CC BY
114
УДК 591.9.631.42:595.713
Мониторинг почвенных организмов
К.С. АРТОХИН, заведующий кафедрой зоологии Южного федерального университета e-mail: artohin@mail.ru
Мониторинг вредных организмов играет главенствующую роль в защите растений: по его результатам принимается решение о проведении или отмене защитных мероприятий по критерию ЭПВ (экономический порог вредоносности).
Для принятия обоснованного решения о проведении химических обработок против насекомых -вредителей сельскохозяйственных культур в интегрированной системе защиты и управления популяциями вредных организмов особое значение имеет точность результатов учетов, которые должны достоверно характеризовать плотность популяции вредителя на поле. Для этого необходимо тотальное обследование всех полей сельскохозяйственных культур простыми и доступными методами, позволяющими одному обследователю контролировать несколько тысяч гектаров посевных площадей. Это особенно актуально в наши дни в ситуации с сокращением числа специалистов по защите растений и сложившимся дефицитом агрономических кадров.
В арсенале полевых методов учета насекомых содержатся методы абсолютного и относительного учета численности вредных организмов. Первые основаны на получении сведений об абсолютной численности вредителей (в экземплярах на 1 м2) и представляют большую ценность, так как позволяют достоверно сравнивать результаты, полученные разными обследователями, а практикам принимать адекватные решения. Именно почвен-
ные раскопки наиболее полно отвечают такому биоценометрическому подходу в учетах.
Традиционная система почвенных обследований, сложившаяся в ХХ веке, с ее большими по размеру пробами (50 х 50 см = 0,25 м2) и фиксированным числом проб на каждом поле [2], не может обеспечить тотального обследования всех полей, для которых необходимо принимать управленческие решения.
Большое и фиксированное количество проб на одном поле не позволяет выполнить работу качественно, ведь за день можно добросовестно обследовать только 100— 200 га, что и нашло отражение в нормативах по обследованию (табл. 1).
Возможно поэтому многие агрономы не имеют точных данных о численности проволочников и других почвообитающих вредителей на их полях. Больше полагаются на превентивные обработку семян (интоксикацию) в борьбе с почво-обитающими вредителями и применяют средства защиты даже там, где не было вредителей. Например, проволочников не было на полях 1, 2, 3, 7 и 8 - то есть на половине обследованных посевов (табл. 4).
Таблица 1 Нормативы на работы по обследованию посевов зерновых культур на выявление почвообитающих вредителей [3]
Вид работ
Норма выработки за рабочий день
Учет почвообитающих вредителей - почвенные раскопки Учет численности подгрызающих совок на парах и посевах озимых зерновых культур
! проб (50 га)
16 проб (100 га)
Нет системы оценки численности хлебной жужелицы для обоснования интоксикации семян пшеницы. Нет порога вредоносности (ЭПВ) для имаго жужелицы. Банки-ловушки, используемые для их учета, дают относительные цифры по динамической плотности, не имеющие связи с порогом вредоносности. По этим данным невозможно принять решение о проведении или отмене обработки семян. Да и по ЭПВ для личинок приводятся очень высокие значения [6], основанные на теоретических расчетах и требующие уточнения.
К почвообитающим вредным организмам относятся почвенная и напочвенная мезофауна и сорные растения на первых этапах органогенеза. В учете сорняков доминирует геоботанический подход, слабо связанный с целями защиты растений, то есть установлением ЭПВ и принятием решений о проведении защитных мероприятий. Пороги вредоносности разработаны в одних единицах (как правило, экз/м2), а методы учета сорняков - в других (балльная оценка, процент проективного покрытия и т.д.) [4, 5].
Для использования современных программ мониторинга с планами последовательного учета 1-го и 2-го рода необходимо проводить специальные исследования. Для достижения необходимой точности учетов насекомых - вредителей сельскохозяйственных культур требуется предварительное изучение характера их распределения на поле. Число проб, которое нужно отобрать, зависит также от характера пространственного распределения объекта. Существуют три основных типа распределения организмов в пространстве: отрицательно-биномиальное (агрегированное), биномиальное (равномерное) и пуассоновское (случайное). Тип распределения определяется по дисперсии или индексу Мориси-ты [9].
