要意义.     

稻纵卷叶螟发生为害与寄主植物间关系的研究进展

稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis(Guenée)是水稻上的重要害虫,严重影响水稻产量和品质。明确稻纵卷叶螟发生为害与寄主植物间的关系是防治稻纵卷叶螟的基础。本文综述了稻纵卷叶螟的寄主植物种类、稻纵卷叶螟的寄主选择性及寄主对稻纵卷叶螟发育适合度的影响,总结了稻纵卷叶螟的发生为害与水稻品种、水稻栽培制度间的关系,以及非生物因素对稻纵卷叶螟的寄主适应性和为害的影响,并对相关研究进行了展望,旨在为稻纵卷叶螟与寄主互作关系的深入研究及其绿色防控提供理论依据。     

东亚夏季风进退对我国南方水稻主产区稻纵卷叶螟发生的影响

为了探明东亚季风对我国南方水稻主产区稻纵卷叶螟迁飞的影响,为中短期预警提供科学依据,利用2000—2016年中国稻纵卷叶螟赶蛾量数据,结合NECP气象再分析资料,分析了东亚夏季风进退与我国南方水稻主产区稻纵卷叶螟迁飞的关系,结果表明:(1)稻纵卷叶螟的初始迁入与东亚夏季风的向北推进密切相关,除华南稻区稻纵卷叶螟迁入始期提前于东亚夏季风北界经过该区的时间外,在其他稻区两者基本同步;东亚夏季风北边界在不同稻区首次和二次出现的早晚对该稻区稻纵卷叶螟的向北迁入的始期具有一定的指示意义。(2)各稻区北迁的高峰期一般都发生在东亚夏季风控制范围内,其中6月中旬—8月上旬东亚夏季风活动范围到达30°N以北地区,此时是我国南方稻区稻纵卷叶螟北迁峰次最多、迁入量最集中的时期;东亚夏季风北界在本30°N以北地区持续时间的长短与稻纵卷叶螟年发生程度呈显著的正相关。(3) 8月中下旬是东亚冬、夏季风的转换期,也是稻纵卷叶螟种群的"混合迁"发生期,此时,西南稻区和江淮稻区北部迎来初次南迁峰;9月后东亚夏季风开始南撤,东北冬季风快速南下,稻纵卷叶螟种群也随之不断向南迁飞。(4)2007年稻纵卷叶螟在江淮稻区特大爆发的大气背景是:6月末—7月的强西南季风使沿江稻区迁入虫量比常年显著增加,也为7月下旬至8月下旬稻纵卷叶螟大规模向江淮稻区迁入奠定了虫源基础;7月份江南、华南地区的降水异常偏少使喜湿的稻纵卷叶螟种群进一步向沿江和江淮地区聚集;8月份东亚夏季风的回撤偏晚以及9月份华北地区和江淮地区北部的相对偏暖,使江淮稻区稻纵卷叶螟种群在当地滞留时间偏长、南迁起始期和高峰期异常偏晚。     

农作物重大害虫发生规律研究与“九五”趋势分析

考查我国农作物重大害虫历史发生状况,研究粘虫Mythimna separata Walker、稻飞虱Nilaparvata lugens Sstal稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis Guenee、二化螟Chilo sup pressalis Walker、三化螟Tryporyza incertulas Walker、麦蚜Schizaphis graminum Rondani、玉米螟Ostrinia furnacalis Guenee、棉铃虫Helicoverpar armigera (Hubner)等害虫的长期发生规律,初步发现粘虫、二化螟、稻飞虱、稻纵卷叶螟、玉米螟等长期变化有约16年周 期现象,稻飞虱、三化螟有12年左右周期性规律,二化螟、稻纵卷叶螟、麦蚜、棉铃虫等发生周期约11年。根据害虫规律性作出“九五”期间发展趋势预测。     

