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フィールドを使用してでコナジラミ、タバココナジラミ、モデル システムとして綿の付着の昆虫のための生命表の開発のための方法論

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

生命表、昆虫の個体数のソースの定量化と死亡率との理解、予測、生態系の動態を操作します。導電性付着の未熟なライフ ステージと昆虫のフィールドにコホートに基づく生命表を分析するための方法が掲載されています。

Abstract

生命表は、生年月日と時間をかけて集団から死のスケジュールを測定する手段を提供します。彼らは、ソースおよび生態学、農業生態系を含むさまざまなアプリケーションを持っている集団で死亡率を定量化するも使用できます。水平、またはコホートに基づく、生命誕生から死、人口の個人のグループを従うために重要な人口率を定量化の最も直接的かつ正確なメソッドのテーブルを提供します。ここでは、実施プロセスとグローバルな害虫、タバココナジラミの未熟なライフ ステージの付着の性質を利用したフィールドでコホートに基づく生命表分析プロトコルが掲載されています。個々 の昆虫は綿の葉の裏側にある、非毒性ペンで昆虫の周りに小さな円を描画することによってマークされます。この昆虫、観察できる繰り返し測定する手レンズの助けを借りて時間をかけて自然と導入された死亡率力に関連付けられている 1 つの段階から次に死のステージ固有の原因を識別するために開発。解析はどのように正しく測定する複数死亡軍各ステージ内で同時期その行為と意味のある人口動的メトリックを提供するようなデータを使用する方法を説明します。メソッドは直接アダルト存続および再生は、未熟な段階のダイナミクスへの推論の制限については考慮しません。綿におけるボトムアップ (工場品質) とB. のタバココナジラミの死亡率のダイナミクスに対するトップダウン (天敵) 効果の影響の測定に焦点を当てて、例が表示されます。

Introduction

生命表は、生態1,2で長い歴史を持つ一般的なツールです。生命表が理解し、個体群動態を予測する重要なパラメーターの数を定量化する生れおよび時間とそのようなデータ上の人口の死の本質的にスケジュールを使用できます。生命表には、栄養の相互作用を理解するため、農業と自然システムで害虫を管理するため制御戦略の開発に重要な死の原因の情報も。昆虫の3,の4、5、数多くの生活のフィールド ベース テーブルが構築され、解析力学、規制と管理の多くの昆虫の個体数の予測に重要な洞察を提供していると自然のシステム6,7,8,9,10、11,12,13,14。主の生れおよび死が自然死亡力と現実的な環境変数に昆虫を公開しない人工条件下でのスケジュールを調べる研究室による研究を記述する用語生命表もよくされます。一般的に、研究室の研究の目的は、種の比較生物の可能性を推定するためです。ここで説明する方法の焦点は、フィールド ベース定義調査実現環境に対する潜在的なです。

等しい高齢者の実際のコホートがその死に至るまで自分たちの生活の初めから水平または垂直、安定した年代を想定して構造を持つ人口の時間を通して頻繁にサンプルを撮影する場所として特徴付けられる生命表重要な率は数学的に構築されたコホート2,15から推論されます。展開できる生命表の種類は、昆虫の性質によって異なります。このようなアプローチは複数と広く重複世代毎年 multivoltine 昆虫の非常にチャレンジングなことができますが多くの場合 univoltine (年間 1 世代) 昆虫の水平生命表を開発できます。分析法のホストを提案し、垂直生命表 (たとえばサウスウッド2参照) 昆虫の人口を開発するために使用します。ここで示す方法論は、無柄のライフ ステージの存在、特に特定の生活史特性を持つ multivoltine の昆虫フィールドにベースのコホート、水平の生命表の開発を可能します。モデル システムとして綿の主要害虫のメソッドを示します。

コナジラミ、タバココナジラミバイオタイプ B (シルバーリーフコナジラミを =、中東アジア マイナー 116) 収量および品質など多くの農業および園芸作物に悪影響を与える農業の世界的な害虫は、温帯地域の17の農業システムを保護します。師部は、幼虫の摂食、植物ウイルスや甘露18,19の付着による作物の品質効果の伝送による原因不明の疾患栄養流れを乱す給餌により発生する影響.昆虫は広いホストの範囲を持って、multivoltine、地域や利用できる食物資源20によって年間 12-13 世代として。管理上の課題もその高い生殖能、分散し、内および農業システム、静止舞台 (休眠または見積) と急速に抵抗を開発するその処分の欠如との間の移行の能力によって悪化抑制21,22用殺虫剤。

かなりの進歩は、効果的かつ経済的に影響を受ける作物23,24,25でこの害虫の個体数を管理する統合された害虫管理 (IPM) 戦略の開発にしました。B. タバココナジラミの個体群動態の音の基本的な理解を前提としていたこれらの管理システムと生命表は、このような理解を有効にしている重要な技術をされています。アリゾナ州の生命表は推定と複数作物システム13,26 B. タバココナジラミの重要な死亡率軍の識別を許可している、関連する死亡率ダイナミクス計測を有効にしています。殺虫剤14, 非標的効果を含む経営戦略 transgenic 綿殺虫タンパク質27の生産の潜在的な機能非標的効果を推定するための手段を提供している、厳格なをサポートしています。伝統的生物的防除プログラム28 (ナランホ、未発表データ) の評価、トップダウンとボトムアップに及ぼす害虫ダイナミクス29の比較効果を探索する助け。これらすべてのアプリケーションは、ここで説明した方法論を展開しています。アプローチは自然と管理対象システムの数の昆虫個体群生態学の研究の役に立つかもしれない。