Характер пространственного рас-
пределения оценивается двумя способами.
1. По отношению дисперсии к средней: S2/Xcp > 1 - отрицательно-биномиальное, 82/Х < 1 - биноми-
' ' ср.
альное, S2/Xcp = 1 - пуассоновское, где S2 - дисперсия, Х.р - среднее число особей в пробе.
При этом способе достоверность отклонения S2/Xcp от 1 определяется по ошибке средней т.
2. По индексу Мориситы:
I=-
IX2-! X
N•(х,-) -Iх,.
где: N - число проб, х. - численность вредителя в ,-й пробе.
1> 1 - отрицательно-биномиальное,
I < 1 - биномиальное,
I = 1 - пуассоновское.
Чаще встречается отрицательно-биномиальное (агрегированное) распределение. При низкой численности вредителей тип распределения меняется на случайный, и тогда необходимо пользоваться формулой:
N = 2 1 ,
Р Хср. • Хср.
где N - число проб, р - относительная ошибка средней, Хср - выборочная средняя.
У разных видов вредителей плотность агрегатов, их численность и расстояние между ними различны. Кроме того, плотность вредителей и характер их распределения все время меняются в течение сезона, поэтому для получения данных о средней численности (плотности) разных вредителей необходимо разное количество проб.
Нашей задачей являлось обоснование методики оптимизации учетов вредителей для ускорения получения достоверных данных об их численности в процессе мониторинга каждого вида. Изучение пространственного распределения насекомых показано на примере учетов личинок хлебной жужелицы на полях ОПХ «Рассвет» (Аксайский
район, Ростовская область). Учеты проводились методом почвенных раскопок на площадках 50 х 50 см (традиционно) и на площадках 14 х 14 см - одна копка небольшой лопатой на глубину штыка [1].
Для оценки типа пространственного распределения личинок жужелицы выполнили несколько серий учетов по 100 проб на разных полях. Все статистические расчеты прове-
дены с исходными данными, а затем средняя плотность пересчитана на 1 м2.
Во всех учетах личинок хлебной жужелицы (кроме одного) индекс Мориситы был достоверно больше единицы > F05) и, следовательно, распределение - отрицательно-биномиальное ^ - критерий Фишера). Для личинок 5-й серии проб распределение было биномиаль-
Таблица 2
Критерии оценки типа пространственного распределения личинок хлебной жужелицы (число проб в каждой серии N = 100, ОПХ «Рассвет», 2002 г.)
Номер F F Индекс Тип Численность
серии учетов ГФ F05 Мориситы распределения личинок на 1 м2
1 1,0303 1,39 1,06 отр.-бин. 8,5-15,5
2 1,2806 1,39 1,26 отр.-бин. 21,4-33,1
3 1,3657 1,39 1,22 отр.-бин. 34,1-49,0
4 1,0511 1,39 1,11 отр.-бин. 8,3-15,2
5 0,9891 1,39 0,99 бин.-пуасс. 21,0-31,0
6 1,1861 1,39 1,12 отр.-бин. 31,9-45,2
Таблица 3
Расчетная плотность личинок (экз/м2) в зависимости от их наличия на 50 учетных площадках по 0,02 м2 (14 х 14 см) [8]
Число площадок с объектом учета Плотность (экз/м2) Интервал вариации (экз/м2) Число площадок с объектом учета Плотность (экз/м2) Интервал вариации (экз/м2)
1 1 0 2 26 22 17 30
2 1 0 3 27 24 18 31
3 2 1 -4 28 25 19 33
4 3 1 -5 29 26 20 34
5 3 2 6 30 27 21 36
6 4 2 6 31 29 23 37
7 5 3 7 32 30 24 39
8 5 3 8 33 31 25 41
9 6 4 9 34 33 26 43
10 7 4- 10 35 34 27 44
11 8 5- 11 36 35 28 46
12 8 5- 12 37 37 30 -48
13 9 6- 12 38 38 31 50
14 10 7- 14 39 40 32 52
15 11 7- 15 40 41 34 54
16 12 8- 16 41 43 35 56
17 13 9- 18 42 44 36 58
18 14 10- -19 43 46 38 60
19 15 10- -20 44 48 39 62
20 16 11- -21 45 49 41 64
21 17 12- -22 46 51 42- 66
22 18 13- -24 47 53 44- 68
23 19 14- -25 48 54 45 70
24 20 15- -27 49 56 47 73
25 21 16- -28 50 58 48 75
1. Регрессия плотности личинок жужелицы по числу непустых проб
ное (равномерное) с незначительным отклонением от пуассоновско-го (случайного) (табл. 2).
