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瓜实蝇是一种世界性的检疫性害虫,严重危害瓜类蔬菜和水果的品质与产量。近几年瓜实蝇在宁乡县苦瓜上为害越来越严重,严重影响该县苦瓜产业的发展。2015年和2016年采用引诱剂和黄板监测了宁乡县苦瓜园区瓜实蝇成虫发生动态,同时结合套袋技术监测了瓜实蝇幼虫发生动态,以期明确宁乡县瓜实蝇在蔬菜类瓜果上的发生规律,为瓜实蝇的预测及后期综合防控提供参考。结果表明:宁乡县苦瓜园区瓜实蝇成虫始见期发生在6月上旬,高峰期年际变化较大,但主高峰期集中在9月中旬,结束期多发生在10月中旬左右。 相似文献
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《安徽农业科学》2020,(6)
[目的]为了促进果蔬进出口贸易和快速通关,防止瓜实蝇[Bactrocera cucurbitae(Coquillett)]进一步传入扩散,迫切需要开展适合实蝇快速鉴定技术的研究。[方法]应用SS-PCR技术,基于mtDNA COⅠ序列,设计了1对能够准确鉴定瓜实蝇的种特异性引物GF85和GR531。选用瓜实蝇作为阳性对照,南瓜实蝇[B.tau(Walker)]、具条实蝇[B.scutellata(Hendel)]等其他19种待测实蝇作为阴性对照,提取供试虫样基因组DNA,并进行PCR扩增和电泳检测。[结果]仅虫样瓜实蝇能在约447 bp位置扩增出一条清晰且单一的条带,其余的虫样未出现条带。[结论]将该试验建立的SS-PCR鉴定方法应用于实际进出境果蔬截获和疫情监测的虫样的鉴定,并得到验证,表明该方法具特异性、稳定性强,可在实际的实蝇鉴定工作中应用。 相似文献
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于2010年711月通过引诱剂诱捕对云南省永善县柑橘园中的实蝇种群动态进行了监测。结果表明:在柑橘园中以南瓜实蝇为优势种,监测到的3种实蝇的种群动态基本一致,种群数量高峰一般出现在811月通过引诱剂诱捕对云南省永善县柑橘园中的实蝇种群动态进行了监测。结果表明:在柑橘园中以南瓜实蝇为优势种,监测到的3种实蝇的种群动态基本一致,种群数量高峰一般出现在89月份;在供试的4种引诱剂中,以糖醋酒溶液对柑橘园实蝇的引诱效果最好,其次是果瑞特诱剂和水解蛋白诱剂,而甲基丁香酚的引诱效果不佳;糖醋酒溶液、水解蛋白诱剂、果瑞特诱剂诱捕到的实蝇的雌雄比分别为1∶1.02、1∶2.11、1∶4.68。 相似文献
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于2007-2008年连续2 a采用性诱剂诱捕法,对云南柯街地区桔小实蝇种群动态进行了全年监测,并就气象因子及寄主植物对种群数量变动的影响进行了综合分析。结果表明:桔小实蝇在柯街地区全年发生,冬季种群数量较低,夏季种群数量高,且种群增长呈单峰型,高峰期出现在7月或8月。相关分析表明,月平均温度、月平均最低温度、月平均最高温度、月降雨量等是影响桔小实蝇种群数量变化的主要气象因子。主成分分析、回归分析等结果揭示,温度是影响桔小实蝇种群数量变动的关键因子。当地寄主种类多,种植面积大,挂果时间长,为桔小实蝇提供丰富的食物资源,是桔小实蝇种群数量变动的重要原因之一。 相似文献
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A. Castrignanò L. Boccaccio Y. Cohen D. Nestel I. Kounatidis N. T. Papadopoulos D. De Benedetto P. Mavragani-Tsipidou 《Precision Agriculture》2012,13(4):421-441
Area-wide integrated pest management requires an understanding of insect population dynamics and definition of suitable techniques to quantify spatio-temporal variability to make better pest management decisions. However, the viability of area-wide integrated pest management has often been questioned because of the high monitoring costs. The present study aimed to: (i) analyse the spatial and temporal dynamics of the olive fruit fly over a large olive growing area (Ormylia, Greece), and (ii) define a methodology to determine monitoring zones to optimize the monitoring effort over space and time in area-wide integrated pest management