3 Số liệu điều tra: ng y 12/10 sâu đục thân đồng ruộng HTX Ninh Hiệp nh sau: Ng y điều tra: Ngời điều tra: Thời tiết: Bảng 1: Kết điều tra tiến độ phát dục s©u ng y 12/10-HTX Ninh HiƯp Ký chđ Nhéng Sè lợng sâu tuổi sâu Sl TL TL Sl TL Sl TL 19 15 23 Rạ đống Sl TL Mạ chiêm sớm 4,4 19 10 11 20 40 Trøn g Sl Sl TL Sl TL 21 Gèi r¹ Sl Lóa mïa muén Vá nhéng TL 71, 82, 9,5 13 40 11 100 B¶ng 2: DiƯn tích ruộng theo mật độ sâu điều tra Kí chủ Lúa mùa muộn Gối rạ Rạ đống Mạ chiêm sím DiƯn tÝch (mÉu B¾c Bé) 20 185 185 21 Diện tích đợc tính mật độ sâu số lợng % 20 9.2 155.1 72.4 38.7 18.2 0.42 0.2 MËt độ sâu trung bình (con/m2) 5.25 4.4 4.1 0.21 Bảng 3: Kết điều tra thiệt hại Địa điểm: Ng y điều tra: Lứa sâu: Tên sâu: Địa điểm Tên gièng: Ng y gieo: Céng: Ng y cÊy: Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 32 Sè thø tù khãm 10 11 12 Tổng số dảnh hại Tổng số dảnh điều tra 10 Số khóm 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Tæng số dảnh hại Tổng số dảnh điều tra Dựa v o tØ lƯ diƯn tÝch ® biÕn ®ỉi cïng mËt độ sâu v tỉ lệ tuổi sâu kì chủ điều tra ta tính đợc % chung tuổi sâu đồng ruộng: t= (% S ì T) S: diện tích đ biến đổi theo mật độ sâu 100 T:tỉ lệ tuổi sâu tr t: tỉ lệ tuổi sâu.chung to n cánh đồng Tỉ lệ tuổi chung đồng ruộng = 100 ì = % 100 TØ lƯ ti chung đồng ruộng = 20 ì 18 = % 100 TØ lƯ ti chung đồng ruộng = 40 ì 18 = % 100 TØ lƯ ti chung đồng ruộng = 72 ì + 40 × 18 + 19 × = 12 % 100 TØ lệ tuổi chung đồng ruộng = 82 × 72 + 71 × = 66 % 100 TØ lệ nhộng chung đồng ruộng = 13 ì 72 = % 100 TØ lÖ vá nhộng chung đồng ruộng = ì = % 100 Tõ kÕt qu¶ tÝnh toán ta dự tính thời gian phát sinh biến thái nh sau: Qua điều tra ng y 12/10/1981 đồng ruộng sâu đục thân chủ yếu giai đoạn tuổi Vậy bớm rộ v o ng y: 12/10 + ng y (1/2tuæi 5) + ng y (nhéng)+ ng y(1/2 TT) = 27/10 ®Õn 20/11 12/10 + ng y (tuæi 5) + 27 ng y (nhéng) +6 ng y(1/2TT)= S©u non ti rộ để bắt đầu phá v o thời gian: Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 33 27/10 + ng y (1/2TT) + 11 ng y (trøng) + ng y (1/2 ti 1) = 15/11 ®Õn 18/11 + ng y (1/2TT) + 14 ng y (trøng) + ng y (1/2 tuæi 1) = 12/12 - Dự báo số lợng sâu phát sinh: 360ì10ì 214.2ì5.25 = 4049316 số to n cánh đồng Trong 360 x10 l đổi đơn vị đo diện tích tõ mÉu m2 Qua ®iỊu tra ng−êi ta cho biết lứa bớm bớm trung bình đẻ đợc 51 trứng Số trứng bị kí sinh l 58% Tỉ lệ cái/đực =1:1 Sâu non nở chết 2% Vậy số lợng sâu thực tế có to n cánh đồng l : P2 =4049316(con)ì50ì50/100ì(1-60/100) 40.5triệu = 40493160sâu Số lợng sâu dự báo cho lứa tới phát sinh gấp 10 lần lứa n y - Dự báo thiệt hại Nếu tính trung bình sâu phá dảnh lúa, mỗi,2 có 36 khóm, khóm có 10 dảnh sâu lứa tới phá hoại mất: 40493160 10 * 36 * 10 * 360 31 mẫu không thu hoạch 1.2 Phơng pháp dự tính dự báo dựa v o việc phân tích tổng tích ôn (phơng pháp Hybebon nhiệt độ) Nguyên lý phơng pháp n y l nhân ôn độ bình quân h ng ng y đ trừ h»ng sè (Constante., h»ng sè n y chÝnh l «n độ giới hạn dới hoạt động côn trùng (C víi sè ng y s©u ho n th nh mét vòng đời (n) đợc đại lợng K không ®ỉi