Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Environment
Click here for the English version

Environment

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

Published: November 1, 2017 doi: 10.3791/56150
Automatic Translation
1, 2
1USDA-ARS, Arid-Land Agricultural Research Center, 2Department of Entomology, Maricopa Agricultural Center, University of Arizona

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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"

  1. سير الحياة الجداول في أي وقت أثناء نمو المحصول بمجرد حشرات موجودة. اختيار متى يتم الشروع في إجراء دراسات سوف تعتمد على أهداف وغايات البحث.
  2. تحديد صفين من المحاصيل قرب مركز الأرض لتقليل تأثيرات الحافة من المحيطة بقطع الأراضي أو المناطق غير المزروعة. وضع علامة على رأس كل صف مع علم سلك أو حصة من الخشب تيسير انتقال سهل حالما يحصل المحصول كبير.
  3. نقل م 3-4 من حافة الأرض مواز للصف. استخدام صف واحد لتأسيس الأفواج البيض والثانية على إنشاء أفواج حورية

2. إنشاء "مجموعات البيض"

  1. استخدام 8 X عدسة اليد بحثاً حديثا وضعت البيض على الجانب السفلي الأوراق قرب الجزء العلوي من الجذع الرئيسي لنبات القطن (عامة الثاني أو الثالث العقدة من الأعلى)-
    ملاحظة: مراحل الحياة من حيث (ب) يتم عموما توزيع عمودياً في مظلة المصنع مع البيض بالقرب من الأعلى من المصنع ومراحل نيمفال القديمة تدريجيا أدناه. وهذا يؤدي لتسوية 1 st الطور الحوريات على النبات نفسه كالبيضة ويضيف المصنع يترك فوق موقع أوفيبوسيتيون الأولية كما أنه ينمو.
    1. استخدام عدسة 15 X أعلى سلطة لمراقبة البيض الطازج والتحقق من الهوية قبل استخدام العدسة 8 x بمناسبة الحشرة. البيض الطازج تلوين بيضاء مشرقة تحت العدسة وتبرز من البيض التي هي أقدم (الأرقام 1A و 1B). بيض تغميق اللون إلى لون تانيش كما أنها تنضج.
  2. استخدام علامة دائمة سوداء غير سامة، وفائقة fine-نقطة لرسم دائرة صغيرة حول البيض. رسم في دائرة صغيرة بما يكفي لتقليل الفرصة للأنثى وضع البيض آخر داخل الدائرة في وقت لاحق-
    1. قطع من ثقب أو فتحه في الجانب من 8 X عدسة اليد مع منشارا أو الحفر بت حيث أن القلم يمكن إدراجها وينظر إليها من خلال العدسة عند الرسم ( الشكل 2A).
  3. كرر هذه العملية على نفس ورقة، وإذا كان ذلك ممكناً، بمناسبة أخرى البيض، وسم مجموعة لا يزيد عن أربع البيض على ورقة واحدة وبيضة واحدة لا أكثر من كل قطاع أوراق. القطن، والنبات ينقسم إلى أربعة قطاعات بثلاث أوراق رئيسية الأوردة ( الشكل 3).
  4. التعادل علامة كرتون خفيف الوزن صغيرة حول سويقات أوراق تحتوي على egg(s) الملحوظ. رقم العلامة وتشمل تدوين عدد مؤامرة أو العلاج حسب التصميم التجريبي ( الشكل 2)-
  5. التعادل مدة طويلة 1 متر من الشريط المتعثرة حول الساق الرئيسي قرب الجزء العلوي من النبات. استخدام تعادل على غرار القوس بحيث يمكن نقل الشريط بسهولة عند الضرورة لتبقى مرئية للزيارات المتكررة لهذا الموقع في الميدان-
    6. عدد
  6. أوراق السجل والمعلومات الموضعية على كمبيوتر محمول الإلكترونية أو تمثيلي (الجدول 1). يستخدم المعلومات الموضعية قطاعات الورقة إلى أكثر دقة ملاحظة الموقع (مثلاً، 1-1، 1-2، 1-4 الدلالة البيض في القطاعات 1 و 2 و 4 في ورقة #1).
  7. وضع كل الأتراب في يوم واحد.
    ملاحظة: فوج في قطعة أرض معينة تتألف من الحد الأدنى من مجموع 50 البيض.
    1. استخدام ورقة واحدة لا أكثر من كل محطة لتوزيع أفضل أعضاء الفوج.
      ملاحظة: اعتماداً على كثافة الحشرات، وهذا يمكن أن تشمل في أي مكان من أوراق 13 مع 3-4 بيض أو يترك بيضة واحدة كل 50. النباتات الفردية المحددة لتوزيع أوراق ملحوظ على طول قدر الصف قدر الإمكان.

3. إنشاء "أفواج حورية"

