Динамика численности насекомых-вредителей - Pest insect population dynamics

Соевая тля

В динамика населения из насекомые-вредители представляет интерес для фермеров, экономистов-аграрников, экологов и тех, кто заботится о благополучии животных.

Факторы, влияющие на население

Личинка японского жука

• Независимо от плотности: Одинаково влияют на население независимо от его плотности. Примеры:^[1]
  • А зимние морозы может убить постоянную долю картофельные цикадки в арахисовом поле независимо от общего количества цикадок.
  • Японский жук личинки хорошо выживают при обильных летних дождях.
  • Температура, влажность, пожары, штормы, растворенный кислород для водных видов.
• Зависит от плотности: Влияет на население более или менее по мере увеличения населения. Примеры:^[1]
  • Большая часть населения может быть более уязвима для болезней и паразитов.
  • У большего населения может быть больше внутривидовая конкуренция, в то время как меньшее население может иметь больше межвидовая конкуренция.
  • Эмиграция из населения может возрасти по мере его увеличения.

Таблицы дожития

Helicoverpa zea личинка, питающаяся кукурузой

А таблица жизни показывает, как и сколько насекомых умирают по мере созревания от яиц до взрослых особей. Это помогает в борьбе с вредителями, определяя, на каком этапе жизни насекомые-вредители наиболее уязвимы и как можно увеличить смертность.^[2] А когортная таблица смертности отслеживает организмы на всех этапах жизни, в то время как статическая таблица смертности показывает распределение стадий жизни среди населения в определенный момент времени.^[3]

Ниже приводится пример таблицы смертности когорты, основанной на полевых данных Варгаса и Нишиды (1980).^[4] Общий уровень смертности составил 94,8%, но это, вероятно, заниженная оценка, поскольку в ходе исследования куколок собирали в чашки, которые могли защитить их от птиц, мышей, суровой погоды и т. Д.^[4]

Таблица выживаемости кукурузных червей Heliothis zea, 10 октября 1976 г. - 20 ноября 1976 г., адаптировано из Варгаса и Нишиды (1980)^[4]

Этап (${ displaystyle x}$)	Число живое на стадии (${ displaystyle a_ {x}}$)	Причина смертности	Число умирающих	Доля выживших исходной когорты (${ displaystyle l_ {x}}$)	Доля умирающих исходной когорты (${ displaystyle d_ {x}}$)	Смертность на этом этапе (${ displaystyle q_ {x}}$)
Яйцо	1000	Trichogramma confusum осовый паразитизм	386	1	.386	.386
Яйцо	614	Orius insidiosus хищничество и неизвестное	232	.614	.232	.378
Личинка 1	382	О. insidiosus, каннибализм и неизвестное	90	.382	.090	.236
Личинка 2	292	Каннибализм и неизвестность	59	.292	.059	.202
Личинка 3	233	Каннибализм и неизвестность	34	.233	.034	.146
Личинка 4	199	Каннибализм, болезни, паразитизм и неизвестность	59	.199	.059	.296
Личинка 5	140	Каннибализм, болезни, паразитизм и неизвестность	69	.140	.069	.493
Личинка 6	71	Каннибализм, болезни, паразитизм и неизвестность	1	.071	.001	.014
Куколка	70	Болезнь и неизвестно	18	.070	.018	0.257
Взрослый	52 (28 мужчин, 24 женщины)			.052

Продолжительность жизни

Из таблицы смертности мы можем вычислить продолжительность жизни следующее. Предположим этапы ${ displaystyle x}$ равномерно разнесены. Средняя доля ${ displaystyle L_ {x}}$ живых организмов на стадии ${ displaystyle x}$ между началом и концом^[3]

${ displaystyle L_ {x} = { frac {l_ {x} + l_ {x + 1}} {2}}}$.

Общее количество ${ displaystyle T_ {x}}$ будущих стадий, которые должны пройти люди в возрасте ${ displaystyle x}$ и старше^[3]

${ displaystyle T_ {x} = L_ {x} + L_ {x + 1} + L_ {x + 2} + ...}$ .

Тогда продолжительность жизни ${ displaystyle e_ {x}}$ в возрасте ${ displaystyle x}$ является^[3]

${ displaystyle e_ {x} = { frac {T_ {x}} {l_ {x}}}}$.

Мы могли бы проделать те же вычисления с грубым числом особей, а не с пропорциями.

Базовая репродуктивная скорость

Если мы еще знаем число ${ displaystyle F_ {x}}$ яиц (плодовитость) в возрасте ${ displaystyle x}$, мы можем рассчитать количество яиц, произведенных на выжившую особь ${ displaystyle m_ {x}}$ в качестве

${ displaystyle m_ {x} = { frac {F_ {x}} {a_ {x}}}}$,

куда ${ displaystyle a_ {x}}$ это количество людей, живущих на этом этапе.

В базовая скорость воспроизводства ${ displaystyle R_ {0}}$,^[3] также известный как коэффициент замещения населения, - это соотношение дочерей к матерям. Если он больше 1, популяция увеличивается. В стабильной популяции коэффициент замещения должен быть близким к 1.^[2] Мы можем рассчитать его по данным таблицы смертности как^[3]

${ Displaystyle R_ {0} = сумма _ {x} l_ {x} m_ {x}}$.