Tõ K biÕt C ta cã thĨ tÝnh ®−ỵc thời gian phát dục sâu (n) Để tìm đợc K v C ngời ta phải nuôi sâu Tổng tích ôn hữu hiệu lo i sâu b»ng: K = n(t - C K: tỉng tÝch «n hữu hiệu (của vòng đời pha phát triển sâu) C: Nhiệt độ khởi điểm phát dục vòng đời pha phát triển sâu n: thời gian phát dục vòng đời 1pha phát triển cá thể sâu t: nhiệt độ trung bình ng y thời gian phát dục vòng đời 1pha phát triển cá thể sâu Tr ng i h c Nơng nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t. 34 Qua công thức ta thấy muốn dự tính dự báo đợc sâu cần phải biết trớc K, C Råi sau ®ã dùa v o nhiƯt ®é h ng ng y để dự báo thời gian phát sinh biến thái sâu Phơng pháp tìm K v C nh sau: + Phơng pháp tìm nhiệt độ khởi điểm phát dục (C sâu: muốn tìm C ta phải nuôi sâu tủ định ôn với sâu nhiệt độ khác C = TN tN ' N N' T: nhiệt độ trung bình thêi gian thÝ nghiƯm lÇn N: thêi gian qua biến thái thí nghiệm lần t: nhiệt ®é trung b×nh thêi gian thÝ nghiƯm N': thêi gian qua c¸c biÕn th¸i ë thÝ nghiƯm Ví dụ: qua kết nghiên cứu sâu bớm hai chấm cho biết: Nếu sâu nhiệt độ =17 -23 0C, nhiệt độ trung bình 200C giai đoạn trứng 17 ng y, s©u non 71.4 ng y, nhéng 26.3 ng y Nếu nuôi sâu to=23-29oC, nhiệt độ trung bình 26oC giai đoạn trứng l 8,2 ng y, s©u non l 35,7 ng y, nhéng l 10 ng y H y tính nhiệt độ khởi điểm phát dơc C trøng = 20 × 17 − 26 × 8,2 = 14 o C 17 − 8,2 ¸p dơng công thức ta có: Nhiệt độ khởi điểm phát dục sâu non v nhộng tính tơng tự 20 × 71,4 − 26 × 35,7 = 14 o C s õ u non Phơng pháp tìm tích ôn hữu hiƯu K71,4 − 35,7 C = 20 × 26,3 - 26 × 10 = C = 16 o C nhéng 26,3 10 Để tìm phải thực phơng pháp nuôi sâu Nếu nuôi lặp lại nhiều lần qua mùa khác v lần nhắc lại nhiều lần để K tìm đợc đảm bảo xác Khi đ biết đợc tổng tích ôn hữu hiệu v nhiệt độ khởi đầu phát dục lo i sâu n o Kết phản ánh tuỳ thuộc thơì gian giai đoạn phát triển v ôn độ ta dựng đợc đờng hypebon nhiệt độ tơng ứng với đẳng thức: K = n (t - C t1 = 30 n1 = NhiƯt ®é (oC) Qua nuôi sâu ngời ta tìm thấy K=120 v C-15oC H y dựng đờng Hypebon nhiệt độ Đờng Hypebol nhiƯt ®é 40 30 20 10 Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 35 0 20 40 60 80 t2 = 25 n2 = 12 t3 = 21 n3 = 24 t4 = 17 n4 = 60 Qua h×nh vẽ cho ta thấy ôn độ c ng cao vòng đời sâu c ng ngắn nhiên thực tế ho n to n nh vậy, ôn độ tối đa Hypebon ngời ta thấy suy giảm sức sống sâu Dựa v o phơng pháp phân tích tích ôn hữu hiệu n y ngời ta dự đoán tơng đối xác thời gian phát sinh biến thái sâu Trên sở phân tích tích ôn hữu hạn ngời ta thiết lập nhiều công thức khác để dự tính nh: Công thức tính số lứa năm Y = X(t − C) K Y: sè løa cã thể có năm X: số ng y năm có nhiệt độ trung bình lớn nhiệt độ ngỡng C: Nhiệt độ ngỡng khởi điểm phát dục sâu Trên sở ta tính đợc nhiệt độ tối cao phát triển sâu tiến h nh đợc T = C+ K T: ôn độ tối cao c Sau đ biết thời gian lứa sâu đẻ rộ nhất, ta cã thĨ tÝnh thêi gian ré cđa c¸c løa tiÕp sau theo c«ng thøc K = ∑(t − C) Dùa sở công thức dự tính ta ¸p dơng v o mét sè sè liƯu thĨ ®Ĩ dù tÝnh sù ph¸t sinh cđa c¸c lo i s©u sau: ThÝ dơ 1: Nhéng