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Protocol

注: 以下の方法は、部分的な生命テーブルに明示的には含まれないため複製または大人の段階の死亡率と見なされます。それは卵からの大人の段階に死亡率を調べますので長期コホートは世代に相当します

。

1。 確立現場

  1. 昆虫が存在したら、作物の生育中にいつでも行為生命表。研究を開始するときの選択目標と研究の目的によって異なります
    2. 。
  2. は、周囲のプロットや原野エリアからエッジ効果を最小限に抑えるためのプロットの中心に近い作物の 2 つの行を選択します。ワイヤー フラグや作物が大きくなれば簡単に配置を容易にする木の杭と各行のヘッダーをマークします
    3. 。
  3. 3-4 m プロットの端から平行移動の行に。1 つの行を使用して卵のコホートとニンフのコホートを確立するを確立する

2。卵のコホートを確立する

  1. 手レンズ X 8 を使用する (一般に 2 番目または 3 番目のノード上から) 綿植物の主要な茎の上部の葉の裏側に卵を新しくを検索する
    。 注: B. タバココナジラミ のライフ ステージは一般に垂直分布植物と徐々 に古い幼虫段階下の上部にある卵と植物群落内。これは、結果 1 st 齢幼虫が卵と同じ葉に落ち着くために植物はそれにつれて初期産卵部位上の葉を追加します。 新鮮な卵を観察し、昆虫をマークする 8 x レンズを使用する前に識別を検証する
    1. 使用電力が 15 X レンズ。新鮮な卵は、レンズの下の明るい白い色を有し、古い (図 1 a と 1 b) は、卵から目立ちます。彼らが成熟卵歎色を暗きます
      2. 。
  2. 非毒性、超微細点黒永続的なマーカーを使用して、卵の周りに小さな円を描画します。描画後にサークル内で別の卵を置く女性のチャンスを最小限に抑えるため十分に円の小さい。
    1. 弓またはドリルしてペンを挿入し、描画するときに、レンズを通して見た、( 図 2 a) 手レンズ X 8 の側面に穴やスロットで切ります
      2. 。
  3. 同じ葉でこの手順を繰り返します、可能であれば、他の卵をマークするには、単一の葉と葉のセクターあたり 2 つ以上の卵を卵 4 つ以上の合計をマーキングします。綿、葉は 3 つの主要な葉脈 ( 図 3) で 4 つのセクターに分割されます
    4. 。
  4. マーク egg(s) を含む葉の葉柄の周り小型軽量段ボール タグを結ぶ。タグの数し、実験的なデザイン ( 図 2 b) によってプロットまたは治療番号の表記が含まれています
    5. 。
  5. 植物の上部にあるメインの幹周り低迷テープ 1 m 長をネクタイします。弓スタイルのネクタイを使用して、フィールドのこの場所に繰り返しの訪問者に表示させたり、必要に応じてテープを簡単に移動できます
    6. 。
  6. レコードの葉数と位置についてポータブル アナログまたは電子ノート (表 1)。位置情報がより細かくメモ場所 (例えば 1-1、1-2、1-4 セクター 1、2 および 4 #1 の葉の上に卵を示す) に葉のセクターを使用します
    7. 。
  7. 単一日に各コホートを確立します
    。 注: 指定したプロットのコホートは、50 卵合計の最小値で構成されます。
    1. 良いコホートのメンバーを配布する植物あたり 2 つ以上の葉を使用します
      。 注: 昆虫密度によってこれを含みどこでも 3-4 卵各 13 葉からまたは 50 葉と卵 1 個。個々 の植物は、できるだけ行の多くに沿ってマークの葉を配布する選択されます
      2. 。

