Article de méthode

Méthodologie pour l’élaboration des Tables de survie pour les insectes sessiles dans le champ à l’aide de l’aleurode, Bemisia tabaci, en coton comme modèle d’un système

DOI :

10.3791/56150

⸱

1 novembre 2017

 , 
1USDA-ARS, Arid-Land Agricultural Research Center, 2Department of Entomology, Maricopa Agricultural Center, University of Arizona

Dans cet article

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tables de survie permettent de quantifier les sources et les taux de mortalité dans les populations d’insectes et de contribuent à comprendre, de prédire et de manipuler la dynamique des populations dans les agroécosystèmes. Méthodes pour réaliser et analyser les tableaux de vie fondées sur une cohorte dans le domaine pour un insecte avec les stades immatures sessiles sont présentées.

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tables de mortalité fournissent un moyen de mesurer les listes de naissance et de décès des populations au fil du temps. Ils ont aussi permet de quantifier les sources et les taux de mortalité dans les populations, qui a une variété d’applications en écologie, y compris les écosystèmes agricoles. Horizontale, ou fondées sur une cohorte, tableaux fournissent pour la méthode plus directe et précise de quantifier les taux vitaux de la population parce qu’elles suivent un groupe d’individus dans une population de la naissance à la mort à la vie. Ici, les protocoles sont présentés pour réaliser et analyser les tableaux de vie fondées sur une cohorte dans le domaine qui tire parti de la nature sessile des stades immatures de la vie d’un insecte nuisible planétaire, Bemisia tabaci. Les insectes sont situés sur la face inférieure des feuilles de coton et sont marquées par un petit cercle autour de l’insecte de dessin avec un stylo non toxique. Cet insecte peut alors être observé à plusieurs reprises au fil du temps à l’aide de loupes sur mesure développement d’un stade à l’autre et d’identifier les causes spécifiques au stade de la mort associée à la mortalité naturelle et introduit des forces. Les analyses expliquent comment mesurer correctement mortalité multiples forces cette loi en même temps au sein de chaque étape et comment utiliser ces données pour fournir les mesures dynamiques de population significative. La méthode ne tient pas directement compte de survie des adultes et de la reproduction, qui limite la déduction à la dynamique des stades immatures. Un exemple est présenté qui portait sur la mesure de l’impact du bas vers le haut (qualité de l’usine) et descendante (ennemis naturels) effets sur la dynamique de la mortalité de b. tabaci dans le système de coton.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les tables sont un outil commun avec une longue histoire en écologie1,2. Les tables sont qu'essentiellement une planification des naissances et décès dans une population de plus de temps et ces données peut servir à mesurer un certain nombre de paramètres importants pour la compréhension et la prédiction de la dynamique des populations. Tables de survie peuvent également fournir des informations sur les causes de décès qui sont importants pour comprendre les interactions trophiques et à élaborer des stratégies de contrôle pour la gestion des ravageurs dans les systèmes agricoles et naturels. Nombreuses tables de survie sur le terrain ont été construits pour insectes3,4,5, et les analyses ont fourni des renseignements importants sur la dynamique, le règlement et la prévision des populations d’insectes dans de nombreux gérés et les systèmes naturels6,7,8,9,10,11,12,13,14. La table de survie à terme est également souvent utilisée pour décrire les études laboratoire basé en grande partie sur horaires des naissances et des décès, mais dans des conditions artificielles qui n’exposent pas l’insecte à la mortalité naturelle des forces et des variables environnementales réalistes. En règle générale, l’objectif des études en laboratoire consiste à estimer le potentiel biotique comparatif d’une espèce. La mise au point des méthodes décrites ici est pour champ basé enquêtes qui définissent réalisé le potentiel par rapport à l’environnement.