s©u b−ím hai chÊm ng y 10/10 đ xuất rộ đợc ng y Căn v o khí tợng thợng tuần nhiệt độ trung bình l 25,5oC v dự báo trung tuÇn sÏ l 23oC H y dù tÝnh dù b¸o ng y b−ím ré BiÕt C=15 oC v K=103 o7 B i giải: áp dụng công thức tính tích «n h÷u hiƯu K=n(t-C ta cã 103 o7 = 5(25 o5 - 15 o) + n(23 o -15 o) 103 o7 = 52,5 + 8n n = (103 o7 - 52,5)/8 = 6,4 ng y Víi dù b¸o b−ím sÏ ré v o ng y 10/10 + 6,4 ng y = 17/10 ThÝ dơ 2: Nhéng s©u b−ím hai chÊm ng y 10/11 đ xuất đợc ng y Căn v o khí tợng thợng tuần tháng 10 cã nhiƯt ®é l 22 oC, Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t. 36 nhiệt độ trung bình trung tuần l 21 oC, hạ tuần l 20 oC H y dù tÝnh dù b¸o ng y b−ím ré B i giải: Dự tính dự báo ng y bớm rộ, trung tuần v hạ tuần tháng 11 nhiệt độ trung b×nh l 21 oC th× thÊy nh− sau 5(22 - 15) + n(21 - 15) = 103o7 35 + 6n = 103o7 n = (103o7 - 35)/6 = 11,45 ng y VËy 11,45 ng y n÷a b−ím sÏ ré tøc l 10/11 + 11,45 = 21/11 Nh− vËy l giai đoạn nhộng kéo d i hết trung tuần sang hạ tuần Nhng hạ tuần nhiệt độ lại thấp trung tuần thời kì nhộng kéo d i v thời gian dự báo nh sau: 5(22 - 15) + 10(21 - 15) + n(20 - 15) = 103o7 35 + 60 + 5n = 103o7 n = 1,74 ng y hay ng y VËy b−ím sÏ xt hiƯn ré v o ng y 21/11 Thí dụ ba: Tích ôn hữu hiệu sâu đục thân ngô năm l 2230 v lứa l 552 H y dù tÝnh dù b¸o sè løa năm K Y = to n năm K to n lứa B i giải: Để tính số lứa ta áp dơng c«ng thøc Y = 2230 552 = løa Trong năm tới dự báo có lứa sâu ngô xuất Thí dụ bốn: Nhộng sâu bớm hai chấm đ xuất đợc ng y kể từ 26/3 Căn v o khí tợng thợng tuần tháng có nhiệt độ trung bình 22oC v hạ tuần th¸ng l 25 oC BiÕt K = 103 o7; C = 15 oC Dù tÝnh ng y b−ím ré 103 o7 = 3(25-15) + 5(25-15) + n(22-15) 103 o7 = 30 + 50 + 7n n = (103 o7 - 30 - 50)/7 = 3,4 ng y VËy ng y 3-4/4 bớm bắt đầu xuất rộ Thí dụ năm: Sâu đục thân ngô v o nhộng tính tới 26/3 đ đợc ng y Nhiệt độ tháng l 28 oC Cả tháng l 29 oC Hái n o b−ím xt hiƯn ré? Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 37 biÕt C = 12 oC; K = 170 o7 170 o7 = 3(28 - 12) + 5(28 - 12) + n(29 - 12) 170 o7 = 48 + 80 + 17n n = (170,7 - 48 - 80)/17 = 2,5 ng y VËy 3/4 bớm sâu đục thân ngô xuất rộ 1.3 -Phơng pháp DTDB dựa đồ thị khí hậu §å thÞ khÝ hËu dïng DTDB cã thĨ l khí hậu đồ, sinh khí hậu đồ thuỷ nhiệt ®å §Ĩ lËp khÝ hËu ®å DTDB:ng−êi ta ghi số nhiệt độ trung bình h ng tháng trục tung v ghi tổng lợng ma h ng tháng trục ho nh, sau nối điểm số nhiệt độ v lợng ma tháng năm đợc ghi số la m (I,II,III,VI ) từ tháng tới tháng 12 ta đợc đờng gấp khúc khép kín Nếu khí hậu đồ nh đợc xây dựng dựa dẫn liệu nhiều năm theo lợng ma v nhiệt độ trung bình h ng tháng nơi m lo i côn trùng n o có đièu kiện sinh sản h ng loạt tức l vùng có điều kiện khí hậu thuận lợi cho chúng nơi có điều kiện hạn chế số lọng chúng, so sánh đồ thị khí hậu n y biết đợc tổ hợp nhiệt độ v lợng ma thuận lợi không thuận lợi nh mùa có nhiệt ẩm độ hạn chế số lợng côn trùng Hai khí hậu đồ sau (khÝ hËu ®å A l khÝ hËu ®å cđa ngoại ô th nh phố Bukhara, nơi m h ng năm bọ câu cấu Phytonomus variabilis.Hbst sinh sản