松毛虫监测、预测预报办法（试行）doc - 松毛虫监测、预测预报办法

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1、松毛虫监测、预测预报办法（试行）松毛虫是我国的重大森林有害生物之一，平均每年发生面积达2000万亩以上，对我国生态建设和社会经济发展造成巨大损失。为了及时、有效地控制松毛虫的发生，减轻或避免灾害损失,实施全面系统地虫情和灾情监测，分析并掌握松毛虫短周期(一年内)和长周期(十年内)的发生规律，预测预报松毛虫灾害的宏观趋势，特制定本办法。1虫情、灾情监测松毛虫虫情、灾情监测技术分为两大类:一类是地面监测,一类是空间监测。地面监测技术包括线路踏查监测和标准地调查监测；空间监测包括航空和航天遥感监测和红外探头

2、监测。1.1地面监测2.线路踏查1.1.1发生类型划分，根据松毛虫历年发生情况及森林生态系统条件，以村或小班为单位划分常发区、偶发区、安全区三种类型。1.1.2各省应根据当地的实际，按森林经营的小班，对相同类型并集中连片的林地划为一个防治小班(以下简称小班)，统一编号。1.1.3在中心测报点监测覆盖范围内，选定具有一定代表性的踏查路线（可设计为较为固定的巡视路线），巡视路线要覆盖常灾区的90%，在发生区应根据需要及时设置临时路线。1.1.414在每代卵期和幼虫期对发生情况按巡视路线进行详细线路踏查，发

3、现有虫情或灾情的小班，要立即设立临时标准地进行调查，每块标准地面积要大于3亩；在标准地内采用对角线或平行线抽样方法，随机选取5—10株标准树，进行虫口密度、针叶损失量的调查。填写虫情调查表（表1）。在每代防治后也要将防治情况添入表1，并汇总成，得到表4。1.2固定标准地调查在松毛虫常灾区和偶发区中松毛虫易发生的区域范围，选取有代表性的林地，设立若干固定标准地，通过对标准地的定期调查，获得中心测报点关于松毛虫的虫情、针叶损失量等资料。1.2.1已划分防治小班的地区，选取20—40块小班作为固定标准地，没

4、划分防治小班的测报点，选择20—40块林地，每块面积要大于3亩，作为固定标准地，标准地各项林分因子填入标准地概况记录表（表2）。固定标准地设定后，一般不得随意改变。1.2.2卵、幼虫调查在固定标准地内不固定标准株地随机抽取10—20株树，分别在每代的卵期、幼虫期，调查卵、幼虫密度及卵孵化率、寄生率。对越冬代幼虫在越冬前后要各调查一次。填写标准株虫情观察表（表3），并进行汇总得表4。如果在固定标准地内未发现松毛虫，在标准标虫情观察表各项填零，无需另外建立临时标准地。1.3灯诱和性信息素引诱监测在每代成虫

5、期，中心测报点要采用灯诱或性信息素引诱法监测松毛虫成虫。141.3.1样点布设与诱捕器放置在松毛虫常发区按每3万亩一个、偶发区每6万亩一个的比例设立诱捕点。黑光灯或诱捕器挂置在较高位置或通风处的树冠上。1.3.2放置时间、收取时间、记录时间于各代的蛹末期开始挂置黑光灯或性诱捕器，各代成虫期结束后收回，每天或隔天记录观察诱捕的成虫量，将结果填入表5。1.3.3对各代成虫或下一代幼虫的监测数据进行相关分析，逐步调整布点数量、分布密度、设立位置，最终实现根据当代成虫数量对下代幼虫发生范围和发生程度的早期预测

6、。1.4遥感监测有条件的地区要积极探索应用遥感等先进的松毛虫灾害监测手段。1.4.1应用航空录象、航空数字相机等航空遥感手段，对松毛虫实施监测，为及时控制灾害提供准确数据。1.4.2应用航天遥感监测技术，采用中等分辨率（指十米级）航天遥感卫星影像，探索利用高分辩度卫星影像，实现灾害的早期监测与损失评估。2预测、预报2.1系统观测14各省（区、市）要根据当地的实际情况，制定适合本地特点的系统测报方法（可参照原林业部厅护字[1990]169号《油松毛虫、赤松毛虫、落叶松毛虫预测预报办法》）。选取1—3个开

7、展系统观测点，监测影响松毛虫种群动态的重要因子及其变化，并对资料进行分析汇总，填写系统观察表6、松毛虫发生期表7、气象因子表9。系统观测的中心测报点应有代表性、工作基础较好和有往年系统测报数据积累。2.2发生期预测2.2.1期距预测法首先根据松毛虫在林间发育进度调查，然后按历史资料各虫态或虫龄相应发生期的平均期距值，预测各虫态或虫龄发生期，如下一虫态发生期＝当前虫态发生期＋期距。2.2.2多元回归预测法利用松毛虫发生期的变化规律与气候因子的相关性，建立回归预测式进行发生期预测。公式为：Y=a0＋a1X

8、1＋a2x2＋…＋anxn式中：Y—松毛虫预测指标(发生期或发生量等)，Xi—测报因子（如气温、降雨、相对温度等），ai—回归方程中回归系数。如在贵州有公式Y=48.13－0.8232X可以预测马尾松毛虫成虫发生期；在辽宁朝阳地区Y=10.852－1.347X可以预测油松毛虫上树始见期。各地可根据当地的实际情况，找出当地合适的发生期多元回归预测式。2.2.3有效积温法根据各虫态的发育起点温度、有效积温和当地近期的平均气温预测值，可预测下一虫态的发生期。1