2010年广西兴安地区稻纵卷叶螟发生动态及迁飞轨迹分析

稻纵卷叶螟是我国水稻上的重要害虫,近年来给我国水稻生产造成严重的损失。兴安地区位于广西东北部是每年稻纵卷叶螟在我国南北往返的必经之路,分析该地区稻纵卷叶螟的种群动态和迁飞规律,对全国稻纵卷叶螟的预测预报和防治工作意义重大。采用灯光诱捕、田间系统调查与雌蛾卵巢解剖的方法研究了2010年广西兴安地区稻纵卷叶螟的发生动态和世代虫源性质,并运用大气质点轨迹分析平台HYSPLIT和气象图形处理软件GrADS对2010年广西兴安地区稻纵卷叶螟迁飞高峰期进行了迁飞轨迹和气象背景分析。结果表明:(1)稻纵卷叶螟种群数量在广西兴安地区随季节变化明显,年发生6代,于4月底迁入,迁飞活动主要集中在5月下旬-8月中旬。在双季早稻田、单季中稻田和双季晚稻田均发生3代,且在不同类型田中重叠发生,其在双季早稻田的发生量明显高于单季中稻田和双季晚稻田。(2)明确了兴安地区稻纵卷叶螟各世代虫源性质。第2、3代主害双季早稻,均为迁入虫源;第4代数量最多,主害双季早稻,属于迁入虫源在本地繁殖世代;7月中下旬连续降雨天气阻碍第四代稻纵卷叶螟从本地迁出,滞留单季中稻为害。第5代主害单季中稻,虫源性质复杂,主要为本地虫源本地繁殖型,既有迁入,又有迁出;第6代前期主害单季中稻,后期主害双季晚稻,第7代为害双季晚稻,虫源性质均为本地虫源大部迁出型。(3)2010年广西兴安5月上旬稻纵卷叶螟迁入虫源地来自广东沿海阳江和湛江稻区,6月中旬大规模迁入虫源地主要来自广东沿海雷州半岛稻区。低空激流为稻纵卷叶螟的迁入提供了运载气流,而当时的降雨是迫使稻纵卷叶螟集中降落的主要原因。10月中旬从本地迁出的稻纵卷叶螟,随东北气流南下可到达广西沿海北海市。     

基于邻域最大差值与区域合并的油茶毒蛾幼虫图像分割

【目的】油茶树害虫的种类较多,其中油茶毒蛾Euproctis pseudoconspersa幼虫是危害较大的害虫之一。为完成油茶毒蛾幼虫的自动检测需要对其图像进行分割,油茶毒蛾幼虫图像的分割效果直接影响到图像的自动识别。【方法】本文提出了基于邻域最大差值与区域合并的油茶毒蛾幼虫图像分割算法,该方法主要是对相邻像素RGB的3个分量进行差值运算,最大差值若为0,则进行相邻像素合并得出初始的分割图像,根据合并准则进一步合并,得到最终分割结果。【结果】实验结果表明,该算法可以快速有效地将油茶毒蛾幼虫图像中的背景和虫体分割开来。【结论】使用JSEG分割算法、K均值聚类分割算法、快速几何可变形分割算法和本文算法对油茶毒蛾幼虫图像进行分割,将结果进行对比发现本文方法的分割效果最佳,且处理时间较短。     

中国昆虫生态学研究的透视

<正> 昆虫生态学在我国是通过几十年来密切结合农、林、牧实际,解决生产中不断提出的重大问题而发展起来的。随着研究问题不断深入,交叉学科不断渗透,使昆虫生态学在生物学宏观领域中成为迅速发展的一门学科。现将7个主要领域研究的动态加以评述。     

Automatic greenhouse insect pest detection and recognition based on a cascaded deep learning classification method

Inspection of insect sticky paper traps is an essential task for an effective integrated pest management (IPM) programme. However, identification and counting of the insect pests stuck on the traps is a very cumbersome task. Therefore, an efficient approach is needed to alleviate the problem and to provide timely information on insect pests. In this research, an automatic method for the multi-class recognition of small-size greenhouse insect pests on sticky paper trap images acquired by wireless imaging devices is proposed. The developed algorithm features a cascaded approach that uses a convolutional neural network (CNN) object detector and CNN image classifiers, separately. The object detector was trained for detecting objects in an image, and a CNN classifier was applied to further filter out non-insect objects from the detected objects in the first stage. The obtained insect objects were then further classified into flies (Diptera: Drosophilidae), gnats (Diptera: Sciaridae), thrips (Thysanoptera: Thripidae) and whiteflies (Hemiptera: Aleyrodidae), using a multi-class CNN classifier in the second stage. Advantages of this approach include flexibility in adding more classes to the multi-class insect classifier and sample control strategies to improve classification performance. The algorithm was developed and tested for images taken by multiple wireless imaging devices installed in several greenhouses under natural and variable lighting environments. Based on the testing results from long-term experiments in greenhouses, it was found that the algorithm could achieve average F₁-scores of 0.92 and 0.90 and mean counting accuracies of 0.91 and 0.90, as tested on a separate 6-month image data set and on an image data set from a different greenhouse, respectively. The proposed method in this research resolves important problems for the automated recognition of insect pests and provides instantaneous information of insect pest occurrences in greenhouses, which offers vast potential for developing more efficient IPM strategies in agriculture.     