Таким образом, пространственное распределение личинок хлебной жужелицы на поле озимой пшеницы укладывается в рамки теории об агрегированном характере популяций вредителей. Для оптимизации учетов используем таблицу, позволяющую определять плотность личинок по факту их наличия или отсутствия на учетных площадках (табл. 3).
Отметим, что в данной методике используется не степенная (характерная для агрегированного распределения вредителя), а полиномиальная зависимость (рис. 1): У = 0,0124х2 + 0,5314х + 0,2851 = 0,9985). Данная модель разработана для сравнительно невысокой плотности вредителя на поле. На практике плотность личинок хлебной жужелицы бывает и значительно выше. В ряде случаев в каждой пробе (из 50) присутствовало по несколько личинок, а плотность вредителя превышала 40 экз. на 1 м2. При отрицательно-биномиальном пространственном распределении личинок зависимость их плотности от процента непустых проб также описывается криволинейной функцией, но с формулой экспоненциальной зависимости.
Наибольший интерес представляет изучение распределения в
зоне небольших плотностей насекомых и растений, близких к порогам вредоносности.
В нашем опыте мы находим накопление суммы числа проб с личинками и по таблице 3 определяем плотность личинок хлебной жужелицы на 1 м2. Соответственно по первой серии проб - 37 (30-48) и 48 (39-52); по второй серии проб -
38 (31-50) и 25 (19-33). Прямой учет числа личинок на 100 проб дал следующие результаты: первая серия - 42 (31,4-49), вторая серия -
39 (31,9-45,2).
При использовании новых методик обязательно их сравнение с общепринятыми. Сравнение экспресс-метода с маленькими пробами (14 х 14 см) без подсчета количества экземпляров каждого вида в пробе с отбором проб с площадок 50 х 50 см (0,25 м2) на глубину штыка с подсчетом всех экземпляров (эталонный) дают одинаковую оценку численности. Но затраты времени при этом гораздо меньше.
Таким образом, между разными методами учета нет достоверной разницы и при высокой плотности
вредителя на поле. Значит, учеты личинок жужелицы в производственных условиях целесообразно проводить ускоренным методом -сериями по 50-100 маленьких проб (проба - копка маленькой лопатой 14 х 14 см на глубину штыка). На одну пробу затрачивается 3 минуты времени, а на взятие 50 проб в поле потребуется менее 3 часов вместо 8 часов по традиционной схеме в таблице [1].
Процедуру оценки типов распределения проводят только научные работники и разработчики методик мониторинга. Для производственников предлагаются готовые технические решения в виде таблиц (табл. 3) или листов обследования.
В литературе часто встречаются таблицы, построенные по прямолинейным зависимостям. При прямолинейной аппроксимации в левой половине графика теоретическая линия (тренд) проходит значительно выше экспериментальных данных. Использование таких зависимостей и таблиц приводит к переоценке численности вредителей в зоне с низкой плотностью. В ре-
Аспирант Е. Терсков проводит учет кубышек саранчовых методом маленьких проб
Таблица 4
Основные статистики учетов проволочников
Статистики Поле №
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Реальный учет. Количество на 1 м2 0 0 0 6 6,5 5 0 0 6 3
Ошибка выборки 0,00 0,00 0,00 0,06 0,1 0,07 0,00 0,00 0,08 0,06
Непустых проб в сериях 0 0 0 12 8 9 0 0 9 5
с маленькими пробами
Расчетная плотность по табл. 3. 0 0 0 8 5 6 0 0 6 3
Численность на 1 м2
зультате переоценки реальной численности назначаются обработки там, где реальная численность вредителя ниже ЭПВ, что приводит к лишним затратам пестицидов и избыточному загрязнению среды.
