摘要: 能够“克服”水稻抗性的褐飞虱生物型的出现 ,是目前水稻育种及害虫防治工作中面临的重大难题。为探明褐飞虱生物型的形成机制 ,许多学者致力于生物型致害性的遗传学研究 ,然而得出的结论却不尽一致。该文综述了有关褐飞虱生物型研究中争论较多的 3个方面 ,即生物型致害性的稳定性 ,致害性的遗传机制 ,以及生物型的形成机制 ,并介绍了最新的研究进展 ,展望了该领域的研究方向

摘要: 从结果的稳定性、准确性和操作方便等角度出发 ,建立了适合于监测褐飞虱 (NilaparvatalugensSt l)对吡虫啉抗性的稻苗浸根法。与其他方法相比 ,该方法除具有简单易行的特点外 ,还表现出很好的监测准确性。通过建立不同虫态和不同若虫龄期敏感基线以及对桂林、安庆、东台 3个地区的抗性监测 ,发现 3地褐飞虱对吡虫啉都处于敏感性下降阶段 ,安庆和东台地区的敏感性弱低于桂林

摘要: 在半自然状态下 ,用生命表方法初步比较了褐飞虱Nilaparvatalugens和白背飞虱Sogatellafurcif era在 4个抗褐飞虱水稻品种ASD7,IR3 6,JX89和Mudgo上的种群参数。初步的结果表明 ,白背飞虱在 4个抗褐飞虱水稻品种上具有较高的繁殖率 ,较短的发育时间和较大的种群增长。对褐飞虱各种群参数影响最大的是JX89,对白背飞虱影响最大的是Mudgo。与感性品种TN1比较 ,这些抗褐飞虱的水稻品种对 2种稻飞虱均具有不同程度的抗性。这些结果说明 ,抗褐飞虱水稻品种对白背飞虱同样具有一定的抗性 ,但白背飞虱对这种抗性具有较强的适应性 ,如果在一个地区长期推广抗褐飞虱的水稻品种 ,势必会导致白背飞虱的大发生

摘要: 利用神经网络的基本原理 ,结合气象因子以及江苏通州市田间褐飞虱发生程度的实测数据 ,建立了该地的神经网络长期预警系统。经实例验证 ,该方法的预测精度达 80 % ,为害虫的长期可预测性提供了一种新的方法

摘要: 目前在褐飞虱生物型监测中 ,由于鉴定品种及监测方法的不统一 ,使结果有出入 ,作者建议在对生物型 1进行监测时 ,鉴定品种应选用Mudgo[5] 。飞虱种群生物型的监测 ,宜以苗鉴定法为主 ,生存率测定法作参考。飞虱个体生物型测定以生存率法为主 ,苗鉴法为辅