  1. 8 X عدسة يدوية للبحث عن تسوية حديثا 1 st إينستار الحوريات في الجانب السفلي الأوراق حول استخدام أوراق 3-5 لأسفل من أعلى الجذع الرئيسي لنبات القطن. استخدام عدسة X 15 للتحقق من الهوية قبل عدسة الوسم باستخدام 8 س.
  2. استخدام علامة دائمة سوداء غير سامة، وفائقة fine-نقطة لرسم دائرة صغيرة حول حورية. رسم في دائرة صغيرة بما يكفي تقليل فرصة الزاحف تسوية داخل الدائرة في وقت لاحق.
    ملاحظة: تسمى فقست حديثا 1 st الطور الحوريات الزواحف، التي يمكن أن تتحرك سم عدة خلال الساعات القليلة الأولى بعد هاتش البيض. بعد ذلك " يستقر " على موقع حيث سيتم تغذية وتساقط دون الانتقال من أي وقت مضى مرة أخرى حتى يخرج الكبار. وهذه تسوية 1 st الطور الحوريات ( الشكل 1) وتعتبر متميزة من الزواحف. أولاً، فغير متحركة، والثانية، فأكثر 2-الأبعاد وتكمن ضيق ومسطحة على الورقة واللون الأصفر أكثر قليلاً من نصف شفافة.
    1. قطع من ثقب أو فتحه في الجانب من 8 X عدسة اليد مع منشارا أو الحفر بت حيث أن القلم يمكن إدراجها وينظر إليها من خلال العدسة عند الرسم ( الشكل 2A).
  3. كرر هذه العملية على نفس ورقة، إذا كان ذلك ممكناً، بمناسبة أخرى الحوريات، وسم الحوريات لا يزيد عن أربعة في ورقة واحدة وأكثر لا حورية كل قطاع أوراق. القطن، والنبات ينقسم إلى أربعة قطاعات بثلاث أوراق رئيسية الأوردة ( الشكل 3).
  4. التعادل علامة كرتون خفيف الوزن صغيرة حول سويقات ورقة تتضمن حورية ملحوظ. رقم العلامة وتشمل تدوين عدد مؤامرة أو العلاج حسب التصميم التجريبي ( الشكل 2)-
  5. التعادل مدة طويلة 1 متر من الشريط المتعثرة حول الساق الرئيسي قرب الجزء العلوي من النبات. استخدام تعادل على غرار القوس بحيث يمكن نقل الشريط بسهولة عند الضرورة لتبقى مرئية للزيارات المتكررة لهذا الموقع في الميدان-
    6. عدد
  6. أوراق السجل والمعلومات الموضعية على كمبيوتر محمول الإلكترونية أو تمثيلي (الجدول 1). يستخدم المعلومات الموضعية قطاعات الورقة إلى أكثر دقة ملاحظة الموقع (مثلاً، 1-1، 1-2، 1-4 الدلالة الحوريات في القطاعات 1 و 2 و 4 في ورقة #1).
  7. لضمان أن تسوى 1 ش إينستار الحوريات، ويتم وضع علامة لا الزواحف، أن نعود إلى كل أوراق ملحوظ ومراقبة الحشرة ملحوظ نحو 1-2 ح بعد الإعداد الأولى. الملاحظة لتسوية الحوريات قد تكون ضرورية.
  8. وضع كل الأتراب في يوم واحد.
    ملاحظة: يتكون فوج في قطعة أرض معينة كحد أدنى من مجموع 50 الحوريات. يتم استخدام ورقة واحدة لا أكثر من كل محطة لتوزيع أفضل أعضاء الفوج. اعتماداً على كثافة الحشرات، وهذا قد يشمل في أي مكان من أوراق 13 مع الحوريات كل 3-4 أو يترك 50 مع حورية واحدة كل. ويتم اختيار النباتات الفردية لتوزيع أوراق ملحوظ على طول قدر الصف قدر الإمكان. بسبب المرحلة الزاحف الطور 1 st, البيض ملحوظا في البروتوكول 2 ليست نفس الحشرات التي تتبع ثم كحوريةس. وهكذا، يتم قياس لا وفيات الزاحف وهو قليلاً مفككة الجدول الحياة في الوقت المناسب لأن الأفواج البيض وحورية تقام عادة في نفس اليوم. وقد أظهرت الأبحاث الزاحف وفيات لا يعتد به، ويمكن أن تكون أساسا تجاهل 30-

4. مراقبة وتسجيل هاتش البيض ووفيات

  1. بعد 8-10 د (28-32 درجة مئوية؛ ومتوسط ظروف فصل الصيف في ولاية أريزونا) بعد إنشاء أفواج البيض، جمع الأوراق التي تحتوي على البيض ملحوظة والعودة إلى المختبر للمراقبة تحت مجهر تشريح. البيض صغيرة جداً لوضوح تقييم معدلات الوفيات وأسباب الوفاة في الميدان-
  2. تحديد أسباب الوفاة للبيض وتسجيلها في دفتر الملاحظات شرعت في إنشاء الفوج (الجدول 1).
    ملاحظة: تعتبر وفاة أماكنها أو اﻻفتراس أو إينفيابيليتي. أماكنها: البيض في عداد المفقودين بسبب أحداث الطقس (الرياح، وتهب الغبار والمطر) أو مضغ اﻻفتراس. اﻻفتراس: الحيوانات المفترسة مص تترك وراءها من المشيمة مطوية ( الشكل 4 ك). يمكن أن تظهر بيض الفقس المنهارة، لكن يكون هناك فتحه رأسية في المشيمة بيضة. استخدام إبرة دقيقة لندف المشيمة على ورقة تحت المجهر للبحث عن هذا الشق. إينفيابيليتي: البيض لا يفقس بعد فترة 8-10 د وهي داكنة لون تان. تحت ولاية أريزونا أن هاتش البيض الظروف (28-32 درجة مئوية) الصيف عادة في 5-7 أيام. قد تختلف هذه في مناطق أخرى وتعديلات قد تكون ضرورية في وقت جمع من الميدان-

