甘蔗（Saccharum spp.）中Diatraea saccharalis（Fabricius）（鳞翅目：Crambidae）的种群动态与危害程度：利用成虫监测作为害虫管理的决策支持工具

《Crop Design》：Population dynamics and infestation intensity of Diatraea saccharalis (Fabricius) (Lepidoptera: Crambidae) in sugarcane ( Saccharum spp.): adult monitoring as a decision-support tool in pest management

巴西甘蔗田甘蔗蛀螟种群动态及成虫监测阈值研究。基于圣保罗和戈亚斯州六个地点两年每周监测数据，建立ARIMA/SARIMA模型分析成虫与幼虫种群时序关系，发现SARIMA模型拟合更好且存在5周滞后效应。通过多项式回归确定成虫积累量270头对应3%幼虫侵害阈值（R2=0.67），考虑滞后效应需380头（R2=0.74）。研究证实成虫监测可作为生物防治决策工具，有效替代传统耗时高危的幼虫解剖监测。

　　巴西是全球在生物防治领域最为先进的国家之一，特别是在应对甘蔗螟虫（*Diatraea saccharalis*）的侵害方面。该物种是甘蔗种植中造成经济损失的主要害虫之一，其幼虫阶段通过在甘蔗茎内蛀食形成虫道，不仅降低了可用的原料数量，还可能促进微生物的侵入，从而影响糖和乙醇的产量与质量。因此，巴西每年因害虫侵害而损失约6100万吨甘蔗，仅限于糖和乙醇的生产，平均经济损失达到460万美元（约合541美元/公顷）。鉴于化学防治方法在甘蔗种植中的效果有限，生物防治措施，如释放甘蔗螟虫幼虫的寄生蜂（*Cotesia flavipes*），成为重要的替代方案。

然而，目前寄生蜂的释放仍然依赖于对幼虫的实地监测，这一过程不仅成本高昂，而且具有一定的风险。尽管基于信息素的Delta型陷阱被广泛用于捕捉成虫，但其在决策支持中的应用仍不充分。因此，本研究旨在通过时间序列建模分析甘蔗螟虫种群动态，并评估成虫捕捉数量与侵害程度之间的关系，以期为害虫管理提供更科学的依据。

研究覆盖了巴西圣保罗州和戈亚斯州的六个地区，包括Valparaíso-SP、Pradópolis-SP、Andradina-SP、Barra Bonita-SP、Goianésia-GO（两个甘蔗加工厂）以及Quirinópolis-GO。每个地区选择了两个25公顷的甘蔗田，分别设置四台信息素诱捕的Delta型陷阱和50个固定点用于幼虫采样。监测工作从2013年9月持续至2016年3月，共计收集了129周的连续数据，涵盖多个作物生长周期。

通过时间序列分析，研究团队测试了自回归积分滑动平均（ARIMA）和季节性自回归积分滑动平均（SARIMA）两种模型，以分析幼虫和成虫种群的时间变化趋势。结果表明，SARIMA模型在描述种群动态方面更具优势，能够更好地拟合数据，并产生随机的残差。交叉相关分析进一步揭示了成虫和幼虫种群高峰之间存在五周的滞后时间，这表明成虫捕捉数据可以作为预测未来幼虫侵害水平的重要指标。

此外，通过二次多项式回归分析，研究发现大约270只成虫的累积数量对应3%的侵害阈值，这为实时监测提供了定量依据。考虑到五周的滞后时间，预测模型显示需要约380只成虫的累积数量才能达到相同的侵害阈值，这意味着当前的成虫捕捉数据可以反映五周后的幼虫侵害水平。这些发现表明，成虫监测在害虫管理中具有重要价值，可以作为决策支持工具，提高寄生蜂释放的准确性和效率。

研究还指出，甘蔗螟虫的种群动态呈现出明显的季节性特征，与甘蔗的生长周期紧密相关。在春季至初秋期间，由于温度和湿度较高，幼虫和成虫的数量达到高峰；而在5月至9月期间，由于气温较低且湿度减少，种群数量显著下降。干燥的环境不仅会影响成虫的活动，还可能降低卵的孵化率，因为脱水会破坏卵的完整性。因此，了解种群动态的时间变化对于制定有效的害虫管理策略至关重要。

