江西赣州地区花生田昆虫群落结构及多样性研究

2019-06-26 12:29张静燕曲明静范呈根饶文平钟秋瓒陈荣华
江西农业学报 2019年6期
关键词:赣州总数群落

张静燕,曲明静,范呈根,饶文平,钟秋瓒,陈荣华*

(1.赣州市旱作物科学研究所,江西 赣州 341000;2.山东省花生研究所,山东 青岛 266100)

赣州市地处中国华东江西省南部,地处赣江上游,属于亚热带季风气候区,花生田以丘陵红壤旱地为主,南康、信丰、于都等县市区为花生主产区,常年种植面积达3.3万hm2以上[1]。随着农业结构的不断调整,本地区昆虫群落结构也在发生变化。本研究结合国家花生产业技术体系病虫防控研究室的调查任务,于2014年5~12月对江西省赣州市花生田的昆虫开展了春秋两季的系统性调查收集和鉴定分类分析[2-4],为更新掌握花生田昆虫结构、有针对性地指导花生田科学防治害虫和实现增产增效提供依据。

1 材料与方法

1.1 收集时间和地点

样本收集地点设立在江西省赣州市章贡区旱作物科学研究所花生试验田(113°54′~116°38′ E,24°29′~27°09′ N),收集时间为2014年5~12月,11月中旬之前每周调查一次,11月中旬之后两周调查一次。试验地所在区域为自然状态,没有喷洒相关杀虫剂。

1.2 研究方法

1.2.1 调查收集方法 研究采用马来氏网收集法(引自中国科学院动物研究所),原理是利用昆虫自然迁徙的习性,昆虫飞行碰到黑色阻隔筛网会一直向上飞行,飞至最高点的收集瓶进口部位就会顺着进口进入收集瓶。收集瓶中盛放半瓶无水乙醇,那么上半部分就形成温室效应,昆虫进入瓶中缺氧死亡。将马来氏网安置于花生田中心区,拉紧连接绳索保证各网面抻平绷紧,网脊倾斜角度保持在35°~45°。调查期间,人工要时刻微调马来氏网绳索,以保证网面抻平绷紧。

1.2.2 相关数据处理 数据主要运用Excel 2010软件进行分析计算[5-9],主要计算分析以下参数。

(1)群落多样性(Diversity)测定和分析。Shannon-Wiener 多样性指数(H′):H′=-∑PilnPi,其中Pi为第i个科的个体数占总个体数的比例。

(2)科级丰富度(Family richness)表示昆虫群落内所包含的所有科数,用S表示。

(3)群落均匀度(Evenness)分析主要以 Pielou指数J来计算:J=H′/Hmax=H′/lnS,其中,Hmax是群落内最大多样性指数,即当有S个科数时,如果科数种的数量相等,其多样性指数值最大。

1.3 昆虫分类与鉴定

本地区的昆虫分类与鉴定收集由山东省花生研究所花生体系岗位科学家曲明静团队完成。

2 结果与分析

2.1 江西赣州花生田目级昆虫群落组成结构

如表1所示,江西赣州样点共获得昆虫样本55243头,分别属15目135科。其中,膜翅目昆虫共计38科,占28.15%;双翅目昆虫有26科,占19.26%;半翅目昆虫18科,占总科数的13.33%;鞘翅目昆虫有20科,占总科数的14.81%;鳞翅目昆虫有18科,占总科数的13.33%;直翅目昆虫有4科,占总科数的2.96%;啮虫目、蜚蠊目、蜻蜓目、螳螂目、弹尾目、革翅目昆虫都有1科,各占总科数的0.74%;脉翅目和缨翅目昆虫都有2科,各占总科数的1.48%。

2.2 江西赣州花生田昆虫群落组成结构(到科)

2.2.1 鞘翅目 赣州地区鞘翅目昆虫共采集到1030头,隶属于20科(表2),其中以叶甲科和瓢甲科为主,共占鞘翅目昆虫总数的65.34%;瓢甲科共有455头,占总数的44.17%;叶甲科共有218头,占总数的21.17% 。

2.2.2 半翅目 赣州地区半翅目昆虫共采集了9189头,分属18科(表3),其中以叶蝉科为主,叶蝉科共有7145头,占总数的77.76%。

2.2.3 鳞翅目 赣州地区共采得鳞翅目昆虫1912头,隶属于18科(表4),其中以螟蛾科和卷叶蛾科为主,共占鳞翅目昆虫总数的66%。其中,螟蛾科共有947头,占总数的49.53%;卷叶蛾科共有315头,占总数的16.47%。

表1 赣州地区花生田昆虫群落组成结构

表2 赣州地区花生田鞘翅目群落组成

2.2.4 膜翅目 赣州地区共采集膜翅目昆虫8283头,隶属于38科(表5),以茧蜂科和姬蜂科为主,占膜翅目昆虫总个数的50.65%;其中,茧蜂科昆虫共2708头,占膜翅目昆虫总个数的32.69%;姬蜂科昆虫有1488头,占总数的17.96%。

2.2.5 双翅目 赣州地区共采得双翅目昆虫34158头,隶属于26科(表6),其中以蝇科和潜蝇科为主,共占双翅目昆虫总数的27.80%;蝇科共有4900头,占总数的14.345%;潜蝇科共4594头,占总数的13.449% 。