5. مراقبة وتسجيل للتنمية نيمفال والوفيات

  1. واحدة لمدة يومين بعد إنشاء الفوج، استخدام عدسة X 15 لتقييم تطور الحوريات وتعيين سببا من أسباب الوفيات إذا كان ميتا. إبداء الملاحظات على الأقل ثلاث مرات في الأسبوع (كل يوم).
    1. استخدام الحجم النسبي ( الشكل 1 -ز) والوقت بعد إنشاء تقييم الطور.
      ملاحظة: هناك أربعة إينستارس نيمفال والتنمية السريع تحت ظروف فصل الصيف في ولاية أريزونا (28-32 درجة مئوية) مع كل من المراحل الثلاث الأولى دائمة حوالي 2 د والمرحلة النهائية دائم د 3-5 (مجموع التنمية نيمفال 2 أسبوع أو أقل). ينبغي أن تعلم المراقبين الجدد أحجام الطور عن طريق مراقبة الحشرات التي تمت تربيتها في المختبر أو الاحتباس الحراري على النبات المضيف للفائدة. الحجم النسبي في بطن باكتيريوسوميس (إيواء الأجهزة سيمبيونت للذبابة) بالنسبة لحجم الجسم عموما مؤشرا مفيداً للطور نيمفال ( الشكل 1 -ز). الحوريات مولتيد حديثا مسطحة وشفافة جداً. الحوريات جاهزة تساقط أكثر متورم والقبة في الشخصية، ومبهمة في المظهر.
    2. تحديد أسباب الوفاة للحوريات وتسجيل في دفتر الملاحظات شرعت في إنشاء الفوج (الجدول 1).
      ملاحظة: تعتبر وفاة أماكنها والطفيليات والافتراس أو المجهول تبعاً للطور ( الشكل 4). أماكنها: الحوريات من أي مرحلة في عداد المفقودين بسبب أحداث الطقس (الرياح، وتهب الغبار والمطر) أو مضغ اﻻفتراس. تقدير مرحلة الحوريات المزاحة كمتوسط مرحلة الحوريات الميت ويعيش في تاريخ معين من مراقبة. الطفيليات: يمكن ملاحظتها فقط في 4 th instar الحوريات. باكتيريسوميس مصفر المزدوجة هي شردهم اليرقة الناتجة النامية ( الشكل 4 أ)؛ وهو مرحلة اليرقات أحياناً مرئية ( الشكل 4). مرحلة الخوادر الناتجة مميزة وأجناس محددة ( الشكل 4 باء ، 4 د). اﻻفتراس: مص الحيوانات المفترسة سيتم إخلاء محتويات حورية وتترك وراءها الجثث منهارة ( الشكل 4 -4I). نادراً ما، قد ترك مفترس مضغ الأدلة ( الرقم 4J). معروف: وفاة أنه لا يمكن أن تعزى لأحد الأسباب المذكورة أعلاه. في البيئات الرطبة، الأمراض الفطرية قد تكون سببا إضافيا للموت. وقد تشمل هذه الفئة أيضا الحوريات قتلتهم التغذية الناتجة بالمضيف. تخرج الحوريات أن البقاء على قيد الحياة كالبالغين تاركاً فتحه على شكل t مميزة في اكسوفياي ( الشكل 1 ح)
  2. تسجيل مرحلة التنمية (إذا كان على قيد الحياة) ويسبب الموت ومرحلة في دفتر الملاحظات شرعت في الفوج إنشاء (الجدول 1).
  3. مرة واحدة كل الحوريات يجري الاحتفال في ورقة واحدة أما ماتوا أو ظهرت كالذبابة الكبار، جمع الورقة والعودة إلى المختبر. استخدم التكبير أعلى مجهر تشريح للتأكد من أن سبب الوفاة ولاحظت في الميدان دقيقة وقم بإجراء أي تصحيحات.
    ملاحظة: ليس كل الحشرات ميتة غير فكها ستبقى على الورقة على مدى فترة نموذجية أسبوعين المراقبة، وحتى بعض عمليات التحقق لن يكون ممكناً-

6. موجز البيانات والتحليلات

  1. التشاور مع الموارد المتاحة للمساعدة في بناء جداول الحياة من البيانات التي تم جمعها 2 ، ، من 8 11 ، 31. ويرد جدول حياة بمثال كالجدول 2-
    ملاحظة: تتطلب تحليل الجدول الحياة قوية متعددة الجداول حياة مستقلة أجريت على مدى الوقت و/أو المواقع المختلفة. للحشرات مولتيفولتيني مثل باء-حيث يمكن هذا جداول الحياة متعددة خلال موسم واحد و/أو المواسم ومواقع متعددة.
    1. تقدير الوفيات الحقيقية (د س/l: 0) استناداً إلى عدد الحشرات التي أنشئت في بداية الجيل.
      الوفيات الحقيقية = (د س/l: 0)
      حيث د س هو عدد الذين يموتون خلال المرحلة العاشرة و ل 0 هو عدد الحشرات في بداية الجيل. معدلات الوفيات هذه هي المواد المضافة ومجموع د س عبر مراحل تقديرات معدل الوفيات الإجمالي لتوليد (الجدول 2).
    2. تقدير الوفيات الظاهر ضمن مرحلة (س س) استناداً إلى عدد الحشرات على قيد الحياة في بداية مرحلة محددة (الجدول 2). تقدير عامل ضمن مرحلة معينة س أو الخاصة بمرحلة س س. وهذه المعدلات المضافة فقط ضمن مرحلة.
    3. تحديد وفيات هامشية باستخدام الصيغة:
      م ب د ب =/(1-د أ)
      حيث م ب هو معدل وفيات عامل هامشية ب، د ب هو معدل الوفيات من عامل ب الظاهر و د أ هو معدل الوفيات قد لخص لجميع عوامل الوفيات التي يمكن أووتكومبيتي عامل ب 13 ، 32 (الجدول 3) الظاهر.
      ملاحظة: للحشرات لاطئة مثل ويتيفليس والعديد من الحشرات الأخرى، أسباب متعددة للوفاة في مرحلة معينة من حياة ليست متسلسلة. وبدلاً من ذلك يتصرفون بشكل متزامن وذلك مطلوب تقدير معدلات هامشية لتقدير دقة المرحلة على حدة معدلات الوفيات من أي أحد يسبب 32 ، 34. على سبيل المثال، قد تهاجم الناتجة حورية الذبابة. قد يفقس البيض الناتجة وقد وضع اليرقات في البلد المضيف. هذا النشاط، في البداية أعراض للمراقب،، أو سيكون على الأرجح، قتل الحشرة المضيف وتقيد كسبب للوفاة. ولكن في بعض الحالات، قد هجوم مفترس حورية نفس هذا أو قد طردت حورية من نبات يؤدي المراقب أن يشير إلى سبب الوفاة اﻻفتراس أو أماكنها. تصحيح الوفيات الهامشية لهذا.
      1. تحويل المعدلات الخاصة بالمرحلة هامشية ل قيم ك- 35 ك =-ln (1-م)، حيث ln اللوغاريتم الطبيعي وهو م معدل الوفيات الهامشية للفائدة. كالقيم المضافة، وهذا يبسط كذلك التحليلات. كالقيم التي يمكن تحويلها مرة أخرى إلى معدلات وفيات النسبي من 1-ه [-ك].
    4. تقدير الوفيات لا يمكن الاستغناء عنه ك [1-(-TotalK) ه]-[1-ه (-{توتالك-كفالوي أنا })]-
      ملاحظة: وهذا يعطي الجزء من مجموع الوفيات بين الأجيال التي لن تتحقق إذا تمت إزالة عامل وفيات خاصة. على سبيل المثال، كم الوفيات بين الأجيال قد تضيع إذا أزيلت اﻻفتراس أو الطفيليات بسبب رش المبيدات الحشرية؟ لا تعوض الوفيات المقدر بهذه الطريقة يفترض أن ليس هناك أي الاعتماد على كثافة في الوفيات-
      5. عوامل
    5. مفتاح
      1. استخدام تحليل رسومي بسيط لرسم كالقيمه لأي مرحلة واحدة، أو أي عامل وفيات واحدة (أو واحد عامل وفيات ضمن مرحلة واحدة) مقابل قيمة إجمالية-ك لجيل كامل (ك مجموع = مجموع قيم جميع ك الفردية-)-
        ملاحظة: عامل وفيات أوثق يحاكي نمط مجموعة ك الأفضل هو عامل رئيسي، أن العامل الذي يسهم الأكثر إلى التغيرات في معدلات الوفيات بين الأجيال 35. أسلوب أكثر من كمية يرتد كالقيم الفردية في المجموع-K ويحدد عامل رئيسي واحد مع قيمة المنحدر أكبر 3-
    6. اختبار كثافة الاعتماد بتراجع ك قيم لعوامل الفائدة على سجل الطبيعية ذات الكثافة السكانية الحشرات يقاس بشكل مستقل (مثلاً 13). منحدر إيجابية هامة تشير إلى الاعتماد على كثافة المباشر واعتماد عكسي منحدر سلبية.
      ملاحظة: مع معلومات جدول الحياة إضافية على بقاء الكبار والاستنساخ، العديد من معلمات إضافية (مثلاً، وقت جيل، وصافي معدل الإنجاب، لحظية معدلات الزيادة، ومتوسط العمر المتوقع في مرحلة معينة، إلخ) و تحليلات (يمكن إجراء نماذج مصفوفة ومرونة تحليلات 36 ، 37-

