当前世界环境

介绍

气候变化是一种不可避免的自然现象，自地球形成以来，气候一直在变化¹．气候变化总是缓慢的，给了一切自然现象和生物足够的时间来适应它的变化。但是，由于其变化的速度，目前人类引起的气候变化在世界历史上是独一无二的。它变化得如此之快，以至于它没有给所有相关的现象和生命足够的时间来改变和适应它，从而成为对地球环境福祉和生命生存的威胁。

气候变化的明显影响在与农业有关的每个部门都可见，因为该部门严重依赖生态系统服务^2、3、4．第四届政府间气候变化专门委员会恰当地设想了气候变化对农业及相关部门的预期影响⁵．气候的变化和多变性带来了巨大的挑战，正在影响农业，特别是一年生和多年生园艺作物的业绩⁶．季节和年度天气模式的变化所造成的不确定性和风险进一步限制了园艺生产系统。其中一个主要的风险是显著性气候变异对园艺作物害虫的影响^7、8、9．研究表明，气候变化对害虫的地理分布、越冬、种群生长速度、世代数、发育季节、作物与害虫同时发生、种间相互作用和迁徙害虫入侵风险等方面都有显著影响¹⁰．有大量的研究结果和文献表明昆虫种群动态如何受到气候变化的影响^{11、12、13、14}．

图1:印度**地区地图上的红点描绘了研究地点(Basar)。 点击此处查看图

研究地点位于**亚热带丘陵地带的Basar(图1)^o北纬59.53度和94度^o东经41.27分，海拔616米。

根据印度的农业气候分类，该地区属于东喜马拉雅生态区- ii。此外，研究地点位于热湿中山和山谷下的亚热带丘陵地带。位于印度喜马拉雅东部的**邦的水果生产是增长最快的行业之一，为收入和就业提供了广泛的机会。柑橘是**的重要经济水果作物，面积约3.3万公顷，产量7.9万吨¹⁵．¹⁶．**的主要柑橘带是西祥、东祥、上祥和部分下苏班西里地区¹⁷．虽然这种作物在该地区具有很大的经济潜力，但受到一些环境因素的制约。虫害造成的损害在制约因素中名列前茅。《东北生态区生物多样性战略与行动计划》记录了该区域昆虫3624种¹⁸，其中许多是严重的农业和园艺害虫。由于气候条件的变化，山地农业相对来说更容易发生虫害。昆虫对几乎所有作物造成严重威胁，导致产量低下。除柑桔的各种害虫外，**、果蝇(Bactrocera背的就所造成的损害而言，具有相当大的经济意义。果蝇是造成该地区柑橘采前落果严重损失的主要原因之一．雌性的产卵是造成果蝇破坏性活动的原因，因为雌性产卵时会利用产卵器穿透果实的黄酮类物质¹⁹．果实中的卵孵化成幼虫或蛆虫，以腐烂的果肉为食。在这个过程中，水果内部的腐败微生物会导致水果的分解和腐烂。在果实内部，当幼虫完全生长时，它从果实中出来，钻入土壤或有机物中，成为蛹^20.．当成年果蝇从蛹中出来时，整个生命周期在大约20天的时间内重复进行²¹．考虑到害虫造成的危害，需要采用常规的化学防治措施，这些措施具有较高的经济和环境成本。但是，如果事先知道这种昆虫根据环境条件可能发生的时间，就可以通过适当的环境友好型和具有成本效益的养殖方法在很大程度上控制或管理果蝇的侵扰和传播。考虑到及时采取补救措施以减少虫害所造成的产量损失的重要性，事先了解虫害爆发的时间和严重程度是绝对必要的²²．要有效地制定强有力的有害生物管理战略，就必须适当了解一年中有害生物丰富的季节、危害最大的时间和危害程度，以及有害生物数量变化的概念²³．此外，有害生物监测是设计和制订适当的综合有害生物管理方案的第一个基本步骤。天气是影响害虫发展、繁殖和蔓延的主要因素之一。因此，基于天气的特定位置统计预警模型可以帮助估计昆虫可能发生的时间和严重程度，以便及时采取适当的预防措施，避免作物损失。在这方面，评估害虫种群动态与气象参数之间的关系具有至关重要的意义，特别是在当前与气候有关的不确定性期间。因此，本研究的主要目的是评估Basar， **的中山热预湿条件下果蝇种群动态与天气参数的关系，并建立Basar和相同地点的基于天气的果蝇种群动态预测模型。