h ng loạt với số lợng cao, (khí hậu đồ B l khÝ hËu ®å cđa th nh Marxelia nơi m câu cấu sống đợc nhng phát triển Hình A Hình B Khí hậu đồ th nh Bukhara KhÝ hËu ®å th nh Marxelia Tháng Nhiệt độ Lợng ma (mm) Tháng Nhiệt độ Lợng ma (mm) Th nh phố Bukhara Tháng Th nh phố Marxelia Nhiệt độ (()C Nhiệt độ (()C Lợng ma Tháng (mm) Lợng ma (mm) -4 22 43 2 24 35 21 43 Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 38 17 24 4 47 22 45 30 20 27 32 22 19 29 28 28 20 19 51 10 15 10 15 90 11 11 11 11 72 12 20 12 55 Tơng tự nh phơng pháp lËp khÝ hËu ®å.Trong dù tÝnh ng−êi ta cịng lËp ®−ỵc khÝ hËu ®å cđa vïng khÝ hËu thn lỵi nhÊt cho sù ph¸t sinh ph¸t triĨn cđa mét lo i sâu n o đó.trên sở để DTDB phát sinh phát triển lo i sâu vùng khí hậu khác phơng pháp chập đồ (l phơng pháp chồng khít đồ hai vùng có số biểu thị trục tung v trục ho nh nh nhau) Phơng pháp lập khí hậu đồ đợc dùng số trờng hợp DTDB sâu.song có nhợc điểm nhìn v o đồ thị ngời ta cha thấy đợc mối quan hệ khí hậu với phát triển lo i sâu ta định dự tính.Vì năm 1932.B.P.Uvarov đ sửa đổi phơng pháp khí hậu đồ Bolle-Cook cách phối hợp ảnh hởng đồng thời nhiệt độ v lợng ma với giai đoạn phát triển côn trùng Nhờ đố xác định đợc ảnh hởng tổ hợp nhiệt độ v độ ẩm đến pha phát triển riêng biệt côn trùng Biểu đồ ảnh hởng n y có tên gọi l "sinh khí hậu đồ" (Bioklimogramm) B.P.Uvarov gọi "sinh khí hậu đồ" (Bioklimogramm) tơng tự nh (Klimograf Bolle-Cook Sự khác biệt sinh khí hạu đồ v khí hậu đồ l đờng nối điểm ẩm độ v nhiệt độ tháng đợc thay bẵng kí hiệu riêng cho pha phát triển côn trùng thời gian Ví dụ: Những vạch nối ngắn l pha trứng, vạch nối d i l kí hiệu pha ấu trùng, vòng tròn nhỏ l kí hiệu pha nhộng v đờng liên tơc l kÝ hiƯu cđa pha tr−ëng th nh Sinh khí hậu đồ sau biểu thị phát triển c o c o Maroc dociostanrus maroccanus Thub ë trung du v thung lịng tiĨu ¸ Malatsia Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t. 39 Từ đồ thị n y cho thÊy ë ë trung du Anatolia, n¬i c o c o Maroc sinh sản h ng loạt, thời kì ph¸t triĨn trøng cđa chóng kÐo d i mïa hè v đầu mùa thu khô hạn Tiếp ma nhiều v nhiệt độ tháp nên trứng rơi v o trạng thái ngừng phát triển Còn qua quan sát thung lũng nơi m c o c o Maroc phát triển với số lợng tơng đối mùa ấm áp bắt đầu sớm v tất nhiên giai đoạn phát triển tiếp sau phát triển sớm So sánh sinh khí hậu đồ thấy đợc khác khí hậu thung lũng v trung du, đặc biệt v o tháng mùa đông Để so sánh khí hậu đồ v sinh khí hậu đồ tốt l dùng phơng pháp hình chữ nhật.trên khí hậu đồ sinh khí đồ nơi m lo i côn trùng n y khác thờng sinh sản h ng loạt điều kieenj khí tợng năm n o đó, m lo i côn trùng đợc nghiên cứu phát triển với số lợng lớn đợc đóng khung hình chữ nhật.Hai cạnh d i hình chữ nhật đợc tơng ứng với nhiệt độ trung bình cực đại v cực tiểu h ng tháng, chiều rộng tơng ứng với lợng ma cực đại v cực tiểu h ng tháng.Trên khí hậu đồ vùng m lo i côn trùng đợc nghiên cứu sinh sản h ng loạt năm m lo i côn trùng sinh sản h ng loạt ngời ta kẻ hình chữ nhật điều kiện thuận lợi v o biểu đồ với kích