Наукові конференції, Научные конференции » Сучасний соціокультурний простір 2014 (17-19.09.14 » Диченко О. Ю. МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІКИ ЧИСЕЛЬНОСТІ ШКІДЛИВИХ КОМАХ

Диченко О. Ю. МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІКИ ЧИСЕЛЬНОСТІ ШКІДЛИВИХ КОМАХ

Категорія: Сучасний соціокультурний простір 2014 (17-19.09.14, Сільське господарство

УДК: 632.7:574.3.001.57

 

МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІКИ ЧИСЕЛЬНОСТІ ШКІДЛИВИХ КОМАХ

Диченко О. Ю.

Полтавська державна аграрна академія, Україна, с. Кошманівка

 

У результаті проведеного детального аналізу літературних джерел було встановлено, що проблема динаміки популяцій шкідливих комах як і раніше залишається однією з недостатньо вивчених й дискусійних проблем екології.

Доведено, що для визначення екологічних закономірностей динаміки популяцій шкідливих комах та прогнозування їх масових розмножень необхідні ентомологічні хронічки, тобто інформаційне забезпечення та новий системний підхід, заснований на методології циклічної динаміки геофізичних і космічних чинників.

Ключові слова: динаміка популяцій, шкідливі комахи, моделювання, прогнозування.

 

Дыченко О. Ю. Моделирование динамики численности вредных насекомых/ Полтавская государственная аграрная академия, Украина,

с. Кошмановка

В результате проведенного детального анализа литературных источников было установлено, что проблема динамики популяций вредных насекомых по прежнему остается одной из недостаточно изученных и дискуссионных проблем экологии.

Доказано, что для определения экологических закономерностей динамики популяций вредных насекомых и прогнозирования их массовых размножений необходимы энтомологические хроники, то есть информационное обеспечение и системный подход, основанный на методологии циклической динамики геофизических и космических факторов.

Ключевые слова: динамика популяций, вредные насекомые, моделирование, прогнозирование.

 

Dychenko O.Yu. Modeling the population dynamics of insect pests/ Poltava State Agrarian Academy, Ukraine, Koshmanivka

As a result of a detailed analysis of the literature, it was found that the problem of population dynamics of insect pests still remains one of the understudied and controversial problems of ecology.

It is proved that for the determination of the environmental laws of population dynamics of insect pests and predict their mass outbreaks necessary entomological chronicles, information provision and systematic approach, based on the methodology of cyclical dynamics of geophysical and cosmic factors.

Key words: population dynamics, insect pests, modeling, forecasting.

 

Вступ. Моделювання – це дослідження будь-яких реально існуючих предметів, процесів, явищ і конструювання об’єктів шляхом будування і вивчення їх моделей. На моделюванні базуються методи наукових досліджень як теоретичних, так і експериментальних.

Для екологічного прогнозування на основі моделювання динаміки чисельності комах важливі деякі загальні принципи, а саме:

- не всі зв’язки в екосистемі істотні і немає необхідності вивчати усі. Проте виявити найбільш важливі зв’язки принципово необхідно;

- структура (організація) екосистеми для прогнозування важливіше, ніж її кількісні характеристики (чисельність, щільність, біомаса та ін.);

- змінення однієї змінної величини можуть визвати несподівано змінення інших;

- наслідки впливів не обов’язково відбуваються раптово і постійно послаблюються. Можливе істотне запізнення в прояві ефекту діяння того чи іншого фактора;

- стратегії змінення навколишнього середовища, що скорочує її мінливість у просторі й часі, необхідно завжди ставити під запитання.

Сорок років тому (1974 р.) вченими був виконаний історичний аналіз багаторічної динаміки чисельності шкідливої черепашки в Харківській області за період 1947-1990 рр. у порівнянні зі змінами сонячної активності, вираженої у числах Вольфа (W). На його основі розроблено рівняння регресії, як модель прогнозу середньої щільності клопів у місцях зимівлі в області й окремої локальної популяції. При дослідженні моделі виявилося, що в окремі роки прогностична і фактична щільність клопів не співпадали, а масові розмноження виникали на різних фазах динаміки сонячної активності [1, с. 91–94].

На початку та в кінці 80-х років минулого століття С.О. Трибель розробив математичні моделі прогнозування масового розмноження лучного метелика в ареалі його поширення та в Україні, також з використанням фактичних й прогностичних чисел Вольфа (W). Він показав, що періодичність спалахів розмноження даного шкідника співпадає з 11-річними циклами сонячної активності [2, с. 34–35].

