茶树病虫害预测预报方法的回顾与展望

1742

西 南 农 业 学 报2010年23卷5期

              

SouthwestChinaJournalofAgriculturalSciencesVol.23  No.5

文章编号:1001-4829(2010)05-1742-06

茶树病虫害预测预报方法的回顾与展望

彭 萍,王晓庆,肖玉华,徐雅丽

(重庆市农业科学院,重庆 401329)

摘 要:本文概略地回顾评述了茶树病虫害的预测预报方法,介绍了现代信息技术如卫星遥感、昆虫雷达和地理信息系统技术等在农业病害虫灾变预警中的应用,对茶树病虫害监测预警技术今后的发展趋势作了进一步展望。关键词:茶树;病虫害;预测预报;3S技术中图分类号:S571.1   文献标识码:A

ReviewandProspectonForecastingofTeaPestsandDiseases

PENGPing,WANGXiao-qing,XIAOYu-hua,XUYa-li

(ChongqingAcademyofAgriculturalSciences,Chongqing401329,China)

Abstract:Thispaperbrieflyreviewedforecastingmethodsoftheteapestsanddiseases.Theapplicationofmoderninformationtechnologyintheagriculturalpestsanddiseasesdisasterearly-warningwasintroduced,suchassatelliteremotesensing,insectmonitoringradarandgeo-graphicalinformationsystemsandsoon.Finally,Madeafurtherprospectonthefuturedevelopmenttrendsofteapestsanddiseasesmonito-ringandwarningtechnology.

Keywords:Tea;Pestsanddiseases;Forecasting;3Stechnology

  农作物病虫害对全球主要粮食和经济作物的潜在丰收造成的危害在42%左右。我国是病虫害

生物灾害发生频繁且防御能力薄弱的农业大国,生物灾害问题相当突出。近年来,茶树病虫害发生与危害也呈上升趋势,成灾频率明显加快,致灾强度逐年增加。2009~2020年,我国云南、浙江、河南、贵州、江西等省茶区先后暴发茶黑毒蛾、茶尺蠖、茶棘皮蓟马、茶毛虫、茶饼病等病虫害疫情,造成直接经济损失近亿元。可见病虫灾害是制约产业持续稳定发展的主要问题之一。

病虫害预测预报,是病虫害综合治理的重要组成部分,是一项监测病虫害未来发生与为害趋势的重要工作,也是有效地防治和控制病虫害发生发展的依据,对茶叶生产的管理和决策起着重要的作用。在我国,茶树病虫害测报工作与其他粮食作物病虫害预测预报工作相比起步较晚。上世纪80年代中

  收稿日期:2010-04-30  基金项目:国家现代农业茶叶产业技术体系建设专项资金资助

作者简介:彭 萍(1958-),女,重庆人,研究员,主要从事茶树植物保护研究工作,E-mail:[email protected]

[1]

后期,农牧渔业部全国植保总站曾组织力量对浙江、江苏、安徽、四川和福建等五省茶叶主产区,开展了对主要病虫的预测预报工作

[2]

,由于多种因素所

致,该项工作持续时间不长。之后,各地研究工作断断续续,资料数据缺乏系统性。

1 预测预报方法回顾

病虫害预测预报是一门应用性很强的学科,长期以来数据管理和分析工具的优劣一直决定和影响着病虫害预测预报的准确率。随着数学理论及其他学科的发展,病虫害的预测预报大致经历了经验预测、实验预测、统计预测和信息预测四个发展阶段

[3]

经验预测是20世纪50~60年代主要采取的预

1.1 经验预测

测预报方法。这是植保工作者在长期治理病虫害的实践中经验的积累和总结。这一时期,茶树病虫害常用物候预测、害虫发育进度和有效基数推算法等预测病虫害的发生和防治

[4~5]

,对指导当时茶叶生

5期      彭 萍等:茶树病虫害预测预报方法的回顾与展望1743

预测中也被广泛应用,但存在一定的局限性,如所描述的病虫害发生与外界因子关系简单、相关程度和预测的准确率不高、预测时限较短,达不到中长期预

测的目的。1.2 实验预测

实验预测是国内外20世纪60~70年代病虫测报研究的热点,主要是应用以生命表和有效积温为基础的预测方法。我国各茶区针对当地常见主要害虫种类,开展了大量有关茶树病虫预测预报的研究工作,而有效积温预测法是当时茶树害虫发生