Les tables peuvent être qualifiées d’horizontal, dans lequel une cohorte réelle d’individus âgés égales sont suivies depuis le début de leur vie jusqu'à la mort, ou vertical, où les fréquentes échantillons sont prélevés à travers le temps d’une population avec une structure d’âge présumé de stable et puis vitaux est déduites des cohortes mathématiquement construit2,15. Le type de table de survie qui peut être déployée dépend de la nature de l’insecte. Tables de vie horizontale peuvent souvent être développées pour insectes univoltins (une génération par an), alors qu’une telle approche peut être très difficile pour un insecte multivoltines avec multiple et générations chaque année largement imbriquées. Une multitude de méthodes d’analyse ont été proposées et utilisées pour élaborer des tableaux de vie verticale pour les populations d’insectes (voir Southwood2 pour des exemples). La méthodologie a démontré ici permet le développement horizontal, fondées sur une cohorte des tables de survie dans le domaine des insectes multivoltines avec les caractéristiques du cycle de vie spécifique, notamment, la présence de stades sessiles. La méthode est démontrée pour un ravageur clé en coton comme système modèle.

L’aleurode, Bemisia tabaci biotype B (= Bemisia argentifolii, Moyen-Orient-Asie mineure 116) est un ravageur global de l’agriculture que les répercussions négatives sur le rendement et la qualité dans nombreuses cultures agronomiques et horticoles, y compris protégé des systèmes agricoles dans les régions tempérées,17. Les impacts se produisent en raison de phloème qui perturbe le flux des éléments nutritifs, d’étiologie inconnue, causée par l’alimentation larvaire, transmission de nombreux virus végétaux et effets de qualité de récolte en raison de la déposition du miellat18,19 , les troubles d’alimentation . L’insecte a une vaste gamme d’hôtes et multivoltines, ayant jusqu'à 12-13 générations par an selon la région et de ressources alimentaires disponibles20. Défis de gestion sont également exacerbées par son fort potentiel reproducteur, sa capacité à se disperser et de migrer au sein et entre les systèmes agricoles, son manque d’une phase de repos (diapause ou estivation) et la décision de développer rapidement une résistance aux insecticides utilisés pour répression21,22.

Des progrès considérables accomplis dans l’élaboration des stratégies de lutte antiparasitaire intégrée (LAI) pour gérer efficacement et économiquement les populations de ce ravageur dans les cultures touchées23,24,25. Ces systèmes de gestion reposaient sur une bonne compréhension fondamentale de la dynamique des populations de b. tabaci et tables de survie ont été une technique clée qui ont permis à cette compréhension. En Arizona, les tables de survie ont permis l’estimation et l’identification des forces importantes de mortalité de b. tabaci dans plusieurs cultures systèmes13,26, ont permis à la mesure de la dynamique de la mortalité comparativement à stratégies de gestion, y compris les effets non ciblés des insecticides14, ont fourni un moyen d’estimer les effets potentiels de non-cible fonctionnelles du coton transgénique produisant des protéines insecticides27, ont pris en charge rigoureuses évaluation d’une lutte biologique classique programme28 (Naranjo, données inédites) et aidé à explorer les effets comparatifs de top-down et bottom-up effets ravageurs dynamique29. Toutes ces applications ont déployé la méthodologie décrite ici. La méthode pourrait être utile pour l’étude de l’écologie des populations d’insectes dans un certain nombre de systèmes naturels et aménagés.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Protocole

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Remarque : les techniques décrites ci-dessous sont considérés comme vie partielle tableaux parce qu’ils n’incluent pas explicitement de reproduction ou la mortalité des stades adultes. La cohorte de terme est équivalente à génération car il examine la mortalité de l’oeuf au stade adulte.

