土壤因子对春尺蠖蛹羽化率的影响研究

来源 :新疆农业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zmc02302
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以春尺蠖的蛹为研究对象,于室内和林间进行了不同土壤含水量、土层深度、土壤温湿度条件下春尺蠖蛹的羽化情况研究,探讨土壤含水量和土层深度、土壤温湿度对春尺蠖蛹羽化率的影响。结果表明,不同含水量土壤和土层深度都对春尺蠖蛹的羽化率、羽化天数和羽化高峰期有显著影响(P<0.05);土壤含水量为30%时,羽化率最高,达到81.67%。当土壤含水量较高时,羽化率明显受到抑制。10~30cm土层中春尺蠖的羽化率相对较高,达到80%左右;40~50cm土层中春尺蠖羽化率相对较低,约为75%,土层深度差异在这两组间对该虫羽化进度影响明显。分别用直线回归和Logistic回归模拟了时间与累计羽化进度的关系,两种模型均极显著(P<0.01)。用直线回归模型计算,春尺蠖越冬蛹在30%下的理论羽化截止日期最早。通过多元回归分析,拟合10~50cm土层深度的土壤温、湿度和成虫羽化数量之间的回归方程。其中,20cm深处土壤温、湿度与羽化数量相关系数最大,实测羽化数量与预测羽化数量拟合程度较好,该函数对春尺蠖发生量的预测具有一定指导作用。 In this study, pupae were used to study the eclosion of pupae under different soil moisture, depth of soil and soil temperature and humidity in indoor and forest, and to investigate the emergence of soil water content and soil depth, soil temperature and humidity Effect on the emergence rate of pupae in spring. The results showed that the soil moisture and soil depth had significant effects on the emergence rate, feathering days and eclosion peak of pupae (P <0.05). When the soil water content was 30%, the emergence rate was the highest (81.67% . When the soil moisture content is higher, the emergence rate is obviously inhibited. In the 10 ~ 30cm soil layer, the eclosion rate was relatively high, reaching about 80%. In the 40 ~ 50cm soil layer, the eclosion rate in spring was relatively low, about 75%. The soil depth difference between the two groups Insect feather progress significantly affected. Linear regression and Logistic regression were used to simulate the relationship between time and accumulated eclosion. Both models were significant (P <0.01). Using the linear regression model, the theoretical feathering deadline of the overwintering pupae at 30 cm was the earliest. Through multiple regression analysis, the regression equations between the soil temperature, humidity and adult eclosion number of 10 ~ 50cm soil depth were fitted. Among them, the correlation coefficient between the soil temperature and humidity and the number of eclosion was the highest at the depth of 20cm. The measured feather number fitted the forecasted eclosion number well, and the function could guide the occurrence of spring ichnography.
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