3。ニンフのコホートを確立する

  1. 1 st を新しく解決を検索する手のレンズ X 8 についての葉の裏側に幼虫の令使用綿植物の主要な茎の上部から下 3-5 葉。8 X を使用してマーキング レンズ前に識別を確認する 15 X レンズを使用します
    2. 。
  2. は、ニンフの周りに小さな円を描画するのに非毒性、超微細点黒永続的なマーカーを使用します。後でサークル内でセトリング クローラーのチャンスを最小限に抑えるため十分に円の小さいの描画します
    。 注: 新たに孵化した 1 st 齢幼虫は、卵の孵化後最初の数時間の間にいくつかの cm を移動できるクローラーと呼ばれます。それ、" 落ち着く " それがフィード大人が出るまで再び移動もなく脱皮がサイトに。これらは 1 セント 齢幼虫 ( 図 1)、クローラーから特徴的な定住しました。まず、彼らが動かないと 2 番目、2 次元のより、タイトなレイアウトし葉にフラット、少し半透明の琥珀色。
    1. 弓またはドリルしてペンを挿入し、描画するときに、レンズを通して見た、( 図 2 a) 手レンズ X 8 の側面に穴やスロットで切ります
      2. 。
  3. 単一の葉の以上 4 つのニンフとリーフ セクターあたり 2 つ以上のニンフをマーキング、他のニンフをマークする、可能であれば、同じ葉にこのプロセスを繰り返します。綿、葉は 3 つの主要な葉脈 ( 図 3) で 4 つのセクターに分割されます
    4. 。
  4. ネクタイ マーク ニンフを含む葉の葉柄の周り小型軽量段ボール タグです。タグの数し、実験的なデザイン ( 図 2 b) によってプロットまたは治療番号の表記が含まれています
    5. 。
  5. 植物の上部にあるメインの幹周り低迷テープ 1 m 長をネクタイします。弓スタイルのネクタイを使用して、フィールドのこの場所に繰り返しの訪問者に表示させたり、必要に応じてテープを簡単に移動できます
    6. 。
  6. レコードの葉数と位置についてポータブル アナログまたは電子ノート (表 1)。位置情報がより細かくメモ場所 (例えば 1-1、1-2、1-4 セクター 1、2 および 4 #1 の葉の上に幼虫を示す) に葉のセクターを使用します
    7. 。 1 st 幼虫の齢期し、ないクローラーがマークされて、解決を確保するための
  7. は、各マークの葉に戻るし、初期セットアップ後約 1-2 時間のマーク付きの昆虫を観察します。ニンフ必要があります解決のリマークします
    8. 。
  8. は、1 日に各コホートを確立します
    。 注: 指定したプロットのコホートは、合計 50 のニンフの最小値で構成されます。2 つ以上の葉より良いコホートのメンバーを配布するあたりの植物使用されます。昆虫密度に応じてこれは 3-4 のニンフと 13 の葉からどこでも含むことができるまたは 1 つのニンフと 50 の葉します。個々 の植物は、できるだけ行の多くに沿ってマークの葉を配布する選択されます。1 st 齢クローラー段階のためプロトコル 2 でマークされている卵は、ニンフとして続いている同じ昆虫s. したがって、クローラーの死亡率を測定、卵とニンフのコホートは通常、同じ日に確立されたので、時間の生命表が不整合わずか。研究はクローラーを示した死亡率はごくわずかと本質的に無視された 30 をすることができます
    9. 。

4。観察と記録の卵の孵化と死亡率

  1. 卵コホートの確立の後 8-10 d (28-32 ° C; 平均アリゾナ夏条件) 後、マークの卵を含む葉を収集し、観察のために検査室に戻ります、解剖顕微鏡。卵が小さすぎて死亡率とフィールドでの死亡率の原因を明確に評価します
    2. 。
  2. の卵のための死の原因を特定してコホートの確立 (表 1) で開始されたノートブックに記録します
    。 注: 死は脱落、捕食または著者として特徴付けられます。脱落: 卵が気象現象 (雨、ほこりを吹きつける風) によりない場合や捕食を咀嚼します。捕食: 吸引捕食者を残して倒壊した絨毛膜 ( 図 4 K)。卵を孵化が折りたたまれている、表示できますが、卵の絨毛膜の垂直スリットがあります。このスリットを探すために、顕微鏡下の葉身の絨毛膜をいじめる minuten 地上ピンを使用します。著者: 卵 8-10 d の期間後に孵化に失敗し、暗い黄褐色の色。アリゾナの下で、夏条件 (28-32 ° C) 卵だろう通常 5-7 日で孵化します。これは他の地域で異なる場合があります、調整フィールドからコレクション時間の必要があります
    3. 。

5。観察と記録の発育と死亡率

  1. コホートの確立の後の 2 日に 1 つはニンフの開発を評価して死んだ場合の死亡率の原因を割り当てるには 15 倍レンズを使用します。少なくとも週 3 回 (隔日) 観察。
    1. 使用相対的なサイズ ( 図 1 -G) と齢を評価するために確立の後時間
      。 注: があります幼虫齢期 4 とはアリゾナ州夏条件 (28-32 ° C) を各 2 d 前後を持続させる最初の 3 つの段階および 3-5 d を永続的な最終段階の下で急速な成長 (発育 2 週を合計またはそれ以下)。新しいオブザーバーは、研究室または関心のホスト植物の温室で飼育昆虫を観察することによって齢サイズを学ぶ必要があります。全体的な体の大きさを基準にして bacteriosomes (コナジラミの共生の遺伝子の器官) の腹部に相対的なボリュームは幼虫の令期の参考指標 ( 図 1 -G)。新しく脱皮ニンフは、非常にフラットと半透明です。幼虫脱皮する準備ができて、もっと仰々しいプロファイルでは、ドーム型、不透明な外観
      2. 。
    2. ニンフのための死の原因を特定してコホートの確立 (表 1) で開始されたノートブックに記録します
      。 注: 死は脱落, 寄生, 捕食または令 ( 図 4) によって不明として特徴付けられます。脱落型: 任意の段階の幼虫気象現象 (雨、ほこりを吹きつける風) による行方不明または捕食を咀嚼します。与えられた観測日デッドとライブのニンフの平均の段階として外れのニンフの段階を推定します。寄生: 4 th でのみ観察可能齢幼虫。発展途上の寄生幼虫 ( 図 4 a); し避難しているペアの黄色 bacterisomes幼虫のステージが表示されます ( 図 4) ではあります。寄生蜂の蛹が独特であると特定属 ( 図 4 b 、4 D)。捕食: 捕食者をしゃぶりニンフの内容を避難され折りたたまれた死体を残し ( 図 4 -4I)。まれに、咀嚼の捕食者は、証拠 ( 図 4 j) になります。上記の原因のいずれかに起因することはできません: 不明な死。湿気の多い環境で真菌性疾患死の他の原因があります。このカテゴリは、寄生吸血によって殺されたニンフもあります。ぬけがら ( 図 1 H) で特徴的な t 形スロットを残して大人として生き残るためのニンフが出てくる
  2. (生きている) 場合、開発段階を記録し、死とコホートで開始ノートブックの段階の原因設立 (表 1).
  3. 単一の葉の観察されるすべてのニンフがどちらかしたら死亡した、または、大人のコナジラミとして浮上して葉を収集し、研究室に戻る。解剖顕微鏡の高倍率を使用して、フィールドに記載されている死因が正確なことを確認し、修正します
    。 注: すべての非剥がれ死んだ昆虫に残ります葉典型的な 2 週間の観察期間とので、いくつかの検証は可能なできません
    4. 。

