基于冠层分层与机器学习的温室黄瓜二斑叶螨种群动态预测及防控策略研究

来自印度克什米尔地区的研究人员针对设施蔬菜重要害虫二斑叶螨(Tetranychus urticae)开展研究，通过冠层分层监测揭示其中层聚集特性(占比50%)与叶背稳定定殖规律，结合随机森林(R2=0.93)和SVM模型(R2=0.92)构建了基于气象因子的预测系统，SHAP分析证实温湿度是关键驱动因子，为温带地区设施黄瓜害虫精准防控提供决策支持。

　　

在设施蔬菜栽培系统中，二斑叶螨(Tetranychus urticae Koch)正悄然上演着一场精妙的生态位争夺战。这项在印度克什米尔温带地区开展的研究，首次系统揭示了该害虫在黄瓜(Cucumis sativus L.)冠层中的三维分布密码——近半数种群集中盘踞在中层冠层，犹如精心设计的战略要塞。通过全生长季监测发现，这些微小入侵者对叶背(abaxial surface)表现出执着的偏爱，其分布变异系数显著低于叶面(adaxial surface)，暗示着某种神秘的趋性机制。

研究团队捕捉到该害虫的季节性"行军路线"：第20个标准气象周(SMW)初现端倪，至27周达到种群巅峰，随后逐渐偃旗息鼓。β回归模型证实时间变量是决定危害程度的关键因素。更令人振奋的是，随机森林(R²=0.93)和支持向量机(R²=0.92)构建的预测系统，成功破译了气象因子与螨群波动的密码本。通过SHAP值解码发现，温度和相对湿度如同操纵种群兴衰的隐形推手，即便引入一周时滞，模型仍保持强大预测力(R²=0.84)。

这项研究不仅绘制了二斑叶螨在三维冠层中的"作战地图"，更开创性地将机器学习引入设施农业害虫预警系统，为温带地区设施黄瓜栽培提供了精准化植保解决方案。那些游走于叶背的微小螨类，终将在科技之光的照耀下无所遁形。