Summary

منهجية "وضع جداول الحياة" "الحشرات لاطئة" في "الحقل باستخدام" الذبابة،، حيث دراسةفي "القطن كنموذج النظام"

Published: November 01, 2017
doi:

Summary

السماح بالتحديد الكمي لمصادر ومعدلات الوفيات في السكان الحشرات جداول الحياة والإسهام في الفهم والتنبؤ ومعالجة الديناميات السكانية في النظم الإيكولوجية الزراعية. وترد أساليب لإجراء وتحليل الجداول المستندة إلى فوج الحياة في الحقل لحشرة مع مراحل الحياة غير ناضجة لاطئة.

Abstract

جداول الحياة توفر وسيلة لقياس الجداول الزمنية للولادات والوفيات من السكان مع مرور الوقت. كما يمكن استخدامها لتحديد مصادر ومعدلات الوفيات في السكان، والذي يحتوي على مجموعة متنوعة من التطبيقات في البيئة، بما في ذلك النظم الإيكولوجية الزراعية. الحياة الأفقية، أو المستندة إلى الفوج، توفر جداول للطريقة الأكثر مباشرة ودقيقة لقياس معدلات السكان حيوية لأنها تتبع مجموعة من الأفراد في عدد سكان من الولادة حتى الموت. هنا، يتم عرض بروتوكولات لإجراء وتحليل الجداول المستندة إلى فوج الحياة في الحقل الذي يستفيد من طبيعة مراحل الحياة غير ناضجة من الآفات الحشرية العالمية، حيث دراسةلاطئة. الحشرات الفردية الموجودة على الجانب السفلي أوراق القطن وتميزت برسم دائرة صغيرة حول الحشرة بقلم غير سامة. هذه الحشرة يمكن ثم ملاحظة مرارا وتكرارا على مر الزمن مع معونة العدسات اليد لقياس التنمية من مرحلة إلى المرحلة التالية وتحديد أسباب الوفاة الخاصة بالمرحلة المرتبطة بالوفيات الطبيعية وأدخلت القوات. تحليلات تشرح كيف قوات وفيات متعددة للتدبير بشكل صحيح أن قانون متزامنة داخل كل مرحلة وكيفية استخدام هذه البيانات لتوفير قياسات دينامية السكان ذات مغزى. الأسلوب غير حساب مباشرة للكبار البقاء والتكاثر، مما يحد من الاستدلال على القوى المحركة لمراحل غير ناضجة. ويرد مثال التي ركزت على قياس الأثر التصاعدي (مصنع الجودة) وآثار (الأعداء الطبيعية) من أعلى إلى أسفل على ديناميات الوفيات حيث باء في نظام القطن.

Introduction

جداول الحياة أداة مشتركة مع تاريخ طويل في الإيكولوجيا1،2. جداول الحياة أساسا جدولاً زمنياً للولادات والوفيات بين السكان مع مرور الوقت وهذه البيانات يمكن استخدامها لقياس عدد من المعالم الهامة لفهم وتوقع الديناميات السكانية. جداول الحياة يجوز أيضا تقديم معلومات عن أسباب الوفاة التي هامة لفهم التفاعلات التغذوية، وفي وضع استراتيجيات مكافحة لإدارة الآفات في النظم الزراعية والطبيعية. وتم تشييد جداول الحياة ميدانية عديدة للحشرات3،،من45، وقدمت تحليلات أفكاراً هامة في ديناميات والتنظيم والتنبؤ بالسكان الحشرات في كثير من إدارة و النظم الطبيعية6،،من78،9،10،11،12،،من1314. الجدول الحياة مصطلح يستخدم أيضا في كثير من الأحيان لوصف الدراسات المختبرية على أساس أن دراسة مواعيد الولادات والوفيات ولكن تحت الظروف الاصطناعية التي لا تعرض الحشرة إلى قوات الوفيات الطبيعية ومتغيرات بيئية واقعية إلى حد كبير. وبوجه عام، هدف الدراسات المختبرية تقدير إمكانات الحيوية النسبية للأنواع. يتم تركيز الأساليب الموصوفة هنا للحقل على أساس التحقيقات التي تحدد تحقيق إمكانات بالنسبة إلى البيئة.

