亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Use of food attractants to monitor and forecast Spodoptera frugiperda (J. E. Smith) seasonal abundance in southern China

粘虫 夜蛾 生物 有害生物分析 丰度(生态学) 病虫害综合治理 中国 生态学 地理 植物 生物化学 考古 基因 重组DNA
作者
Wei He,Liying Wang,Chunyang Lv,Shishuai Ge,Haowen Zhang,Shan Jiang,Bo Chu,Xianming Yang,Kris A. G. Wyckhuys,Kongming Wu
出处
期刊:Journal of Pest Science [Springer Nature]
卷期号:96 (4): 1509-1521 被引量:8
标识
DOI:10.1007/s10340-023-01606-8
摘要

The fall armyworm [FAW, Spodoptera frugiperda (J. E. Smith)] is an important invasive pest of maize crops in Africa, Asia and the Middle East. To enable timely and effective pest management, accurate monitoring and forecasting of S. frugiperda populations is essential. In this study, we used food attractants to assess seasonal abundance of S. frugiperda in southern Yunnan (China) and determined adult age based upon ovarian development or testes size. During 2020–2021, the seasonal abundance of trapping S. frugiperda males with food attractants and sex pheromones were approximately the same at two field sites. Both trapping methods yielded S. frugiperda males of different ages—with an identical age structure for both trap types. The proportion of females trapped with food attractants was about 80%, which was significantly higher than that of males. S. frugiperda populations at two field sites were composed of immigrants that either originated in central Yunnan or in eastern Myanmar. Based upon field-level recordings of adult reproductive state, models reliably anticipated S. frugiperda fecundity dynamics. Next, drawing upon meteorological data and FAW adult age, migration trajectories were established for S. frugiperda immigrant populations. Overall, these novel (food-based) monitoring and forecasting tools can improve integrated pest management of S. frugiperda in China and abroad.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
7秒前
大树发布了新的文献求助10
7秒前
洋洋完成签到 ,获得积分10
11秒前
默默善愁发布了新的文献求助10
13秒前
15秒前
21秒前
伊力扎提发布了新的文献求助20
22秒前
22秒前
怜寒完成签到 ,获得积分10
22秒前
鲜于灵竹完成签到,获得积分10
24秒前
pay发布了新的文献求助10
27秒前
Guts发布了新的文献求助10
28秒前
Accelerator完成签到,获得积分10
29秒前
伊力扎提完成签到,获得积分10
38秒前
41秒前
磊少完成签到,获得积分10
42秒前
思源应助Guts采纳,获得50
43秒前
归尘发布了新的文献求助10
47秒前
千早爱音完成签到 ,获得积分10
50秒前
XuNan完成签到,获得积分10
50秒前
Lucas应助材料生采纳,获得10
54秒前
59秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
orixero应助pay采纳,获得10
1分钟前
桐桐应助飞鞚采纳,获得10
1分钟前
kento发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
SciGPT应助cxin采纳,获得10
1分钟前
Ming应助TRNA采纳,获得10
1分钟前
材料生发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
隐形的幻梅完成签到,获得积分10
1分钟前
ll发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
丁一发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
丁一完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Les Mantodea de guyane 2000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
Cummings Otolaryngology Head and Neck Surgery 8th Edition 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5754802
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5489736
关于积分的说明 15380642
捐赠科研通 4893273
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2631842
邀请新用户注册赠送积分活动 1579771
关于科研通互助平台的介绍 1535564