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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 عامل على حدة خلال جميع مراحل يمكن بسهولة تقدير، كما أن عدد الوفيات بين الأجيال. وهذا يسهل أيضا تحليلات وفيات، وكثافة الاعتماد على المفتاح-عامل لا يمكن الاستغناء عنه.

وترد نتائج تمثيلية من دراسة أسييموي et al. 29-هذه الحياة دراسة استخدام الجداول لقياس آثار النسبية التصاعدي (مصنع الجودة) وآثار (آثار العدو الطبيعي) من أعلى إلى أسفل على وفيات السكان حيث باء في نظام القطن. ثلاث سنوات تكرارها (n = 4) استخدمت الدراسة تقسيم الأرض ثلاثة مستويات من معدل الري (20 و 40 و 60% المياه استنزاف التربة تمثل الظروف الرطبة والعادي والجاف) كقطع الرئيسية ومستويين من تلاعب العدو الطبيعي (المتلاحقة وتعطلت بسبب تكرار تطبيق المبيدات الحشرية واسعة الطيف) كتقسيم قطع الأراضي. تم اختيار المبيدات الحشرية المستخدمة لأن لديهم لا تأثير على الحشرة الآفات لكن الآثار السلبية الواسعة على المجتمع العدو الطبيعي في القطن. وقد أجريت جداول الحياة على ثلاثة أجيال في كل قطعة تجريبية كل سنة لما مجموعة 36 على مدى ثلاث سنوات الدراسة. لا نفوق هامشية أو لا يمكن الاستغناء عنه لأي عامل تختلف اختلافاً كبيرا من سنة إلى أخرى وحتى تم تجميع نتائج السنوات الثلاث الماضية. وبالإضافة إلى ذلك، لم تكن هناك فروق في معدلات الوفيات وأنماط بسبب التلاعب في نوعية النبات وذلك كمثال للإخراج، تجميع نتائج التلاعب من أعلى إلى أسفل فقط على جميع العلاجات نوعية النبات تظهر في الشكل 5. انخفضت معدلات هامشية للافتراس من قبل الحيوانات المفترسة مص انخفاضا كبيرا عند تطبيق المبيدات الحشرية التي تشير إلى التأثير أعلى إلى أسفل عنصر التحكم في هذا النظام. انخفضت معدلات طفيليات عددياً ولكن التغيير لم يكن معتدا به إحصائيا. زادت معدلات إينفيابيليتي البيض قليلاً مع تطبيقات المبيدات الحشرية.

أنماط الوفيات لا غنى عنها كانت مماثلة لتلك المتعلقة بمعدلات هامشية (الشكل 6). عندما الأعداء الطبيعية تعطلت ليس بالمبيدات الحشرية، زودت اﻻفتراس أعلى مستوى لوفيات لا يمكن الاستغناء عنه، وهذا المستوى انخفض بدرجة كبيرة مع انقطاع. طفيليات توفير مستويات منخفضة من الوفيات لا يمكن الاستغناء عنه ومرة أخرى كان هناك انخفاض عددية بسبب المبيدات الحشرية ولكن التغيير لم يكن معتدا به إحصائيا. إينفيابيليتي أماكنها والبيض زيادة استجابة لتعطيل المبيدات الحشرية.

على سبيل مثال التحليلات عاملاً رئيسيا باستخدام طريقة رسومية فارلي وجرادويل (1960)35 هو الموضح في الشكل 7. هنا تم الجمع بين النتائج من المؤامرات أربع نسخ متماثل إلى ما مجموعة 9 أفواج على مدى ثلاث سنوات الدراسة. مقارنة k-القيم الفردية لمختلف عوامل الوفيات قد لخص خلال جميع مراحل الحياة للوفيات الإجمالية لتوليد أشار إلى أن اﻻفتراس أكثر تتطابق النمط لمجموع الوفيات، تليها أماكنها والطفيليات. وأكد أسلوب الانحدار عاملاً رئيسيا3 كمياً هذه الملاحظات البصرية مع أعلى قيمة المنحدر المرتبطة بالافتراس. وهكذا، افتراس آخر يرتبط ارتباطاً وثيقا بالتغيرات في معدل الوفيات بين الأجيال.