thớc nh ngời ta kẻ khung hình chữ nhật điều kiện thuận lợi khí hậu đồ sinh khí hậu đồ nơi năm m lo i côn trùng phát triển với số lợng Phần đồ thị phía hình chữ nhật l vùng nhiệt độ cao côn trùng, phần đồ thị phía dới hình chữ nhật l vùng nhiệt độ thấp cho phát triển côn trùng, phần đồ thị phía ngo i bên phải hình chữ nhật biểu thị độ ẩm cao v phần đồ thị phía bên trái biểu thị độ ẩm thấp hạn chế số lợng côn trùng 1.4 ứng dụng tuợng học để DTDB BVTV a- Định nghĩa Hiện tợng học l môn khoa học nghiên cứu giai đoạn phát triển động vật v thực vật gắn liền với biến đổi điều kiện thời tiết b-Tình hình nghiên cứu tợng học v ngo i nớc Trên giới nớc có khoa học phát triển ngời ta đ có công trình đầu t nghiên cứu tợng học v đ thu đợc kết định.Gần ngời ta đ xây dựng đợc lịch tợnghọc, ghi rõ thời gian thuận lợi để tiến h nh biện pháp BVTV Tr ng i h c Nơng nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t. 40 Trong tợng học thì giai đoạn động vật tợng học sâu cần gắn với giai đoạn tợng học kí chủ m l gắn liền với ng y tháng lịch Qua kết nghiên cứu tợng học Liên xô nh nghiên cứu đ th nh công tìm số mối liên quan giai đoạn phát triên với pha phát triển côn trùng nh: Ngời ta tìm thấy táo có v lớn mận dại thờng bị sâu đục táo (Carpocapsa pomonella h ng năm táo có quả mận dại ngời ta tiến h nh biện pháp phòng trừ sâu đục táo H ng năm ngời ta nhận thấy v o thời kì mận nở hoa lo i ruồi hại củ cải đờng (Pegomyia hyoscyami) vũ hoá h ng loạt Hoặc lo i rệp hại táo (Myzus persicae Sulf.) gây hại mạnh v o lúc hắc mạch trổ Vì ngời ta thờng dựa v o thị để dự báo phòng trừ sâu hại Việt nam việc nghiên cứu tợng học đ đợc nh khoa học Bảo vệ thực vật ý Tuy kết bị hạn chế VÝ dơ: Ng−êi ta th−êng thÊy sù xt hiƯn cđa rƯp h¹i cam qt trïng víi thêi gian xt hiƯn kiến, thấy kiến xuất ngời ta tiến h nh phun thuốc phòng trừ rệp Năm n o có hoa tre nở năm cần đề phòng chuột khuy phá hoại Hoặc theo dự báo thuỷ văn khí tợng có b o lũ, lụt v o tháng -10 năm cần phát v kiểm tra chặt chẽ ruộng lúa để đề phòng dịch sâu cắn gié xảy Cơ sở khoa học tợng học Trong thiên nhiên, sinh vật có nhu cầu tiêu sinh thái định ®iỊu kiƯn sèng, thĨ l c¸c u tè khÝ hậu, thời tiết tác động sống chúng Nhu cầu sinh thái lo i sinh vật khác nhau.nhng giai đoạn phát triển định có lo i sinh vật có nhu cầu sinh thái giống Thí dụ: châu Âu lo i mận trồng (Primsavium) có giai đoạn phát triển từ lúc hình th nh mầm hoa tới lúc hoa nở cần tích luỹ đợc tổng nhiệt độ từ 2900C 3550C v giai đoạn nhộng ruồi hại củ cải đờng yêu cầu tổng nhiệt độ l 2900C - 3550C (pegomyca hyoseyami panter phetae ®Ĩ ho n th nh biến thái Do ngời ta dựa v o tợng nở hoa mận để dự báo sâu hại củ cải đờng Tr ng i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 41 C¸c lo i sinh vËt sống môi trờng chịu tác động yếu tố sinh thaí Vì giai đoạn phát triển sinh vật dới tác ®éng cđa c¸c u tè sinh th¸i m nã cã thể xảy sớm muộn Cây trồng Thời tiết Côn trùng Bệnh Hoạt động kinh tế ngời Thí dụ: Trong năm mùa đông ấm áp hay nói cách khác l mùa xuân đến sớm thì: Cây