几位研究人员在不同的农业气候条件下对全国各地的各种作物进行了相同的研究^{24日,25日,26日,27日}但很少有人关注该国东喜马拉雅地区种植的柑橘。

尽管气候变化是一种全球现象，但其影响的程度却因地而异。因此，了解昆虫在不同农业气候条件下的行为是非常必要的。该研究将有助于了解该地区果蝇种群的季节性变化。它将有助于制订适当的管理战略，特别是在目前的气候变化情况下。

材料与方法

这项研究是在印度农业研究委员会位于巴萨尔地区中心的橙子园进行的，研究对象是12-15岁的橙子(卡西柑)试在2015-18年期间种植的Blanco树(种植距离为5 x 5米)。采用甲基丁香酚副信息素诱捕器监测果蝇(b .背的)人口从44年开始的标准气象周(SMW)内捕获的所有雄性^th周(29^th十月至四月^th11月)至43^{理查德·道金斯}周(22^nd- 28^th10月）.每15株植物放置一个陷阱，同样，所有10个陷阱都放置在果园上空，距离地面2米的高度。研究期间，果园未施用杀虫剂。采用体视显微镜(SZ61放大倍数2.0x-270x)鉴定果蝇，按标准方法进行物种描述²⁸．按公式={捕获蝇类总数}/{捕获天数x陷阱数量}计算每天每个陷阱捕获的蝇类数量。²⁹．

每日有关天气资料，包括雨量、气温、相对湿度及风速，均由研究所气象台收集。气象资料的质素检查工作，包括剔除因输入/书写错误、仪器异常或故障、测量技术改变等而出现的明显不正常情况。

该模型采用如下形式的回归模型:Y= f(X) + e，其中Y是当周的害虫种群，f(X)是X的函数，X是具有适当滞后的天气变量²²．卡尔·皮尔森的相关法^30.用于评价天气变量与昆虫种群动态的关系。果蝇种群动态与平均日温度(每天观察4次)、平均相对湿度(每天观察4次)、日总降雨量和平均风速之间的相关性。

结果与讨论

果蝇种群动态

图2:在标准气象周内捕获的雄性果蝇的平均数量。捕蝇器的最高捕蝇量为44th南都。 点击此处查看图

在研究期间，平均每个捕鼠器捕获的雄鼠数量为0.23 ~ 107.80只(图2)。44年捕获的雄鼠数量最多^th最高气温29.3℃，最低气温18.3℃，早晚相对湿度92.1%，傍晚相对湿度68.4%，降水量88.7 mm，风速4.9 km / h^－１分别。紧随其后的是45人^th平均平均(90.30只/只)和46只^th平均平均(78.10只/只)。10月和11月的这几个星期正好是该地区卡西柑的成熟阶段。这只昆虫一直活跃到48岁^th南都(26^th11月至2日^nd12月)，平均每诱蚊器55.20只雄蚊。此后，种群数量开始逐渐下降(12月中旬至3月下旬)，种群数量最低为1月1日^圣南都(1^圣到7^th1月)。实验结果与Musasa等人(2019)对白蛉种群动态的研究一致b .背的在柑橘^20.芒果也做了类似的研究^31日,27日果实近成熟期和成熟期种群数量最多。

