نوع مقاله : حشره شناسی کشاورزی
نویسندگان
1 گروه گیاهپزشکی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
2 عضو علمی دانشکاه رازی
3 موسسه تحقیقات گیاهپزشکی کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
4 مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان کرمانشاه، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرمانشاه، ایران
چکیده
در این تحقیق، نوسانات جمعیت و پراکنش پهنهای شته گندم- یولاف، Sitobion avenae (F.) به عنوان فراوانترین گونه شتههای مزارع گندم منطقه ماهیدشت کرمانشاه بررسی شد و مدل-های نمونهبرداری دنبالهای با دقت ثابت برای پایش آن تهیه شد. نمونهبرداری طی سالهای 1396، 1397، 1398، 1399 و 1400 انجام شد. در هر تاریخ نمونهبرداری 100 ساقه بصورت تصادفی بازدید شد. دامنه میانگین تراکم جمعیت مشاهده شده در مزرعه گندم 01/34- 39/0 عدد شته در هر ساقه بود. فعالیت شته از اوایل فروردین شروع و تا اواسط اردیبهشت ماه به اوج رسید و پس از آن با گرم شدن هوا روند کاهشی جمعیت آغاز شد. پراسنجههای قانون نمایی تیلور برای تعیین نوع و تهیه مدلهای نمونه برداری دنبالهای به روشGreen (1970) استفاده شدند. پراکنش پهنهای شته از نوع تجمعی تعیین شد. در مدلهای نمونهبرداری تهیه شده، اندازه نمونه با افزایش میانگین تراکم جمعیت شته کاهش یافت. در مدل با سطح دقت تحقیقاتی (1/)0 اندازه نمونه لازم برای پایش جمعیت شته گندم- یولاف در بیشترین میانگین تراکم جمعیت مشاهده شده در مزرعه (01/34 عدد در هر ساقه) 136 عدد بود که در مدل با سطح دقت مدیریت تلفیقی آفات (25/0) به 22 عدد ساقه کاهش یافت. با توجه به بزرگ بودن اندازه نمونه در سطح دقت 1/0، مدل با سطح دقت مدیریت تلفیقی آفات برای پایش شته گندم - یولاف در منطقه ماهیدشت کرمانشاه توصیه میشود که اندازه نمونه را نسبت به مدل نمونه برداری دنباله ای در سطح دقت 1/0، بسته به تراکم جمعیت شته بیش از شش برابر کاهش داد.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
Sequential sampling model with fixed precision level of the English grain aphid, Sitobion avenae (Hemiptera: Aphididae) in wheat fields of the Mahidasht region, Kermanshah
نویسندگان [English]
- shahla Bagheri Matin 1
- Hassanali Vahedi 2
- Shahram Shahrokhi Khaneghah 3
- Naser Moeeny Naghadeh 1
- Farzad Jalilian 4
1 Department of Plant Protection, College of Agriculture, Razi University, Kermanshah, Iran
2 Plant protection, Agricultural college, Razi university
3 Iranian Research Institute of Plant Protection, Agricultural Research Education and Extension Organization (AREEO), Tehran, Iran
4 Agricultural and Natural Resources Research and Education Center of Kermanshah, AREEO, Kermanshah, Iran
چکیده [English]
In this study, population fluctuations and spatial distribution of the English grain aphid, Sitobion avenae (F.), was studied as the most abundant species of wheat aphids in Mahidasht region of Kermanshah province and Sequential sampling models with fixed precision level were prepared for its monitoring. Sampling was conducted during 2017, 2018, 2019, 2020 and 2021. At each sampling date, 100 tillers were randomly visited. The mean range of population density in wheat field was 0.39-34.01 aphids/ tiller. The activity of aphid started from the beginning of April and reached to peak at the middle of May, and after that, the decreasing trend of the population began with weather warming. Taylor's Power Law parameters were used to determine spatial distribution type and preparing sampling models according to Green (1970). Spatial distribution was determined as cumulative. Sample size decreased with increasing aphid population density in the prepared sampling models. In research precision level of (0.1), the sample size required at the highest average population density observed in the field (34.01/ tiller) was 136, which in precision level proposed for integrated pest management (0.25) reduced to 22 tillers. Overall, due to the large sample size at the precision level of 0.1, the model prepared at the precision level of integrated pest management (0.25) was recommended for monitoring S. avenae in Mahidasht region of Kermanshah. The recommended model can reduce sample size more than Six times at different densities in comparison to the sequential sampling model at the precision level of 0.1.
کلیدواژهها [English]
- The English grain aphid
- Sitobion avenae
- monitoring
- Sequential sampling
- Population fluctuation