programmes. Data from an olive fruit fly monitoring network based on McPhail traps were utilized. The multi-variate spatial (elevation) and temporal (6 periods) data of olive fruit fly population density were analysed by principal component analysis, co-kriging and factor kriging to produce thematic maps and to delineate monitoring zones. Olive fruit fly density was spatially correlated from 200 to 4?000?m. The spatial pattern changed over the monitoring season. Areas with high density of olive fruit flies shifted from high altitudes in summer to lower altitudes towards autumn. Three recommended levels of monitoring intensity were defined, thus delineating homogeneous monitoring zones for summer (July to September) and October. It was concluded that delineating monitoring zones through multi-variate geostatistics is a suitable approach for optimising the monitoring effort, because population density distribution is spatially structured over large areas and changes over time. 相似文献
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Huan LIU Dong-ju ZHANG Yi-juan XU Lei WANG Dai-feng CHENG Yi-xiang QI Ling ZENG Yongyue LU 《农业科学学报》2019,18(4):771-787
The Oriental fruit fly, Bactrocera dorsalis (Hendel), is among the most destructive fruit/vegetable-eating agricultural pests in the word, particularly in Asian countries such as China. Because of its widespread distribution, invasive ability, pest status, and economic losses to fruit and vegetable crops, this insect species is viewed as an organism warranting severe quarantine restrictions by many countries in the world. To understand the characteristics and potential for expansion of this pest, this article assembled current knowledge on the occurrence and comprehensive control of the Oriental fruit fly in China concerning the following key aspects: invasion and expansion process, biological and ecological characteristics, dynamic monitoring, chemical ecology, function of symbionts, mechanism of insecticide resistance, control index, and comprehensive control and countermeasures. Some suggestions for the further control and study of this pest are also proposed. 相似文献
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广东省杨桃园桔小实蝇发生高峰期预测 总被引：3，自引：0，他引：3
根据2003—2004年多个地点的桔小实蝇Bactrocera dorsalis(Hendel)监测数据和室内恒温条件下发育历期观察结果,采用地理信息系统技术和发育历期模型的方法,研究了广东省杨桃园桔小实蝇成虫2个发生高峰期地理分布规律和发生期预测技术.结果表明,广东省桔小实蝇成虫年度第1个发生高峰期呈现由南向北、由西向东逐渐推迟的趋势,而最后一个发生高峰期基本表现为由北向南、由东向西逐渐推迟的规律.第1个高峰最早是3月20—24日出现在湛江地区,最迟是4月28日—5月1日出现在梅州、潮州、揭阳部分、汕头部分、韶关西北部的几个县区和清远东部的山区.最后一个高峰期出现时间和地区规律基本上与第1个高峰期相反.建立了当代桔小实蝇成虫发生高峰期预测下一代成虫发生高峰期的模型.对这2种预测方法的检验结果表明,两者均能较为准确地预测出相应的桔小实蝇成虫发生高峰期. 相似文献
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橘小实蝇的地理分布模型 总被引：10，自引：2，他引：10
吴宇芬 《福建农林大学学报(自然科学版)》2005,34(2):168-171
根据橘小实蝇的致死温度和有效积温,用Access设计气候资料和地理信息数据库,用MapX和Visual Basic设计程序,建立了橘小实蝇地理分布模型.用中国670个气象站点30a的气候资料运行该模型.结果表明,橘小实蝇可在中国25%的地区发生,分布北界为(30±2)N左右,1a发生3-12代. 相似文献
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[目的]为在江西省对桔小实蝇进行有效的监测和预警提供科学依据。[方法]利用桔小实蝇的分布点数据和环境因子数据,通过GARP生态位模型预测桔小实蝇在江西省的潜在分布区域。[结果]桔小实蝇在江西省的适生面积占全省面积的2/3以上。在24°～26°N赣南盆地的大部分区域,年平均气温在19～20℃,是桔小实蝇的高适生区。在26°～27°N的赣州北部的部分地区以及吉安西南部、抚州、鹰潭、上饶东南部的少部分地区,年平均气温在18～19℃,是桔小实蝇的中度适生区。在26°～30°N的滨湖、赣江中下游、抚河、袁水区域和赣西南山区,年平均气温在17～18℃,是桔小实蝇的低适生区。赣东北、赣西北和长江沿岸地区,年平均气温为16～17℃,是桔小实蝇的非适生区。[结论]该研究结果表明,桔小实蝇的实际分布与GARP的预测分布基本相符。 相似文献
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为了探索柑橘小实蝇入侵扩散与危害规律,提高其监测与防控水平,2008-2010年应用柑橘小实蝇专用性诱剂和诱捕器,在全市19个镇（街道）35个柑橘园建立监测点进行全市性入侵扩散分布普查;在古城伏龙柑橘园和市区水果市场建立2个系统监测点开展全年种群数量消长监测,结果表明柑橘小实蝇种群入侵扩散与时空分布呈塔型趋势,即以城区为中心,并呈向周边区域扩散蔓延趋势;全年种群时序数量变化主要呈单峰型曲线变化,一般于6月中下旬至7月上中旬初见性诱成虫,8月上旬形成增长拐点,9-10月形成数量高峰, 影响种群数量消长的主要因子有种群基数、气候和生境条件等,从而创建柑橘小实蝇基数（m6）与全年种群诱量（M）关系模型M=23.8339 m6+59.8003（n=6, r=0.9735**）、当旬虫口密度(mn)与其前3个月的旬平均气温(tn-9)关系模型mn=1.9248tn-9-14.88063（n=72, r=0.5123**）,以及柑橘挂果期成虫诱量（M）、有虫株率（R%）、有虫果率（P%）、每虫果幼虫量（N）等关系模型：R=0.3667M-1.2746（n=11, r=0.8901**）;P=0.0581R+0.3112（n=11, r=0.9649**）;N=0.6438P+0.9610（n=11, r=0.7000*）。应用柑橘小实蝇种群入侵扩散危害规律及其参数模型,可反映柑橘园柑橘小实蝇发生变化动态,可随旬作出预报和决策防治,这对提高其监测预警和持续控制具有重要指导意义。 相似文献
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为了探索柑橘小实蝇入侵扩散与危害规律,提高其监测与防控水平,2008—2010年应用柑橘小实蝇专用性诱剂和诱捕器,在全市19个镇(街道)35个柑橘园建立监测点进行全市性入侵扩散分布普查;在古城伏龙柑橘园和市区水果市场,建立2个系统监测点开展全年种群数量消长监测,结果表明柑橘小实蝇种群入侵扩散与时空分布呈塔型趋势,即以城区为中心,并呈向周边区域扩散蔓延趋势;全年种群时序数量变化主要呈单峰型曲线变化,一般于6月中下旬至7月上中旬初见性诱成虫,8月上旬形成增长拐点,9—10月形成数量高峰,影响种群数量消长的主要因子有种群基数、气候和生境条件等,从而创建柑橘小实蝇基数(m6)与全年种群诱量(M)关系模型M=23.8339m6+59.8003(n=6,r=0.9735**)、当旬虫口密度(mn)与其前3个月的旬平均气温(tn-9)关系模型mn=1.9248tn-9-14.88063(n=72,r=0.5123**),以及柑橘挂果期成虫诱量(M)、有虫株率(R%)、有虫果率(P%)、每虫果幼虫量(N)等关系模型:R=0.3667M-1.2746(n=11,r=0.8901**);P=0.0581R+0.3112(n=11... 相似文献