وأخيراً، يظهر مثال كثافة الاعتماد على التحليل في الشكل 8 لمصدرين رئيسيين للوفيات المرتبطة بالاعداء الطبيعية. مرة أخرى، تم ضم أربع قطع نسخ متماثل إلى ما مجموعة 9 الأجيال على مدى الثلاث سنوات. كل العلاقات وأظهرت نمطاً من الاعتماد على كثافة مباشرة، مما يشير إلى أن زيادة معدلات الوفيات مع تزايد الكثافة، ولكن العلاقة لم يعتد به إحصائيا للوفيات التي يسببها الناتجة.

Figure 1
الشكل 1: أمثلة للعيش غير ناضجة حيث باء- مراحل الحياة. (A) التي وضعت حديثا البيض. (ب) البيض المسنين هي اللون الأصفر أكثر. (ج) 1st الطور حورية. (د) 2nd الطور حورية. (ﻫ) 3rd الطور حورية. (و) 4th الطور حورية. (ز) أواخر 4th instar الحوريات التي يشار إليها أحياناً "عذراء" أو "حورية أحمر العينين". (ح) اكسوفياي بعد ظهور الكبار. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 2
رقم 2: أمثلة من الأدوات المستخدمة في إعداد الأفواج جدول الحياة. (أ) 8 أكبر X عدسة تستخدم لتحديد موقع ومناسبة البيض فقست حديثا أو استقروا حديثا 1ش إينستار الحوريات. ملاحظة الفتحة في الجانب العدسة 8 x تسمح القلم المراد إدراجها حيث أن المراقب يمكن رسم دائرة صغيرة حول الحشرات أثناء عرض في وقت واحد من خلال العدسة. (ب) مثال على ورقة بطاقات عرض علامة الحوريات (المشار إليها بواسطة الأسهم). الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 3
الشكل 3: الجانب السفلي نبات القطن- واستخدمت ثلاث أوراق رئيسية الأوردة لترسيم القطاعات الأربعة على ورقة لتسهيل إعادة تحديد الحشرات أثناء فترات المراقبة المتكررة لتقييم التنمية ووفيات من الأفواج البيض وحورية. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 4
الشكل 4: أمثلة من غير ناضجة (ب) حيث قتل على يد مختلف الأسباب. (أ) الأدلة من الطفيليات في الحوريات الطور الرابع. لاحظ كيف باكتيريوسوميس مصفر المزدوجة قد نزحوا إلى محيط تشير إلى وجود يرقة الناتجة النامي. (ب) مرحلة الخوادر Encarsia سوبهيا، الناتجة أدخلت من حيث (ب)، في جثة الطورال 4. ملاحظة ميكونيا براون الملون (البراز الكريات) في محيط الجثث التي سمة مميزة لهذا جنس الناتجة. (ج) يرقة En. صوفيا النامية داخل حورية الذبابة الطورال 4. (د) مرحلة الخوادر أدخلت sp. اريتموسيروس (إثيوبيا) في جثة الطورال 4. (ه) ظهور حفرة من En-صوفيا في الطورال 4 الذبابة الجثث. هذا سوف ابدأ أن ينظر في مجموعة نظراً لأن التنمية الناتجة أطول من التنمية الذبابة والفوج ستختتم قبل ظهور الناتجة. (و) الناتجة المضيف-التغذية في الطورال 4 حورية فيها الأجهزة المضيفة لا تزال سليمة إلى حد كبير ولكن جثة هو قليلاً أنهار ومشوه أحياناً. ملاحظة الإبقاء باكتيريوسوميس وبقع العين باهتة في جثة. (ز--أنا) تفترس الحوريات الطور الرابع بامتصاص الحيوانات المفترسة. ويظل جثة تم إخلاؤها جزئيا أو كلياً على الورقة. في ز، الجراح إدخال من يرقة lacewing خضراء المفترسة مرئية. (ي) مثال نادرة من 4ال instar حورية المستهلكة جزئيا المفترسة مضغ. في أغلب الأحيان يتم إزالة حورية كاملة من الورقة. (أنا) البيض التي قد تم فريسة المفترسة مص (مجاورة لنبات تريتشوميس). (L-N) افتراس في 1st, 2nd و 3rd instar الحوريات، على التوالي. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 5
الشكل 5: هامشية معدلات الوفيات باء-حيث في القطن- مقارنة معدلات وفيات هامشية من عوامل متعددة عند تعطل عنصر التحكم من أعلى إلى أسفل بالاعداء الطبيعية من تطبيق المبيدات الحشرية واسعة الطيف29. لقطع الأراضي (n = 36؛ 9 أفواج تكراره 4 مرات)، السطر داخل المربع هو الوسيط، ويدل المربع 25th ومقاييس النسبة المئويةال 75، شعرات الدلالة 10th ومقاييس النسبة المئويةال 90 والنقاط تصور 5th ومقاييس النسبة المئويةال 95. انخفضت معدلات هامشية للافتراس من قبل الحيوانات المفترسة مص انخفاضا كبيرا عندما تم تطبيق المبيدات الحشرية. انخفضت معدلات طفيليات عددياً ولكن التغيير لم يكن معتدا به إحصائيا. زادت معدلات إينفيابيليتي البيض قليلاً مع تطبيقات المبيدات الحشرية. تعديل من أسييموي et al. عام 201629 الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 6
الشكل 6: لا يمكن الاستغناء عنه معدلات الوفيات باء-حيث في القطن- مقارنة معدلات الوفيات لا يمكن الاستغناء عنه من عوامل متعددة عندما تعطلت عنصر التحكم من أعلى إلى أسفل بالاعداء الطبيعية من تطبيق المبيدات الحشرية واسعة الطيف29. تقديرات الوفيات لا تعوض ذلك الجزء من الوفيات بين الأجيال التي لن تحدث إذا تغيب العامل المعني. لقطع الأراضي، السطر داخل المربع هو الوسيط ويدل المربع 25th ومقاييس النسبة المئويةال 75، شعرات الدلالة 10th ومقاييس النسبة المئويةال 90 وتصور النقاط 5th ومقاييس النسبة المئويةال 95. عندما الأعداء الطبيعية تعطلت ليس بالمبيدات الحشرية، لوازم اﻻفتراس أعلى مستوى لوفيات لا يمكن الاستغناء عنه ولكن هذا المستوى انخفض بدرجة كبيرة مع الرش. وقدمت مستويات منخفضة من الوفيات لا يمكن الاستغناء عنه بالطفيليات وأنها لم تتغير مع استخدام مبيدات الحشرات. تعديل من أسييموي et al. عام 201629 الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 7
الشكل 7: مفتاح معامل التحاليل للسكان حيث باء في القطن- محاولات تحليل العوامل الرئيسية لتحديد العوامل الأكثر ارتباطاً بالتغيرات في معدل الوفيات بين الأجيال. يستخدم الأسلوب كالقيم، التي تقدر ك-ln(1-Mأنا)، ln هو سجل الطبيعية، حيث Mأنا هو معدل وفيات الهامشية لعامل أنا. كمجموع مجموع وفيات كل عامل كالقيم ويمثل مجموع الوفيات للجيل. نمط عرض كمجموع ما يزيد على 9 الأجيال هو مقارنة بتلك العوامل وفيات محددة (هنا قد لخص خلال جميع مراحل الحياة). العوامل التي تشبه أكثر كمجموع هو العامل الرئيسي. نهج كمي أكثر هو التراجع كالقيم الفردية على كمجموع3. العامل مع أعلى قيمة المنحدر (بين قوسين) هو العامل الرئيسي. هنا، وقد حددت اﻻفتراس كعامل رئيسي. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