trồng hoa, sớm tích luỹ đợc tổng nhiệt độ cần thiết nhanh v côn trùng kết thúc giai đoạn qua đông nhanh nhiệt độ sớm vợt qua ngỡng phát dục chúng Ngợc lại, năm mùa đông rét buốt kéo d i, tợng xảy muộn bình thờng Nh thiên nhiên luôn có tợng xảy đồng thời thể qua biến đổi giai đoạn sinh trởng, phát triển lo i sinh vật khác Nhng quan sát biÕn ®ỉi nh− thÕ cđa nhiỊu lo i sinh vËt không dễ d ng nhìn thấy, m thực tế có lo i dễ nhìn lo i khác Vì lo i n y thờng đợc dùng l m vật thị Cụ thể biến đổi giai đoạn sinh trởng thực vật dễ nhìn thấy lo i sinh vật khác Đây l sở khoa học tợng liên quan giai đoạn phát triển khác c¸c lo i sinh vËt kh¸c ThÝ dơ: Lo i sâu đục Chè (Curculio sp.) điều kiện khí hậu nông trờng Mộc Châu Thờng từ tháng sâu từ chè xuống đất hoá nhộng v nằm tới tháng năm sau, sau nhộng hoá trởng th nh v lên v o lúc hoa chè bắt đầu Ngời ta quan sát thấy năm mùa xuân đến sớm muộn sâu đục chè hoá trởng th nh sớm muộn v o lục nụ chè xt hiƯn Râ r ng l ®iỊu kiƯn thêi tiÕt lúc ảnh hởng tới hoạt động sống lo i sinh vật thiên nhiên gây tợng xảy xảy kế tiÕp nhau, cho phÐp ta dùa v o sù nhËn biết hiên tợng n o sinh vật n y dự đoán tợng khác sinh vật khác(Cụ thể l đợc dùng để dự đoán phát triển, phát sinh sâu hại trång n«ng nghiƯp) d ý nghÜa khoa häc v thùc tiễn tợng học sản xuất nông nghiệp Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 42 HiƯn t−ỵng học bảo vệ thực vật l theo dõi tợng đợc biểu qua giai đoạn phát triển lo i sinh vật đặc biệt kí chủ v thị có liên quan chặt chẽ với xuất v phát sinh th nh dịch sâu hại Từ giúp ta xác định thời gian gần để diệt trừ sâu hại Những gần n y đợc đa v o để xây dựng Lịch tợng học Trong trình xây dựng Lịch tợng học cần lu ý tới Vùng điểm (l vùng sâu hại xuất trớc tiên) Lu ý tới t i liệu tợng học địa phơng m sâu bệnh xuất nhiều (Vùng đồng nạn Tsopathe T i liệu tợng học đáng tin cậy chúng l kết quan sát trực tiếp kí chủ (Nghĩa l c©y võa l c©y kÝ chđ võa l c©y chØ thị) phát triển kí chủ không trùng với phát triển thị Hiện tợng học bên cạnh việc phát giai đoạn dễ bị hại kí chủ cần phát đợc thời kì bị hại Những quan sát tợng học đóng góp phần đáng kể v o cho công tác dự tính dự báo nhanh, dễ l m v tơng đối xác Tuy nhiên quan sát tợng học có số mặt hạn chế, đánh giá cao vai trò lịch tợng học gây nên nhiều hại l lợi tự nhiên lúc n o có trùng hợp tợng học Vì h ng năm phải xác định lại t i liệu tuỳ theo điều kiện địa phơng Những kết quan sát tợng học không đủ xác Vì ngo i phát triển kí chủ hay thị cần phải lu ý tới t i liệu khí tợng, tới phát triển kí sinh v thiên địch 1.5 Dự tính dự báo theo phơng pháp thống kê Nguyên lí phơng pháp l : dựa v o số liệu tích luỹ qua nhiều năm bớm v o bẫy, sè liƯu ®iỊu tra dù tÝnh, sè liƯu ®iỊu tra phát hiện, số liệu điều kiện thời tiết trồng để tìm mối tơng quan đợc thể phơng trình hồi quy tuyến tính Cơ thể côn trùng sống môi trờng có liên quan v phụ thuộc chặt chÏ víi rÊt nhiỊu u tè m«i tr−êng nh− nhiƯt độ, độ ẩm, lợng ma v sinh vật khác Dự tính dự báo theo phơng pháp thồng kê l ngời ta dùng