1. mettre en place des Sites

  1. tables de survie de conduite à tout moment au cours de la croissance de la récolte, une fois que les insectes sont présents. Le choix du moment d’entreprendre des études dépendra des buts et objectifs de la recherche.
  2. Sélectionner deux rangées de cultures près du centre de l’intrigue pour minimiser les effets de lisière d’entourant des parcelles ou des zones non cultivées. Marquer de la tête de chaque ligne d’un indicateur de fil ou un pieu de bois afin de faciliter la relocalisation facile une fois que la récolte grossit.
  3. Passer 3-4 m bord de parcelle parallèle à la ligne. Utiliser une ligne pour établir les cohortes de le œuf et le second pour établir des cohortes de la nymphe

2. Établir des cohortes d’oeuf

  1. Utilisez un 8 X loupe pour chercher des nouveaux œufs sur le revers des feuilles vers le haut de la tige principale du cotonnier (généralement la deuxième ou troisième nœud du haut).
    NOTE : Étapes de la vie de b. tabaci sont généralement distribués verticalement dans le couvert végétal avec œufs près du sommet de la plante et progressivement plus anciens stades nymphaux ci-dessous. Il en résulte car les larves de stade 1 st s’installer sur la même feuille que le œuf et l’usine ajoute feuilles au-dessus du site de Ponte initiale comme il grandit.
    1. Utiliser une puissance supérieure 15 X objectif d’observer les oeufs frais et de vérifier l’identification avant d’utiliser l’objectif 8 x à l’occasion de l’insecte. Oeufs frais ont une coloration blanche lumineuse sous l’objectif et se démarquent des oeufs qui sont plus âgés (Figures 1 a et 1 b). Œufs assombrissent une couleur tannish en vieillissant.
  2. Utiliser un marqueur permanent noir non toxique, ultra-fine-point dessiner un petit cercle autour de le œuf. Dessiner le cercle assez petit pour minimiser le risque d’une femme portant un autre oeuf dans le cercle plus tard sur.
    1. Couper un trou ou une fente sur le côté du 8 X loupe avec une scie à métaux ou foret afin que le stylo peut être inséré et regardé à travers la lentille lors du dessin ( Figure 2 a).
  3. Répéter ce processus sur la même feuille, si possible, à l’occasion d’autres oeufs, marquant un total de pas plus de quatre œufs sur une seule feuille et pas plus d’un oeuf par secteur de feuille. Pour le coton, la feuille est divisée en quatre secteurs par trois nervures principales ( Figure 3).
  4. Attacher une étiquette en carton léger petite autour du pétiole de la feuille contenant les ovules marquée. Numéro de l’étiquette et comprennent la notation pour le numéro de parcelle ou de traitement selon le protocole expérimental ( Figure 2 b).
  5. Attacher une longueur long 1 m de ruban de signalisation autour de la tige principale près du sommet de la plante. Utiliser une cravate d’arc-style afin que la bande peut être facilement modifiée au besoin pour garder visible pour des visites répétées à cet endroit dans le domaine.
    6. Nombre de
  6. feuille d’enregistrement et des données de position sur un ordinateur portable analogique ou électronique portable (tableau 1). Des données de position utilisent les secteurs de la feuille pour plus finement Remarque emplacement (par exemple, 1-1, 1-2, 1-4 indiquent des œufs dans les secteurs 1, 2 et 4 sur feuille #1).
  7. Chaque cohorte s’établissent sur une seule journée.
    Remarque : Une cohorte dans une parcelle donnée est composée d’un minimum de 50 oeufs totales.
    1. Feuilles pas plus d’une utilisation par plante de mieux distribuer les membres de la cohorte.
      Remarque : Selon la densité des insectes, cela peut comporter n’importe où de 13 feuilles avec 3-4 œufs chacune ou 50 feuilles avec un œuf de chaque. Les plantes individuelles sont sélectionnés pour distribuer les feuilles marquées le long d’autant de la ligne que possible.