جداول الحياة يمكن أن يوصف أفقي، التي تتبع مجموعة حقيقية من تساوي الأفراد الذين تتراوح أعمارهم بين من بداية حياتهم حتى الموت، أو عمودي، حيث يتم أخذ عينات متكررة عبر الزمن للسكان مع بنية سن مستقرة المفترضة ومن ثم يتم الاستدلال على المعدلات الحيوية من الأفواج رياضيا شيدت2،15. يعتمد نوع الجدول الحياة التي يمكن نشرها على الطبيعة للحشرة. يمكن غالباً ما وضع جداول الحياة الأفقية للحشرات أونيفولتيني (جيل واحد في السنة)، في حين أن هذا نهج يمكن أن تكون صعبة للغاية للحشرات مولتيفولتيني مع متعددة ومتداخلة الأجيال كل عام على نطاق واسع. تم اقتراح مجموعة من الأساليب التحليلية والمستخدمة لوضع جداول الحياة الرأسي للسكان الحشرات (انظر ساوثوود2 للحصول على أمثلة). المنهجية التي أثبتت هنا يسمح لتطوير جداول الحياة المستندة إلى الفوج، والأفقية في الميدان للحشرات مولتيفولتيني ذات خصائص معينة من تاريخ حياته، من الجدير بالذكر أن وجود مراحل الحياة لاطئة. ويتجلى الأسلوب للآفات رئيسية في القطن كنظام نموذجي.

الذبابة، حيث دراسة بيوتيبي ب (= أرجينتيفولي دراسة، الشرق الأوسط وآسيا طفيفة 116) هو آفة عالمية للزراعة التي تؤثر سلبا على المحصول والجودة في العديد من المحاصيل الزراعية والبستانية، بما في ذلك حماية النظم الزراعية في المناطق المعتدلة17. الآثار تحدث بسبب تغذية لحاء يعطل تدفق المغذيات، واضطرابات مسببات غير معروف الناجمة عن التغذية نيمفال، انتقال العديد من الفيروسات النباتية والآثار ذات جودة المحاصيل نتيجة لترسب المن،من18إلى19 . يحتوي على نطاق واسع مضيف الحشرة وهو مولتيفولتيني، وبعد ما يصل إلى 12-13 في أجيال سنوياً تبعاً للمنطقة و الموارد الغذائية المتاحة20. تتفاقم التحديات الإدارية أيضا بقدرته الإنجابية عالية، قدرته على تفريق وتهاجر داخل وبين النظم الزراعية، وافتقاره إلى مرحلة هادئة (ديبوس أو استيفيشن) والتصرف فيها لسرعة تطوير المقاومة للمبيدات الحشرية المستخدمة لقمع21،22.

أحرز تقدم كبير في تطوير استراتيجيات إدارة (IPM) للمكافحة المتكاملة للآفات على نحو فعال واقتصادي إدارة السكان لهذه الآفات في المحاصيل المتضررة23،،من2425. أنظمة إدارة هذه كانت تستند إلى فهم أساسي سليم للديناميات السكانية من حيث (ب) وجداول الحياة تقنية رئيسية التي مكنت هذا الفهم. في أريزونا، جداول الحياة قد يسمح بتقدير وتحديد القوات وفيات هامة باء-حيث في نظم المحاصيل متعددة13،26، ومكنت من قياس ديناميات الوفيات نسبة إلى استراتيجيات الإدارة بما في ذلك الآثار غير المستهدفة من14من المبيدات الحشرية، ووفرت وسيلة لتقدير الآثار غير المستهدفة الوظيفية المحتملة للقطن المعدلة وراثيا المنتجة للبروتينات إبادة الحشرات27، دعمت دقيق تقييم المكافحة البيولوجية الكلاسيكية البرنامج28 (نارانخو، معطيات غير منشورة) وساعد على استكشاف آثار النسبية من آثار أعلى إلى أسفل ومن أسفل إلى أعلى على الآفات ديناميات29. وقد نشر جميع هذه التطبيقات المنهجية الموضحة هنا. هذا النهج يمكن أن تكون مفيدة لدراسة البيئة عدد الحشرات في عدد من النظم الطبيعية وإدارتها.