toán học để đánh giá mức độ liên quan yếu tố môi trờng với côn trùng v vi sinh vật gây bệnh Phơng pháp n y ngời ta gọi l phơng pháp phân tích tơng quan Vậy phơng pháp phân tích tơng quan giúp ta dựa v o đặc trng số đặc trng n o để dự đoán đặc tr−ng kh¸c Trư ng ð i h c Nơng nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 43 Thí dụ: Sâu cắn gié có tơng quan chặt chẽ với lợng ma v o tháng 9-10 Vì thuỷ văn khí tợng có dự báo cuối vụ mu có nhiều trận ma b o lớn cần đề phòng sâu cắn gié phát sinh th nh dịch Lứa sâu đục thân lúa hai chấm vũ hóa muộn sím l phơ thc v o tỉng sè ng y có nhiệt độ nhỏ 15 0C ba tháng 12, 1, Vì năm n o Êm ¸p cã tỉng sè ng y ba tháng có nhiệt độ trung bình ng y 150C chiếm dới 20% tổng số ng y tháng năm bớm vũ hóa sớm bình thờng, song liên hệ n y khác hẳn với tơng quan h m số Trong liên hệ h m số: Với trị số biến số độc lập ta xác định cách chắn hay trị số n o biến số phụ thuộc tơng ứng Thí dụ: Từ bán kính đờng tròn ta xác định cách chắn diƯn tÝch v chu vi cđa nã C = 2πr S = r2 Nhng thiên nhiên, tơng quan trị số biến số độc lập ta có thĨ cã nhiỊu trÞ sè cđa biÕn sè phơ thc, m ta lấy trị số bình quân trị số phụ thuộc l m đại biểu tơng ứng với biến số độc lập 1.5.1 Phơng pháp tính tơng quan yếu tố Phơng trình toán học biểu thị mối quan hệ l phơng trình hồi quy có dạng: Đây l phơng trình biểu thị mối t−¬ng quan mét yÕu tè y∼x y = y + b(x − x) XÐt v o mét vÝ dô cô thĨ sau: VÝ dơ: Qua theo dâi mét sè năm thấy số lợng bớm vạchv o đèn có liên quan với nhiệt độ trung bình tháng số liệu theo dõi đợc ghi lại bảng sau: Tháng năm 1-1969 1-1970 1-1971 1-1972 1-1973 n=5 T0 trung b×nh(xi) 15,1 18,4 16,2 13,8 13,4 ∑xi=76,9 xi=15,4 Sè bớm vạch v o đèn(yi) 267 490 166 28 83 ∑yi=1034 yi=206,8 x2 y2 xy 228,01 338,56 262,44 190,44 179,56 71289 240100 27556 784 6889 4031,7 9016 2389,2 386,4 1112,2 ∑x2=1199,0 ∑y2=346618 ∑xy=17235,5 Trư ng ð i h c Nơng nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t. 44 Để v o tính toán cần tính tr−íc mét sè sè liƯu sau: 2 2 ∑ ( x − x ) = ∑ x − ( ∑ x i ) : n = 1199 ,0 − ( 76 ,9 ) : = 16 ,3 2 2 ∑ ( y − y ) = ∑ y − ( ∑ y i ) : n = 346618 − (1034 ) : = 132786 ,8 ∑ ( x − x )( y − y ) = ∑ xy − ( ∑ x ∑ y ) : n = 17235 ,5 − ( 76 ,9 ì 1034 ) : = 1332 ,58 Để giải b i toán tính tơng quan yếu tố cần phải qua số bớc sau: Bớc 1: Tính tơng quan x v y: Muốn xác định xem hai yếu tố nghiên cứu thực có tơng quan với theo phơng trình hồi quy không ngời ta phải tìm t Nếu tthực tế > tlí thuyết hai yếu tố có tơng quan Dùng tiêu chuẩn t để xác định độ tin cậy hệ số tơng quan thực nghiệm: Theo phân phối Student ttt đợc tính nh sau: t tt = ì N Trong đó: Tìm tll cách tra bảng t với bậc tự (N-2) với mức xác suất 0,02 thấy t = 1,638 Vậy ttt >tll chøng tá x v y cã t−¬ng quan chặt Bớc 2: Xây dựng phơng trình hồi quy = ∑ xy − (∑ ∑ y) : n ∑ ( x − x ) ∑ ( y − y) 2 = 1332,6 16,3 × 132786,8 ≈ 0,906 Tõ kÕt ta thấy x v y có tơng quanvì ta có phơng trình hồi quy biểu thị tơng quan gi÷a mét h»ng sè v mét biÕn sè cã d¹ng: y = y + b( x − x ) y: Số bớm