6。データの概要と解析

  1. 相談リソース データから生命表を構築するために利用できる収集 2 , 8 , 11 、 31。生命表の例は表 2 として表示
    。 注: 堅牢な生命表分析は、時間および/または異なるサイトを介した複数の独立した生命表を必要があります。B. タバココナジラミ のような multivoltine 虫 1 シーズンの季節やサイトの複数にわたって、複数の生命表この可能性があります。
    1. 推定実際死亡 (x/l 0) 世代の初めに確立された昆虫の数に基づいています
      。 本当の死亡率 = (x/l 0)
      x はステージ x 中の死亡数、l 0 が昆虫の数世代の始まり。これらの死亡率、総死亡率率 (表 2) の世代のための段階の見積もりを添加剤と d x の合計
      2. 。
    2. は、(表 2) 特定の段階の初めに生きている昆虫の数に基づいてステージ (q x) 内で明白な死亡率を見積もります。ステージ固有 q x またはステージ固有 q x 内の係数を推定します。このレートは、ステージ内でのみ添加剤
      3. 。
    3. を決定する数式を使用して限界の死亡率:
      M B d B =/(1 d A)
      M B が死亡要因の限界税率 B d B は明白な要因 B の死亡率率と d A 要約」することができますすべての死亡要因因子 B 13 , 32 (表 3) のための死亡率の見かけ速度です
      。 注: コナジラミのような無柄の昆虫および他の多くの昆虫は、複数の原因特定のライフ ステージの中で死の連続していません。代わりに彼らが同時期に行動し、ステージ固有死亡率のいずれかから発生する 32 , 34 を正確に推定する最底限の率の推定は必要なので。たとえば、コナジラミの幼虫寄生蜂を攻撃します。寄生の卵が孵化、幼虫はホストの開発可能性があります。ホストの昆虫を殺すため、このアクティビティは、最初、オブザーバーに無症候性、または、ほとんど死の原因として入金する必要があります。捕食者がこの同じニンフを攻撃可能性がありますいくつかのケースででも、ニンフが死因に捕食または脱落に注意するオブザーバーをリード葉から外れている可能性があります。限界の死亡率は、これを修正します。
      1. K 値 35 k に変換限界のステージ固有のレート = ln (1 M)、どこで ln 自然対数を M は利益の限界の死亡率。k 値は、添加剤、これをさらに簡略化解析。k 値は、比例して死亡率 1 - に戻る変換することができます e [-k].
    4. としてかけがえのない死亡の推定 [1 - e (-TotalK)]-[1 - e (-{話す - kvalue 私 })].
      注: これは特定の死亡要因が削除された場合が実現されるべき全体の世代別死亡率の部分を与えます。たとえば、どのくらいの世代の死亡率は捕食や寄生が殺虫剤スプレーのため削除された場合失われる可能性があります?この方法で推定されるかけがえのない死亡死亡率の密度依存性がないことを想定しています
      5. 。
    5. キー要因
      1. は、任意の 1 つの段階または任意の 1 つの死亡の要因 (または 1 つのステージ内の 1 つの死亡要因) の k 値をプロットする単純なグラフィカル分析を使用合計 K 値に対して全体の世代のため (合計 K = すべての個々 の k 値の合計).
        注: 合計 K 最高のパターンを最も密接に模倣死亡要因は、重要な要因、世代別死亡率 35 の変化に最も貢献する要因です。定量法合計 K で個々 の k 値を復帰して最大勾配値 3 を持つものとして重要な要因を識別します
        2. 。
    6. 昆虫の人口密度を個別に測定した ( 13 例) の自然対数の利子の要因の回帰 k 値密度依存性をテストします。重要な肯定的な斜面は、直接密度依存性と負の傾き逆依存性を示唆している
      。 注: 大人の存続および再生、多くの追加のパラメーター (例えば 生成時間、純生殖率、増加、特定の段階等 で寿命の瞬時率) については追加の生活表と、解析 (マトリックス モデルおよび弾性解析 36 , 37 を実施することができます
      7. 。