Protocol

ملاحظة: التقنيات الموضحة أدناه تعتبر جداول الحياة الجزئية نظراً لأنها لا تتضمن صراحة الاستنساخ أو وفيات من مراحل الكبار. يكافئ الفوج مصطلح الجيل نظراً لأنه يتناول وفيات من البيض إلى مرحلة الكبار- 1-“إنشاء مواقع ميدانية” سير الحياة الجداول في أي وقت أثناء نمو المحصول ب?…

Representative Results

ويرد فوج مثال في الجدول 2 لإظهار عرض نموذجي وحساب نتائج جدول الحياة. يتم التقاط بيانات مفيدة للغاية في معدلات الوفيات الهامشية لكل عامل داخل كل مرحلة من المراحل. عن طريق تحويل هذه المعدلات إلى قيم k (المادة 6 من البروتوكول)، الخاصة بالمرحلة على جميع العوامل ووفيات …

Discussion

عادة، تستخدم تطوير الحياة مقيدة بالجداول للحشرات مولتيفولتيني مع تداخل الأجيال على نطاق واسع إلى نهج عمودي حيث هو عينات من سكان مرارا وتكرارا على مر الزمن وتقنيات رسومية ورياضية مختلفة ثم إلى تقدير التوظيف لمختلف المراحل واستنتاج معدلات الوفيات من تغيير كثافة من مختلف مراحل الحياة<sup class…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

نشكر أشتون دال، باركلي ف، بيمفوهر ك.، بوجوركويز واو، J. كانتريل، كاسترو زاي، كريستنسن ر.، J. فيرن، جارا جيم، ميد دال، اوينز زاي، رودارتي L.، سيجلاف دال، سونوكوي ألف، استيفانيك م.، ستيوارت باء، تريخو J.، سليد ألف وييسكاس هاء-للمساعدة التقنية. وقدم الدعم الجزئي بخدمة البحوث الزراعية وزارة الزراعة، المعهد الوطني وزارة الزراعة الأميركية للأغذية والزراعة IPM تمديد البرنامج والآفات إدارة بدائل خاصة المشاريع، القطن Incorporated، “أريزونا رابطة مزارعي القطن”، القطن أسس، وزارة الزراعة-الكريز، نابياب (المنطقة الغربية)، والمشاريع الخاصة في المنطقة الغربية IPM.

Materials

Flagging tape Gempler, Janesville, Wisconsin USA 52273 Five colors
Manila merchandise tags American Tag Company, Pico Rivera, California USA 12-104
Ultra fine point marker Sanford, Bellwood, Illinois, USA 451898 Available at Office Max, Amazon
Peak Loupe 8X Adorama, New York, NY USA 2018
Peak Loupe 15X Adorama, New York, NY USA 19621