[11~13]

期预测的常用方法,在害虫综合治理的发展中起着至关重要的作用,现在仍然是参与害虫的综合管理重要组成部分。1.3 统计预测

统计预测是20世纪80年代研究的热点,是基于概率和多因子线性相关原理,利用数学手段进行一定范围预测因子筛选和建模。在茶叶病虫害预测

[14~15]

预报中应用较多的有回归分析、时间序列分析

[16~17]

[6~10]

方法,将各学科有机地结合起来,以研究病虫害发生行为的时空分布规律、成灾机制,从而建立快速准确的预测预报体系,达到防灾减灾的目的。

传统的病虫害监测预报方法采用田间定点监测或随机调查的方式,直接用肉眼观测病害或者捕捉害虫的方法判断病虫害发生的可能性。传统方法具有主观性强、信息滞后、效率低下等缺点。近年来,高新技术如3S(遥感RemoteSensingRS、地理信息系统GeographyInformationSystemGIS、全球定位系统GlobalPositioningSystemGPS)技术的应用和大气科学等的迅猛发展,为在现有基础上进一步对病虫害灾变发生的关键信息和引发灾变的关键因子进行大规模综合研究提供了前所未有的基础平台和技术

[1,22]

手段。2.1 卫星遥感技术

现代遥感起步于20世纪50年代,70年代开始,遥感技术日渐成熟,研究领域不断拓宽,在农业生产领域研究也越来越多。

国外从20世纪70年代开始用遥感技术来对蝗虫的发生进行监测,如澳大利亚利用卫星图像监测蝗虫的适生植被及其动态。80年代,用遥感植被绿度与土壤水分结合或植被指数,推断蝗灾发生区。进入21世纪后,利用遥感技术成功监测田间番茄晚疫病的发生动态,以减少经济损失。2.2 昆虫雷达技术

昆虫雷达可以获得高空单位体积迁飞性昆虫密度、迁飞路线和高度等方面的信息,在迁飞性昆虫的监测与预警中发挥了重要作用。20世纪60年代后期开始,英国、澳大利亚和美国开始利用雷达技术对昆虫迁飞活动进行监测,使昆虫迁飞研究由迁飞规律的定性分析发展到起飞—运转—降落过程的定量描述;我国在利用雷达对粘虫、草地螟、甜菜夜蛾、棉铃虫和旋幽夜蛾等重要迁飞性害虫进行了大量的观测研究,为这些害虫的预测预报和防治决策提供了非常重要的依据2.3 地理信息技术

[23~24]

、模糊数学

[17~19]

、灰色系统分析

[20]

等统计

方法。统计预测法原理和方法简单、易于掌握,但仍然存在诸如预测模型拟合度高,而实际应用时预测

精度降低;强调了统计理论,而忽略了生物学理论,没有完全把统计理论和害虫发生规律有机地结合起来等问题。1.4 信息预测

信息预测始于20世纪80年代,包括数据库管理系统、害虫发生时间预测系统、信息传递系统、管理信息系统、决策支持系统、专家系统和地理信息系统等。随着各类学科的发展和各种相关信息的完善,使信息预测法成为当前国内外研究的热点,其应用前景非常广阔。信息预测法在国内外的应用中已有不少成功实例。目前,在中国农业大学IPM实验室技术支撑下,国家茶叶产业体系茶树病虫害监测预警系统正在建设之中。该系统采用数据库技术、专家系统技术、地理信息系统技术、网络技术等将茶业生产中主要病虫害数据采集、数据传输与管理、预测预报及预报和防治信息发布等功能集于一体,拟为茶业病虫害防治提供及时准确的信息服务。

在病虫害治理方面,将地形地势图、土壤类型图、植被类型图、水系分布图、病虫分布图等建立成

空间数据库,把发生数量、为害程度、各种气象因子等建成属性数据库,利用地理信息系统的空间数据操作和图形处理分析等功能,就能产生关于害虫暴发、为害、迁飞、扩散等信息,从而制定相应的管理措[22][25]

施。在国外,韩国应用地理信息技术分析水稻害虫(二化螟、稻飞虱)的扩散分布及其与耕作制度和气候变化之间的关系;英国应用地理信息技[26]

,

2 预测预报方法的新进展

作为一种复杂的自然现象,病虫害发生在空间上既有全域性,又具有区域性,在时间上既表现无序的非稳定性,又存在有序的规律性和周期性。大量研究表明,病虫害发生具有不均匀性、差异性、多样性、突发性、随机性、可预测性和规律性等复杂性的