Метод был проверен при учетах разных видов насекомых. Мы использовали данную методику для определения степени заселенности проволочниками полей в ряде хозяйств Целинского района Ростовской области. Учетчиками были обследованы 10 полей. Статистические результаты обработки данных этих учетов представлены в таблице 4.
Для сравнения традиционного и упрощенного методов учета в таблице 4 представлено количество непустых проб и их перевод в число личинок на 1 м2по таблице 3,атак-же общее число учтенных проволочников с ошибкой выборки на 1 м2. Результаты, полученные прямым учетом на больших площадках и с помощью метода оптимизации, очень близки.
Для оптимизации мониторинга и сокращения числа учетов вредителей в полевых условиях используется коэффициент функции Тэйлора (52 = А • Хь). Эти коэффициенты рассчитываются отдельно для каждого вида вредителя. Для регрессионного анализа зависимости дисперсии от средней обычно используются результаты учетов, которые дают отрицательно-биномиальный тип пространственного распределения, чаще встречающийся у вредителей.
Полученные коэффициенты фор-
мулы Тэйлора можно использовать в формуле:
А ■ ХЬ-2
Р Х„
где: п - теоретическое число проб; А - коэффициент функции Тэйлора; Хср - выборочная средняя; Р2Хср - относительная ошибка средней.
РХср= Х^
5 =-Х.
где: 5 - стандартное отклонение, 5хср - выборочная ошибка средней.
Если N (фактическое число проб) >п, Р2Хср < 0,2, то учеты можно прекратить. При этом выборочная средняя будет характеризовать генеральную среднюю с 95 % точностью.
Проведена разработка планов последовательных учетов 1-го рода на основе классификации полей относительно порога вредоносности для целей интегрированной защиты растений (ИЗР) с нормативным применением средств защиты. Планы последовательных учетов позволяют не проводить полного объема обследований.
Пользуясь методом оптимизации учетов на основе плана последовательного анализа [8, 9] при отборах серий маленьких проб, учеты можно прекращать уже на ^й пробе. На практике данные таблицы 3 означают, что если мы делаем на поле серию из 50 проб на площадках 14 х 14 см и уже на 20-й пробе
п
нашли личинок хлебной жужелицы в 4 пробах (не важно, сколько экземпляров), то можно принимать решение о проведении химической обработки, так как плотность вредителя превысила ЭПВ(2-3личин-ки на 1 м2).
Можно оперативно оценивать численность и конкретного вида сорняка по этой методике - на основе качественной оценки встречаемости вида на маленьких учетных площадках (14 х 14 см) в большом количестве проб (50-100). При этом в учетном листе каждого поля для каждой площадки отмечается только наличие конкретного вида сорняка, а численность может не подсчитываться, что намного ускоряет учет.
Планы последовательных учетов 2-го рода необходимы для целей управления популяциями и использования эколого-адекватного метода (ЭАМ) применения пестицидов, научных исследований и предусматривают полный объем работ. Такой мониторинг дает точную плотность популяций организмов, что позволяет применять адекватные управляющие решения и расчетные нагрузки для каждого поля, но он еще не разработан в полной мере.
Эволюция разработки методов учета почвообитающих и напочвенных организмов идет в направлении уменьшения размеров проб и оптимизации их количества до статистически необходимых размеров и объема выборки. Эволюция анализа самой пробы идет от подсчета количества всех особей (а это могут быть сотни экземпляров в больших пробах и соответственно трудоемкая работа), через балльную оценку к удобной и простой системе определения (оценки) отсутствия или присутствия объектов (без их подсчета) в маленьких пробах.
В современных условиях желательно использовать ГИС-техноло-гии и для каждой пробы ставить
GPS координаты, которые позволяют перепроверять и уточнять во времени данные мониторинга. Сбор данных таким образом позволяет локализовать границы и площади очагов почвообитающих стадий вредителей(проволочники, кубышки саранчовых и др.), сорняков и использовать эту информацию для локального применения средств защиты растений в рамках точного земледелия.
