Landscape heterogeneity impacts aphid suppression while adjacent habitats and aphid abundance impact predator movement in soybean
Notice bibliographique
Résumé
Landscape homogenization has resulted in the loss of crop and habitat diversity in agroecosystems, creating resource bottlenecks and higher rates of chemical inputs. This negatively impacts natural enemy communities and natural pest control. Landscape heterogeneity is thought to benefit predator populations (increased landscape complementation) and lower pest colonization (decreased resource concentration); however, few studies have investigated the relative contribution of these two processes in pest suppression. Habitats provide predators with differing floral and/or prey resources. Understanding how predators move between habitats during pest outbreaks is important for assessing how we can improve pest control in agricultural landscapes. My study investigates the direct and indirect impacts of landscape heterogeneity on sentinel soybean aphid populations open to and excluded from predation, in 23 soybean fields in Manitoba in 2017 and 2018 and aims to determine the role of adjacent habitats in predator movement in soybean during an aphid outbreak. Soybean fields were adjacent to alfalfa, canola, spring wheat, or woody vegetation. Five sticky traps were placed in soybean and the adjacent habitat to quantify predator abundance in 2017. Both years, bi-directional Malaise traps were used to quantify predator movement and sweep net samples and plant counts were conducted to quantify predator and aphid abundance in soybean. We found positive effects of crop diversity (1.5 km) on aphid abundance and indirect benefits to aphid suppression in the outbreak year, and positive effects of edge density (1.5 km) on aphid suppression during the low aphid year. Syrphids and coccinellids dominated all samples, were more abundant during the outbreak year, and their immigration was in response to aphid density. Syrphid movement was more impacted by the type of adjacent habitat than coccinellid movement, and wheat and canola were the main contributors of syrphids to soybean. Coccinellid abundance was highest in adjacent wheat. My study suggests planting wheat adjacent to soybean may benefit the early arrival of coccinellids and syrphids for aphid suppression and that landscape heterogeneity benefits aphid suppression through a reduction in resource concentration by crop diversification during outbreaks and through an increase in landscape complementation by edge density in low aphid years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».