[21]

1744西 南 农 业 学 报                      23卷

还将地理信息技术与卫星遥感结合起来预报非洲沙漠蝗和非洲粘虫的发生分布。国内利用地理信息技术也进行了多方面的研究:南京农业大学利用地理信息技术研究稻飞虱的动态变化,证明了该虫在我国东部因季风环流而作南北往返迁飞的学说

[27]

监测的基础上,通过地理信息系统分析,结合人工智能、模型和专家系统,开展病虫害发生危害的预警和防治决策;通过计算机网络系统和电视预报系统等进行信息发布,以指导农业生产防治。

茶树病虫害监测预警研究与应用的许多方面与国内外先进水平相比,均处于较落后状态。但当前严峻生物灾害形势和茶业可持续发展的重大需求,迫使我们必须开展这方面的探索性和开创性研究,借助相关学科目前的进展又为我们提供了新的研究方法和监测工具,探索茶树病虫害灾变发生行为的动力学特征和时空分布规律,构建复杂系统中灾变预测的理论框架和新方法,随着上述理论的日趋成熟,必将在未来的茶树病虫害预测预报中发挥更大的作用。参考文献:

[1]中国植物保护学会.植物保护学学科发展报告[M].北京:中国

科学出版社,2008.99-112.

[2]南方六省茶树病虫测报协作组.茶树小绿叶蝉优势种初报[J].

病虫测报,1987(2):33-35.

[3]张永生.害虫预测预报方法的研究进展[J].湖南农业科学,

2009(7):77-79.

[4]贵州茶叶研究所.茶树主要病虫害的调查和测报方法[J].茶叶

通讯,1957(1):17-18.

[5]黄志农.茶毛虫防治经验[J].茶叶,1958(1):43-44.[6]祁门茶科所.茶毛虫预测[J].茶叶科学简报,1972(3):11-12.[7]鲁肃昌,谢冬祥.茶半跗线螨发生代数和始盛期预测研究[J].

四川茶叶科技,1980(1):11-17.

[8]朱俊庆.小绿叶蝉发生趋势预测[J].茶叶科学,1986,6(2):41

-46.

[9]李荫昌.茶尺蠖生育特性及测报技术研究[J].江苏茶叶,1987

(1986-1987合刊):65-69.

[10]汪荣灶.茶丽纹象甲的发生与预测[J].蚕桑茶叶通讯,1988

(4):19-20.

[11]殷坤山,熊兴平,唐美君,等.有效积温法预测茶尺蠖防治时期

的研究[J].昆虫知识,1995,32(6):339-339.

[12]卜可华.茶毛虫幼虫分龄及三龄幼虫有效积温的研究[J].茶

业通报,1988(4):28-30.

[13]黄明星.茶假眼小绿叶蝉卵发育起点温度及有效积温研究

[J].茶叶,1989(2):34-35.

[14]欧阳建军,韦泽初.茶小绿叶蝉第一高蜂始期与气候因子相关

分析及预测[J].广东茶叶科技,1987(2):43-46.

[15]程修江.越冬代大尺蠖羽化始期的回归预测[J].蚕桑茶叶通

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[16]楼云芬.时间序列分析优选法预测茶尺蠖第一代成虫高峰日

[J].中国茶叶,1992,14(5):18-19.

[17]秦华光,李家才,穆 丹,等.时间序列自回归模式预测茶园小

绿叶蝉种群动态的探讨[J].安徽农业大学学报,2008,35(4):564-570.

[18]黄明星.用模糊综合评判法预测茶假眼小绿叶蝉发生量[J].

中国茶叶,1989(6):36-37.

[19]单夏峰.模糊综合评判预测一代黑毒蛾发生量应用初探[J].