Méthode de contrôle visuel des infestations d'arthropodes ravageurs du pommier

Summary The method of visual control proposed in this note consists of a periodic count of the principal pests and their antagonists occuring on some selected vegetative organs of trees that are representative of the culture. The percentage of infestation obtained in this manner corrected by an evaluation of other factors influencing the destructive potential of the pests is then translated into a ?degree of danger?. The results of this control indicate, therefore, the danger each of the pests holds for the culture and give an account of the critical level of tolerance.      

温室效应下的农林害虫

本文论述了温室效应与农林害虫的关系。温室效应对害虫有两方面的影响．一方面是直接影响,另一方面是通过作用于植物种群、天敌种群和人类的耕作来间接影响,其结果将造成昆虫群落演替、分布区改变,以及害虫世代、越冬、繁殖、发育等一系列变化。文中根据这一农林业生产上面临的新问题．对害虫综合控制策略进行了探讨。     

Performance evaluation of a machine vision system for insect pests identification of field crops using artificial neural networks

Feature extraction is a crucial part of advanced image recognition systems. In this research, an autonomous detection device was designed and developed for insect pest detection to improve the ability of intelligent systems in order to annihilate harmful insect pests in agricultural crop fields. Device included a dark chamber, a CCD digital camera, a LDR lightening module and a personal computer. The proposed programme for precise insect pest detection was based on an image processing algorithm and artificial neural networks (ANNs). After image acquisition, the insect pests’ images were extracted from original images with Canny filtration. Afterwards, four morphological and three textural features from the obtained images were measured and normalised. Performance of ANN model was tested successfully for Beet armyworm (Spodoptera exigua) recognition in images using back-propagation supervised learning method and inspection data. Results showed that proposed system was able to identify S. exigua in the images from other species. Such this machine vision system can be used in autonomous field robots to achieve a modern farmer’s assistant.     

贵州烟贮害虫发生危害的初步调查与防治

介绍了贵阳烟贮主要害虫烟草粉螟EphesiaelutellaH櫣ｂｎｅｒ、烟草甲虫ＬａｓｉｏｄｅｒｍａｓｅｒｒｉｃｏｒｎｅFabricius的发生危害与防治 ,并对其影响发生的因素进行了初析。     

陕西榆林地区农田灯诱地下害虫种类组成及优势种群发生动态

为了明确陕西榆林地区农田地下害虫种类组成及优势种群发生动态,于2016年4月1日至2019年9月28日,在陕西省榆林市现代农业示范园,设置太阳能自动虫情测报箱对地下害虫进行收集,在室内对标本进行鉴定和数据分析。在榆林市农田一共灯诱到地下害虫12种,隶属3目5科。地下害虫混合种群发生期为4月中旬至9月上旬,盛发期为4月下旬至8月上旬。小地老虎Agrotis ypsilon、东方绢金龟Maladera orientalis、阔胫绢金龟Maladera verticalis和黄褐丽金龟Anomala exoleta是榆林农田地下害虫主要优势种群。小地老虎灯诱高峰期为4月上旬至5月中旬以及6月上旬至7月下旬,东方绢金龟的灯诱高峰期为4月中旬至6月中旬,阔胫绢金龟灯诱高峰期为6月上旬至8月上旬,黄褐丽金龟灯诱高峰期为6月中旬至7月上旬。本研究为榆林地区农田地下害虫的监测和综合治理提供了基础资料。     

甘蔗螟虫绿色防控技术集成与应用

根据甘蔗螟虫发生与危害特点,协调应用各单项绿色防控技术。在甘蔗生长前期施用高效低毒杀虫剂,中期及中后期实施以性诱剂和赤眼蜂协调应用为主的防治螟虫关键技术,并加强田间管理。在广东遂溪县、翁源县和广西扶绥县两省区三地技术集成应用示范,结果表明:螟害防控效果明显,并取得了良好的经济效益和生态效益。     

Appropriateness of probit-9 in the development of quarantine treatments for timber and timber commodities

Following the increasing international phasing out of methyl bromide for quarantine purposes, the development of alternative treatments for timber pests becomes imperative. The international accreditation of new quarantine treatments requires verification standards that give confidence in the effectiveness of a treatment. Probit-9 mortality is a standard for treatment effectiveness that has its origin in fruit fly research, and has been adopted by the United States Department of Agriculture for fruit flies and several other pests. Following this, the probit-9 standard has been adopted as a benchmark for many quarantine treatments worldwide. This article discusses aspects of the application of this concept for a range of timber pests. Problematic issues include the often small pest populations available for testing, the limits of modeling pest responses to a treatment in the absence of sufficient numbers for treatment verification, the species diversity of pests and host materials and the physical and chemical conditions of host material or treatment conditions. Where treatment verification by killing large numbers of individuals is impossible, data collected from small populations or under specific conditions must be interpreted with caution. We discuss possible alternative approaches to probit-9 as a treatment efficacy standard.