cần tìm v o đèn năm tới y: Số bớm v o đèn trung bình năm x: Nhiệt độ trung bình tháng qua năm x: Nhiệt độ dự tính v o tháng năm tới t tt = 0,91 (0,91) ì = 3,710 Để xây dựng đợc phơng trình ta đ biết y =206,8 =15,4 x Cần tìm b: x y 1332,6 ( x − x )( y − y ) n b= = = ≈ 81,8 16,3 (x − x)2 (∑ x) ∑ ∑x − n ∑ xy − Trư ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 45 Thay c¸c gi¸ trị b v o công thức ta có biểu thức rút gọn để dự tính dự báo số lợng bớm v o đèn nh sau: y= 206,8+81,8x- (81,8 x 15,4) y=81,8x-1052,9 Sau đ xây dựng đợc phơng trình ta dự báo đợc số lợng bớm vạch v o đèn dựa v o việc dự báo nhiệt độ tháng đ i khí tợng thuỷ văn nơi cần dự báo sâu Ví dụ: Theo đ i khí tợng dự báo nhiệt độ trung bình tháng năm tới l 15oC H y dự tính số lợng bớm vạch v o đèn y=81,8ì15-1052,9=174,1 Vậy nhiệt độ trung bình tháng năm tới l 15oC số lợng bớm v o đèn l 174 1.5.2 Phơng pháp tính tơng quan nhiều yếu tố Phơng trình biểu thị có dạng: y=f(a,b,c ) a,b,c l biến số theo h m số y Để có y cần thoả m n hai điều kiện sau: a,b,c phải có tơng quan với y a,b,c phải độc lập với Phơng pháp n y thờng đợc áp dụng cần dự tính số lợng sâu phát sinh năm tới Nó không phụ thuộc v o nhiệt độ m phụ thuộc v o số lợng sâu qua đông mối tơng quan tơng tự Để ¸p dơng mét ph−¬ng ph¸p tÝnh to¸n thĨ ta ®i v o mét vÝ dơ thĨ sau: VÝ dụ: Nghiên cứu mối quan hệ nhiệt độ tháng 12 (a v số sâu qua đông (b với số lợng sâu hại đ phát sinh qua 18 năm để dự tính số lợng sâu phát sinh năm tới Tháng năm (n) 18 to trung bình tháng 12 (a Số sâu qua đông (b Số sâu phát sinh mùa xuân (y) Tr ng ð i h c Nông nghi p Hà N i – Giáo trình D ch h c B o v th c v t……………….…… 46 ∑n=18 ∑a=215 ∑b=758 ∑y=1463 a=11,94 b=42,11 y=81,28 Căn v o kết theo dõi bảo vệ thực vật cho thấy a v b tơng đối độc lập v quan hệ với y có dạng tuyến tính Vì phơng trình quan hệ nhiệt độ trung bình tháng 12 v số sâu qua đông có dạng: y = y + A( a − a ) + B (b − b ) Để giải b i toán cần phải l m theo bớc sau: a Thiết lập phơng trình b i toán: Để xác định A, B ta dựa v o công thức tính đ có sẵn dạng rút gọn (Công thức tính theo t i liệu thèng kª sinh vËt) A = B = ∑ ( b − b ) ∑ ( a − a )( y − y ) − ∑ ( a − a ) ∑ ( b − b )( y − y ) − ∑ ( b − b )( a − a ) ∑ ( b − b )( y − y ) D ∑ ( b − b )( a − a ) ∑ ( a − a )( y − y ) D Trong ®ã: [ ]2 D = ∑ (a − a ) ∑ (b − b) − ∑ (a − a )(b − b ) Thay giá trị v o v qua tính toán ta có kết sau: (a − a ) = 1752,96 ∑ (b − b ) = 3155,78 ∑ (a − a )(b − b ) = 1085,61 ∑ (a − a )( y − y ) = 3231,48 ∑ (b − b)( y − y ) = 2216,44 D = y − y ) 96 × 3155 78 ∑ ( 1752 = 12389,61 2 − (1085 61 ) = 4353 3155 78 × 3231 48 − 1085 61 × 2216 44 A = 4353 1752 66 × 2216 44 − 1085 61 × 3231 48 B = 4353 tr×nh lý thuyết Thay giá trị A v B v o phơng phơng trình b i toán nh sau: = 7898 = 0866 ta sÏ cã y=56,26 + 1.7898 a + 0,0866 b b Kiểm tra độ tin cậy phơng trình Để kiểm tra độ tin cậy phơng trình ta dùng phơng pháp so sánh phơng sai yếu tố nghiên cứu v yếu tố không nghiên cứu Nghĩa l xác định F (phơng sai nguyên nhân biến động) Nếu Ftt