References

  1. Deevey, E. S. Life tables for natural populations of animals. Quart. Rev. Biol. 22, 283-314 (1947).
  2. Southwood, T. R. E. . Ecological Methods. , (1978).
  3. Podoler, H., Rogers, D. A new method for the identification of key factors from life-table data. J Anim Ecol. 44, 85-114 (1975).
  4. Stiling, P. Density-dependent processes and key factors in insect populations. J Anim Ecol. 57, 581-593 (1988).
  5. Cornell, H. V., Hawkins, B. A. Survival patterns and mortality sources of herbivorous insects: some demographic trends. Am Nat. 145, 563-593 (1995).
  6. Morris, R. F. The interpretation of mortality data in studies on population dynamics. Can Entomol. 89, 49-69 (1957).
  7. Morris, R. F. Single-factor analysis in population dynamics. Ecology. 40, 580-588 (1959).
  8. Varley, G. C., Gradwell, G. R., Hassell, M. P. . Insect Population Ecology: An Analytical Approach. , 212 (1973).
  9. Southwood, T. R. E., Reader, P. M. Population census data and key factor analysis for the viburnum whitefly, Aleurotrachelus jelinekii, on three bushes. J Anim Ecol. 45, 313-325 (1976).
  10. Royama, T. Fundamental concepts and methodologies for the analysis of animal population dynamics, with particular reference to univoltine speices. Ecol Monogr. 51, 473-493 (1981).
  11. Carey, J. R. The multiple decrement life table: a unifying framework for cause-of-death analysis in ecology. Oecologia. 78, 131-137 (1989).
  12. Hawkins, B. A., Mills, N. J., Jervis, M. A., Price, P. W. Is the biological control of insects a natural phenomenon?. Oikos. 86, 493-506 (1999).
  13. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. Mortality dynamics and population regulation in Bemisia tabaci. Entomol Exp Appl. 116, 93-108 (2005).
  14. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. The contribution of conservation biological control to integrated control of Bemisia tabaci in cotton. Biol Control. 51, 458-470 (2009).
  15. Carey, J. R. . Applied Demography for Biologist: With Special Emphasis on Insects. , (1993).
  16. Dinsdale, A., Cook, L., Riginos, C., Buckley, Y. M., De Barro, P. Refined global analysis of Bemisia tabaci (Hemiptera: Sternorrhyncha: Aleyrodoidea: Aleyrodidae) Mitochondrial cytochrome oxidase 1 to identify species level genetic boundaries. Ann Entomol Soc Am. 103, 196-208 (2010).
  17. Oliveira, M. R. V., Henneberry, T. J., Anderson, P. History, current status, and collaborative research projects for Bemisia tabaci. Crop Protect. 20, 709-723 (2001).
  18. Jones, D. R. Plant viruses transmitted by whiteflies. Eur J Plant Pathol. 109, 195-219 (2003).
  19. Hequet, E. F., Henneberry, T. J., Nichols, R. L. . Sticky Cotton – Causes, Impacts and Prevention. , (2007).
  20. Palumbo, J. C., Horowitz, A. R., Prabhaker, N. Insecticidal control and resistance management for Bemisia tabaci. Crop Protect. 20, 739-765 (2001).
  21. Horowitz, A. R., Kontsedalov, S., Khasdan, V., Ishaaya, I. Biotypes B and Q of Bemisia tabaci and their relevance to neonicotinoid and pyriproxyfen resistance. Arch Insect Biochem Physiol. 58, 216-225 (2005).
  22. Nauen, R., Denholm, I. Resistance of insect pests to neonicotinoid insecticides: current status and future prospects. Arch Insect Biochem Physiol. 58, 200-215 (2005).
  23. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. Fifty years of the integrated control concept: moving the model and implementation forward in Arizona. Pest Manage Sci. 65, 1267-1286 (2009).
  24. Palumbo, J. C., Castle, S. J. IPM for fresh-market lettuce production in the desert southwest: the produce paradox. Pest Manage Sci. 65, 1311-1320 (2009).
  25. Ellsworth, P. C., Martinez-Carrillo, J. L. IPM for Bemisia tabaci: a case study from North America. Crop Protect. 20, 853-869 (2001).
  26. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C., Cañas, L. . Mortality and populations dynamics of Bemisia tabaci within a multi-crop system. , (2009).
  27. Naranjo, S. E. Long-term assessment of the effects of transgenic Bt cotton on the function of the natural enemy community. Environ Entomol. 34, 1211-1223 (2005).
  28. Naranjo, S. E. Establishment and impact of exotic Aphelinid parasitoids in Arizona: A life table approach. J Insect Sci. 8, 36 (2008).