3. Établir des cohortes de la nymphe

  1. utiliser un 8 X loupe pour chercher nouvellement installés 1 st stade larvaire des nymphes sur le revers des feuilles sur feuilles 3-5 vers le bas du haut de la tige principale du cotonnier. Utiliser une lentille X 15 pour vérifier l’identité avant de l’objectif de marquage à l’aide du 8 X.
  2. Utilise un marqueur permanent noir non toxique, ultra-fine-point pour dessiner un petit cercle autour de la nymphe. Dessiner le cercle assez petit pour minimiser le risque d’un robot s’installer au sein du cercle par la suite.
    NOTE : Larves de stade 1 st nouvellement éclos sont appelées robots d’indexation, qui peuvent se déplacer de plusieurs centimètres pendant les premières heures après l’éclosion des œufs. Puis IT " s’installe " sur un site où il va nourrir et mue sans jamais se déplacer à nouveau jusqu'à ce que les adultes émergent. Ceux-ci s’installe larves de stade 1 st ( Figure 1) sont distingue des chenilles. Tout d’abord, ils sont immobiles et deuxième, ils sont plus 2 dimensions et jeter serrés et plat sur la feuille et ont une couleur ambrée un peu plus translucide.
    1. Couper un trou ou une fente sur le côté du 8 X loupe avec une scie à métaux ou foret afin que le stylo peut être inséré et regardé à travers la lentille lors du dessin ( Figure 2 a).
  3. Répéter ce processus sur la même feuille, si possible, à l’occasion d’autres nymphes, pas plus de quatre nymphes sur une seule feuille et pas plus d’une nymphe par secteur de feuille de marquage. Pour le coton, la feuille est divisée en quatre secteurs par trois nervures principales ( Figure 3).
  4. Attacher une étiquette en carton léger petite autour du pétiole de la feuille contenant la nymphe marquée. Numéro de l’étiquette et comprennent la notation pour le numéro de parcelle ou de traitement selon le protocole expérimental ( Figure 2 b).
  5. Attacher une longueur long 1 m de ruban de signalisation autour de la tige principale près du sommet de la plante. Utiliser une cravate d’arc-style afin que la bande peut être facilement modifiée au besoin pour garder visible pour des visites répétées à cet endroit dans le domaine.
    6. Nombre de
  6. feuille d’enregistrement et des données de position sur un ordinateur portable analogique ou électronique portable (tableau 1). Des données de position utilisent les secteurs de la feuille pour plus finement Remarque emplacement (par exemple, 1-1, 1-2, 1-4 indiquent des nymphes dans les secteurs 1, 2 et 4 sur feuille #1).
  7. Pour s’assurer que s’installe 1 st stade larvaire des nymphes et pas de chenilles sont marqués, revenir en arrière à chaque feuille marquée et observer l’insecte marqué environ 1-2 h après l’installation initiale. Remarquant des réglée nymphes peuvent être nécessaires.
  8. Établir chaque cohorte sur un seul jour.
    Remarque : Une cohorte dans une parcelle donnée est composée d’un minimum de 50 nymphes totales. Pas plus d’une feuille est utilisée par plante pour mieux distribuer les membres de la cohorte. Selon la densité des insectes, cela peut comporter n’importe où de 13 feuilles avec 3-4 nymphes chaque ou 50 feuilles avec une nymphe de chaque. Les plantes individuelles sont sélectionnés pour distribuer les feuilles marquées le long d’autant de la ligne que possible. En raison de la 1 ère stade allure de robot, les œufs marqués dans le protocole 2 ne sont pas les insectes mêmes qui sont ensuite suivis nymphes. par conséquent, aucune mortalité de chenilles n’est mesurée et la table de survie est légèrement disjointes dans le temps parce que les cohortes de œuf et de la nymphe sont généralement mis en place le même jour. Recherche a montré le robot, la mortalité est négligeable et peut être essentiellement ignorée 30.