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Representative Results

例のコホートは、典型的なプレゼンテーションと生命表の結果の計算を表示する表 2で示されます。最も役に立つデータは、各ステージ内で各要素の限界の死亡率に取り込まれます。これらの料金を k 値 (プロトコル セクション 6) に変換することによってすべての要因の上ステージ特異的死亡率とすべての段階で因子特異的死亡率簡単に推定できる世代の死亡率を合計することができますよう。かけがえのない死亡、キー係数と密度依存性解析も容易になります。

Asiimweらの研究から代表的な結果を示す29. この研究生活表綿におけるボトムアップ (工場品質) とトップダウン (自然の敵への影響) に及ぼす影響* タバココナジラミ個体群の死亡率の比較の結果を測定します。3 年間の複製 (n = 4) 分割プロット研究は主要なプロットと自然の敵操作の 2 つのレベルとして灌水 (20、40、60% 土水の枯渇、通常ウェットとドライ条件を表す) の 3 つのレベルを使用 (上とで中断、広スペクトルの殺虫剤のアプリケーションを繰り返し) 分割プロットとして。殺虫剤はないので害虫昆虫に及ぼす影響が広範な自然の敵の群集に悪影響を及ぼす綿で選ばれました。生命表三代各実験区で毎年合計 36 の 3 年間の研究を行った。どちらも任意のファクターの限界またはかけがえのない死亡毎年大幅と結果を 3 年間で集めたので。さらに、死亡率および植物品質操作によるパターンの相違はありませんでした、すべて工場品質治療は図 5に示すので、出力の例としてトップダウン操作のみの結果でプールします。このシステムのコントロール上の影響を示す殺虫剤が適用されたとき、捕食者を吸引することによって捕食の税率は大幅減少しました。寄生率減少数値しますが、変化が統計的に有意ではなかった。卵著者のレートは殺虫剤のアプリケーションとわずかに増加しました。

かけがえのない死亡のパターン税率 (図 6) のためのそれらに類似していた。天敵が殺虫剤によって中断されず場合捕食はかけがえのない死亡の最高のレベルとの中断で大幅に減少してこのレベルを指定します。寄生供給かけがえのない死亡の低レベルと再度殺虫剤による数値の低下があったが、変化が統計的に有意ではなかった。脱落と卵の著者は、殺虫剤の中断への応答で増加しました。

例寄主 (1960 年) のグラフィカルな方法を使用して重要な要因分析の35は図 7に示します。ここで 3 年間研究を 9 コホートの合計に 4 つのレプリケートのプロットからの結果に結合されました。その捕食は最も密接に続いて脱落と寄生の総死亡率のパターンをマッチ世代の総死亡率をすべてのライフ ステージをまとめた各種の死亡要因の個々 の k 値の比較が示されます。キーファクター回帰方法3定量的捕食に関連付けられている最高の勾配値とこれらの視覚的観察を確認しました。したがって、捕食だった世代の死亡率の変化と最も密接に関連。

最後に、図 8に天敵に関連付けられている死亡率の 2 つの主な情報源の密度依存性解析の例を示します。もう一度、4 つのレプリケートのプロットに合計 3 年間 9 世代に結合されました。両方の関係は、直接密度依存性、密度の増加とともに死亡率が増加したが、関係は寄生蜂による死亡率の統計的に有意なだけのパターンを示した。

