(高清版)DB41∕T 1060-2015 果樹綠盲蝽測報技術規(guī)范

DB41RuleforsamplingandforecastingtechniquesofApolyguslucorumpopulationin河南省質量技術監(jiān)督局發(fā)布I本標準主要起草人：封洪強、黃建榮、李國平、田彩紅、邱峰、金銀利、1果樹綠盲蝽測報技術規(guī)范本標準適用于棗、葡萄、梨、桃和蘋果等果樹綠盲蝽發(fā)生的調(diào)查凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）NY/T2163—2012棉盲蝽測報技術規(guī)范每一百枝標準枝條上綠盲蝽的卵量，以粒/104.1越冬卵量調(diào)查4.1.1調(diào)查時間4.1.2調(diào)查地點選擇當?shù)胤N植面積大于0.5hm2的棗、葡萄、梨、桃和蘋果等種類的果園各3塊，每個果園根據(jù)5點4.1.3調(diào)查方法2調(diào)查時用肉眼或手持式放大鏡檢查剪口、冬芽和樹皮等部位是否有綠盲蝽越冬卵（參照附錄A并將發(fā)現(xiàn)的具有卵的部位取下帶回實驗室內(nèi)，在體視顯微鏡下檢測卵量和卵發(fā)育進度（參照記入綠盲蝽越冬卵量調(diào)查表（見附錄C表C.1）并計算每株果樹越冬卵密度（粒/100枝）。4.2若蟲蟲量調(diào)查4.2.1調(diào)查時間4.2.2調(diào)查地點4.2.3調(diào)查方法），4.3成蟲蟲量調(diào)查4.3.2調(diào)查方法燈光誘測性誘劑誘測樹冠外圍枝條上距地面1.5m～2.0m高度的位置，每667m2放置1套，果園內(nèi)各方位均勻放置，每月更5.1普查時間5.2普查地點在當?shù)刂饕麍@內(nèi)進行調(diào)查，每次普查每種果樹的果園不少于5.3普查方法3根據(jù)系統(tǒng)調(diào)查結果統(tǒng)計出不同世代、不同蟲態(tài)（或蟲齡）的發(fā)生高峰期（參見附錄D），在此基礎D3D4T4T5TPTeT1TTDDT4、T、T、T和T3——4齡若蟲歷期、5齡若蟲歷期、產(chǎn)卵前期、卵期、1齡若蟲歷期、2齡根據(jù)綠盲蝽卵、若蟲的發(fā)育起點溫度和有效積溫（參見附錄E），及當?shù)靥鞖忸A報的日平均果園內(nèi)當前蟲態(tài)（或蟲齡）發(fā)生期，采用公式（2）預測該蟲態(tài)（或蟲D........................................D——某蟲態(tài)的發(fā)育歷期，天；T——預報的日平均氣溫，℃。PP0er(1M)...........................................................(3)P——下一代四齡若蟲發(fā)生量，頭；e——每頭雌蟲平均產(chǎn)卵量，粒；r——雌蟲百分率，%；4M——整個世代的死亡率，%。在各項調(diào)查結束時，填寫“果樹綠盲蝽調(diào)查表”（見附錄C），用于各5(資料性附錄)果樹上的綠盲蝽越冬卵A.1綠盲蝽越冬卵在冬棗樹上的越冬部位調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在冬棗樹的夏剪剪口、翹皮、多年生棗股的粗糙表面等部位(圖A)均具有綠盲蝽越冬卵。越冬卵主要出現(xiàn)在上年夏剪留下的剪口上，且該部位卵量非常高，許多棗枝剪口上的綠盲蝽越冬卵達到50粒以上，并且常出現(xiàn)多層排列的現(xiàn)象(圖A.1F)。把取回來的具有越冬卵的棗枝剪口置于體視顯微鏡下，用鑷子撬開棗枝剪口就可發(fā)現(xiàn)大量越冬卵。在野外使用手持式放大鏡或在室內(nèi)使用體視顯微鏡可看到有些卵具有紅色眼點(圖A.1F),這是即將孵化的卵。D——多年生棗樹節(jié)口的粗糙表幣；E——棗樹的翹皮；F顯微觀察撬開的棗枝剪口里的越冬卵。圖A.1冬棗樹上綠盲蝽的越冬卵及其越冬部位A.2綠盲蝽越冬卵右菅萄樹上的越冬部位在葡萄樹的小枝剪口和冬芽上均有綠盲蝽越冬卵，但主要集中在葡萄樹的冬芽上(圖A.2)。在野外使用手持放大境或在實驗室內(nèi)使用體視顯微鏡可以觀察到越冬卵的紅色眼點(圖A.2E)和正在孵化的綠盲唱1齡著蟲(圖A.2F)。越冬卵量高時可超過30粒/芽。6圖A.2葡萄樹上綠盲蝽的越冬卵義氣棗p位(個(粒)(粒)占總卵量百分率%棗樹傷口梨樹傷口蘋果樹傷口07卵級氣溫(℃)一7二三四全期————8地點種取樣株編號取樣方位取樣層標準枝條數(shù)枝上卵量各發(fā)育級別卵的數(shù)量（粒）卵量/100一二三四日期地點種取樣株編號調(diào)查蟲密度（頭各蟲態(tài)蟲量（頭）及占總蟲量的比率(%)備注頭%頭%頭%頭%頭%9R軟件免費下載，下載地址為/或/CRAN/。count<-read.csv("D:/R/Finstar2013.csvcount$日期<-as.Date(count$日期,"count$ndate<-as.numeric(counf<-蟲量~A1*exp(-(ndate-T1)^2/(2*delta1^2))/(delta1*result<-nls(f,data=count,start=list(A1=800,T1=count$ndate[6],delta1=15))x<-seq(count$ndate[1],count$ndate[length(count$ndate)],length=1000)y<-predict(result,list(ndate=x))peaktime=as.numeric(coef(result)[2])peakdensity=predict(result,list(ndate=peaktime))text(peaktime,peakdensity,as.Date(peaktime+0.5,origin="1970-01-01"),col="b）“文件”→“新建程序腳本”，將以上程序拷貝至記事本中保存后，再用R軟件打開腳本文件式。數(shù)據(jù)格式見表D.1，其中日期使用“月/日/年”格式。文件路徑以“/”分隔，否則無法正確讀取文0135蟲量(頭)020406080蟲量(頭)020406080綠盲蝽不同蟲態(tài)發(fā)育歷期、發(fā)育起點溫度及有效積溫見E.CKCKCKCKCKCKCK溫度(℃)卵14.9±0.35.6±0.24.0±0.24.4±0.24.5±0.27.7±0.226.2±0.211.0±0.23.6±0.12.8±0.22.4±0.12.6±0.14.1±0.115.5±0.28.2±0.13.0±0.11.6±0.12.2±0.11.8±0.13.2±0.111