4. Observation et enregistrement d’éclosion des œufs et de la mortalité

  1. après 8-10 j (28-32 ° C ; moyenne dans des conditions estivales Arizona) après la mise en place de cohortes de le œuf, recueillent les feuilles contenant des oeufs marqués et retourner au laboratoire pour l’observation sous un microscope à dissection. Les oeufs sont trop petites pour bien évaluer la mortalité et les causes de mortalité dans le domaine.
  2. Déterminer les causes de décès chez les oeufs et enregistrer dans le bloc-notes, initié à la mise en place de cohortes (tableau 1).
    NOTE : Mort est qualifiée de délogement, prédation ou non-viabilité. Délogement : le œuf est manquant en raison de phénomènes météorologiques (vent, soufflant de poussière, pluie) ou mâcher de la prédation. Prédation : prédateurs suceurs laissent derrière une chorion effondrée ( Figure 4 K). Les oeufs éclos peuvent apparaître s’est effondrés, mais il y aura une fente verticale dans le chorion de l’oeuf. Utilisez une épingle minuten pour taquiner le chorion sur la feuille sous le microscope pour rechercher cette fente. Non-viabilité : oeufs n’éclosent au bout de la période de 8-10 jours et sont de couleur beige foncée. En vertu de l’Arizona l’été des conditions (28-32 ° C) œufs seraient normalement éclosent 5-7 jours. Elle peut différer dans d’autres régions et d’ajustements peuvent être nécessaires au moment de la collecte sur le terrain.

5. Observation et enregistrement de développement larvaire et de la mortalité

  1. un à deux jours après l’établissement de la cohorte, utiliser une lentille X 15 pour évaluer le développement des nymphes et assigner une cause de mortalité si morts. Présenter des observations au moins trois fois par semaine (tous les deux jours).
    1. Utilisation taille relative ( Figure 1 -G) et le temps après la mise en place afin d’évaluer le stade larvaire.
      Remarque : Il y a quatre stades larvaire et développement est rapide sous conditions estivales de l’Arizona (28-32 ° C) avec chacun des trois premiers stades durent environ 2 d et la phase finale, une durée de 3-5 d (total développement larvaire 2 semaines ou moins). Nouveaux observateurs devraient apprendre stade tailles en observant les insectes élevés en laboratoire ou à effet de serre sur la plante hôte d’intérêt. Le volume relatif dans l’abdomen de la bacteriosomes (organes hébergeant symbiote de l’aleurode) par rapport à sa taille corporelle est un indicateur utile du stade nymphal ( Figure 1 -G). Nymphes fraîchement muées sont très plates et translucide. Prêt à muer nymphes sont plus turgescents, bombé dans profil et opaque en apparence.
    2. Déterminer les causes de décès chez les nymphes et les enregistrer dans le bloc-notes, initié à la mise en place de cohortes (tableau 1).
      NOTE : Mort est qualifiée de délogement, parasitisme, prédation ou inconnu selon stade ( Figure 4). Délogement : nymphes de n’importe quelle étape sont disparus en raison de phénomènes météorologiques (vent, soufflant de poussière, pluie) ou mâcher de la prédation. Estimer la scène des nymphes délogent la phase moyenne de nymphes mortes ou vivantes sur une date d’observation donnée. Parasitisme : seulement observables en 4 ème stade larvaire des nymphes. Les bacterisomes jaunâtres appariés sont déplacés par la larve parasitoïde en développement ( Figure 4 a) ; le stade larvaire est parfois visible ( Figure 4). Le stade pupal du parasitoïde est distinctif et genres spécifiques ( Figure 4 b , 4D). Prédation : sucer prédateurs va évacuer le contenu de la nymphe et laissent derrière eux un cadavre s’est effondré ( Figure 4 -4I). Rarement, un prédateur de mastication peut laisser des preuves ( Figure 4J). Inconnu : la mort ne peut être attribuée à une des causes ci-dessus. Dans un environnement humide, maladie fongique peut être une cause supplémentaire de la mort. Cette catégorie peut aussi inclure des nymphes tuées par hôte-alimentation parasitoïde. Nymphes qui survivent à émergent en tant qu’adultes, laissant une fente en forme de t distinctive dans les exuvies ( Figure 1 H)
  2. enregistrer le stade de développement (si elle est vivante) et la cause de la mort et de la scène dans le cahier initié à la cohorte mise en place (tableau 1).
  3. Une fois que toutes les nymphes observées sur une seule feuille pas non plus est mort ou a émergé comme un aleurode adulte, recueillir la feuille et retourne au laboratoire. Le grossissement d’un microscope à dissection permet de confirmer que la cause du décès, il est indiqué dans le champ est exacte et corrigez-les.
    Remarque : Pas tous insectes morts non-délogé reste sur la feuille au cours de la période d’observation de deux semaines typique et si certaines vérifications ne sera pas possibles.