Figure 1
図 1: 例のライブB. タバココナジラミの未熟なライフ ステージ。(A) が新たに卵を産みます。(B) のより古い卵はこはく色です。(C) 1st令幼虫。(D) 2nd令幼虫。(E) 3rd令幼虫。(F) 4th令幼虫。(G) 後期 4回はニンフ「蛹」または「おせじニンフ」と呼ば令します。大人の出現後 (H) ぬけがら。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Figure 2
図 2: 生命テーブル コホートを設定で使用するツールの例です。大きい 8 X (A) レンズを使用検索して新たに孵化した卵をマークまたは新規入植 1st令幼虫。オブザーバーは、レンズを通して表示しながら昆虫の周りに小さな円を描くことができますので、挿入するペンを許可する 8 x レンズの側面にあるスロットに注意してください。(B) 表示タグ葉の例はニンフ (矢印で示されます) をマークしました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Figure 3
図 3: 綿葉の下側。3 つの主要な葉脈は、開発と卵とニンフのコホートの死亡率を評価するために繰り返し観測間隔中に再検索昆虫を容易にする葉の 4 つのセクターの線引きに使用されました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Figure 4
図 4: さまざまな原因によって殺された未熟なB. タバココナジラミの例。(A) 4 齢幼虫の寄生の証拠。どのように発展途上の寄生幼虫の存在を示す境界に一対の黄色 bacteriosomes を避難されているに注意してください。(B) Encarsia ソップの蛹hia、4th齢死体B. タバココナジラミの導入寄生蜂。この寄生属の特徴である、死体の周囲に茶色の色 meconia (糞便ペレット) に注意してください。(C) En。 上智4th齢コナジラミ ニンフの中の開発の幼虫。(D) 導入についてsp (エチオピア) 4th齢死体の蛹。(E) 出現は 4th齢コナジラミ死体でEn。 ソフィアから穴します。これは寄生開発はコナジラミ開発より長く、コホートと捕食寄生者の出現の前に締結することは決してコホートで見られるでしょう。(F) 寄生吸血ホスト器官が大きくそのままではまだ 4回令幼虫でも死体が少し崩壊し、時々 変色します。Bacteriosomes や死体のかすかな目スポットの保存に注意してください。(G-私)4 齢幼虫は捕食者を吸引することにより時に捕食。部分的または完全に避難の死体は、葉に残ります。G、略奪緑クサカゲロウ幼虫からエントリ傷が表示されます。(J) 稀な例 4th令ニンフ咀嚼プレデターによって部分的に消費されます。ほとんどの場合全体のニンフは、葉から削除されます。(私) 吸引捕食者 (葉毛に隣接) に食い物にされている卵。(L N)1st、2ndと 3rdが捕食令幼虫、それぞれ。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Figure 5
図 5: B. タバココナジラミの綿の死亡率の税率。天敵によるトップダウン制御は広スペクトルの殺虫剤29のアプリケーションによって破壊されるとき、複数の要因から限界の死亡率の比較料金は。プロットの (n = 36; 9 コホート 4 回複製される)、ボックス内の行は、中央、ボックス 25thと 75th百分位数を表します、ひげを示す 10thと 90th百分位数、ポイント表現 5th95th百分位数。殺虫剤が適用された、捕食者を吸引することによって捕食の税率は大幅減少しました。寄生率減少数値しますが、変化が統計的に有意ではなかった。卵著者のレートは殺虫剤のアプリケーションとわずかに増加しました。Asiimweら201629から変更この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Figure 6
図 6: かけがえのない綿B. タバココナジラミの死亡率率。天敵によるトップダウン制御は広スペクトルの殺虫剤29のアプリケーションによって中断されたとき複数の要因からかけがえのない死亡率の比較。かけがえのない死亡推定問題の要因が存在しない場合発生しません世代の死亡率の部分です。プロット、ボックス内の行は、中央、ボックス 25thと 75th百分位数を表します、ひげを示す 10thと 90th百分位数およびポイントを描く 5thと 95th百分位数。天敵が殺虫剤によって中断されず捕食はかけがえのない死亡の最高レベルですが大幅に減少してスプレーでこのレベルを提供します。かけがえのない死亡の低レベル寄生によって供給され、彼らは殺虫剤の使用と変わりありませんでした。Asiimweら201629から変更この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Figure 7
図 7: 主要な綿のB. タバココナジラミ個体群の因子分析します。主要因分析は、世代別の死亡率の変化に最も密接に関連付けられている要因を識別しようとします。メソッドは、ln(1-M の私、 lnは自然対数、要因は私の限界の死亡率は、 Mは私として推定される k 値を使用します。係数 k 世代の総死亡率を表すとのすべての死亡率の合計を K 合計。9 世代にわたって K 合計で表示されるパターンは、(ここですべての生命段階間の総括) 特定の死亡要因のそれらと比較されます。最も近い K 合計要因は重要な要素です。K 計3で個々 の k 値を逆行するより量的な方法です。(内数) スロープ値が最も高い要因は重要な要素です。ここでは、重要な要因として捕食が確認されました。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Figure 8
図 8: 死亡要因における密度依存性のテストします。この死亡率の影響を受けるライフ ステージの ln 密度に特定の死亡要因の k 値を回帰によって時間的な密度依存性をテストできます。統計的に有意な正のスロープは直接密度依存性または昆虫密度の増加で死亡率の増加率を示します。負の勾配は逆の密度依存性を示すでしょう。この例では、幼虫の寄生がない幼虫の捕食で直接密度依存性はサポートします。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

表 1: レコードの生命表観察するフィールドに撮影データ シートの例です。次の表は、フィールドにデータが記録されている方法の例を示します。続いている各昆虫はいずれか観察の時に生きているか、死んでからいくつかの原因の 1 つが。観測を完了すると、以前死んだ昆虫の行を黒に便利です。2 つの仮説的な観測の日付からデータが与えられています。この表をダウンロードするにはここをクリックしてください。

本当の死亡率 明らかな死亡率 限界の死亡率 k 値
colspan =「2」>ステージ/要因 要因 (l x) ステージ ( x) 係数 ( x) ステージ (dx/l0) 係数 (d x/l 0) ステージ (q x) 係数 (q x) 卵 1000 748 0.748 0.748 脱落 421 0.421 0.421 0.421 0.546 著者 57 0.057 0.057 0.184 0.204 捕食 270 0.270 0.270 0.466 0.628 1stは、令します。 252 37 0.037 0.147 脱落 18 0.018 0.071 0.071 0.074 捕食 20 0.020 0.079 0.085 0.089 不明 0 0.000 0.000 0.000 0.000 2nd齢 215 49 0.049 0.228 脱落 8 0.008 0.037 0.037 0.038 捕食 41 0.041 0.191 0.198 0.221 不明 0 0.000 0.000 0.000 0.000 3rd齢 166 31 0.031 現在 0.187 脱落 16 0.016 0.096 0.096 0.101 捕食 16 0.016 0.096 :0.107 0.113 不明 0 0.000 0.000 0.000 0.000 4日齢 135 88 0.088 0.652 脱落 37 0.037 0.274 0.274 0.320 寄生 14 0.014 0.104 0.443 0.585 捕食 37 0.037 0.274 0.378 0.474 不明 0 0.000 0.000 0.000 0.000 大人 47 世代別死亡率 0.955 0.966 3.394 第 1 齢を含まない簡単なクローラー ステージ