贵州茶叶,34):31-33;中

国林业科学院将地理信息技术与遥感结合,研究了

[28]

松毛虫的监测系统。中国农业大学以网络地理信息系统(WebGIS)为底层框架,研究了病虫害预测预报预警平台系统

[30]

[29]

。在茶叶植保方面,肖能文

等人参考地理、气候、茶树的种植历史和种植面积以及其他动物类群方面的研究和前人的工作,用ArcviewGIS3.1软件描绘出湖南省茶树害虫昆虫地理区划。2.4 全球定位技术

在全球定位技术方面,目前在飞机和大型机械防治上进行精准施药应用较多。在农业作物生物灾害监测方面,主要用于灾害的辅助调查。如定点调查,确定调查地点的经纬度和高程,以配合地理信息系统分析对地理数据定位和多年系统资料的获得

[1]

2.5 灾变预测新方法

病虫害的暴发具有大强度、小概率、复杂性(多因子相互作用)、混沌性(非常规趋势)和突变性(量变到质变,能量积累后的突然释放)的等特点。由于生物分布、发生程度与环境间的关系多属非线性关系,所以很多新的非线性统计如分形、神经网络、混沌理论、小波分析等研究成果,应用到生物灾害监测预警中。南京农业大学利用相空间重构预测法,对江苏南通、宜兴等地褐飞虱发生情况进行实际预报,其准确率均达80%以上;将相空间重构理论和神经网络理论相结合,建立了混沌时间序列的神经网络预测模型,对通州褐飞虱三代高峰日虫量做出了准确预报;用基于神经网络的综合集成预报技术对通州5年褐飞虱发生资料进行综合集成预报,用小波系数及其反演建立基于小波变换的预测模型对太湖地区农科所褐飞虱田间发生量进行长期预测,均取得了满意的预测效果

[22]

[3]

[22]

3 展望

随着食品安全的日趋严格,要求病虫害测报更趋及时、准确,方能有效地实施茶树病虫害无害化治理,保障低农药残留或无农药残留优质茶的生产。目前国际上在农作物病虫害的监测预警方面的发展趋势是:利用昆虫雷达、卫星遥感等开展农作物病虫害的遥感监测,结合灯诱、性诱和田间调查,获得田

5期      彭 萍等:茶树病虫害预测预报方法的回顾与展望1745

[20]单夏锋.灰色系统在预测茶假眼小绿叶蝉中的应用初探[J].

贵州茶叶,1992(3):24-28.

[21]张孝義,周立阳.害虫预测预报基础[J].昆虫知识,1995,32

(1):55-60.

[22]翟保平.3S技术与害虫灾变预警[A].见:江苏省昆虫学会第

十一届会员代表大会暨学术研讨会论文汇编[C].2004.[23]陈瑞鹿.雷达在粘虫迁飞研究中的应用[A].见:林昌善主编.

粘虫生理生态学[M].北京:北京大学出版社,1990.293-335.[24]陈瑞鹿,暴祥致,王素云,等.草地螟迁飞的雷达观测[J].植物

保护学报,1992,19(2):171-174.

[25]RobinsonTP.Geographicinformationsystemsandremotelysensed

datafordeterminingtheseasonaldistributionofhabitatsofmigrantinsectpests[A].In:DrakeV.A.,GatehouseA.G.(eds.),In-sectMigration:TrackingResourcesthroughSpaceandTime[M].UK:CambridgeUniversityPress.1995.335-352.

[26]SongYH,HeongKL.Useofgeographicalinformationsystemsin

analyzinglargeareadistributionanddispersalofriceinsectsinSouthKorea[J].KoreanJ.Appl.Ent.,1993,32:307-316.[27]王海扣,程遐年.GIS及其在害虫管理中的应用[A].见:张芝

利,朴永范,吴钜文主编.中国有害生物综合治理论文集[C].北京:中国农业科技出版社,1996.104-108.

[28]李天生,王福贵.三“S”信息技术在森林昆虫综合管理中的应

用[A].见:张芝利,朴永范,吴钜文主编.中国有害生物综合治理论文集[C].北京:中国农业科技出版社,1996.109-111.[29]贾启勇,高灵旺,李志红,等.基于WebGIS的病虫害预测预报

预警平台系统[J].中国植保导刊,2007,27(9):27-30.[30]肖能文,谭济才,侯柏华,等.湖南省茶树害虫地理区划分析

[J].动物分类学报,2004,29(1):17-26.