  29. Asiimwe, P., Ellsworth, P. C., Naranjo, S. E. Natural enemy impacts on Bemisia tabaci (MEAM1) dominate plant quality effects in the cotton system. Ecol Entomol. 41, 642-652 (2016).
  30. Naranjo, S. E. Survival and movement of Bemisia tabaci (Homoptera: Aleyrodidae) crawlers on cotton. Southwest Entomol. 32, 17-23 (2007).
  31. Bellows, T. S., Van Driesche, R. G., Elkinton, J. S. Life-table construction and analysis in the evaluation of natural enemies. Annu Rev Entomol. 37, 587-614 (1992).
  32. Buonaccorsi, J. P., Elkinton, J. S. Estimation of contemporaneous mortality factors. Res Popul Ecol. 32, 151-171 (1990).
  33. Royama, T. Evaluation of mortality factors in insect life table analysis. Ecol Monogr. 51, 495-505 (1981).
  34. Elkinton, J. S., Buonaccorsi, J. P., Bellows, T. S., Van Driesche, R. G. Marginal attack rate, k-values and density dependence in the analysis of contemporaneous mortality factors. Res. Pop. Ecol. 34, 29-44 (1992).
  35. Varley, G. C., Gradwell, G. R. Key factors in population studies. J Anim Ecol. 29, 399-401 (1960).
  36. Caswell, H. . Matrix population models. , (2001).
  37. Mills, N. J. Selecting effective parasitoids for biological control introductions: Codling moth as a case study. Biol Control. 34, 274-282 (2005).
  38. Foltyn, S., Gerling, D. The parasitoids of the aleyrodid Bemisia tabaci in Israel: development, host preference and discrimination of the aphelinid wasp Eretmocerus mundus. Entomol Exp Appl. 38, 255-260 (1985).
  39. Headrick, D. H., Bellows, T. S., Perring, T. M. Behaviors of female Eretmocerus sp nr californicus (Hymenoptera: Aphelinidae) attacking Bemisia argentifolii (Homoptera: Aleyrodidae) on sweet potato. Environ Entomol. 24, 412-422 (1995).
  40. Liu, T. X., Stansly, P. A. Oviposition, development, and survivorship of Encarsia pergandiella (Hymenoptera: Aphelinidae) in four instars of Bemisia argentifolii (Homoptera: Aleyrodidae). Ann Entomol Soc Am. 89, 96-102 (1996).
  41. Ardeh, M. J., deJong, P. W., vanLenteren, J. C. Selection of Bemisia nymphal stages for oviposition or feeding, and host-handling times of arrhenotokous and thelytokous Eretmocerus mundus and arrhenotokous E-eremicus. BioControl. 50, 449-463 (2005).
  42. Zang, L. S., Liu, T. X. Host-feeding of three parasitoid species on Bemisia tabaci biotype B and implications for whitefly biological control. Entomol Exp Appl. 127, 55-63 (2008).
  43. Hagler, J. R., Naranjo, S. E. Determining the frequency of heteropteran predation on sweetpotato whitefly and pink bollworm using multiple ELISAs. Entomol Exp Appl. 72, 63-70 (1994).
  44. Hagler, J. R., Naranjo, S. E. Qualitative survey of two Coleopteran predators of Bemisia tabaci (Homoptera, Aleyrodidae) and Pectinophora gossypiella (Lepidoptera, Gelechiidae) using a multiple prey gut content ELISA. Environ Entomol. 23, 193-197 (1994).
  45. Hagler, J. R., Jackson, C. G., Isaacs, R., Machtley, S. A. Foraging behavior and prey interactions by a guild of predators on various lifestages of Bemisia tabaci. J Insect Sci. 4, (2004).
  46. Price, J. F., Taborsky, D. Movement of immature Bemisia tabaci (Homoptera, Aleyrodidae) on poinsettia leaves. Florida Entomol. 75, 151-153 (1992).
  47. Simmons, A. M. Settling of crawlers of Bemisia tabaci (Homoptera : Aleyrodidae) on five vegetable hosts. Ann Entomol Soc Am. 95, 464-468 (2002).
  48. Royama, T. A fundamental problem in key factor analysis. Ecology. 77, 87-93 (1996).
  49. Stiling, P., Throckmorton, A., Silvanima, J., Strong, D. R. Does spatial scale affect the incidence of density dependence – A field test with insect parasitoids. Ecology. 72, 2143-2154 (1991).
  50. Hassell, M., Latto, J., May, R. Seeing the wood for the trees: detecting density dependence from existing life table studies. J Anim Ecol. 58, 883-892 (1989).
  51. Berryman, A. A. Population regulation, emergent properties, and a requiem for density dependence. Oikos. 99, 600-606 (2002).
  52. Sibly, R. M., Smith, R. H. Identifying key factors using lambda contribution analysis. J Anim Ecol. 67, 17-24 (1998).

Play Video

Cite This Article
Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. Methodology for Developing Life Tables for Sessile Insects in the Field Using the Whitefly, Bemisia tabaci, in Cotton As a Model System. J. Vis. Exp. (129), e56150, doi:10.3791/56150 (2017).

View Video