表 2: 例, 米国アリゾナ州マリコパに綿のタバココナジラミ人口生命表。このテーブルは、通常生命表の推定標準値を示しています。lx (慣例により結果が 1000 から開始に正規化された) 各ライフ ・ ステージの初めに生きている昆虫の数、ステージxは各ステージの間隔、および係数d 中の死亡数x各ステージ内で特定の原因によって死んでいる番号を示します。ステージまたは要因qxの特定のステージ内で発生する死亡率の見積もりし、そのステージの初めに生きている昆虫の数に基づきます。明白な要因qx値は、(プロトコル 6.2.3 を参照および表 3) 各要因による限界の死亡率を推定するために使用されます。実際死亡の死亡率を与えるは、コホートの初めに生きている昆虫の数を基準にして各要素、各段階で (ここでは 1000)。世代別死亡率は、実際の死亡率の合計または限界死亡率に対する k 値の合計によって推定できます。違いは、税率はおおよそ32という事実によるものです。一般的に、平均誤差率は 0.0713です。

限界利率 (M B) 明白な率 ( b) 明白な速度 ( d) ステージ
著者 著者 捕食 + 脱落
d > 卵 寄生 寄生 捕食 + 脱落 第 4 ステージのニンフ、 捕食 捕食 脱落 卵と幼虫のすべての段階 殺虫剤 殺虫剤 捕食 + 脱落 卵と幼虫のすべての段階 不明 不明 捕食 + 脱落 すべて幼虫の段階 脱落 脱落 ない競合要因 卵と幼虫のすべての段階 B. タバココナジラミ38,39,40, すべての幼虫の段階を攻撃できるコナジラミと寄生蜂が寄生はフィールドで 4 段階のニンフでのみ観察できます。したがって dAは捕食と組み合わせてすべての幼虫段階から外れてしまうことの合計です。13,14から適応。

限界タバココナジラミ個体群の死亡率を推定するため表 3: 行列。このシステムでの死亡要因が同時期で順次行動しないし、ステージ固有税率として死亡率を推定するために必要な特別なテクニック。数式がMB dB=/(1 dA) MBがB、bの死亡要因の限界速度は観測係数BとdA からの死亡率、観測」することができますすべての死亡要因因子Bの合計死亡率の評価。テーブルは明らか (観測) の死亡率率は与えられた死亡要因の最底限の率を推定する必要を示しています。コナジラミと寄生蜂はB. タバココナジラミ38,39,40, ステージのすべての幼虫を攻撃することができるが、フィールドにおける寄生の証拠が確実に 4 齢幼虫の見られるのみ。完全にすべての幼虫段階で脱落と捕食からすべて同時競争を考慮、して限界寄生のdはすべて幼虫ステージを合わせたものに明白な捕食と外れてしまうことの合計として推定されます。

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Discussion

通常、広く世代を重複 multivoltine 昆虫用のテーブルは、垂直アプローチと様々 なグラフィカルな数学的テクニックでの人口の繰り返しのサンプリングに制約生命の開発されます。募集は、様々 な段階を推定し、様々 な生活段階2の密度を変更するから死亡率を推測します。ここでのアプローチの強さは人口から不動の等しい高齢者昆虫のグループを分離し、時間をかけて彼らの運命はこの制限を移動しました。死亡率を推定することができます直接と同様に重要なこの死亡率のエージェント以内に識別できます、少なくとも (例えば捕食、脱落をしゃぶり) のカテゴリ。

死亡率のこれらの広範なカテゴリは 15 X レンズとフィールドで区別する比較的簡単が、死亡原因の特定がより少なく特定。特定の吸引捕食者の種の更なる描写や脱落の原因の特定が可能です。ナランホ ・ エルズワース13ステージ固有の捕食速度の測定値とさまざまな咀嚼プレデター種と天気パラメーター (降雨量、風速) 料金の協会に関連する捕食者の種を識別するために重回帰分析を使用します。ステージ固有の脱落。可能性があります不明なカテゴリは、死亡率のいくつかの潜在的なソースをキャプチャします。たとえば、ホスト フィード41,42コナジラミと寄生蜂の多くの種が知られています。このホストの死で起因するが、捕食 ( 4 G 4Iの比較図 4 階) として同じを表示されません。生命表を導電性の多くの年の間に我々 は決して時に寄生蜂類によって決定的に捕食されて幼虫を観察しているが、これは他のシステムで異なる場合があり、定量化することができる死亡率の独立したソースがあります。