(责任编辑 李正华)

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西 南 农 业 学 报2010年23卷5期

              

SouthwestChinaJournalofAgriculturalSciencesVol.23  No.5

文章编号:1001-4829(2010)05-1742-06

茶树病虫害预测预报方法的回顾与展望

彭 萍,王晓庆,肖玉华,徐雅丽

(重庆市农业科学院,重庆 401329)

摘 要:本文概略地回顾评述了茶树病虫害的预测预报方法,介绍了现代信息技术如卫星遥感、昆虫雷达和地理信息系统技术等在农业病害虫灾变预警中的应用,对茶树病虫害监测预警技术今后的发展趋势作了进一步展望。关键词:茶树;病虫害;预测预报;3S技术中图分类号:S571.1   文献标识码:A

ReviewandProspectonForecastingofTeaPestsandDiseases

PENGPing,WANGXiao-qing,XIAOYu-hua,XUYa-li

(ChongqingAcademyofAgriculturalSciences,Chongqing401329,China)

Abstract:Thispaperbrieflyreviewedforecastingmethodsoftheteapestsanddiseases.Theapplicationofmoderninformationtechnologyintheagriculturalpestsanddiseasesdisasterearly-warningwasintroduced,suchassatelliteremotesensing,insectmonitoringradarandgeo-graphicalinformationsystemsandsoon.Finally,Madeafurtherprospectonthefuturedevelopmenttrendsofteapestsanddiseasesmonito-ringandwarningtechnology.

Keywords:Tea;Pestsanddiseases;Forecasting;3Stechnology

  农作物病虫害对全球主要粮食和经济作物的潜在丰收造成的危害在42%左右。我国是病虫害

生物灾害发生频繁且防御能力薄弱的农业大国,生物灾害问题相当突出。近年来,茶树病虫害发生与危害也呈上升趋势,成灾频率明显加快,致灾强度逐年增加。2009~2020年,我国云南、浙江、河南、贵州、江西等省茶区先后暴发茶黑毒蛾、茶尺蠖、茶棘皮蓟马、茶毛虫、茶饼病等病虫害疫情,造成直接经济损失近亿元。可见病虫灾害是制约产业持续稳定发展的主要问题之一。

病虫害预测预报,是病虫害综合治理的重要组成部分,是一项监测病虫害未来发生与为害趋势的重要工作,也是有效地防治和控制病虫害发生发展的依据,对茶叶生产的管理和决策起着重要的作用。在我国,茶树病虫害测报工作与其他粮食作物病虫害预测预报工作相比起步较晚。上世纪80年代中

  收稿日期:2010-04-30  基金项目:国家现代农业茶叶产业技术体系建设专项资金资助

作者简介:彭 萍(1958-),女,重庆人,研究员,主要从事茶树植物保护研究工作,E-mail:[email protected]

[1]

后期,农牧渔业部全国植保总站曾组织力量对浙江、江苏、安徽、四川和福建等五省茶叶主产区,开展了对主要病虫的预测预报工作

[2]

,由于多种因素所

致,该项工作持续时间不长。之后,各地研究工作断断续续,资料数据缺乏系统性。

1 预测预报方法回顾

病虫害预测预报是一门应用性很强的学科,长期以来数据管理和分析工具的优劣一直决定和影响着病虫害预测预报的准确率。随着数学理论及其他学科的发展,病虫害的预测预报大致经历了经验预测、实验预测、统计预测和信息预测四个发展阶段

[3]

经验预测是20世纪50~60年代主要采取的预

1.1 经验预测

测预报方法。这是植保工作者在长期治理病虫害的实践中经验的积累和总结。这一时期,茶树病虫害常用物候预测、害虫发育进度和有效基数推算法等预测病虫害的发生和防治

[4~5]

,对指导当时茶叶生

5期      彭 萍等:茶树病虫害预测预报方法的回顾与展望1743

预测中也被广泛应用,但存在一定的局限性,如所描述的病虫害发生与外界因子关系简单、相关程度和预测的准确率不高、预测时限较短,达不到中长期预

测的目的。1.2 实验预测

实验预测是国内外20世纪60~70年代病虫测报研究的热点,主要是应用以生命表和有效积温为基础的预测方法。我国各茶区针对当地常见主要害虫种类,开展了大量有关茶树病虫预测预报的研究工作,而有效积温预测法是当时茶树害虫发生

[11~13]

期预测的常用方法,在害虫综合治理的发展中起着至关重要的作用,现在仍然是参与害虫的综合管理重要组成部分。1.3 统计预测

统计预测是20世纪80年代研究的热点,是基于概率和多因子线性相关原理,利用数学手段进行一定范围预测因子筛选和建模。在茶叶病虫害预测

[14~15]

预报中应用较多的有回归分析、时间序列分析

[16~17]

[6~10]

