我国农作物重大迁飞性害虫发生为害及监测预报技术

文章概述了我国一类农作物病虫害中7种(类)迁飞性害虫发生为害概况,即是我国三大粮食作物上为害最为严重的害虫,发生区域涵盖我国粮食作物种植区,且存在国内外虫源交流;概述了成虫种群监测、雌蛾卵巢发育分级、翅型调查、异地预报等迁飞性害虫监测预报技术;提出了需要对迁飞性害虫成灾机理、智能化监测工具和迁飞关键路径进行研究,努力建成全国空天地一体化监测网络,实现迁飞性害虫的精准预报的建议.     

西藏飞蝗蝗蝻群集迁移特性及其群集效应

西藏飞蝗Locusta migratoria tibetnsis Chen暴发成灾的重要原因之一是蝗蝻具有群集迁移危害习性。为阐明西藏飞蝗灾变的行为机制,为西藏飞蝗的监测预警和防治提供科学依据,利用视频跟踪技术测定了自然环境中西藏飞蝗蝗蝻群集迁移的运动速度、方向,建立自推进粒子模型模拟蝗蝻群集迁移行为,分析群集迁移效应。结果表明,①不同自然环境中的西藏飞蝗蝗蝻在群集迁移过程中,群体内个体的运动表现出定向集体运动,群集迁移速度为0.1256 m/s,0.2 m以内的个体蝗蝻方向趋向一致。沙滩、翻耕农田和草地蝗蝻群运动一致性参数均较高,分别为0.8502、0.7870和0.6987。②西藏飞蝗蝗蝻群由分散运动转变为群集迁移存在临界密度,密度较低时群体内个体分散运动,当蝗蝻密度达到12-15头/m²时,蝗蝻群体由分散运动转变为高度一致的群集迁移运动。③蝗蝻群通过群集迁移可以显著增加迁移距离,随机运动蝗蝻1 d扩展只有70-80 m,而群集迁移1 d最大距离可达2.5 km。蝗蝻群集迁移可以提高发现特别是远距离食物等资源的概率,使群体中更多的个体受益。④尽管未发现室外蝗蝻群存在先验个体,但模拟发现在群集迁移群体中,只需要少数先验个体（3%-5%）即可引导整个蝗蝻群运动。     

基于植保大数据的病虫害移动智能采集新设备

为提高农作物重大病虫害发生信息自动化、智能化采集能力,全面提升监测预警水平,笔者基于大数据、人工智能和深度学习技术,研发了一款农作物病虫害移动智能采集设备——智宝,主要实现了3个方面的功能:一是病虫害发生信息自动采集上报.通过该产品进行人工拍照,可实现对田间农作物重大病虫害发生图像、发生位置、发生数量、微环境因子等数据的实时采集和上报.二是自动识别计数.基于植保大数据与人工智能技术,通过构建病虫害自动识别系统,可实现重大病虫害精准识别与分析,只要拍摄照片,即可快速、精确地识别病虫害种类,并自动计数、上报到指定的测报系统.三是自动分析判别分级.针对拍摄采集上报的重大病虫害发生信息,系统可在自动识别和计数的基础上,进一步对病虫害发生严重程度进行智能判别分级,甚至根据相关预测模型,对病虫害的发生趋势进行辅助分析预测,提出预测建议.通过2016—2019年组织多地植保机构进行试验改进,该技术产品日趋成熟,有望在未来的农作物病虫害发生信息采集和预测预报工作中推广使用.     

叶绿体分子生物学研究进展

叶绿体是绿色植物进行光合作用的重要细胞器。早在1909年,就有人根据高等植物叶片的花斑性状的非孟德尔遗传现象,推测叶绿体内存在着遗传物质。1954年以后,Sager等人以藻类为材料,初步揭示了叶绿体母系遗传的规律。然而,直到1962年,人们才利用电镜技术首次证实了叶绿体DNA(cp DNA)分子的存在。十年后,才分离到cp DNA分子。