表3 赣州地区花生田半翅目群落组成

表4 赣州花生田双翅目群落组成

2.2.6 缨翅目 赣州地区共采得缨翅目昆虫114头,蓟马科昆虫70头,占总数的61.40%;纹蓟马科昆虫44头,占总数的38.60%;未发现管蓟马科。

2.3 江西赣州地区花生田昆虫群落结构特征值的时间动态分析

2.3.1 花生田昆虫群落结构丰富度时间动态 赣州地区花生田昆虫群落的丰富度于2014年5月开始逐渐上升,最高峰则出现在7月上旬,丰富度为195;之后丰富度渐渐下降,9月下旬为最低峰值54;之后又小幅上升,2014年11月出现第2个高峰值129;2014年12月又下降到最低峰值45(图1)。

表5 赣州花生田膜翅目组成及比例

2.3.2 花生田昆虫群落结构多样性指数的时间动态 赣州地区花生田昆虫群落结构的多样性指数先升高再降低,9月之后又上升,11月后下降,指数均在1.5以上,最高峰值出现在7月上旬(3.1289),最低点有两个,分别为2014年9月下旬(1.7321)、12月(1.8371)(图2)。

表6 赣州花生田双翅目群落组成

表7 赣州地区花生田缨翅目组成及比例

2.3.3 花生田昆虫群落结构均匀度的时间动态 赣州地区花生田昆虫群落结构的均匀度指数基本在0.4900以上,其中在2014年7月下旬均匀度指数达到最高点,为0.7490;2014年12月降到最低点,为0.4826(图3)。

2.3.4 花生田昆虫群落优势集中指数的时间动态 赣州花生田昆虫群落优势集中指数于2014年5月开始先小幅下降,后缓慢上升,9月下旬达到最高点,为0.3802;之后下降,到12月上升,最低点在6月下旬,为0.0646(图4)。

2.3.5 花生田昆虫群落丰盛度的时间动态 赣州花生田昆虫群落的丰盛度上下浮动较大,从2014年6月开始降低,9月上旬达到最高点7383,在2014年9月下旬降到最低,最低为1576(图5)。

2.4 江西赣州花生田主要类群发生动态分析

赣州样点花生田的主要类群动态变化如图6所示。整体来看,在花生种植期间,主要类群在6月下旬到7月下旬达到第1个小高峰,在10月下旬达到第2个小高峰,花生成熟采收后,主要昆虫类群个体数减少到最低。

从科级昆虫分析来看,叶甲科的发生量相对比较平稳,其中在8月中旬发生量最多,最多达37头;叶蝉科主要发生在10月下旬和12月中旬,其中12月中旬发生量最大,最大可达1272头;瓢甲科主要发生在10月下旬,最多可达86头;螟蛾科主要发生在7月上旬和9月上旬,其中,9月上旬的发生量最大,为172头;卷叶蛾科主要发生在6月下旬和7月中旬,最大发生量在6月底,可达76头;姬蜂科主要发生在7月上旬和11月下旬,其中在7月份发生量最大,最大可达227头;潜蝇科主要发生在5月下旬和11月下旬,其中在11月下旬发生量最大,可达673头;蝇科主要发生在9月中旬和11月下旬,9月中旬最大可达1324头;茧蜂科主要发生在6月底到7月初,最大达387头。

图1 赣州花生田昆虫群落丰富度(S)

3 结论与讨论

赣州地区花生田昆虫群落结构收集与调查共采集样本55243头,经过形态学分离与鉴定,隶属于15目135科,双翅目、半翅目和膜翅目为优势类群,个体数量占总量的93.46%,其中蝇科、潜蝇科(双翅目)、茧蜂科、姬蜂科(膜翅目)、叶蝉科(半翅目),个体数量占总量的37.72%,为科级优势类群。以上昆虫种类作为赣州花生田群落的主体,影响了整个昆虫群落结构的稳定性及平衡性。

图2 赣州花生田昆虫群落多样性(H′)的时间动态

图3 赣州花生田昆虫群落均匀度(J)

图4 赣州花生田昆虫群落优势集中指数(C)

图5 赣州花生田昆虫群落丰盛度

花生害虫种类多,危害较大的有蛴螬、地老虎、蚜虫、蓟马、斜纹夜蛾和斑潜蝇等。赣州地区花生田共收集叶蝉科7145头,蝇科4900头,潜蝇科4594头。天敌昆虫方法在防控群落害虫数量上有着重要作用,对群落结构及生态系统稳定也有重要影响[10]。赣州地区花生田共收集茧蜂科2708头、姬蜂科1488头、瓢甲科455头,这些均为花生田的主要天敌昆虫,表明赣州地区害虫天敌资源丰富,这对控制虫害暴发及稳定花生田生态系统平衡有重要作用。

昆虫群落结构的稳定程度直接影响花生产量及品质[11]。近年来,受环境、气候、耕作制度、种植模式的改变,直接导致花生田昆虫群落结构变化,加之不合理化学防治方法威胁花生田昆虫稳定性。因此,掌握本地区花生田昆虫群落结构及稳定性,是综合防治花生田虫害的基础。从本研究的多样性动态指标分析来看,赣州地区昆虫群落结构的丰富度(图1)高峰值出现在花生的生长期,低峰值则在播种前和收获后的闲耕期,昆虫群落的多样性指数(图2)和均匀度(图3)变化基本一致,表明赣州地区花生田的昆虫群落结构稳定性较高,虫害风险较低。

本研究初步调查了江西赣州地区花生田昆虫群落结构昆虫和掌握了群落动态变化,为下一步监测该地区害虫种群动态及分析害虫种群发生的原因,制定科学、有效、低毒的害虫防治策略提供了数据支撑。

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