方法,将各学科有机地结合起来,以研究病虫害发生行为的时空分布规律、成灾机制,从而建立快速准确的预测预报体系,达到防灾减灾的目的。

传统的病虫害监测预报方法采用田间定点监测或随机调查的方式,直接用肉眼观测病害或者捕捉害虫的方法判断病虫害发生的可能性。传统方法具有主观性强、信息滞后、效率低下等缺点。近年来,高新技术如3S(遥感RemoteSensingRS、地理信息系统GeographyInformationSystemGIS、全球定位系统GlobalPositioningSystemGPS)技术的应用和大气科学等的迅猛发展,为在现有基础上进一步对病虫害灾变发生的关键信息和引发灾变的关键因子进行大规模综合研究提供了前所未有的基础平台和技术

[1,22]

手段。2.1 卫星遥感技术

现代遥感起步于20世纪50年代,70年代开始,遥感技术日渐成熟,研究领域不断拓宽,在农业生产领域研究也越来越多。

国外从20世纪70年代开始用遥感技术来对蝗虫的发生进行监测,如澳大利亚利用卫星图像监测蝗虫的适生植被及其动态。80年代,用遥感植被绿度与土壤水分结合或植被指数,推断蝗灾发生区。进入21世纪后,利用遥感技术成功监测田间番茄晚疫病的发生动态,以减少经济损失。2.2 昆虫雷达技术

昆虫雷达可以获得高空单位体积迁飞性昆虫密度、迁飞路线和高度等方面的信息,在迁飞性昆虫的监测与预警中发挥了重要作用。20世纪60年代后期开始,英国、澳大利亚和美国开始利用雷达技术对昆虫迁飞活动进行监测,使昆虫迁飞研究由迁飞规律的定性分析发展到起飞—运转—降落过程的定量描述;我国在利用雷达对粘虫、草地螟、甜菜夜蛾、棉铃虫和旋幽夜蛾等重要迁飞性害虫进行了大量的观测研究,为这些害虫的预测预报和防治决策提供了非常重要的依据2.3 地理信息技术

[23~24]

、模糊数学

[17~19]

、灰色系统分析

[20]

等统计

方法。统计预测法原理和方法简单、易于掌握,但仍然存在诸如预测模型拟合度高,而实际应用时预测

精度降低;强调了统计理论,而忽略了生物学理论,没有完全把统计理论和害虫发生规律有机地结合起来等问题。1.4 信息预测

信息预测始于20世纪80年代,包括数据库管理系统、害虫发生时间预测系统、信息传递系统、管理信息系统、决策支持系统、专家系统和地理信息系统等。随着各类学科的发展和各种相关信息的完善,使信息预测法成为当前国内外研究的热点,其应用前景非常广阔。信息预测法在国内外的应用中已有不少成功实例。目前,在中国农业大学IPM实验室技术支撑下,国家茶叶产业体系茶树病虫害监测预警系统正在建设之中。该系统采用数据库技术、专家系统技术、地理信息系统技术、网络技术等将茶业生产中主要病虫害数据采集、数据传输与管理、预测预报及预报和防治信息发布等功能集于一体,拟为茶业病虫害防治提供及时准确的信息服务。

在病虫害治理方面,将地形地势图、土壤类型图、植被类型图、水系分布图、病虫分布图等建立成

空间数据库,把发生数量、为害程度、各种气象因子等建成属性数据库,利用地理信息系统的空间数据操作和图形处理分析等功能,就能产生关于害虫暴发、为害、迁飞、扩散等信息,从而制定相应的管理措[22][25]

施。在国外,韩国应用地理信息技术分析水稻害虫(二化螟、稻飞虱)的扩散分布及其与耕作制度和气候变化之间的关系;英国应用地理信息技[26]

,

2 预测预报方法的新进展

作为一种复杂的自然现象,病虫害发生在空间上既有全域性,又具有区域性,在时间上既表现无序的非稳定性,又存在有序的规律性和周期性。大量研究表明,病虫害发生具有不均匀性、差异性、多样性、突发性、随机性、可预测性和规律性等复杂性的

[21]

1744西 南 农 业 学 报                      23卷

还将地理信息技术与卫星遥感结合起来预报非洲沙漠蝗和非洲粘虫的发生分布。国内利用地理信息技术也进行了多方面的研究:南京农业大学利用地理信息技术研究稻飞虱的动态变化,证明了该虫在我国东部因季风环流而作南北往返迁飞的学说

[27]