Фролов А.М. наголошує, що річний й короткостроковий прогнози дієві лише для місцевих (локальних) популяцій лучного метелика. Ґрунтуючись на 11- ти річних циклах сонячної активності удається з похибкою в один – два роки спрогнозувати початок і оцінити очікуваний масштаб масового розмноження цього шкідника [3, 49–53].

Згідно літературних даних, в 2008 році у ряді суб’єктів Російської Федерації почався черговий спалах масового розмноження лучного метелика, а саме, у Забайкаллі, де щільність гусениць його перевищувала економічний поріг шкодочинності (ЕПШ). У 2009 році заселена шкідником площа лише в Амурській області перевищувала 400 тис. га. Лучний метелик у масі відмічений у Бурятії, Алтайському і Красноярському краях, Іркутській, Новосибірській, Кемеровській, Омській і Томській областях, Хакасії і навіть на Сахаліні [4,

с. 89].

Початок чергового масового розмноження лучного метелика в Україні у 2011 році вчені пояснюють тим, що спалаху чисельності сприяла вікова, 22 і 11 – ти річна циклічність сонячної активності, з якою до певної міри корелює погода та створення оптимальних екологічних умов, що сприяли високій потенційній плодючості, життєздатності фітофага в Сумській, Полтавській, Харківській, Запорізькій, Дніпропетровській, Донецькій, Кіровоградській і Черкаській областях [4, 152-154].

Зв'язок між чисельністю лучного метелика і циклами сонячної активності вдається простежити лише в тому випадку, якщо розглядати її змінення не в окремій області або регіоні, а лише в ареалі. Це питання потребує ретельного вивчення, від нього залежить достовірність прогнозу лучного метелика в окремих регіонах.

У 2009 році С.В. Довгаль [5, с. 112] опублікував монографію «Моделі прогнозу та розмноження фітофагів», узагальнивши багаторічні кількісні дані (щільність) коваликів, озимої совки, стеблового кукурудзяного метелика, колорадського картопляного жука, клопа шкідливої черепашки, хлібних жуків, звичайного і сірого бурякових довгоносиків, лучного метелика, капустяної совки, яблуневої плодожерки та інші на прикладі Запорізької, Черкаської й Волинської областях. На основі баз даних Головдержзахиту він розробив багатофакторні регресійні моделі прогнозу шкідливих комах на наступний рік (сезон) в кількісних показниках.

У якості змінних величин в модель закладено тривалість сонячного сяйва (годин за рік), середня температура повітря по області, сума опадів за рік (мм), відносна вологість повітря (%), щільність конкретного шкідника (на 1 кв. м) в попередньому і поточному роках, відхилення прогнозованої щільності від фактичної.

У процесі досліджень розроблено лінійне рівняння регресії, у якому у - прогнозована щільність шкідника, в – вільний коефіцієнт, х1 – тривалість сонячного сяйва, х2 – середня річна температура повітря, х3 – сума опадів за рік, х4 – середня річна вологість повітря, х5 – щільність шкідника в попередній рік.

Для оцінювання адекватності регресійної моделі використовували: стандартне відхилення; множинні коефіцієнти детермінації та кореляції; коефіцієнти окремої детермінації; критерії перевірки істотності зв’язку.

Множинний коефіцієнт детермінації R характеризує сукупний вплив факторів, включених до моделі, на результуючу ознаку. Він показує відсоток рівня результативної ознаки; коефіцієнт кореляції r√R2 характеризує тісноту зв’язку та його вид (прямий як що r>0, обернений – r<0). Чим ближчий коефіцієнт кореляції за абсолютною величиною до одиниці, тим зв'язок тісніший, чим він ближчий до нуля, тим зв'язок слабкіший.

Результати аналізу по областях України:

Запорізька область (зона Степу)

1. Озима совка (1969-2007 рр.): R=0,29 (29%); r=0,29; лише 29% факторів впливають на щільність озимої совки в Запорізькій області; зв'язок їх прямий дуже слабкий;

2. Капустяна совка (1969-2007 рр.): R=0,40; r=0,40; 40 % факторів впливають на щільність цього шкідника в Запорізькій області; зв'язок їх прямий слабкий.

3. Лучний метелик (1969-2007 рр.): R=0,61; r=0,61; 61 % факторів впливають на щільність лучного метелика в Запорізькій області; зв'язок їх прямий помітний.

Черкаська область (зона Лісостепу)

1. Озима совка (1969-2007 рр.): R=0,52; r= 52; лише 52% факторів впливають на середню щільність озимої совки в Черкаській області; зв'язок їх прямий помітний;

2. Капустяна совка (1969-2007 рр.): R=42; r=42; 42 % факторів справлять вплив на середню щільність капустяної совки в Черкаській області; зв'язок їх прямий незначний.

