简介：纳塔尔实蝇CeratitisrosaKarsch属双翅目实蝇科腊实蝇属,为害30余种经济植物,被我国列为进境植物检疫性有害生物。本研究运用CLIMEX3.0及ArcGIS9.3对纳塔尔实蝇在我国目前及未来的潜在地理分布进行了预测。结果显示：在目前的气候条件下,纳塔尔实蝇在我国的潜在地理分布区为18.250°N-30.250°N,其中,华南和东南地区为高度潜在地理分布区,包括四川、重庆、云南、福建、广东、广西、海南以及台湾等地。在未来的气候条件下,2020和2050年潜在地理分布区的北界分别移至31.250°N和32.250°N,且中度潜在地理分布区北移明显;2100年潜在地理分布区的北界移至33.750°N,且高度适生区北移明显。因此建议目前应加强纳塔尔实蝇检疫措施,完善监测体系,监测网点主要设在我国的南方地区,尤其应对云南、广西、广东、福建和海南等地进行长期监测;同时,应对湖南、贵州、江西、湖北、江苏、安徽等省进行定期监测,严防该虫入侵。

简介：【背景】广东省是中国外来物种入侵最严重的地区之一,入侵昆虫引发的生物灾害日趋严重.【方法】根据广东省各地区的野外调查结果及国内外的相关文献,汇总分析了广东省外来入侵昆虫的种类、原产地、入侵地、地理分布格局.【结果】据统计,在广东省造成一定程度危害的外来入侵昆虫种类共计30种,以蚧类最多,占30.00%;在广东省的外来入侵昆虫中,原产于亚洲的种类最多,为12种,占40.00%,其中东盟8种,北美洲、南美洲各占20.00%、16.67%,从非洲、欧洲和大洋洲传人的分别占10.00%、3.33%和3.33%;外来入侵昆虫的首次发现地位于广东省的有17种,占56.67%,且全部位于珠三角地区,海南省的占20.00%,云南省的占10.00%,出现在广西壮族自治区、北京市、上海市的均为3.33%;广东省外来入侵昆虫的地理分布存在较大的空间差异,珠三角地区外来入侵昆虫物种数量较多,粵西地区相对次之,粵北和粵东地区相对较少.【结论与意义】明确广东省外来有害昆虫的入侵现状及地理分布格局,可为广东省外来入侵昆虫的监测和防控提供科学依据.

简介：[背景]青檀绵叶蚜是近几年在山东枣庄市发现危害青檀的新物种,该蚜虫对青檀造成了一定的危害.[方法]2013年对山东和安徽青檀分布地实地调查确定青檀绵叶蚜的分布情况,并结合我国环境变量,采用Maxent生态位模型对青檀绵叶蚜在中国的潜在地理分布进行预测.[结果]青檀绵叶蚜潜在高风险区大面积集中在山东,江苏和北京有零星分布;中风险区大面积集中在河北、河南、安徽和江苏;低风险区集中在山西、四川、江西、辽宁、湖北、湖南和浙江等地区.[结论与意义]青檀绵叶蚜潜在分布区集中在中国中东部地区,这对青檀分布地区预防青檀绵叶蚜发生有重要意义.

简介：【目的】研究补充营养对周氏啮小蜂海南本土地理种群和北京地理种群的生物学参数是否有差异。【方法】设置不同的营养（10%蜂蜜、10%蔗糖、10%葡萄糖、水、空白）分别饲喂周氏啮小蜂,统计2个地理种群的寄生率、羽化率、出蜂量、寿命。【结果】2个地理种群的周氏啮小蜂羽化后不久即可进行交配,补充10%蜂蜜、10%蔗糖、10%葡萄糖能显著提高2个地理种群的寄生率、羽化率、出蜂量、雌雄蜂寿命,补充不同的营养对两个地理种群的雌雄比、发育历期的影响差异不显著;饲喂10%蜂蜜的海南地理种群寄生率最高（84.60%）,饲喂10%葡萄糖的海南地理种群羽化率最高（97.47%）,饲喂10%葡萄糖的海南地理种群出蜂量最高（60.03头）,饲喂10%葡萄糖的海南地理种群雌、雄蜂的寿命均为最高,分别为9.13和8.53d。营养和地理种群的交互作用对周氏啮小蜂雄蜂的寄生率、羽化率、出蜂量、雌雄比、雌雄蜂寿命具有显著影响,而对周氏啮小蜂的发育历期无显著影响。【结论】补充营养可不同程度促进周氏啮小蜂生殖力、寿命及寄生率,对寄生蜂繁育和利用其进行生物防治具有一定的意义。

简介：【目的】生态位模型被广泛应用于入侵生物学和保护生物学研究,现有建模工具中,MaxEnt是最流行和运用最广泛的生态位模型。然而最近研究表明,基于MaxEnt模型的默认参数构建模型时,模型倾向于过度拟合,并非一定为最佳模型,尤其是在处理一些分布点较少的物种。【方法】以茶翅蝽为例,通过设置不同的特征参数、调控倍频以及背景拟不存在点数分别构建茶翅蝽的本土模型,然后将其转入入侵地来验证和比较模型,通过检测模型预测的物种对环境因子的响应曲线、潜在分布在生态空间中的生态位映射以及潜在分布的空间差异性,探讨3种参数设置对MaxEnt模型模拟物种分布和生态位的影响。【结果】在茶翅蝽的案例分析中,特征参数的设置对MaxEnt模型所模拟的潜在分布和生态位的影响最大,调控倍频的影响次之,背景拟不存在点数的影响最小。与其他特征相比,基于特征H和T的模型其响应曲线较为曲折;随着调控倍频的增加,响应曲线变得圆滑。【结论】在构建MaxEnt模型时,需要从生态空间中考虑物种的生态需求,分析模型参数对预测物种分布和生态位可能造成的影响。