Figure 8
الشكل 8: اختبار لكثافة الاعتماد على عوامل الوفيات. يمكن اختبار الاعتماد على كثافة الزمانية بتراجع قيمة k عامل وفيات محددة على كثافة ln مرحلة حياة المتضررين من هذه الوفيات. يشير إلى ميل إيجابي يعتد به إحصائيا الكثافة--الاعتماد المباشر أو زيادة معدل الوفيات مع تزايد كثافة الحشرات. منحدر سلبي يشير إلى كثافة الاعتماد على معكوس. في هذا المثال، معتمد الكثافة--الاعتماد المباشر للطفيليات للحوريات ولكن ليس اﻻفتراس من الحوريات. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-

الجدول 1: مثال لورقة البيانات المتخذة إلى الميدان للحياة سجل الجدول الملاحظات. يظهر هذا الجدول مثال على الطريقة التي أنه تم تسجيل البيانات في الحقل. كل الحشرات التي يجري اتباعها أما على قيد الحياة وقت الملاحظة أو الميت من واحدة من عدة أسباب. كما يتم استكمال الملاحظات أنها مريحة للأسود مهلة أسطر الحشرات ميتة سابقا. وترد البيانات من التاريخين المراقبة افتراضية. اضغط هنا لتحميل هذا الجدول.

الوفيات الحقيقية وفيات الظاهر وفيات الهامشية كقيمه
colspan = "2" >المرحلة/عامل عامل (l x) المرحلة (د س) عامل (د س) المرحلة (دس/l:0) عامل (د س/l: 0) المرحلة (س س) عامل (س س) البيض 1000 748 0.748 0.748 أماكنها 421 0.421 0.421 0.421 0.546 إينفيابيليتي 57 0.057 0.057 0.184 0.204 افتراس 270 0.270 0.270 0.466 0.628 1st الطور 252 37 0.037 0.147 أماكنها 18 0.018 0.071 0.071 0.074 افتراس 20 0.020 0.079 0، 085 0.089 المجهول 0 0.000 0.000 0.000 0.000 2nd الطور 215 49 0.049 0.228 أماكنها 8 0.008 0.037 0.037 0.038 افتراس 41 0.041 0، 191 0.198 0.221 المجهول 0 0.000 0.000 0.000 0.000 3rd الطور 166 31 0.031 0,187 أماكنها 16 0.016 0.096 0.096 0.101 افتراس 16 0.016 0.096 0.107 0.113 المجهول 0 0.000 0.000 0.000 0.000 4th الطور 135 88 0.088 0.652 أماكنها 37 0.037 0.274 0.274 0.320 الطفيليات 14 0.014 0.104 0.443 0.585 افتراس 37 0.037 0.274 0.378 0.474 المجهول 0 0.000 0.000 0.000 0.000 الكبار 47 معدل الوفيات بين الأجيال 0.955 0.966 3.394 الطور الأول لا يشمل مرحلة وجيزة الزاحف

الجدول 2: جدول الحياة مثال لعدد سكان حيث دراسة في القطن في ماريكوبا، أريزونا، الولايات المتحدة الأمريكية- يظهر هذا الجدول القيم القياسية تقدر عادة في جداول الحياة. lx هو عدد الحشرات على قيد الحياة في بداية كل مرحلة من مراحل الحياة (عن طريق اتفاقية تطبيع النتائج للبدء مع 1000)، ومرحلة دx هو عدد الذين يموتون أثناء الفاصل الزمني لكل مرحلة، ومعامل دس يشير إلى رقم الموت بسبب معين في كل مرحلة من المراحل. المرحلة أو عامل qx تقديرات معدل الوفيات التي تحدث في مرحلة معينة ويستند على عدد الحشرات على قيد الحياة في بداية تلك المرحلة. تستخدم القيم سس عامل الظاهر لتقدير معدلات وفيات هامشية بسبب كل عامل (انظر البروتوكول 6.2.3 والجدول 3). وفيات حقيقية يعطي معدل وفيات في كل مرحلة من المراحل، وكل عامل بالنسبة إلى عدد الحشرات على قيد الحياة في بداية الفوج (هنا 1000). ويمكن تقدير وفيات بين الأجيال بمجموع الوفيات الحقيقية أو مجموع قيم k لوفيات هامشية. والفرق يرجع ذلك إلى حقيقة أن معدلات هامشية هي تقريبية32. وبصفة عامة، هي خطأ متوسط معدلات 0.07%13.

