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1.
基于CLIMEX的桔小实蝇在中国适生区的预测   总被引:37,自引:2,他引:35       下载免费PDF全文
侯柏华  张润杰 《生态学报》2005,25(7):1570-1574
桔小实蝇Bactroceradorsalis(Hendel),属双翅目Diptera,果实蝇科Tetriphitidae,主要分布在热带和亚热带地区。温度和湿度是影响桔小实蝇分布的重要气候因子。根据桔小实蝇对温湿度等气候因子的反应,采用CLIMEX软件对桔小实蝇在中国大陆的适生区进行了预测。设置了CLIMEX中的相应参数17个:发育起点温度DV0、生长最适宜温度范围DV1~DV2、致死高温DV3、有效发育积温PDD。生长发育所需最低土壤湿度临界SM0、最适宜湿度范围SM1~SM2、最高土壤湿度临界SM3。冷胁迫日度临界DTCS及其积累速率DHCS,热胁迫临界温度TTHS及其积累速率THHS,干旱胁迫临界SMDS及其积累速率HDS,湿胁迫SMWS及其积累速率HWS。以印度和夏威夷为已知适生分布区,反复调试修正上述这些参数值,使之与已知广泛分布的地区达到最大程度的吻合。然后用优化后的参数和中国大陆85个气象站点的气象资料模拟桔小实蝇在中国大陆的适生分布,结果显示:广东、海南、香港、广西、四川、云南、湖南、湖北、福建、江西、浙江等11个省(区)是桔小实蝇的适生分布区。主要分布在我国的华南和西南大部分地区,以及华中和华东的部分地区。根据CLIMEX模拟结果的EI值大小,将桔小实蝇在我国大陆的适生分布情况进一步划分为最适宜、次适宜、适宜和非适宜4个气候区,即华南地区全部以及广西省全境是桔小实蝇的最适宜分布区,除桂林(EI=17)外,其余气象点的EI值均大于40;西南地区的四川、云南两省及福建沿海地区是桔小实蝇的次适宜分布区,平均EI值为29.7;适宜分布区包括湖南、湖北、江西、浙江的少数地区,除赣州(EI=17)外,其余点的EI值均小于10;长江以北的广大地区是桔小实蝇的非适宜区,这些地区不适合桔小实蝇生存。  相似文献
2.
褐纹甘蔗象在中国的适生区分析   总被引:22,自引:0,他引:22  
荆玉栋  任立  张润志 《昆虫知识》2003,40(5):446-449
褐纹甘蔗象Rhabdoscelus lineaticollis (Heller)是棕榈科植物和甘蔗的重要害虫。利用CLIMEX气候模型,对该虫在我国的适生区进行了分析和预测。结果显示,海南省、广东省、广西壮族自治区、福建省、浙江省和云南省南部地区是褐纹甘蔗象在我国大陆的适生区。这些区域正是我国棕榈科植物和甘蔗的主要生产区,超前预防该虫入侵是非常必要的。  相似文献
3.
CLIMEX:预测物种分布区的软件   总被引:20,自引:2,他引:18  
宋红敏  张清芬  韩雪梅  徐岩  徐汝梅 《昆虫知识》2004,41(4):379-386,F003
CLIMEX是通过物种已知地理分布区域的气候参数来预测物种潜在分布区的软件。1999年发布了最新版即CLIMEX for Windows1.1。CLIMEX有2个基本假设:(1)物种在1年内经历2个时期,即适合种群增长时期和不适合以至于危及生存的时期;(2)气候是影响物种分布的主要因素,并利用增长指数、胁迫指数和限制条件(滞育和有效积温)描述物种对气候的不同反应,这2组参数构成生态气候指数,作为全面描述物种在某地区和年份适合度的指标。模型预测结果以表、图和地图输出。CLIMEX可以用于检疫、生物防治、有害生物风险分析、害虫管理和流行病的预测等。目前已经用于几十种有害生物的适生性研究。该文通过拟和松墨天牛在中国的分布区为例说明CLIMEX的用法,并根据松墨天牛在亚洲东部的气候条件,预测其在全球的潜在适生区,为动植物检疫部门及时采取相应措施控制松材线虫的进一步扩散提供科学依据。  相似文献
4.
5.
刺槐叶瘿蚊在中国的危险性评估   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
采用CLIMEX模型预测分析了刺槐叶瘿蚊Obolodiplosis robiniae(Haldemann)在中国的潜在地理分布,并参照我国有害生物危险性定量分析方法,对刺槐叶瘿蚊在中国的危险性作出综合评价.结果表明:刺槐叶瘿蚊在中国潜在的分布区范围是98 30°~132.03°E,24.23°~47.41°N.最宜适生区(EI ≥ 15)包括华北、华中、华南及云南大部分地区;适生区(5 ≤ EI<15):包括辽宁和河北中南部,山西及陕西南部,四川、甘肃东南部分地区;半适生区(0 < EI < 5):包括黑龙江、吉林、四川大部分地区及西藏、甘肃、宁夏部分地区;其余各地的EI值均小于等于0,属于非适生区.预测其在中国的风险值为2.26,根据国际上风险值分级标准,属于高度危险生物.据此提出了针对性的风险管理措施.  相似文献
6.