Это потому, что каждый ${ displaystyle l_ {x} m_ {x}}$ продукт вычисляет (родители в первом поколении в возрасте ${ displaystyle x}$) / (яйца первого поколения) раз (яйца второго поколения, произведенные по возрасту${ displaystyle x}$ родители) / (родители в первом поколении в возрасте ${ displaystyle x}$).

Если ${ displaystyle N_ {0}}$ - начальная численность популяции и ${ displaystyle N_ {T}}$ - размер популяции через поколение, тогда^[3]

${ displaystyle R_ {0} = { frac {N_ {T}} {N_ {0}}}}$.

Время генерации

В время генерации когорты ${ displaystyle T_ {c}}$ - это средняя продолжительность между рождением одного из родителей и рождением его ребенка. Если ${ displaystyle x}$ измеряется годами, то^[3]

${ displaystyle T_ {c} = { frac { sum _ {x} xl_ {x} m_ {x}} { sum _ {x} l_ {x} m_ {x}}}}$.

Собственная скорость увеличения

Если ${ displaystyle R_ {0}}$ остается относительно стабильным на протяжении поколений, мы можем использовать его для приближения внутренняя скорость увеличения ${ displaystyle r}$ для населения:^[3]

${ Displaystyle г приблизительно { гидроразрыва { ln R_ {0}} {T_ {c}}}}$.

Это потому что

${ displaystyle ln R_ {0} = ln { frac {N_ {T}} {N_ {0}}} = ln { frac {N_ {0} + Delta N} {N_ {0}} } = ln left (1 + { frac { Delta N} {N_ {0}}} right) приблизительно { frac { Delta N} {N_ {0}}}}$,

где приближение следует из Серия Меркатор. ${ displaystyle T_ {c}}$ это изменение времени, ${ displaystyle Delta t}$. Тогда у нас есть

${ displaystyle r приблизительно { frac { Delta N} { Delta t}} { frac {1} {N_ {0}}}}$,

что является дискретным определением внутренней скорости роста.

Модели роста

В целом рост населения примерно соответствует одной из следующих тенденций:^[1]

• Логистический рост выравнивание в некоторых грузоподъемность.
• Перескок (циклы «подъема» и «спада»).
• Колебания на уровне или ниже допустимой.

Скорость роста насекомых-вредителей в значительной степени зависит от температуры и количества осадков, среди других переменных. Иногда популяции вредителей быстро растут и становятся очагами.^[5]

Градусно-дневные расчеты

Потому что насекомые экзотермический «Температура, вероятно, является самым важным фактором окружающей среды, влияющим на поведение, распространение, развитие, выживание и размножение насекомых».^[6] Как результат, возрастающие градусо-дни обычно используются для оценки развития насекомых, часто относительно биофикс точка,^[6] то есть биологическая веха, например, когда насекомое выходит из окукливания весной.^[7] Градус-дни могут помочь в борьбе с вредителями.^[8]

Стенотус бинотатус, а ошибка растений в группе Гетероптеры

Ямамура и Киритани приблизились к скорости развития ${ displaystyle r}$ в качестве^[9]

${ displaystyle r = { begin {cases} { frac {T-T_ {0}} {K}}, & T geq T_ {0} 0, & T$,

с ${ displaystyle T}$ текущая температура, ${ displaystyle T_ {0}}$ является базовой температурой для вида, и ${ displaystyle K}$ является термической постоянной для вида. Генерация определяется как продолжительность, необходимая для интеграла по времени ${ displaystyle r}$ равным 1. Используя линейные приближения, авторы оценивают, что если температура увеличится на ${ displaystyle Delta T}$ (например, может быть ${ displaystyle Delta T}$ = 2 ° C для изменения климата к 2100 г. относительно 1990 г.), то прирост количества поколений в год ${ displaystyle Delta N}$ было бы^[9]

${ displaystyle Delta N приблизительно { frac { Delta T} {K}} left (206,7 + 12,46 (m-T_ {0}) right)}$,

куда ${ displaystyle m}$ - текущая среднегодовая температура местности. В частности, авторы предполагают, что потепление на 2 ° C может привести, например, к примерно одному дополнительному поколению для Чешуекрылые, Hemiptera, два дополнительных поколения для Двукрылые, почти три поколения за Перепончатокрылые, и почти пять поколений за Афидоидеи. Эти изменения в вольтинизм может произойти через биологическое распространение и / или естественный отбор; авторы указывают на предшествующие примеры каждого из них в Японии.^[9]

Геометрическое броуновское движение

Сандинг и Зивин моделируют рост популяции насекомых-вредителей как геометрическое броуновское движение (GBM) процесс.^[10] Модель является стохастической, чтобы учесть изменчивость темпов роста в зависимости от внешних условий, таких как погода. В частности, если ${ displaystyle X}$ текущая популяция насекомых, ${ displaystyle alpha}$ это собственная скорость роста, и ${ displaystyle sigma}$ коэффициент дисперсии, авторы предполагают, что