6. Résumé des données et des Analyses

  1. Consult ressources disponibles pour aider à la construction des tables de survie d’après les données recueillies 2 , 8 , 11 , 31. Un exemple de tableau de la vie est présentée dans le tableau 2.
    Remarque : Les analyses de table robuste vie nécessitent plusieurs tables de vie indépendante menées sur différents sites et/ou de temps. Pour un insecte multivoltines comme b. tabaci, cela pourrait être plusieurs tables de la vie au cours d’une saison ou plusieurs saisons et sites.
    1. Estimation réelle mortalité (p x/l 0) basée sur le nombre d’insectes, établi au début de la génération.
      La mortalité réelle = (0/l de p x 0)
      où d x est le nombre de morts pendant la scène x et p 0 est le nombre d’insectes au début de la génération. Ces taux de mortalité est additif et la somme de d x étapes prévisions des taux de la mortalité totale pour la génération (tableau 2).
    2. Estimer la mortalité apparente dans un stade (q x) basée sur le nombre d’insecte vivant au début d’une phase spécifique (tableau 2). Estimer le stade q x ou facteur dans un délai spécifique au stade q x. Ces taux sont additives que dans un stade.
    3. Déterminer la mortalité marginale à l’aide de la formule :
      M B = d B / (1-d, A)
      où M B est le taux marginal de facteur de mortalité B, d, B est le taux apparent de mortalité du facteur B et d A est le taux apparent de mortalité a résumé pour tous les facteurs de mortalité qui peuvent supplanter facteur B 13 , 32 (tableau 3).
      Remarque : Pour sessiles insectes comme les mouches blanches et beaucoup d’autres insectes, les multiples causes de la mort dans un stade de vie particulier ne sont pas séquentiels. Au lieu de cela ils agissent simultanément et donc estimation des taux marginaux est nécessaire d’évaluer avec précision spécifique au stade des taux de mortalité n’importe lequel causent 32 , 34. Par exemple, un parasitoïde peut attaquer une nymphe de mouche blanche. Le œuf parasitoïde pourrait éclore et les larves peuvent se développer dans l’hôte. Cette activité, initialement asymptomatique à l’observateur,, ou plus pourrait, tuer l’insecte hôte et doit être crédité comme la cause du décès. Mais dans certains cas, un prédateur peut attaquer cette nymphe même ou la nymphe peut se détacher de la feuille conduisant l’observateur de constater la cause de la mort comme la prédation ou de délogement. La mortalité marginale corrige cela.
      1. Convertir des taux marginaux spécifiques au stade de valeurs de k 35 k = - ln (1 - M), où ln < /em> est le logarithme naturel et M est le taux de mortalité marginale d’intérêt. valeurs de k sont additif et cela simplifie plus amples analyses. valeurs de k peuvent être dos converties aux taux de mortalité proportionnelle par 1 - e [-k].
    4. Estimer la mortalité irremplaçable comme [1 - e (-TotalK)]-[1 - e (-{TotalK - total j’ai })].
      Remarque : Cela donne la partie de la mortalité totale générationnelle qui ne se concrétiseraient pas si un facteur de mortalité particulière a été supprimé. Par exemple, combien transgénérationnelles mortalité peut être perdue si la prédation ou parasitisme ont été retiré en raison d’une pulvérisation d’insecticide ? Irremplaçable mortalité estimée de cette façon suppose qu’il n’y a pas de densité-dépendance mortalité.
      5. Facteurs
    5. clé
      1. utilisent une simple analyse graphique pour tracer la valeur k pendant toute une étape, ou tout un facteur de mortalité (ou un facteur de mortalité au sein d’une seule étape) contre la valeur de Total-K pour la génération entière (K Total = somme de toutes les valeurs de k individuels).
        Remarque : Le facteur de mortalité qui imite mieux le modèle de Total-K le meilleur est le facteur clé, le facteur qui contribuent le plus à l’évolution de la mortalité générationnelle 35. Une méthode plus quantitative régresse k-valeurs individuelles sur Total-K et identifie le facteur clé que celui avec la plus grande pente valeur 3.
    6. Test de densité-dépendance par régression k-valeurs des facteurs d’intérêt sur le logarithme naturel de la densité de population d’insectes mesurée indépendamment (p. ex. 13). Une pente positive significative suggère direct de densité-dépendance et une dépendance inverse pente négative.
      Remarque : avec les informations de table de vie supplémentaire sur la survie des adultes et de reproduction, de nombreux paramètres supplémentaires (p. ex., temps de génération, taux net de reproduction, taux instantanés d’augmentation, l’espérance de vie à un stade donné, etc.) et analyses (modèles matriciels et élasticité analyses 36 , 37 peuvent être menées.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Résultats