3. Лучний метелик (1968-2007 рр.): R=0,45; r=0,45; 45 % факторів впливають на середню щільність лучного метелика в Черкаській області; зв'язок їх прямий незначний.

4. Звичайний буряковий довгоносик (1968-2007 рр.): R=26; r=0,26; 26 % факторів впливають на середню щільність звичайного бурякового довгоносика; зв'язок їх прямий слабкий.

5. Сірий буряковий довгоносик (1969-2007 рр.): R=0,59; r=59; 59 % факторів впливають на середню щільність сірого бурякового довгоносика у Черкаській області; зв'язок їх прямий помітний.

Волинська область (зона Полісся)

1. Озима совка (1972-2006 рр.): R=0,66; r= 0,66; лише 66% факторів впливають на середню щільність озимої совки в Волинській області; зв'язок їх прямий помітний;

2. Капустяна совка (1972-2006 рр.): R=0,76; r=76; 76 % факторів, включених до регресійної моделі, впливають на середню щільність капустяної совки в Волинській області; вплив їх прямий значний.

3. Звичайний буряковий довгоносик (1972-2007 рр.): R=0,65; r=0,65;

65 % факторів впливають на середню щільність звичайного бурякового довгоносика в Волинській області; зв'язок їх прямий помітний.

5. Сірий буряковий довгоносик (1969-2007 рр.): R=0,59; r=0,59; 59 % факторів впливають на середню щільність сірого бурякового довгоносика у Волинській області; вплив їх прямий помітний.

Висновок. У результаті аналізу динаміки чисельності окремих шкідників буряків цукрових встановлено, що тривалість сонячного сяйва в Запорізькій області на 14% впливає на середню щільність лучного метелика; в Черкаській – на 27%; на озиму совку (її середню щільність) в Запорізькій області – 22%, Черкаській – 17%, Волинській – 17% (з мінусом); на капустяну совку – 38% (з мінусом), звичайного бурякового довгоносика – 5% (з мінусом). Середня температура повітря по області становила: Запорізька область – озима совка – 20%, Черкаська – 22% і Волинська – 33%, тобто лише у Волинській області має місце ледве помітний вплив температури повітря на середню щільність озимої совки.

 

Література:

1. Белецкий Е.Н. Резкие изменения солнечной активности и массовые размножения вредных насекомых / Е.Н. Белецкий// Солнечные данные. – 1985. – № 4. – С. 91-94.

2. Трибель С.А. Методы прогноза и пути их совершенствования/ С.А. Трибель// // Защита и карантин растений. – 1998. – №10. – С. 34-35.

3. Фролов А.Н. Луговой мотылек: цикличность многолетней динамики численности/А.Н. Фролов, М.И. Саулич, Ю.М. Малыш// Защита и карантин растений. – 2010. – № 2. – С. 49-53.

4. Белецкий Е.Н. Массовые размножения насекомых// История, теория, прогнозирование: монография/ Е.Н. Белецкий. – Харьков: Майдан, 2011. –

172 с.

5. Довгань С.В. Моделі прогнозу та розмноження фітофагів: монографія/

С.В. Довгань. – Херсон: Айлант, 2009. – 208 с.

References:

1. Beletskiy E.N. Rezkie izmeneniya solnechnoy aktivnosti i massovye razmnozheniya vrednyh nasekomyh / E.N. Beletskiy// Solnechnye dannye. – 1985. – № 4. – S. 91-94.

2. Tribel S.A. Metody prognoza i puti ih sovershenstvovaniya/ S.A. Tribel// // Zashchita i karantin rasteniy. – 1998. – №10. – S. 34-35.

3. Frolov A.N. Lugovoy motylek: tsiklichnost mnogoletney dinamiki chislennosti/A.N. Frolov, M.I. Saulich, Yu.M. Malysh// Zashchita i karantin rasteniy. – 2010. – № 2. – S. 49-53.

4. Beletskiy E.N. Massovye razmnozheniya nasekomyh// Istoriya, teoriya, prognozirovanie: monografiya/ E.N. Beletskiy. – Harkov: Maydan, 2011. – 172 s.

5. Dovgan S.V. Modeli prognozu ta rozmnozhennya fitofagiv: monografiya/ S.V. Dovgan. – Herson: Aylant, 2009. – 208 s.

 

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Добавление комментария

Имя:*
E-Mail:
Коментар:
Введите код: *

Карта сайту

^