[发明专利]一种预测不同植物群落中昆虫食物选择性指数的方法及其应用

摘要

本发明公开了一种预测不同植物群落中昆虫食物选择性指数的方法及其应用。本发明提供的方法包括如下步骤在样地中取样方；取样方中所有植物的地上部分，称取地上部分的干重，即为植物的生物量；取样方中所有目标昆虫，观察每个目标昆虫所处的发育阶段，确定主要发育阶段；根据主要发育阶段确定回归模型中的目标函数式，将每平方米样方中克氏针茅的生物量代入X1，每平方米样方中羊草的生物量代入X2，每平方米样方中冷蒿的生物量代入X3，得到食物选择性指数。本发明可用来预测昆虫在实际栖境中对于不同食物的偏好性，本发明模型提供了一种可以参考用来预测和比较不同植物群落中昆虫对植物选择性的方法。本发明对于昆虫对植物的损害预测、经济阈值的定制，昆虫宜生区的划分具有重要意义。

主权项

一种预测植物群落中目标昆虫食物选择性指数的方法，包括如下步骤：在样地中取样方；取样方中所有植物的地上部分，称取地上部分的干重，即为植物的生物量；取样方中所有目标昆虫，观察每个目标昆虫所处的发育阶段，确定主要发育阶段；样方内的所有目标昆虫中，如果某个发育阶段的昆虫所占的比例最大，该发育阶段即为主要发育阶段；根据主要发育阶段确定回归模型中的目标函数式，将每平方米样方中克氏针茅的生物量代入X1，每平方米样方中羊草的生物量代入X2，每平方米样方中冷蒿的生物量代入X3，得到食物选择性指数；回归模型如下：5龄虫：克氏针茅：Y＝‑0.06713X1+0.05793X2+0.05758X3+1.08087；羊草：Y＝0.03206X1‑0.07997X2+0.04099X3+1.32149；冷蒿：Y＝0.00733X1‑0.01878X3+0.44155；成虫产卵前：克氏针茅：Y＝‑0.07017X1+0.05702X2+0.06333X3+0.94608；羊草：Y＝0.03905X1‑0.07501X2+0.03574X3+1.31957；冷蒿：Y＝0.01197X1+0.01013X2‑0.02822X3+0.56261；成虫产卵后：克氏针茅：Y＝‑0.05286X1+0.02311X2+0.03301X3+1.53391；羊草：Y＝0.02948X1‑0.04031X2+0.03851X3+0.86713；冷蒿：Y＝0.00731X1‑0.01418X3+0.35691；Y代表食物选择性指数；所述目标昆虫为亚洲小车蝗。