昆虫生态学课件(2 温度).ppt

1、昆虫生态学Insect Ecology,李为wei-,第一章 生态因子,非生物因子（温度、光、湿度、Ph、氧）,生物因子（食物、竞争者、天敌、同种个体、互利共生者）,气候因子,土壤因子,生物因子,人为因子,资源,条件,密度制约因子,非密度制约因子,第一节 温度,温度：直接影响代谢率、分布、活动、生长、发育、生殖、遗传、生存和行为等，间接影响寄主植物。 范霍夫定律：温度对常温动物的影响与变温动物相反，在1030范围内, 其生理过程随温度的下降而加快。昆虫属于变温生物，在一定范围内, 温度每升高10，其生理过程速度加快23倍。,范霍夫定律的公式,昆虫新陈代谢是在各种酶和激

2、素的作用下进行的一系列生化反应，在一定温度范围内，生物化学反应速度随温度增高而加速。,逻辑斯蒂 (logistic) 曲线模式,发育速率,温度,最大发育速率,温度对动物代谢的影响,阿伦定律,昆虫生活温区的划分,环境温度和变温生物发育速度的关系,生物发育和生长速度,有效积温法则,Reaumur：昆虫是一种变温生物，完成其发育阶段(如卵、各龄幼虫、幼虫期、蛹、成虫产卵前期或一个世代) 所需要积累的热能为一常数。以发育历期(N)与发育期的平均温度(T)的乘积表示所需的热能，称为积温常数(K) ，即KNT。但昆虫只有达发育起点(C)的温度才开始发育，积累在发育起点以上的温度，称为有效积温常数K。,有效

3、积温法则的试验求证,常用方法有恒温法、多级变温法和自然变温法。无论根据哪种方法饲养昆虫，都可以知道不同的实验温度T、在不同实验温度下的发育历期N和发育速率V。因此，可以根据公式：T=C+KV，应用最小二乘法求C和K。,举例说明,在EXCEL中用散点图计算,有效积温法则的应用,预测昆虫在某一地每年的发生世代数 预测昆虫发生期 预测昆虫地理分布北界。 应用于控温饲养和适期释放天敌 害虫来年发生程度估计。 根据昆虫各虫态的发育起点温度和有效积温结合当地气温推算昆虫的年发生历。,例如，已知粘虫卵的发育起点温度为13.1 ,有效积温为45.3日度,预测产卵后的平均气温为20,则可计算幼虫孵化期。,K,T

4、-C,N=,即气温为 20 时粘虫卵将于 6-7d 后孵化。,=,45.3,20-13.1,=6.56,例如,正在繁殖一批松毛虫赤眼蜂,要求20d后散放成蜂,已知松毛虫赤眼蜂的发育起点温度为10.34 ,有效积温为 161.36日度,其培养温度(T)为：,即如果控制培养温度为18.4 ,这批松毛虫赤眼蜂可于20d后羽化散放。,T=,K,N,+C,=,161.36,20,+10.34=18.41,有效积温法则的局限性,1、一年严格发生1代的专性滞育昆虫、多年发生1代的昆虫和具有定向迁飞习性而在本地不能越冬的昆虫，利用有效积温法则推测其一年发生代数则无意义。 2、该法则前提是昆虫在适温区发育速率与

5、温度呈线性关系，实际上大致为S形曲线 3、昆虫栖境小气候温度与百叶箱测得的大气温度有差异，应找出它们的相关性，测报时予以修正 4、昆虫的不同地理种群的发育起点不完全相同 5、在恒温和自然变温下，昆虫发育速度有所不同 6、其它因子如湿度、食料等也影响昆虫发育速度,高温对昆虫存活的影响,多数昆虫在3954下死亡，但因种类和生活环境而不同。此外，同种昆虫不同发育阶段的忍耐能力也不相同。高温可以抑制昆虫发育，使其体重减轻，死亡率增加，而且还有一定的后遗作用，特别是对其成虫的影响，或引起发育不全，体小，翅不能正常展开；或性腺发育受到抑制，不孕卵数量增多等。,高温对昆虫的致死原因,体内水分过量蒸发； 体内

6、蛋白质凝固变性； 破坏细胞线粒体； 抑制酶、激素的活性； 加速了各生理过程的不协调。,低温对昆虫存活的影响,巴赫梅捷夫：昆虫耐寒力较耐热力较强，即昆虫忍受低温强度和持续时间的能力相对较强。主要是昆虫体液内含有大量糖、脂肪、蛋白质等化学物质，与原生质形成定的有机结构，使其体液可以忍受0以下的一定低温而不结冰。这一现象称为”过冷却现象” 或“复苏现象” 。昆虫过冷却点的高低是其耐寒力的重要标志。,过冷却点的图解,低温对昆虫的致死原因,在不太低的低温下(如0左右及以上)，一些耐寒力弱的昆虫体内养分逐渐消耗，体质虚弱，生理失调，在较长时间内不能恢复而死亡。 在0以下很低的温度下，昆虫致死的原因主要是体

7、液结冰的机械损伤作用和原生质变性，一些耐寒力较强的种类多属此种情况。,TL50及冷暴露时间的测定,存活百分率,100%,TL50,温度,0,50%,50%死亡率的冷暴露时间,温度,昆虫生态学试验设计基础,李为争wei- 1#217/219/209,引出问题思索,已知昆虫产卵量、寿命、产卵持续期等试验指标随着大多数生态因子的变化属于一维空间的单峰函数。那么，同时考虑两个因素的变化，如温度和湿度，温度和光照等，它们存在复杂交互作用，怎么通过最少的试验次数寻找最优点呢？ 转化为数学问题，即目标是迅速地找到二元函数zf(x，y)的最大值（或最小值），及其对应的（x，y）点。,

8、双因素优选法-对开法,P2,P1,双因素优选法-旋升法,优选范围：axb， cyd,P3,b,P3,P4,双因素优选法-平行线法,两因素：一个易调整，另一个不易调整（设x易调整，y不易调整）。找出y区间的0.382点和0.618点，分别固定并对x因素黄金分割寻优，比较2个“最优点”P和Q，若P优于Q，则切除Q以下的部分，在新区间（蓝线）寻找最优点R,双因素优选法-翻筋斗法,双因素优选法-按格上升法,固定x因素在其区间的0.618点，对y寻优；再固定y因素在其区间的0.618点，对x寻优。比较最优点P和Q，若Q优于P，则切除P-T线左侧部分。在X新区间的0.618点寻找y的最优点。,因素1,因素2,双因素优选法-改进单纯形法,Nelder & Mead改进单纯形法规则,A、B、C为3套双因素组合条件，试验指标为A点最好，