天气变量与果蝇种群动态的关系

在研究过程中，注意到在果实发育和成熟期的几个月中，每天捕获的苍蝇总数存在差异。这种差异可能归因于这几个月里天气条件的变化。通过对蝇类种群数量与天气变量的相关分析，蝇类种群数量与平均温度(r = 0.751)、平均相对湿度(r = 0.712)和降雨量(r = 0.410)呈显著正相关(表1)。因此，我们可以在很大程度上得出结论，平均温度、相对湿度和降雨量的增加有利于该地区果蝇的生长和活动。这些发现也支持了10月和11月初每个捕蝇器蝇数最高的观测结果，这可能是由于该地区平均气温(23.5°C)、湿度(75.2%)和降雨量(65毫米)相对较高的天气条件所证明的。这也解释了51年期间苍蝇活动相对较低的原因^圣SMW至6^th平均温度为11.2 ~ 15.5℃，相对湿度为55 ~ 60%，降雨量为6 ~ 12 mm，但与部分地区柑橘的果实成熟期重合。这些发现与一项针对津巴布韦甜橙的果蝇的研究非常一致^20.，其中果蝇种群与相对湿度和平均温度的气象参数之间也存在统计学上显著的相关性。这一观察结果也与芒果的研究结果一致^27日,20在美国，果蝇的数量与温度、湿度和降雨量直接相关。但在目前的研究中，风速并没有显示出统计上显著的相关性(表1)，这可能是由于起伏的地形，风速通常不明显，并且没有显示出太多的季节性或月度变化。在进行推断时，非常重要的是要注意，即使根据证据接受零假设，也并不意味着零假设是正确的，而只是表明“数据与零假设不一致”，结果可能只是偶然发生的。

表1:下表描述了研究期间果蝇种群动态与天气变量的关系。

气象参数	相关系数
平均温度(X)1）	0.751 * *
平均相对湿度(X2）	0.712 * *
降雨(X3.）	0.410 *
风速(X)4）	0.036

*在0.05水平显著，**在0.01水平显著

基于天气的果蝇预测模型

相关分析表明，特定时期的果蝇种群数量主要受平均温度(X₁)和平均相对湿度(X₂)的位置，因此在观测的基础上，采用逐步多元回归分析技术设计了具有X的数学模型₁和X₂参数和最佳拟合优化模型为

Y = ? 322.14 + 3.76 x₁+ 5.33倍₂R²(adj) = 0.79 (R²= 0.81)。

这里是R²(R)的值²)，当我们在回归模型中找到最佳拟合时，我们可以估计因变量的多少变化是由自变量解释的。从相关系数的值，我们只能确定因变量对自变量的依赖程度;从r平方的值，我们可以知道一个变量的变化程度导致第二个变量的变化。这里我们取的是调整后的r²值，因为回归模型包含了多个不同的自变量。当我们只取r平方值时，向模型中添加一个新的自变量会增加r平方的值，但不会减小它。因此，正因为它有更多的变量，一个自变量较多的模型似乎在回归分析中更适合。然而，只有当新变量的加入使模型增强到预测值以上时，调整后的r平方值才会增大，而与r平方值不同的是，当新变量的加入使模型增强到预测值以下时，调整后的r平方值会减小。这个模型在解释果蝇种群动态方面的准确率高达79%。图3描述了实际果蝇种群数量与上述优化模型预测的变化情况。该模型对柑桔蝇种群预测具有重要意义，可提前1 ~ 2周采取必要的预防和预防措施。基于类似概念的果蝇模型在芒果中得到了发展²⁷番石榴³²并报告了高度精确的预测。

图3:将优化后的预测模型预测的蝇/诱虫器数量与实测值进行对比。研究发现，在大多数情况下，这种预测的准确率为79%。 点击此处查看图

结论

总之，我们观察到果蝇(b .背的在果实发育和成熟阶段，对**中山柑橘造成了过度的危害。研究表明，人口与天气参数直接相关，特别是与温度和湿度有显著关系。基于温度和湿度的预测模型在解释这些地区害虫的数量和行为方面准确率约为79%。该模型可以帮助估计和预测中山地区至少1-2周的害虫种群可能的变化，并具有可观的准确性。统计显著性有其自身的局限性，为了使模型更有用和可靠，需要探索天气与昆虫之间关联的生物学相关性的估计。

致谢

作者感谢Basar **中心ICAR NEH地区综合研究中心的所有科学家和技术人员在研究过程中提供的支持。

利益冲突

作者声明无利益冲突。

资金来源

这项研究工作没有资金或财政支持。

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