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Une cohorte de l’exemple est présentée dans le tableau 2 pour afficher une présentation typique et le calcul des résultats de tableau de la vie. Les données plus utiles sont capturées dans les taux de mortalité marginale de chaque facteur au sein de chaque étape. En convertissant ces taux en valeurs de k (protocole section 6), mortalité par étape au cours de tous les facteurs et facteur de mortalité sur toutes les étapes peuvent être facilement estimés, comme peut les gén...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

En règle générale, le développement de la vie, tables pour insectes multivoltines avec largement les générations imbriquées sont limités à une approche verticale où la population est échantillonnée à plusieurs reprises dans le temps et les différentes techniques graphiques et mathématiques sont ensuite utilisés pour estimation de recrutement aux différentes étapes et déduire les taux de mortalité de changer la densité de la vie différents stades2. La force de l’approche ici est qu’il naviguera cet...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Déclarations de divulgation

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Nous remercions D. Ashton, V. Barkley, K. Beimfohr, F. Bojorquez, J. Cantrell, G. Castro, R. Christensen, J. Fearn, C. Jara, D. Meade, G. Owens, L. Rodarte, D. Sieglaff, A. Sonoqui, M. Stefanek, Stuart B., J. Trejo, A. Slade et Yescas E. une assistance technique. Prise en charge partielle a été fourni par USDA Agricultural Research Service, USDA-Institut National pour l’alimentation et l’Agriculture Extension IPM programme et Pest Management Solutions de rechange spécial projets, Cotton Incorporated, Arizona Association des producteurs de coton, coton Fondations, USDA-cris, NAPIAP (région de l’Ouest) et région de l’Ouest IPM projets spéciaux.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Ruban de signalisationGempler, Janesville, Wisconsin USA52273Cinq couleurs
Manille merchandise tagsAmerican Tag Company, Pico Rivera, Californie USA12-104
Marqueur à pointe ultra fineSanford, Bellwood, Illinois, USA451898Disponible chez Office Max, Amazon
Peak Loupe 8XAdorama, New York, NY USA2018
Loupe Peak 15XAdorama, New York, NY États-Unis19621

Références

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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. , 2nd Ed, Chapman and Hall. (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. , Blackwell Sci. Pub. London. 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. Applied Demography for Biologist: With Special Emphasis on Insects. Carey, J. R. , Oxford, NY. (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. United States Department of Agriculture, Agricultural Research Service. Sticky Cotton - Causes, Impacts and Prevention. Hequet, E. F., Henneberry, T. J., Nichols, R. L. , Technical Bulletin No. 1915 (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. , USDA Forest Service (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. , 2nd ed, Sinauer Associates, Inc. Publishers. (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).

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Réimpressions et autorisations

Demander l’autorisation de réutiliser le texte ou les figures de cet article JoVE

Demander une autorisation

Mots-clés

Analyse de cohorteSyst me cotonMortalit sur le terrainCohortes d ufsCohortes de nymphesLoupe mainMarqueur non toxiqueMicroscope dissection

Articles connexes