プロトコルで重要な手順は最近置かれた卵の正確な同定を新しく 1st齢幼虫を解決あります。これらの段階のいずれかの高齢者がマークされた結果の死亡率は以下の正確な修正、そしてこうして、でしょう。正確さと一貫性繰り返し行った観察コホート設立、次のまた重要です。時々 研究の規模は複数のオブザーバーが研究を完了する必要がある必要があります。ナランホ、エルズワース13,14の研究の 4 つの主要な観測者があったし、彼らはそれぞれの実験の 1 つの複製ブロック担当だった。オブザーバーの違いは、統計解析におけるブロック バリエーションを占めております。オブザーバーは、開発段階の解釈と死の原因の個々 の相違を減らすために定期的にも授与します。他の研究で単一の個人はオブザーバーを用いた不整合を減らすすべて観測29、でした。また、指定された識別された人口はその後観測日に続くことができるように時間のかなり狭いウィンドウ内のコホートを確立することが重要です。研究のスコープに応じてコホート開始をずらすには可能になるが、綿密な計画を必要開発は急速に場合は特に、同じような間隔で開発と死亡率の後の観測時間を確保するためだろうしここで学んだ種です。

メソッドの明白な限界は、再現性とモバイルの大人の段階の死亡が含まれていないことです。いくつかの捕食者ことができます潜在的アダルトB. タバココナジラミ食い物43,44,45このメソッドによってキャプチャされないの死亡率の重要な源になるかもしれません。再現も種全体の個体群動態の理解に極めて重要です。温度依存性アダルト再生と生存13未熟な段階からフィールド ベースの生活表データ生成検査情報を組み合わせることが可能だが、このような検査データを表す方法も明確ではない、変数フィールド環境下で繁殖するプロセス。モデルと一緒にコナジラミの個体群動態の同時測定の場合と成人移民と移住13に関する推論を描画するこれらの生命表の結果を使用できます。別の制限は、昆虫のクローラーの段階で死亡率は測定されていません。研究支援は、クローラー段階期間46,47に非常に短いであり、死亡率がごくわずか30を示唆しています。第 3 回制限は、コホートで昆虫が植物の先頭付近にいることです。特定の死亡要因 (捕食、寄生、脱落) は、天蓋付きの場所によって異なります。たとえば、特定の捕食者や寄生マイクロ気候に固有のプリファレンスがあります風など強制的に脱落と雨のキャノピーをそれほど深刻に低い可能性があります。この制限は、コホートでマークされた昆虫の分布を変更するだけで簡単に克服できます。その他の制限は、さらなる研究と開発より完全生命表の方に値する。同様の制限は、他の昆虫種、同様のライフ スタイルと行動に影響を与える可能性があります。

追加の制限事項は、ここで説明する分析方法の一部を含みます。主要因分析は、生命表解析12で広く使用されています、一方、そのドライブ人口動態48カジュアルなメカニズムを定義するための不十分な方法として批判されています。しかし、他の分析と併せて、それの重要なライフ ステージの光を当てること、死亡率を強制的に影響を与える昆虫の個体数13。密度依存性分析は、方法論的、生態学的な根拠に疑問視されているし、測定・4 の効果を実証する最善の方法について議論が続けている直接密度依存性が人口調節に関連付けられて、時々 ,31,49,50,51。最後に、かけがえのない死亡率分析は数学的構造、力が相互作用し、排除2,11があります任意の係数を補正正確にどのように同時期の死亡を知ることは困難です。ここで紹介した方法では、死亡率の密度依存性がないことを前提としています。

フィールド プロトコルは最適な柔軟な関心の昆虫の段階が付着26限り綿を超えてさまざまな作物の数と状況の数に適用できます。それは単にソースと昆虫の人口の死亡率の率を記述する適用することができます。 または人口31,36 の死亡動態に関する広範ないくつかの要因の影響を評価する実験的コンテキストで使用することができます。.一般的な分析方法を記述するここで重要な要因、密度依存性、すでに指摘しているかけがえのない死亡率分析の限界にもかかわらず、広範なアプリケーションがあります。アダルト再生と生存の介在物分析の追加道を開くし、彼らはマトリックス モデルの適用と解釈ツールの豊富なスイートを理解することを許可します。たとえば、完全生命表は弾力性分析、生命を人口成長36,52に最も貢献する段階を識別するための堅牢なメソッドのアプリケーションを有効にします。これにより、もっと根本的な種の個体群動態の理解や生活の段階最も収益性の高い対象となる生物学的コントロール37などの対策によって識別が容易になります。B. タバココナジラミcoul へのような分析の適用d は、トリミングの影響を受けるシステムでさらにもっと強固な経営戦略に貢献します。

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Disclosures

著者が明らかに何もありません。

Acknowledgments

我々 は感謝 + アシュトン、V. バークリー、k. Beimfohr、F. Bojorquez、j ・ カントレル、g. カストロ、r. クリステンセン、J. Fearn、C. Jara、+ ミード、G. Owens、L. ロダルテ、+ Sieglaff、A. Sonoqui、M. Stefanek、B. スチュアート、j. ・ トレホ、A. スレイドと e. Yescas のテクニカル サポート。部分的なサポートは米国農務省国立研究所食料・農業拡張 IPM プログラム米国農務省農業研究サービスと害虫管理の代替特別なプロジェクト、綿株式会社、によってアリゾナ州綿生産者協会、綿を提供されました基礎、米国農務省-クリー族、NAPIAP (西部)、西部 IPM 特別プロジェクト。

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

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環境科学、問題 129、生命表、個体群動態、限界死亡、かけがえのない死亡率、直接観察、捕食、寄生、脱落、キー要因
フィールドを使用してでコナジラミ、<em>タバココナジラミ</em>、モデル システムとして綿の付着の昆虫のための生命表の開発のための方法論
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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).

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