松墨天牛的全球潜在分布区分析   总被引:5,自引:1,他引:4  
宋红敏  徐汝梅 《昆虫知识》2006,43(4):535-539,F0004
松墨天牛MonochamusalternatusHope分布在亚洲东部,是松材线虫Bursaphelenchusxylophilus(SteinerandBuhrer)在亚洲最有效的昆虫媒介,同时也是重要的蛀干害虫。利用CLIMEX模型分析松墨天牛分布区的气候限制因子,并在全球范围预测它的潜在分布区。模型分析结果表明,温度和降水是松墨天牛分布区的主要气候限制因子。温度在30°N以北地区和30°S以南地区主要表现为冷胁迫,在非洲中部、南亚和澳大利亚北部表现为热胁迫。有效积温不足可能是限制松墨天牛向北扩散的主要原因。降水在中国西北地区、非洲中北部、澳大利亚中部和西部与美国西部主要表现为干胁迫。降水量对分布区范围影响不大。预测结果表明,松墨天牛的全球潜在分布区远远大于实际分布范围。松墨天牛在东半球的潜在分布区包括亚洲东部和南部地区、地中海沿岸、非洲的中部和南部以及澳大利亚的东部和南部,在亚洲热带的潜在分布区1年3代,地中海地区1年1代,非洲1年2~3代,在澳大利亚主要1年1代。松墨天牛在西半球的潜在分布区主要集中在美国南部和东部沿海地区,中美洲以及南美洲的广大地区,美国主要1年1代,中美洲1年2~3代,南美洲主要1年2代。  相似文献
7.
黄顶菊在中国的潜在适生区   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
菊科黄菊属植物黄顶菊近年出现在我国华北地区天津市和河北省的衡水、廊坊等地,其入侵范围有不断扩大的趋势.黄顶菊是一种入侵性极高的一年生杂草,对农牧业生态系统有极大的破坏性.为指导黄顶菊的防除和制定相关的控制政策,本研究根据黄顶菊在其原产地南美洲及扩散入侵地的分布资料,采用CLIMEX生态位模型对其在中国的潜在适生分布区域进行预测.结果表明,黄顶菊在中国的潜在适生区域集中分布于东南部的广东、广西、云南、海南、福建、台湾、江西、湖南、贵州、四川、重庆、湖北、安徽、江苏、上海15个省(市、自治区),其中高风险区域包括广东、广西、台湾、海南、福建、云南、四川、贵州、重庆和西藏局部地区.  相似文献
8.
9.
The potential geographical distribution and relative abundance of the Old World screw-worm fly, Chrysomya bezziana Villeneuve (Diptera: Calliphoridae) as determined by climate, was assessed using CLIMEX, a computer program for matching climates. CLIMEX describes the relative growth and persistence of animal populations in relation to climate. The observed global distribution of C.bezziana was compared with the potential distribution predicted by CLIMEX. The differences in the two distributions indicate the areas at risk of colonization, with particular reference to Australia and the Americas. According to the model, the potential area of permanent colonization in Australia extends south to the mid-coast of New South Wales. Comparison of areas suitable for permanent establishment with the potential summer distribution indicates that large additional areas, carrying most of the continent's livestock, could be colonized in the summer months. Seasonal population growth indices are presented for three ports in Australia at which screw-worm fly specimens have been collected by quarantine authorities. They indicate the relative risk associated with introductions at different places in different seasons and so provide valuable planning information for quarantine authorities. The CLIMEX predictions for C.bezziana in North America are shown to be similar to the recorded distribution limits of the New World screw-worm fly, Cochliomyia hominivorax (Coquerel). The fly could also colonize South America, as far south as southern Brazil and midway through Argentina.  相似文献
10.
Abstract  Various factors can influence the population dynamics of phytophages post introduction, of which climate is fundamental. Here we present an approach, using a mechanistic modelling package (CLIMEX), that at least enables one to make predictions of likely dynamics based on climate alone. As biological control programs will have minimal funding for basic work (particularly on population dynamics), we show how predictions can be made using a species geographical distribution, relative abundance across its range, seasonal phenology and laboratory rearing data. Many of these data sets are more likely to be available than long-term population data, and some can be incorporated into the exploratory phase of a biocontrol program. Although models are likely to be more robust the more information is available, useful models can be developed using information on species distribution alone. The fitted model estimates a species average response to climate, and can be used to predict likely geographical distribution if introduced, where the agent is likely to be more abundant (i.e. good locations) and more importantly for interpretation of release success, the likely variation in abundance over time due to intra- and inter-year climate variability. The latter will be useful in predicting both the seasonal and long-term impacts of the potential biocontrol agent on the target weed. We believe this tool may not only aid in the agent selection process, but also in the design of release strategies, and for interpretation of post-introduction dynamics and impacts. More importantly we are making testable predictions. If biological control is to become more of a science making and testing such hypothesis will be a key component.  相似文献
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