Таким образом, расширение спектра методик и добавление к традиционным почвенным методикам экспресс-методов с маленькими учетными площадками и их переменным количеством, ограниченным планами последовательных учетов позволит оптимизировать программы мониторинга.
Ростовский филиал ФГБУ «Рос-сельхозцентр» уже использует эти методики [7] для учета личинок хлебной жужелицы, проволочников, кубышек саранчовых и сорняков. Оперативная оценка численности в хозяйствах, с которыми мы сотрудничаем, позволяет им более точно оценивать фитосанитарную ситуацию и дифференцированно применять средства защиты растений с минимальными затратами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Артохин К.С. Количественные зависимости как основа прогностических и компьютерных моделей в защите растений. Тезисы докладов международной конференции «Информационные системы диагностики, мониторинга и прогноза важнейших сорных растений, вредителей и болезней сельскохозяйственных культур». - Санкт-Петербург-Пушкин,
2008, с. 21-22.
2. Гиляров М.С. Методы почвенно-зоологических исследований. - М, 1975, 29 с.
3. Гончаров Н.Р. Нормы выработки на работы по обследованию посевов зерновых культур на выявление вредителей и болезней // Рекомендации по защите озимой пшеницы от комплекса вредных организмов в Ростовской области. -СПб, 2002, 40 с.
4. Ларина Г.Е., ПротасоваЛ.Д. Оценка сорного компонента агроценоза в практике растениеводства // Агрохимия,
2009, № 1, с. 75-86.
5. Лунева Н.Н. К методике оценки засоренности посевов // Защита и карантин растений, 2004, № 10, с. 42-45.
6. Орлов В.Н. Планирование химической борьбы против хлебной жужелицы // Защита и карантин растений, 2004, № 10, с. 23-24.
7. Прогноз появления и распространения вредителей, болезней и сорняков полевых культур в Ростовской области на 2011 г - Ростов-на-Дону, 41 с.
8. Танский В.И., Левитин М.М., Ишко-ва Т.И. Кондратенко В.И. Фитосанитар-ная диагностика в интегрированной защите зерновых культур // Сборник методических рекомендаций по защите растений. - СПб: ВИЗР, 1998, с. 5-55.
9. Southwood T.R.E. Ecological methods. - London, 1968, 391 с.
Аннотация. Приводится обзор методов мониторинга почвенной мезофауны и сорняков. Дается анализ типов распределения организмов и их связь с программами мониторинга. Предложено расширить набор методик и включить экспресс-методы для учетов почвенных вредителей и сорняков. Использовать маленькие пробы и планы последовательных учетов для снижения затрат времени на принятие решения.
Ключевые слова. Почвенные вредители, сорняки, плотность вредных организмов, размер пробы, необходимое количество проб, последовательный учет.
Abstract. Review of monitoring methods of soil mesofauna and weeds is presented. There are analysing the types of organisms distribution and their connection with monitoring programs. It is suggested to extend the set of methodologies and include an express methods for soil pests and weeds control. Apply a small tests and sequential sampling plans to decline time expenses on decision-making.
Keywords. Soil pests, weeds, pest density, sample size, required samples number, sequential sampling.
Наш журнал на сайте электронной библиотеки
К нам часто обращаются читатели с просьбой сообщить, в каких номерах журнала были опубликованы статьи по интересующей их тематике.
Эти сведения вы можете получить сами на сайте Научной электронной библиотеки (НЭБ): http://elibrary.ru.
На сайте НЭБ размещены электронные версии статей всех номеров журнала: с 2007 по 2010 г. включительно — в открытом доступе (бесплатно);
последующих — на платной основе по договору пользователя с НЭБ. Содержание всех номеров — в открытом доступе.
НЭБ предлагает индивидуальную подписку на электронные версии отечественной научной периодики в формате on-line. Можно выписать отдельные статьи, отдельные выпуски журналов, а также полные годовые комплекты журналов как текущего года, так и предыдущих лет.