${ Displaystyle dX = альфа Xdt + sigma Xdz}$,

куда ${ displaystyle dt}$ - приращение времени, а ${ displaystyle dz = xi _ {t} { sqrt {dt}}}$ является приращением Винеровский процесс, с ${ displaystyle xi _ {t}}$ существование стандарт-нормальный распределены. В этой модели в краткосрочных изменениях численности населения преобладает стохастический член: ${ displaystyle sigma Xdz}$, но в долгосрочных изменениях преобладает тренд, ${ displaystyle alpha Xdt}$.^[10]

После решения этого уравнения мы Найди это население во время ${ displaystyle t}$, ${ displaystyle X_ {t}}$, является лог-нормально распределенный:

${ displaystyle X_ {t} sim operatorname {Log - { mathcal {N}}} left (X_ {0} e ^ { alpha t}, X_ {0} ^ {2} e ^ {2 альфа t} (e ^ { sigma ^ {2} t} -1) right)}$,

куда ${ displaystyle X_ {0}}$ - начальная популяция.^[10]

Салатная тля

В качестве примера авторы рассматривают мевинфос аппликация на листья салата в Долина Салинас, Калифорния с целью контроля тля. Предыдущие исследования других авторов показали, что ежедневный процентный рост зеленая персиковая тля можно смоделировать как возрастающую линейную функцию средней дневной температуры. В сочетании с тем фактом, что температура распределена нормально, это согласуется с уравнениями GBM, описанными выше, и авторы пришли к выводу, что ${ displaystyle alpha = 0,1199}$ и ${ displaystyle sigma = 0,1152}$.^[10] Поскольку ожидаемая популяция на основе логнормального распределения растет с увеличением ${ Displaystyle е ^ { альфа т}}$, это означает, что время удвоения тли составляет ${ displaystyle ln 2 / 0,1199 = 5,8}$ дней. Обратите внимание, что в другой литературе установлено, что время генерации тлей находится примерно в диапазоне от 4,7 до 5,8 дней.^[11]

Повторяющиеся циклы вспышек

Исследование 2013 года проанализировало популяционную динамику менее крупных чайная мучнистая - моль, поражающая чайные плантации, особенно в Японии. Данные состояли из подсчета взрослых бабочек, пойманных с помощью световые ловушки каждые 5–6 дней на чайной станции Кагосима в Японии с 1961 по 2012 год. Пиковая популяция была в 100-4000 раз выше, чем на самом низком уровне. А вейвлет разложение показало четкий, относительно стационарный годовой цикл в популяциях, а также нестационарные прерывания в период с конца апреля по начало октября, что составляет 4-6 вспышек в год этого многовольтный разновидность.^[12] Циклы возникают в результате рост численности населения.^[13]

Эти бабочки имеют поэтапно структурированные жизненные циклы развития, и традиционная гипотеза предполагает, что эти циклы должны быть наиболее синхронизированы в популяции весной из-за предшествующих эффектов холодных зимних месяцев, а с течением лета стадии жизни становятся более случайными. ассорти.^[12] Это часто наблюдается в Северной Америке.^[13] Однако это исследование показало, что популяции более коррелировали в течение сезона, возможно, потому, что колебания температуры обеспечивали синхронность. Авторы обнаружили, что, когда температура впервые повысилась выше ~ 15 ° C весной, динамика популяции пересекла Бифуркация хопфа от стабильности к повторяющимся циклам вспышек и до стабилизации снова осенью. Выше порога Хопфа амплитуда популяционного цикла возрастает примерно линейно с температурой. Это исследование подтвердило классическую концепцию температуры как «кардиостимулятора всех показателей жизнедеятельности».^[12]

Понимание динамики жизненного цикла важно для борьбы с вредителями, потому что некоторые инсектициды действуют только на одной или двух стадиях жизни насекомого.^[13]

Эффекты борьбы с вредителями

Взрослый самец непарной бабочки

Б. Чейни, консультант фермы в округе Монтерей, Калифорния, считает, что мевинфос убьет практически всю тлю на поле после внесения.^[10] Вятт, ссылаясь на данные различных Тесты управления членистоногими, по оценкам, процент убитых салатных тлей составляет 76,1% для эндосульфан и 67,0% для имидаклоприд.^[14]

У инсектицидов, применяемых против непарного шелкопряда в 1970-х годах, показатель гибели около 90%.^[15]

Воздействие изменения климата

Изменение температуры считается самым большим прямым абиотическим воздействием изменение климата на травоядных насекомых.^[16] В регионах с умеренным климатом глобальное потепление повлияет на перезимовка, а более высокие температуры продлят летний сезон, обеспечив больший рост и размножение.^[16]

По оценкам исследования 2013 года, с 1960 года в среднем вредители сельскохозяйственных культур и патогены перемещаются в более высокие широты со скоростью около 2,7 км / год.^[17] Это примерно соответствует оценкам скорости изменения климата в целом.^[18]

Смотрите также

• Экология насекомых
• Экология населения
• Устойчивость к пестицидам
• Инсектицид
• Борьба с вредителями

Примечания