هامشية سعر الفائدة (م ب) معدل الظاهر (د ب) معدل الظاهر (د أ) المرحلة
إينفيابيليتي إينفيابيليتي افتراس + أماكنها
د > البيض الطفيليات الطفيليات افتراس + أماكنها 4 مرحلة الحوريات افتراس افتراس أماكنها البيض وجميع مراحل نيمفال مبيد حشري مبيد حشري افتراس + أماكنها البيض وجميع مراحل نيمفال المجهول المجهول افتراس + أماكنها جميع مراحل نيمفال أماكنها أماكنها لا توجد عوامل المنافسة البيض وجميع مراحل نيمفال يمكن مهاجمة الطفيليات أفيلينيد بنجاح جميع مراحل نيمفال من حيث38،،من3940، لكن طفيليات يمكن ملاحظتها فقط في الحوريات المرحلة الرابعة في الميدان؛ وهكذا دأ هو مجموع اﻻفتراس وديسلودجمينت من جميع مراحل نيمفال جنبا إلى جنب. مقتبس من13،14 .

الجدول 3: مصفوفة لتقدير معدلات الوفيات للسكان حيث دراسة هامشية. عوامل الوفيات في هذا النظام لا تعمل التتابع ولكن متزامنة والتقنيات الخاصة بذلك هي المطلوبة لتقدير معدلات الوفيات كمعدلات الهامشية الخاصة بالمرحلة. الصيغة مب = دب/(1-دأ)، حيث مب هامشية معدل وفيات عامل ب، دب هو لوحظ معدل وفيات من عامل ب و دأ هو الملاحظة تصنيفها من الوفيات قد لخص لجميع عوامل الوفيات التي يمكن أووتكومبيتي عامل ب. ويبين الجدول الذي الظاهر (الملاحظة) معدلات الوفيات ضرورية لتقدير معدل الهامشية لعامل وفيات معين. الطفيليات أفيلينيد قادرة على مهاجمة نيمفال جميع مراحل حيث38،،من3940، ولكن أدلة طفيليات في الميدان يمكن رؤية موثوق فقط في 4 الطور الحوريات. لحساب جميع المنافسة متزامنة من اﻻفتراس وأماكنها أثناء جميع مراحل نيمفال تماما، يقدر دأ لطفيليات هامشية كمجموع لافتراس الظاهر وديسلودجمينت لجميع المراحل نيمفال جنبا إلى جنب.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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 الحياة2. قوة النهج هنا أن يتنقل هذا القيد بعزل مجموعة من الحشرات متساوية في سن غير متحرك من عدد سكان وثم اتباع مصيرهم على مر الزمن. ويمكن تقدير معدلات وفيات مباشرة، ونفس القدر من الأهمية، وكلاء هذه الوفيات يمكن أن يحدد، على الأقل ضمن فئات واسعة النطاق (مثلاً، مص اﻻفتراس، أماكنها).

هذه الفئات العريضة من الوفيات سهلة نسبيا للتمييز في الميدان مع عدسة X 15، ولكن الأسباب المحددة للوفاة غير يقينية. من الممكن ترسيم المزيد من الأنواع المفترسة مص محددة أو الأسباب المحددة لاماكنها. استخدام نارانجو والسويرث13 الانحدار المتعدد لتحديد الأنواع المفترسة المرتبطة بقياس معدلات اﻻفتراس الخاصة بالمرحلة والرابطة لمختلف مضغ المفترس الأنواع والطقس المعلمات (هطول الأمطار وسرعة الرياح) إلى معدلات من أماكنها الخاصة بالمرحلة. الفئة غير معروفة يحتمل يلتقط عدة مصادر محتملة للوفيات. على سبيل المثال، العديد من أنواع الطفيليات أفيلينيد معروفة لتغذية المضيف-41،42. هذه التغذية يؤدي إلى وفاة المضيف ولكن لا يظهر نفسه اﻻفتراس (قارن 4F الشكل ز 4-4I). وخلال سنوات عديدة من إجراء جداول الحياة لاحظنا ابدأ الحوريات التي قد تم تفترس نهائياً بالطفيليات، ولكن هذا قد تختلف في النظم الأخرى، ويمكن أن تكون مصدرا مستقلاً للوفيات التي يمكن قياسها كمياً.

خطوات حاسمة في البروتوكول تتضمن التحديد الدقيق للبيض زرعت حديثا واستقر حديثا 1st الطور الحوريات. إذا تم وضع علامة على الأفراد الأكبر سنا من أي من هذه المراحل، أن معدلات الوفيات الناتجة ستكون الرقابة، ومن ثم، أقل دقة. دقة واتساق من الملاحظات المتكررة في أعقاب إنشاء الفوج أيضا مهمة. في بعض الأحيان تتطلب جدول الدراسة أن مراقبين متعددة مطلوبة لإكمال الدراسة. في دراسات نارانجو والسويرث13،14 ، كانت هناك أربعة مراقبين الرئيسي وكانوا كل المسؤولين عن كتلة واحدة تكرار التجربة. ثم كان شكلت الاختلافات بين المراقبين من خلال تباين كتلة في التحليلات الإحصائية. كما يمنح المراقبون بصورة منتظمة التقليل من الفروق الفردية في التفسير لمرحلة التنمية وأسباب الوفاة. في دراسات أخرى، فعل فرد واحد جميع الملاحظات29، وبالتالي تقليل أوجه عدم الاتساق القائم على المراقبة. كما أن من المهم إقامة الأفواج داخل نافذة ضيقة إلى حد ما من الوقت حتى يمكن اتباع عدد معين من سكان التي تم تحديدها في تواريخ الملاحظات اللاحقة. تبعاً لنطاق الدراسة، سيكون من الممكن لإرباك الشروع في الفوج، ولكن ثم يلزم التخطيط بعناية لضمان أن توقيت الملاحظات التي تلت ذلك للتنمية ووفيات في فترات مماثلة، لا سيما إذا كانت التنمية السريعة، كما بالنسبة الأنواع التي شملتها الدراسة هنا.