在数据收集方面，研究团队每周在每个田块中随机抽取100株甘蔗进行采样，持续了三年时间。这一长期监测为建立时间序列模型提供了坚实的数据基础，同时也揭示了不同地区之间种群动态的差异性。例如，某些地区的甘蔗螟虫种群在特定季节表现得更为活跃，而其他地区则可能因环境条件的不同而表现出不同的趋势。

通过分析这些数据，研究团队发现，虽然信息素陷阱在捕捉成虫方面具有较高的效率，但其在预测幼虫侵害水平方面的应用仍需进一步验证。特别是在害虫管理决策中，如何将成虫捕捉数据转化为实际的害虫控制阈值，仍然是一个挑战。因此，本研究尝试通过建立时间序列模型和回归分析，将成虫捕捉数量与幼虫侵害程度进行定量关联，以期为生物防治提供更科学的依据。

研究还强调了数据驱动方法在害虫管理中的重要性。传统的实地监测方法虽然能够提供准确的害虫密度数据，但其耗时且劳动强度大，容易对田间团队造成风险。相比之下，信息素陷阱的使用更为便捷，能够减少对田间作业的依赖，同时提高监测的效率和安全性。因此，通过将信息素陷阱数据与幼虫侵害程度建立定量关系，不仅可以提高害虫管理的准确性，还能减少人力成本和工作风险。

此外，研究还指出，由于害虫种群动态受到多种环境因素的影响，包括气候条件、土壤湿度、植物生长周期等，因此建立准确的预测模型对于制定有效的害虫管理策略至关重要。通过时间序列分析，研究团队能够识别出种群动态中的滞后效应，即成虫捕捉数据可以反映未来幼虫侵害水平的变化趋势。这种滞后效应的存在意味着，监测成虫数量不仅能够提供当前的害虫信息，还能为未来的害虫控制提供预警。

研究还发现，不同地区的甘蔗螟虫种群动态存在一定的差异性。例如，某些地区的种群高峰出现在特定季节，而其他地区则可能因环境条件的不同而表现出不同的趋势。这种差异性表明，害虫管理策略需要因地制宜，不能简单地套用同一套方法。因此，通过在不同地区进行长期监测，研究团队能够更全面地了解甘蔗螟虫的种群动态，并为制定更精确的害虫管理措施提供支持。

研究还强调了信息素陷阱在害虫监测中的应用潜力。尽管信息素陷阱在捕捉成虫方面具有较高的效率，但其在害虫管理决策中的应用仍需进一步探索。因此，本研究尝试通过建立时间序列模型和回归分析，将成虫捕捉数量与幼虫侵害程度进行定量关联，以期为生物防治提供更科学的依据。此外，研究还指出，由于害虫种群动态受到多种环境因素的影响，建立准确的预测模型对于制定有效的害虫管理策略至关重要。

通过这些分析，研究团队希望为巴西的甘蔗种植业提供一种更高效、更科学的害虫管理方法。传统的实地监测方法虽然能够提供准确的害虫密度数据，但其耗时且劳动强度大，容易对田间团队造成风险。相比之下，信息素陷阱的使用更为便捷，能够减少对田间作业的依赖，同时提高监测的效率和安全性。因此，通过将信息素陷阱数据与幼虫侵害程度建立定量关系，不仅可以提高害虫管理的准确性，还能减少人力成本和工作风险。

研究还发现，不同地区的甘蔗螟虫种群动态存在一定的差异性。例如，某些地区的种群高峰出现在特定季节，而其他地区则可能因环境条件的不同而表现出不同的趋势。这种差异性表明，害虫管理策略需要因地制宜，不能简单地套用同一套方法。因此，通过在不同地区进行长期监测，研究团队能够更全面地了解甘蔗螟虫的种群动态，并为制定更精确的害虫管理措施提供支持。

总的来说，本研究通过时间序列建模和回归分析，揭示了甘蔗螟虫种群动态的季节性特征，并建立了成虫捕捉数量与幼虫侵害程度之间的定量关系。这些发现为巴西的甘蔗种植业提供了一种新的害虫管理工具，有助于提高生物防治的效率和准确性，减少对传统实地监测的依赖，从而降低害虫管理的成本和风险。同时，研究还强调了信息素陷阱在害虫监测中的应用潜力，为未来的研究和实践提供了方向。