监测的基础上,通过地理信息系统分析,结合人工智能、模型和专家系统,开展病虫害发生危害的预警和防治决策;通过计算机网络系统和电视预报系统等进行信息发布,以指导农业生产防治。

茶树病虫害监测预警研究与应用的许多方面与国内外先进水平相比,均处于较落后状态。但当前严峻生物灾害形势和茶业可持续发展的重大需求,迫使我们必须开展这方面的探索性和开创性研究,借助相关学科目前的进展又为我们提供了新的研究方法和监测工具,探索茶树病虫害灾变发生行为的动力学特征和时空分布规律,构建复杂系统中灾变预测的理论框架和新方法,随着上述理论的日趋成熟,必将在未来的茶树病虫害预测预报中发挥更大的作用。参考文献:

[1]中国植物保护学会.植物保护学学科发展报告[M].北京:中国

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[2]南方六省茶树病虫测报协作组.茶树小绿叶蝉优势种初报[J].

病虫测报,1987(2):33-35.

[3]张永生.害虫预测预报方法的研究进展[J].湖南农业科学,

2009(7):77-79.

[4]贵州茶叶研究所.茶树主要病虫害的调查和测报方法[J].茶叶

通讯,1957(1):17-18.

[5]黄志农.茶毛虫防治经验[J].茶叶,1958(1):43-44.[6]祁门茶科所.茶毛虫预测[J].茶叶科学简报,1972(3):11-12.[7]鲁肃昌,谢冬祥.茶半跗线螨发生代数和始盛期预测研究[J].

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[8]朱俊庆.小绿叶蝉发生趋势预测[J].茶叶科学,1986,6(2):41

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[9]李荫昌.茶尺蠖生育特性及测报技术研究[J].江苏茶叶,1987

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[10]汪荣灶.茶丽纹象甲的发生与预测[J].蚕桑茶叶通讯,1988

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[11]殷坤山,熊兴平,唐美君,等.有效积温法预测茶尺蠖防治时期

的研究[J].昆虫知识,1995,32(6):339-339.

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贵州茶叶,34):31-33;中

国林业科学院将地理信息技术与遥感结合,研究了

[28]

松毛虫的监测系统。中国农业大学以网络地理信息系统(WebGIS)为底层框架,研究了病虫害预测预报预警平台系统

[30]

[29]

。在茶叶植保方面,肖能文

等人参考地理、气候、茶树的种植历史和种植面积以及其他动物类群方面的研究和前人的工作,用ArcviewGIS3.1软件描绘出湖南省茶树害虫昆虫地理区划。2.4 全球定位技术

在全球定位技术方面,目前在飞机和大型机械防治上进行精准施药应用较多。在农业作物生物灾害监测方面,主要用于灾害的辅助调查。如定点调查,确定调查地点的经纬度和高程,以配合地理信息系统分析对地理数据定位和多年系统资料的获得

[1]

2.5 灾变预测新方法

病虫害的暴发具有大强度、小概率、复杂性(多因子相互作用)、混沌性(非常规趋势)和突变性(量变到质变,能量积累后的突然释放)的等特点。由于生物分布、发生程度与环境间的关系多属非线性关系,所以很多新的非线性统计如分形、神经网络、混沌理论、小波分析等研究成果,应用到生物灾害监测预警中。南京农业大学利用相空间重构预测法,对江苏南通、宜兴等地褐飞虱发生情况进行实际预报,其准确率均达80%以上;将相空间重构理论和神经网络理论相结合,建立了混沌时间序列的神经网络预测模型,对通州褐飞虱三代高峰日虫量做出了准确预报;用基于神经网络的综合集成预报技术对通州5年褐飞虱发生资料进行综合集成预报,用小波系数及其反演建立基于小波变换的预测模型对太湖地区农科所褐飞虱田间发生量进行长期预测,均取得了满意的预测效果

[22]

[3]

[22]

3 展望

随着食品安全的日趋严格,要求病虫害测报更趋及时、准确,方能有效地实施茶树病虫害无害化治理,保障低农药残留或无农药残留优质茶的生产。目前国际上在农作物病虫害的监测预警方面的发展趋势是:利用昆虫雷达、卫星遥感等开展农作物病虫害的遥感监测,结合灯诱、性诱和田间调查,获得田

5期      彭 萍等:茶树病虫害预测预报方法的回顾与展望1745

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(责任编辑 李正华)


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