حد واضح للأسلوب أن تشمل عدم الإنجاب ووفيات لمرحلة الكبار المتنقلة. الحيوانات المفترسة عدة يمكن أن يحتمل أن تفترس الكبار حيث43،،من4445 ، وقد يكون مصدرا هاما للوفيات لم التقاطها بواسطة هذا الأسلوب. الاستنساخ أيضا أهمية حيوية لفهم ديناميات السكان عموما الأنواع. من الممكن الجمع بين المعلومات المختبرية التي تم إنشاؤها في استنساخ الكبار تعتمد على درجة الحرارة والبقاء على قيد الحياة مع الحياة المستندة إلى حقل جدول البيانات من مراحل غير ناضجة13، ولكن من غير الواضح مدى تمثيل هذه البيانات المختبرية العملية الإنجابية ضمن بيئات الحقل المتغير. مع قياس الديناميات السكانية من ويتيفليس جنبا إلى جنب مع نماذج معاصرة، يمكن استخدام هذه النتائج في جدول الحياة استخلاص استنتاجات حول الهجرة الكبار والهجرة13. قيد آخر أن معدل الوفيات خلال مرحلة الزاحف للحشرة لا يقاس. دعم البحوث تشير إلى أن مرحلة الزاحف قصيرة جداً في مدة46،47 وأن معدلات الوفيات لا يعتد بها30. القيد ثالث أن الحشرات في الفوج تقع جميعها قرب الجزء العلوي من النبات. بعض عوامل الوفيات (اﻻفتراس، والطفيليات، وأماكنها) قد تختلف تبعاً للموقع مع المظلة. على سبيل المثال، بعض الحيوانات المفترسة أو الطفيليات قد تكون محددة المناخ الجزئي تفضيلات وأماكنها القوات مثل الرياح والأمطار قد تكون أقل حدة الأدنى في المظلة. يمكن التغلب على هذا القيد بسهولة بمجرد تغيير توزيع الحشرات ملحوظ في الفوج. القيود الأخرى تستحق المزيد من البحث والتطوير لجدول حياة أكثر اكتمالا. قيود مشابهة من المحتمل أن تؤثر على سائر أنواع الحشرات مع أنماط الحياة وسلوكيات مماثلة.

قيود إضافية تشمل بعض الأساليب التحليلية المذكورة هنا. بينما تحليل العوامل الرئيسية قد استخدمت على نطاق واسع في الحياة تحليل الجدول12، قد انتقد كأسلوب غير كافية لتحديد آليات عارضة أن الديناميات السكانية محرك48. ومع ذلك، بالاقتران مع غيرها من التحليلات فإنه يمكن أن تلقي الضوء على مراحل الحياة الهامة وقوات وفيات السكان الحشرات المرتطمة13. كما شكك التحليل تعتمد على كثافة على أسس منهجية والإيكولوجية وحين الاعتماد المباشر الكثافة يرتبط أحياناً مع تنظيم السكان، يستمر الجدل حول أفضل السبل لقياس وإثبات أثر4 ،،من3149،،من5051. وأخيراً، تحليلات لا يمكن الاستغناء عنه من وفيات بنية رياضية ومن الصعب أن تعرف بالضبط كيف معاصرة وفيات القوات سوف تتفاعل وتعويض لأي عامل أن يكون القضاء2،11. الطريقة المعروضة هنا يفترض أن هناك لا الاعتماد على كثافة في معدل الوفيات.

بروتوكولات ميدانية مرنة ويمكن تطبيقها في عدد من الظروف وإلى عدد من محاصيل مختلفة تتجاوز القطن ما دام المراحل الحشرات للفائدة هي لاطئة26. فإنه يمكن تطبيقها ببساطة وصف مصادر ومعدلات الوفيات لسكان بالحشرات أو يمكن استخدامها في سياق تجريبي لتقييم تأثير عدد كبير من العوامل على ديناميات وفيات السكان31،36 . وصف أساليب تحليلية عامة لها تطبيق واسع النطاق، على الرغم من قيود عاملاً رئيسيا، والاعتماد على الكثافة وتحليلات لا يمكن الاستغناء عنه من وفيات سبق أن لاحظ هنا. إدراج الاستنساخ الكبار والبقاء على قيد الحياة سوف تفتح آفاقاً إضافية من التحليلات، وأنها تسمح بفهم من خلال تطبيق نماذج مصفوفة ومجموعة غنية من أدوات التفسير. على سبيل المثال، جدول حياة كاملة سيمكن تطبيق تحليل مرونة، وسيلة قوية لتحديد الحياة فيها المراحل الأكثر تسهم في نمو السكان36،52. وهذا يمكن أن تسمح أساسي أكثر فهم ديناميات السكان الأنواع وأيضا يسهل تحديد تستهدف فيها الحياة مراحل ربما الأكثر مربح بتدابير الرقابة مثل المكافحة البيولوجية37. تطبيق مثل هذه التحليلات باء-حيث قد يزيد عدد الجياعد المساهمة في استراتيجيات إدارة حتى أكثر قوة في نظم المحاصيل المتضررة.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

Acknowledgments

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

Name Company Catalog Number Comments
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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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. , 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).

Tags

العلوم البيئية، 129 قضية، جدول الحياة، الديناميات السكانية، وفيات هامشية، وفيات لا يمكن الاستغناء عنه، الملاحظة المباشرة، اﻻفتراس، طفيليات، وأماكنها، ومفتاح عامل
منهجية "وضع جداول الحياة" "الحشرات لاطئة" في "الحقل باستخدام" الذبابة،، <em>حيث دراسة</em>في "القطن كنموذج النظام"
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C.… More

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter