網絡蜘蛛設計研究論文范文第1篇
隨著互聯網的高速發展，網絡信息越來越多。目前對大多數互聯網用戶來說，搜索引擎是其獲得各種數據的重要途徑。搜索引擎以一定的策略在互聯網中搜集、發現信息，對信息進行理解、提取、組織和處理，并為用戶提供檢索服務，從而起到信息導航的目的，著名的搜索引擎有Google、Baidu等。Google通過程序不斷地從網絡下載網頁，然后利用一些智能算法分析這些網頁，最后對這些數據進行索引，形成了一套完整的、基本無需人工干預的搜索引擎。
網絡蜘蛛程序是搜索引擎的核心部分之一，它主要用于采集網頁信息，是實現搜索引擎的第一步，也是重要的一步。正如它的名字那樣，網絡蜘蛛在互聯網內，通過網頁鏈接，從一個網頁爬到另外一個網頁，并收集網頁內容，再分析其中的鏈接，進入另一個頁面。理論上，網絡蜘蛛可以收集全球所有服務器上的網頁信息。
2 工作原理
網絡蜘蛛的基本思想是利用一個或多個網址來獲得更多的URL，通過這些URL下載網絡資源，然后進行分析，找到其中包含的其他URL，依此類推，直到沒有可下的URL為止，具體流程如下。
首先網絡蜘蛛獲得一個URL，根據數據庫的記錄判斷該URL是否處理過，如果沒有，則下載對應網頁，并進行網頁解析，獲取引用的其他鏈接，并加入隊列。然后，根據一定的遍歷算法向之主程序提交下一個URL，以此類推，直到沒有可用的URL為止。
雖然網絡資源量龐大，但是，幾乎所有的網頁之間都存在相互引用的關系，所以，理論上一個高效的主程序可以獲取整個網絡的資源。
其工作流程如圖1。
3 網頁抓取的多線程實現
在C#中，網頁下載可以用HttpWebRequest類來實現，該類使用戶能夠直接與使用Http的服務器進行信息的交互。WebResponse對象是來自Internet資源的響應，再通過GetResponse對象，可以獲得這些網絡資源。其核心代碼如下：
HttpWebRequest request=(HttpWebRequest)WebRequest.Create();
response=request.GetResponse();
stream=response.GetResponseStream();
下載的網頁保存在本地硬盤，如果要進一步地建立索引，為用戶提供快速的檢索，可以把網站和網頁的信息保存在數據庫中。
搜索引擎獲取網絡資源的一個重要需求就是效率，如果效率過低，獲取的網頁將會失去時效性，同時在數量上也不能得到保證。想要網絡蜘蛛在有限的硬件環境下盡可能地提高下載速度，最廉價和快捷的方法就是使用多線程。
C#中提供了簡便而有時用的多線程機制，通過函數名申明委托，然后在創建線程。簡單地創建了一個線程：
ThreadStart ts=new ThreadStart(this.Process);
m_thread=new Thread(ts);
m_thread.Start();
m_thread.Start();
在本程序中，設置不同數量的線程進行測試，測試曲線圖如圖2所示。
取一部分數據，得到結果如表1(列名為線程數，行名為時間(/s)，表格內容為處理的URL總數)所示：
由于網絡原因，下載速度受到了一定的限制，同一情況下有時不太穩定，但是并不影響不同情況下的相互關系。分析圖2，從不同線程數在相同時間內處理的URL總數來看，多線程的效率明顯高于線程數較少的情況，其原因大部分歸于在程序向網絡提出請求時，由于網絡帶寬等因素，往往不是立刻就能得到響應，而等待的時間正好使CPU空閑，如果這段時間能夠被別的線程利用起來，將會提高下載效率。這就是多線程效率更高的原因所在。
此外，從圖2明顯能看出并不是線程越多越好，線程在各狀態之間的轉換同樣也會增加系統開銷，如果線程太多，導致CPU要分配更過的時間去處理線程之間的狀態轉化和獲取URL的互斥操作，同樣會給下載效率帶來負面影響。
4 網頁解析
網頁解析的重要目的是獲取頁面的鏈接，如果自己對網頁進行分析，一般使用如下算法：
(1)順序讀取網頁內容，當遇到“<”時，判斷后面是否是字母、“!”或“/”，如果是，可能是標簽的開始，記錄下來進行下一步解析。
(2)解析一個標簽時，如果不是注釋，按順序讀取網頁內容，并獲取標簽名、標簽值，這些都是簡單的字符串讀取和判斷的操作。
(3)如果遇到“
(4)將網頁中分析得到的標簽牌入隊列，如果是網絡鏈接，則交給蜘蛛程序獲取網頁;如果是資源鏈接，則獲取該資源指向的圖片、聲音或視頻等網絡資源。
此外，也比較容易想到的是使用正則表達式來提取網頁中的結點，從而獲得網頁鏈接，這需要正確地寫出網址鏈接的正則表達式。
上述兩種方法由于其算法的局限性，會存在一定的錯誤概率，對于一些特殊情況，也可能無法完整地提取網頁鏈接。
網頁解析是通過調用.NET的一個開源類庫HtmlParser來獲取結點信息，它對HTML進行了封裝，幾乎可以解析所有的HTML標簽。該類庫主要可以提取以下信息：
(1)文本信息抽取，例如對HTML進行有效信息搜索。
(2)鏈接提取，用于自動給頁面的鏈接文本加上鏈接的標簽。
(3)資源提取，例如對一些圖片、聲音的資源的處理。
(4)接檢查，用于檢查HTML中的鏈接是否有效。
(5)頁面內容的監控。
5 搜索策略
搜索引擎采用的第一代網絡蜘蛛主要是基于傳統的圖算法，如寬度優先遍歷和深度優先遍歷，一個核心的URL集被用來作為一個種子集合，通過分析種子URL中的鏈接，遞歸的跟蹤連接到其他頁面，這類方法通常不顧及頁面的內容，因為最終的跟蹤只要能搜集到較多的網頁，沒有其他特殊要求。這類算法屬于盲目搜索，用于通用搜索引擎的設計。
寬度優先搜索是沿著樹的寬度遍歷各節點，其實現可以依靠隊列，其缺點是效率低下，實現過程中的各種數據結構開銷很大，其優點是算法簡答，易于實現;深度搜索算法的原則則是盡可能“深”的搜索一條路徑，直到找到目標節點，而蜘蛛程序本身沒有目標節點，如果不規定搜索深度，容易帶來陷入問題(trapped),所以也不是完備的算法。
隨著網絡環境的快速發展，網頁信息呈指數及增長，導致這些通用算法的局限性越來越明顯，定向抓取相關網頁資源的聚焦算法應運而生。其思想是通過建立數學模型，對下載的網頁進行計算，得到一個評價權值，按照權值大小對待下載網頁排序，最后按序進行下載。一種較新算法是根據鏈接內容評價。
基于內容的評價主要根據主題(如關鍵字)與鏈接文本的相似度來評價鏈接價值的高低。例如鏈接text,text一般都為一段描述性的文本。利用空間向量模型計算text的相似度，用于評價url的相關度，通常采用以下公式：
其中表示特征向量在鏈接文本中的權值，表示特征向量i在主題特征庫中的權值，R表示主題特征向量，表示鏈接文本的相似度。
6 結語
網絡蜘蛛在實際應用中，光靠一臺機器下載整個網絡的資源是不夠的，需要多臺機器同時下載，這就來了一個問題，怎么對下載的URL和下載的數據進行同步，減少數據冗余，同時提高效率。另外，蜘蛛程序下載過程中還涉及到網頁消重的問題，這些都可以作為后續研究的重點。
摘要：網絡蜘蛛程序是搜索引擎工作的基礎和關鍵,實現了抓取網絡資源的網絡蜘蛛程序,通過入口網址下載網絡資源,并對其分析,獲得包含的其他鏈接,利用這些鏈接向整個網絡擴散,下載其他資源。測試了蜘蛛程序抓取網頁的能力,并對多線程實現的利弊進行討論,總結了常用的算法搜索策略,提出了后續的研究方向。
關鍵詞：搜索引擎,網絡蜘蛛,多線程,搜索策略
參考文獻
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網絡蜘蛛設計研究論文范文第2篇
當前的這種搜索引擎存在的最主要的問題是在用戶和被用戶分配的設備之間沒有什么聯系的方式。本文介紹了一種新的搜索引擎, 也就是利用JAVA技術來發展用戶的界面。據報道, 利用這種蜘蛛網用戶能夠緊隨搜索的進程, 同時用戶能夠改變搜索的參數, 例如深度和廣度。我們提議的方法是基于自動的文本分析, 通過創造一種智能的私人的代理而解決因特網搜索問題。在主頁所提供的主題明確的情況下, 最好的第一搜索被用于測試本地局域搜索, 傳統的運算法則也被測試用于全球搜索。由于出發點是搜索基于相關鏈接的絕大多數主頁, 這些私人的代理能夠有效并智能地分析用戶搜索主頁的內容。
二、歷史回顧
1993年在瑞士日內瓦的歐洲粒子物理學研究室, 三維網最初是用來發展物理學和工程學。依靠萬維網的因特網服務變得越普遍, 信息的超載也變成了一個緊迫的研究問題, 用戶在因特網上相互聯系的范例已經由簡單的類似超文本瀏覽變成以內容為基礎的搜索。因特網搜索在最近的3W會議上已經變成了一個最熱門的話題。兩種主要的方法已經被發展起來也被用于了測試:這兩種方法包括以顧客為基礎的搜索代理和在線式的數據庫的標定指數的搜索。然而, 有些系統包含了以上的兩種方法。
三、以客戶為基礎的搜索代理
廣泛地定義, “代理”是指一個能夠自行操作的程序去完成指定的任務, 而這一過程并不需人們的監督管理 (類似于人類的副本例如真實狀態的代理或是旅行的代理等等) 。這種代理研究的基本思想是發展軟件系統, 以便于應答和幫助所有類型的終端用戶。這種代理在因特網上可能扮演“蜘蛛網”的角色和搜索相關的內容, 同時在他們的強制下指定會議時間表, 或者對“學術類”新聞文章進行過濾。
那些和當前主頁沒有連接上的潛在的相關的主頁不能被重新找到, 而且當深度和廣度都不太確定的時候搜索空間變得異常巨大?；贐FS/DFS的無效和典型的本地搜索嚴格被強迫運用這種代理方法, 如同在因特網上信息帶寬的瓶頸一樣。在第二次3W會議上, 一私人偵探報道了一更有效率的蜘蛛網 (爬行者) 。這個網絡爬行者擴充了前述的觀念, 進而發起了一項研究也就是按照智能的次序利用索引和追蹤鏈接。此外, 本地搜索和瓶頸交流的問題仍然存在。所以說一個更有效率和全球的搜索運算法則是必需的, 它將改善以用戶為基礎的搜索代理的執行。
四、在線的數據庫指數和搜索
這種智能的蜘蛛網在建筑學里被分為5個部分:請求和調節參數, 客戶服務器, 搜索引擎, 標定指數的準備裝置以及主頁。每個部分有不同的功能。但所有部分一起工作形成一個智能的自動的蜘蛛網, 通過三維網來找到最相關的主頁。
(一) 請求和調節參數。
用戶首先提交所要查詢的內容, 將被利用到的資源則是服務器上的數據庫。用戶提交查詢的信息如起始的URLs, 關鍵字, 希望找到的URLs數字, 以及搜索空間的種類。只要一個任務被提交搜索過程將會開始。服務器上的資源提供了不同的搜索空間的種類。當一個任務被提交后, 數據庫將會調用適當的搜索空間。圖表使用者界面提供了一個在遞交任務和搜索引擎之間的鏈接。它提供了圖表的界面, 例如窗體, 圖象, 表格和無線按扭, 以便于用戶填滿輸入空間和控制的參數。它也在安排的表格中顯示了搜索引擎的輸出, 為了這項計劃, 兩種技術都發展了起來:公共的接觸面通道 (CGI) 和JAVA技術。
CGI技術的缺點就是它缺乏動態的交互作用。服務器被完全利用。它僅僅是對客戶的請求作出反應, 但是不能由它自己去解決這個請求。附加地說明, 它只能對一項請求作出反應。這些限制導致了它只屬于靜態的使用者的界面。對于蜘蛛網的應用軟件來說, 這項動態的相互作用的能力的缺乏是不受歡迎的。這種蜘蛛網的搜索過程通常需要5～20分鐘來完成。在搜索過程中如果用戶處于被動的角色搜索往往會失敗。所以一個基于客戶服務器和TCP/IP協議的真實的動態的使用者界面是渴望能實現的。三維協議, HTTP協議都被試用于CGI項目, 但是都不能適應這個計劃。這是因為雙向的數據流通不能被這些協議所認同。
為了發展一個動態的界面, 基于UNIX應用軟件的客戶服務器體系結構被建立, 它同時利用了C++和JAVA技術。JAVA是一種供因特網使用的目標導向語言。它相當輕便, 而且不受約束, 在HTML文檔里它創造了動態的應用軟件。在JAVA語言出現以前搜索引擎的代碼是用C語言編寫的。雖然利用JAVA語言編寫的搜索引擎程序可以消除傳輸問題和應用軟件的規劃, 但它又陷入了許多額外的和重復的工作之中, 以至于有些執行將會被減少。所以, 一種基于UNIX應用軟件的客戶服務器體系結構是更優越的。搜索是被服務器執行, 也就是在原型代碼上做一些細小的改良。這種客戶機程序是用JAVA語言編寫的, 當蜘蛛網的主頁被填滿的時候使用戶能夠轉到可利用的界面。這種用戶和服務器之間的交流是基于UNIX應用程序的, 它能提供動態的客戶服務器通訊。
(二) 搜索引擎。
對于這項研究, 許多搜索的運算法則被調查過。他們包括傳統的運算法則, 最好的第一搜索和模擬的退火法。這些搜索引擎的目的包括訪問附近的URLs, 經由選擇的URLs的搜索空間, 通過他們的鏈接最大限度地找到相關的URLs和關鍵字。這些運算法則將在第四部分被詳細闡明。
(三) 吸引人的主頁。
通常在因特網上, 有多種吸引人的機構可以重新找回HTML文檔, 例如Lynx和HtmlGobble。Lynx是一個完全的3W客戶機程序, 其是能夠讓使用者能夠設定地址的指針, 特征單元的顯示裝置例如vt 100終端和vtlOO在 PCs或者多元自控系統上運轉。它將顯示HTML的超文本文檔, 包括了在本地系統上的文本鏈接, 正如文檔在遙遠的系統查詢工具, HTTP , FTP, WAIS, 和 NNTP服務器。類似地, HtmlGobble能從遠地的網站記下HTML頁數。為了使這種蜘蛛網更加輕便, 使用Lynx 或 HtmlGobble去獲得URLs。運用這種普通的吸引人的功能, 由于速度的提升可節約大量寶貴的時間。除此之外, 現在服務器的代碼變得更加輕便了。
(四) 指定參數的準備裝置。
指定參數的目的是去識別文檔的內容。這種指定參數的方法在這里包括以下的程序:文字的鑒定, 終止的措詞, 間期的構成。文字鑒定的方法是忽視標點的。終止的語句相當于是停止的命令, 它包括一千條普通的功能語句和抽象的動詞。這些公共的功能語句是沒有語義的單詞, 例如在..之上, 在..之內, 這些, 那里等等。這里的純粹的動詞就只有動詞的功能, 例如計算, 結合, 教, 聽等等。那些高效率被使用到的單詞在文本內容中被刪除掉了。和間期的構成相臨近的單詞可以是形成階段, 它被限制到三個單詞以內。作為結尾的語句和單詞被看作是主頁的關鍵字。重新找到主頁的關鍵字后, 出現在所有主頁的索引的式樣是可被鑒別的。Jaccard的準備操作裝置被用來估計類似的主頁。這種準備裝置用來周期性統計主頁的相關鏈接和主頁的搜索頻率。
(五) 試驗過程。
在一項嘗試中為了檢查由傳統的運算法則和最好的第一搜索得到的結果, 我們對得到的結果進行了試驗和分析。在蜘蛛網的基礎上, 實驗者比較了最好第一搜索和傳統的運算法則的效率以及性能。輸入URLs的同樣裝置被提交給了雙方的蜘蛛網, 它們的結果根據Jaccard的準備裝置來比較, 它們在搜索過程中用到的中央處理器時間和系統時間也同樣被比較了。
(六) 實驗的設計。
在我們的實驗中用到了40個例子。在每個例子中, 一到三個輸入主頁被提交給了基于最好第一搜索和傳統的運算法則的蜘蛛網中。10個輸出主頁被作為結果, 主頁被選擇在娛樂的范圍內。每個例子輸出主頁的平均數被記錄下來用來比較它們的參數。每個例子搜索過程的中央處理器時間和系統時間也被記錄了下來。在這次實驗中, 我們同樣記錄了輸出的URL是否是變化的起源。這將給我們一個新的概念, 也就是在轉變過程中所輸出的URLs將被運用到全球搜索中去。
五、結語
這項研究表明有兩種運算法則用于智能而且私人的蜘蛛網。這兩種運算法則是最好的第一搜索和傳統的運算法則。這種最好的第一搜索只支持本地搜索, 而傳統的搜索支持全球范圍內的搜索。因為在實驗中模擬的退火運算法則沒能表現出很好的性能, 在工作中這種運算法則被放棄了。這種蜘蛛網從用戶和搜索過程中獲得了相關主頁的設備。他們不需要人們的管理而進行自治的操作。這個結果表明傳統的運算法則被認為是一種適應性更強的準備裝置, 盡管它沒有變得更加使人注目。目前, 我們在使運算法則盡量優化進而減少中央處理器時間和系統的時間。
參考文獻
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網絡蜘蛛設計研究論文范文第3篇
隨著我國當前網絡信息技術的發展,人們對互聯網搜索引擎的需求有所提升。對于互聯網其不僅是一個有著海量網頁信息數據的載體,也是一個擁有海量有用數據資源的倉庫,在垂直搜索引擎中應用網絡蜘蛛算法,有助于有效利用這些網絡中的信息,滿足垂直搜索引擎用戶個性化的搜索服務,發揮積極影響。
1 網絡蜘蛛搜索算法
在Internet上,“蜘蛛”(Spider)是一種功能強大的網絡搜索程序[1]。網絡蜘蛛搜索算法,需要一個初始鏈接,但在網絡搜索中,蜘蛛算法對于此后的計算運行情況[2],就由蜘蛛算法來決定,在進行網頁搜索中,網絡蜘蛛程序針對一個頁面,可以先去掃描頁面中所包含的鏈接內容,并直接訪問其鏈接頁面信息,根據網絡蜘蛛搜索算法,分析統計其追蹤頁面中所包含的鏈接信息,經過蜘蛛搜索算法計算后,將最終頁面返回到搜索引擎中。
2 垂直搜索引擎中應用網絡蜘蛛搜索算法的意義
2.1垂直搜索引擎定義
關于垂直搜索引擎,其在網絡應用中,就是可以指針對某一行業、某一種類的信息進行專業搜索服務,其是基于傳統搜索引擎服務的細分和延伸,同時也是對網頁中一類專有信息的整合[3];垂直搜索引擎,可以定向的分字段抽取出網頁中的需求數據,將數據進行處理之后再以某種形式返回給用戶。
2.2意義分析
對于當前網絡搜索中的垂直搜索,在其實際應用中,不僅搜索結果的信息量大,且具有查詢不準確、深度不夠的問題;故此,可以在其設計中應用網絡蜘蛛搜索算法,可以使得垂直搜索系統盡可能多的去抓取同特定主題有相關內容的網頁,同時,也最大限度減少對無關網頁內容的抓取,以便能夠有序化搜索海量信息,使垂直搜索引擎性能得到提升。
3 垂直搜索引擎中應用網絡蜘蛛搜索算法的策略
針對垂直搜索引擎中,應用網絡搜索算法,可以發揮引擎搜索能力,產生積極影響。以針對垂直搜索引擎實例,分析在實際中應用網絡蜘蛛搜索算法的策略。
3.1 解析HTML
在網絡蜘蛛搜索算法,運用C#語言,首先,可以創建垂直搜索實例,將搜索類中函數Source的屬性設置成為可以解析的HTML頁面信息,其表示如下:
Parse HTML parse=New Parse HTML ();//選定頁面
Par.Souice="Hello!Hello!"；//解析頁面的內容
并且在解析之后,可利用While循環的方式，去依次檢査HTML文檔頁面之中所包含的文本以及其標記信息。
While (!parse.Eof()){
char ch=paise.Parse ()
}；
并注意在循環結束后,可返回在HTML文檔中包含的字符對象。在實際垂直搜索引擎中,網絡蜘蛛搜索算法就是要借助C#索引功能找出各個HREF屬性。例如:
Attribute HreF=Tag["HREF"];∥屬性
String link=Href.Value;∥屬性對象獲取
在該算法中,當獲得Attribute對象后,應用Attribute.Value命令,獲得這個屬性所代表的值。
3.2 優化HTML頁面垂直搜索引擎信息
在網絡蜘蛛搜索算法中,通過C#提供的HttpWebRequest類先下載HTML頁面,從request創建一個stream流。假設針對HTML頁面文件進行搜索,那么此時頁面已經被下載并保存在一個字符串內,通過這個字符串,就可以解析出HTML網頁中的鏈接信息,并且還可以將HTML頁面信息保存到磁盤中,用以分析頁面內容。
3.3 執行垂直搜索引擎命令
對于垂直搜索引擎中,應用網絡蜘蛛搜索算法,就可以運用run()函數方法,使該方法執行獨立搜索的線程。在進行垂直搜索的過程中,也可以先去判斷對于入口站點中的信息,分析其是由Web引用還是外部頁面,然后,就可以確認出入口站點的代表符號,運行重置網頁統計計算,并同時調用searchWeb()函數,進行頁面信息搜索:
使用網絡蜘蛛搜索算法,跟蹤記錄垂直搜索引擎進展以及其訪問過的站點,應用網絡蜘蛛搜索算法,可以提高垂直搜索引擎對網頁抓取的準確率,改進了網頁搜索待爬行隊列URL優先權值,使垂直搜索引擎搜索性能得到提升,滿足網絡搜索用戶的需求。
4 結論
綜上所述,在垂直搜索引擎中應用網絡蜘蛛搜索算法,可以更好的控制用戶網頁界面,通過跟蹤蜘蛛記錄訪問過站點,可以有效顯示出網頁搜索進展,不僅可以提升搜索引擎搜索能力,也發了揮實際應用價值。
摘要：隨著當前互聯網技術的發展,網絡無處不在,博客、網站中充斥著大量的網頁信息,對于這些網頁信息,如何才能被人們通過搜索引擎獲取,這就要得益于網頁搜索的功勞了。以下本篇淺析了在垂直搜索引擎中應用網絡蜘蛛搜索算法的策略。
關鍵詞：垂直搜索引擎,搜索算法,網絡蜘蛛搜索算法
參考文獻
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網絡蜘蛛設計研究論文范文第4篇
1 發生危害
近年柑桔紅蜘蛛在南充地區的為害逐年加重, 2012年調查陜西省城固縣橘園鎮部分柑橘園病蟲害發生情況時, 發現柑桔紅蜘蛛蟲田率高達54.84%。柑桔紅蜘蛛在許多果園暴發成災, 有些果園每年用藥8~10次, 仍然沒有減少柑桔紅蜘蛛對柑桔果樹的為害, 還出現了“殺而不死、死而不多、重復發生”的情況[4]。柑桔紅蜘蛛的成蟲、若蟲、幼螨以口針刺吸食葉片、嫩枝和果實的汁液, 被害柑桔葉片由綠色變為灰白色或白綠色, 葉面布滿灰塵狀蛻皮殼, 失去光澤, 嚴重時在春末夏初造成大量落葉;被害的嫩枝容易出現枯梢, 影響樹勢和產量;果實受害后導致過時變小變酸, 果皮變黑褐色、無光澤, 失去美觀, 品質下降, 不耐貯藏, 嚴重時引起落果[5,6,7]。
2 生物學特性
2.1 生活史及生活習性
柑桔紅蜘蛛以卵、成螨或若螨在柑桔葉背、卷葉、枝條、芽縫或落葉枯枝中越冬, 至來年3~4月溫度回升, 卵發育起點溫度在6.4~9.2℃[8], 越冬卵大量孵化成蟲, 從老葉遷移至春梢新葉上繁殖。5月中旬盛發成災, 這是第一個蟲口高峰期, 當氣溫超過25℃時, 蟲口量迅速下降[9], 超過35℃不利于柑桔紅蜘蛛繁殖, 40℃時死亡率高。7~8月因高溫炎熱, 不利于紅蜘蛛生長發育, 蟲口數量少。9~10月份氣溫下降, 蟲口量又復升, 這是第二個蟲口高峰期, 這時柑桔紅蜘蛛為害秋梢和果實, 冬春干旱少雨, 越冬蟲口數多, 是紅蜘蛛發生猖獗的直接原因。
2.2 生殖產卵
柑桔紅蜘蛛除能進行兩性生殖外, 還能進行孤雌生殖, 24℃下產卵量最大[10]。柑桔紅蜘蛛的卵散產于葉片、果實及嫩枝上。一雌成螨, 一生平均產卵30~50粒, 世代產卵量春季最多, 夏季最少[11]。
2.3 生長發育過程
柑桔杠蜘蛛的雌蟲共分8個蟲態:卵期、幼蟲期、擬蛹、前期若蟲、前若蛹、后期若蟲、后若蛹、成蟲[12]。柑桔紅蜘蛛1年繁殖約16~22代, 有明顯的世代重疊, 世代數的多少與當年氣溫高低成正比, 氣溫較高, 紅蜘蛛完成一個世代的時間較短[13], 一個世代平均需要16 d左右[14]。
2.4 柑桔紅蜘蛛有趨嫩喜光性
柑桔紅蜘蛛喜嫩葉、喜光, 故樹冠外圍、中上部發生較多, 向陽坡地、土壤貧瘠的柑桔園發生較早[15], 柑桔苗木和幼樹由于抽梢多、日照強, 天敵少而受害重[16]。
3 生物防治資源
尼氏鈍綏螨是柑桔紅蜘蛛的主要捕食性天敵之一, 它是許多桔園捕食柑桔紅蜘蛛的優勢種。四川、廣東、江西等地開展了保護利用鈍綏螨綜合防治紅蜘蛛的研究, 取得良好效果[17], 除了尼氏鈍綏螨以外, 桔園內還有不少控制柑桔紅蜘蛛數量的生物, 間澤鈍綏螨就是其中之一[18], 本文列出了具有控制柑桔紅蜘蛛爆發增長的天敵, 捕食螨30種, 食螨瓢蟲11種, 薊馬4種, 草蛉4種, 蛛類3種, 寄生真菌1種[19]。
東方鈍綏螨Amblyseius brientalis Ehara
德氏鈍綏螨Amblyseius deleoni Muma et Denmark
尼氏鈍綏螨Amblyseius nicholsi Ehara et Lee
沖繩鈍綏螨Amblyseius (Amblyseius) okinawanus Ehara
擬長毛鈍綏螨Amblyseius pseudo-longispinosus
細毛神蕊螨Agistemus terminalis Quayle
具瘤神蕊螨Agistemus.Gonzalaz-Rodriguez
間澤鈍綏螨Amblyseius aiawai Ehara e Bhandhufalck
隘腰鈍綏螨Amblyseiut cinctus Corpuz et
卡拉卡鈍綏螨Amblyseius Cparaphytcseius Cracensis Copuz et Rimando
江原鈍綏螨Amblyseis Charai Amitmi e Swirsri
廣西鈍綏螨Amblyseius (Amblyseius) guangxiensiswu
草棲鈍綏螨Amblyseius herbicolus Chant
鱗紋鈍綏螨Amblyseius (Amblyseius) imbricatus Corpuz et Rimando
拉戈鈍綏螨Amblyseius largoensis
真桑鈍螨Amblyseius (Amblyseius) maruwa Ehara
紐氏鈍綏螨Amblyseius (Amblyseius) newsami Evans
卵形鈍綏螨Amblyseius ovalis Evans
近空鈍綏螨Amblyseius Paraerialis Muma
少毛鈍綏螨Amblyseius (Amblyseius) asetus Chant
盾鈍綏螨Amblyseius Peitatus Merwe
臺灣鈍綏螨Amblyseius taiwanicus Ehara
律川鈍綏螨Amblyseius tsuganai Ehara
亞熱沖綏螨Okiseius subtropicus Ehara
夏威夷植綏螨Phytoseius (Dnbinnellus) hawaiiensis Prasad
鄰近盲走螨Typhlodromus (Diadromus) Contiguus Chant
鋸齒盲走螨Typhlodromus (Anthoseius) Serrulatus Ehara
亞洲鈍綏螨Amblyseius (Amblyseius) asiaticus Evans
畫果大赤螨Anystis beccarum Linnaeus
胡瓜鈍綏螨Neoseiulus cucumeris Oudermans
深點食螨瓢蟲Stethorus punctillum Weise
擬小食螨瓢蟲Stethrous (Allostethorus) Parapauperculus Pang
腹管食螨瓢蟲Stethorus (Stethorus) siphonulus Kapur[20]
廣西食螨瓢蟲Stethorus (Parastethorus) guangxiensis Pang et Mao
廣東食螨瓢蟲Stethorus (Stethorus) cantonensis Pang
黑囊食螨瓢蟲Stethorus (Stethorus) aptus Kapur
長管食螨瓢蟲Stethorus (Stethorus) longisiphonulus Pang
賓川食螨瓢蟲Stethorus (Allostethorus) binchuanensis Pang et Mao
云南食螨瓢蟲Stethorus (Parastethorus) yunnanensis Pang et Mao[21]
束管食螨瓢蟲Stethorus (Allostethorus) chengi Sasaji
越南食螨瓢蟲Stethrus (Allostethorus) vietnamicus Hoang
亞非草蛉Chrysopa boninensis Okamoto
中華草蛉Chrysoperla sinica Tjeder
大草蛉Chrysoperla Septempundta
普通草蛉Chrysopa carnea (Stepnens)
塔六點薊馬Scolothrips takahashii Priesener[22]
捕虱管薊馬Aleurodothripsfasciapennis (Franklin)
褐尾管薊馬Hoplothrips aceris (Karny) [23]
寬翅六斑薊馬Seolothri Pstakahashff Priesner
草間小黑蛛Erigonidium gramimcola
八點球腹蛛Inoridion octomaculatum
擬環紋狼蛛Lycosa bseudoannulata[24,25]
芽技枝霉Cladosporium cladosporioides Fres de Vries[26]
4 監測預警
柑桔紅蜘蛛發生的高峰期, 要控制葉平均蟲口在3~5頭以下, 柑桔的產量和品質不會受大的影響, 這是經濟允許的受害水平。因此, 葉平均蟲口密度3~5頭可作為紅蜘蛛的防治指標[27]。準確快速地測定蟲口密度是制定柑桔紅蜘蛛防治措施的基礎。通過前人的田間系統調查以及統計分析, 發現柑桔紅蜘蛛成螨葉頻率X (有成螨葉片數/調查總葉片數×100%) 與成若螨蟲口密度Y存在著指數函數關系:Y=0.1437e0.0580x, 可直接目測調查成螨出現的葉頻率, 計算出成若螨蟲口密度[28]。葉片的抽樣可采用五點取樣法或平行跳躍式法, 一般每5~10株抽查1株, 每株的東、南、西、北四方各查5片葉。
5 防治措施
5.1 化學防治
用20%速螨酮可濕性粉劑3000~5000倍液噴藥防治柑桔紅蜘蛛, 3天的殺螨效果達到96.9%~97.8%, 持續有效期為50 d左右[29]。噻·喹乳油1000倍液藥噴藥防治柑桔紅蜘蛛, 1天殺螨效果為91.4%, 3 d為91.2%, 10天為95.6%, 持續有效期40 d以上[30]。寶路 (Polo) 4個處理液噴藥防治柑桔紅蜘蛛, 1 d殺螨效果超過93%, 3 d、7 d, 4個處理對柑桔紅蜘蛛的校正防效均超過95%[31]。此外, 240 g/L螺螨酯懸浮劑5000倍溶液、25%三唑錫可濕性粉劑1000倍溶液、50%苯丁錫可濕性粉劑2000倍溶液、500 g/L溴螨酯乳油800倍溶液和73%克螨特乳油2000倍溶液防治柑桔紅蜘蛛有明顯效果, 藥后1 d的防效達89%以上, 藥后10 d的防效為85.84%~96.66%, 藥后15 d的防效為76.66%~98.12%, 它們對柑桔紅蜘蛛的有效控制期在15 d以上, 其中螺螨酯的防效最好、持效期最長[32]。
5.2 生物防治
利用捕食螨來控制紅蜘蛛為害可以解決長期以化學防治為主而引起的果實農藥殘留、環境污染、紅蜘蛛抗性增強、紅蜘蛛天敵減少等問題。柑桔紅蜘蛛發生的高峰時, 亦是鈍綏螨的盛發季節, 一般在4~5月、8~9月 (溫度在15℃以上) 進行人工釋放巴氏鈍綏螨, 每只巴氏鈍綏螨的有效捕食期為15~45 d, 一生可吃紅蜘蛛數量200~500個 (只) [33]。釋放胡瓜鈍綏螨捕食柑桔紅蜘蛛有顯著的效果, 具體方法為:每株柑桔樹掛放2袋胡瓜鈍綏螨, 每袋有蟲600頭, 掛袋高度1 m, 選擇枝葉下避光隱蔽處進行掛袋, 胡瓜鈍綏螨釋放114 d后, 柑桔紅蜘蛛減少95%以上[34]。此外還可以通過種植和保留藿香薊 (又名百花草) , 放養瓢蟲, 穩定純綏瞞的種群數量, 控制柑桔紅蜘蛛的數量。幼齡柑桔園還可套種無刺含羞草。竹豆、印度可豆等, 豐富桔園植物種類, 為捕食螨、瓢蟲、薊馬等提供生長、繁殖、棲息、蔭蔽的場所。每株柑桔樹瓢蟲達40只以即可初步控制紅蜘蛛的大量繁殖, 降低化學用藥的頻率[35]。
6 展望
網絡蜘蛛設計研究論文范文第5篇
1.1 試驗地概況及材料
試驗地位于北京市大興區青云店鎮四村(N 39°40′35.51″,E 116°29′52.95″),主要農區作物為玉米(Zea mays L.)。選取的試驗玉米地面積為0.5 hm2,試驗地農田四周栽有楊樹(Populus sp.),農田雜草有泥胡菜(Hemistepta lyrata)、藜(Chenopodium spp.)和牛筋草(Eleusine sp.)等植物。
1.2 方法
蜘蛛種群密度調查采用陷阱法和扣管法相結合。調查時間為2010年6～9月份,每7 d調查1次。
作物田陷阱設置了9組,按3×3布局排在樣地內,其中行間距10 m,列間距8 m;每組陷阱由5個單獨的容器按5點排布在1 m×1 m的樣方內。
1.2.1 陷阱結構
以一次性塑料杯埋入農田中作為陷阱,塑料杯杯口與地面相平,每個陷阱的上方用鐵絲固定另外一只塑料杯作為“頂棚”以遮擋雨水。塑料杯杯口直徑為7 cm,深9 cm,容積為240 mL。
1.2.2 陷阱溶液
陷阱內溶液為4%的福爾馬林和4～6滴50%洗衣粉水。
1.2.3 蜘蛛標本的處理和保存
在玉米田采集的蜘蛛標本,均使用75%的酒精浸泡,帶回實驗室進行標本整理和鑒定,成蛛鑒定到種,幼蛛鑒定到科,統計其種類與數量。
1.2.4 數據分析方法
物種豐富度即群落中物種數。優勢度指數采取Simpson的優勢度公式:C=∑(Ni/N)2;群落多樣性指數采取Shannon-Wiener提出的信息量公式:H′=-∑PilnPi;均勻度指數采取Pielou提出的均勻度式:E=H′/H′max,各式中,Ni為種群中第i個物種的個體數,N為種群中物種總個體數,Pi為1個個體屬于第i種的概率。數據處理采用統計軟件SPSS17.0進行相關性分析。
2 結果與分析
2.1 蜘蛛群落的物種組成
此次調查采集的蜘蛛共884頭,經鑒定,隸屬于8科17屬21種,各科屬、種比例見表1。從表1中可知,農田玉米生境中蜘蛛資源豐富,從屬上看狼蛛科(23.5%)>蟹蛛科(17.6%)、園蛛科(17.6%)>皿蛛科(11.8%)、球腹蛛科(11.8%)>平腹蛛科(5.9%)、卷葉蛛科(5.9%)和管巢蛛科(5.9%);按種的排列順序為:狼蛛科(28.6%)>蟹蛛科(19.0%)>園蛛科(14.3%)>皿蛛科(9.5%)、 球腹蛛科 (9.5%)、 卷葉蛛科 (9.5%)>平腹蛛科(4.8%)、管巢蛛科(4.8%);從個體數量上分析,狼蛛科(65.6%)>皿蛛科(16.0%)>蟹蛛科(7.5%)>平腹蛛科(4.6%)>園蛛科(4.0%)>球腹蛛科(2.1%)>卷葉蛛科(1.0%)、管巢蛛科(1.0%);優勢類群為狼蛛科;常見的類群為皿蛛科、蟹蛛科、平腹蛛科、園蛛科、球腹蛛科;稀有類群為卷葉蛛科和管巢蛛科,占總體個體數量均小于1.5%。
2.2 玉米地蜘蛛群落多樣性、均勻度和豐富度動態變化
根據本次調查的數據,以玉米地蜘蛛群落的多樣性(H′)、均勻度(E)、豐富度(S)、優勢度(C)、總個體數量(N)5個指標,對玉米地蜘蛛群落在調查期內時間序列的動態變化進行了初步分析(見圖1)?？煽闯?玉米田生境中多樣性指數和均勻度的波動曲線,在時間序列上整體上是保持一致的,從圖中可知多樣性指數和均勻度所表現出的時間格局基本保持相同的趨勢,多樣性指數越高均勻度指數也增高,多樣性指數降低,均勻度指數也隨之降低,但是多樣性指數(H′)的波動范圍較大,只有在9月26日維持在1.5以上,其它調查日期內均低于1.5;從優勢度(C)的變化曲線中可以看出,在調查期內玉米生境中的優勢度只有3次小于0.1,從物種豐富度的變化曲線可以看出9月6日以后出現了比較大的波動,呈現大幅度的下降,然后再逐漸上升,其它的調查日期豐富度指數均比較穩定,維持在6以上。
2.3 優勢種數量變化
此次調查期內,優勢種為狼蛛的星豹蛛(Pardosa astrigera L.koch),星豹蛛在時間序列上的動態變化整體上呈現雙峰折線的變化趨勢,峰值出現在7月5日和8月2日,是隨著蜘蛛總體變化而變化的(見圖2)。
2.4 蜘蛛數量與溫度和濕度的關系
為了研究蜘蛛數量與當日平均溫度和濕度之間的關系,首先畫出了蜘蛛數量與溫度和濕度的散點圖(見圖3)。
由圖3很容易看出,蜘蛛數量隨著平均溫度的增加出現了指數型增長,而濕度數據與蜘蛛數量無明顯關系。為了驗證這一結果,又進一步對蜘蛛數量與溫度和濕度數據進行了皮爾遜相關系數分析,得到相關系數分別為P1=0.598,P2=0.148。顯然,蜘蛛數量和濕度之間沒有明顯的線性關系,而其與溫度數據之間線性相關性也不足夠顯著,又結合之前的散點圖,嘗試對蜘蛛數量的自然對數與溫度數據進行相關分析,得到皮爾遜系數為:P=0.794,由此可以得出蜘蛛數量的自然對數與平均溫度有非常顯著的正線性相關。
利用SPSS軟件嘗試建立蜘蛛數量與溫、濕度數據之間的回歸模型。分別利用蜘蛛數量的原始數據和其自然對數為因變量,以溫、濕度數據為自變量,通過逐步回歸建立模型。對于原始數據,系統在分析過程中剔除了濕度數據,得到了一個僅以溫度數據為自變量的回歸模型,此模型的擬合優度為R2=0.358,這代表得到的模型不能很好地解釋實際數據。對于自然對數數據,得到了較為滿意的結果,此模型中,系統保留了濕度數據,模型的擬合優度為R2=0.754,相應的擬合方程為:ln(y)=0.421 t-0.065 H-3.149。
另外,分析過程中,得到了僅以溫度數據為自變量的回歸模型(見圖4),其擬合優度R2=0.629 7,仍然優于利用原始數據得到的模型。
3 結論與討論
蜘蛛是重要的天敵種群,該調查研究表明,玉米生境的蜘蛛群落組成共8科17屬21種,其中,個體數量和種類均是狼蛛科最多,狼蛛科在玉米田生境中的優勢度最高,這與張永國等關于華北農區蜘蛛的優勢種的調查為狼蛛科的結論一致,但是優勢種的類群不同,可能是由于這兩個試驗的地點不同所致[6]。
此次調查通過玉米生境蜘蛛群落的多樣性指數(H′)、均勻度(E)、優勢度(C)、豐富度(S)以及總個體數(N)5個指標做各群落結構分析,表明,玉米生境中蜘蛛群落的多樣性指數和均勻度變化趨勢一致,但是多樣性指數波動范圍較大,調查日期內多樣性指數的值除9月26日外均低于1.5,由此可知在調查期間,蜘蛛群落結構穩定性較差;玉米生境中蜘蛛群落的優勢度較高,大部分調查日期都維持在0.1以上,說明優勢種所占總個體數量較大,其它種類的比例較少。優勢種的變化曲線與蜘蛛總體的變化曲線趨勢相似,同為雙峰折線,同樣也證明,調查期內,優勢種所占的比例遠遠大于其它種類。
玉米地屬于農田生態系統,是一類以種植農作物為主的開放性不穩定的生態系統,在玉米整個生長期內,除草、施肥和收割等人為干擾會不斷影響該生態系統,農田生境同時作為天敵蜘蛛種群的棲息場所,其種群的數量會受到人為干擾的影響,并隨之出現波動,因此總個體數的波動變化呈現雙峰折線,在9月底玉米收割期內種群數量降低,玉米生境中的蜘蛛種群個體數量受到人為干擾而降低。
玉米生境內天敵蜘蛛種群數量的變化除了人為干擾等因素外,氣候因素也是影響蜘蛛種群數量變化的一類重要因子,因此該文研究了溫度和濕度與蜘蛛種群數量的關系,通過回歸分析得出,蜘蛛種群的自然對數與當日的平均溫度之間有比較顯著的線性關系,在一定范圍內(15～35℃)隨溫度的升高,蜘蛛種群的數量呈現指數上升的趨勢。
網絡蜘蛛設計研究論文范文第6篇
關鍵詞：藥劑,桑樹,紅蜘蛛,防效,安全間隔期
東蘭縣地處廣西西北部,云貴高原南麓,是國家實施“東桑西移”戰略[1]的重要基地之一?，F有優質高產桑園面積0.16萬hm2,年養蠶8.75萬張,年產鮮繭0.39萬t,產值達9 450萬元。桑蠶產業已成為東蘭縣農村重要的支柱產業,其生產周期短、收益快,給蠶農帶來可觀的經濟效益,是山區農民脫貧致富的重要途徑[2]。
近2年來,受南方干旱少雨天氣的影響,該縣桑樹紅蜘蛛發生較為普遍,干旱持續越久,桑樹受害越重。特別是靠近路邊、溝渠和雜草叢生的桑園,蟲源多,桑樹受害重。因此,搞好桑園管理,除要開展科學施肥、除草等活動外,桑園病蟲害防控是桑園管理的核心[3]。目前,東蘭縣常見的桑園害蟲有桑螟、桑紅蜘蛛、桑薊馬、桑粉虱、桑癭蚊等,其中桑紅蜘蛛發生最為普遍,發生程度嚴重,其成蟲、若蟲、幼蟲均在桑葉背面吸食汁液,使桑葉蒸騰作用增強,葉綠素變色,在葉面上出現變色斑,桑樹的光合作用受阻,嚴重時整葉紅褐枯焦。被害株葉因失水而提早硬化,葉質降低,用以飼蠶,導致蠶體弱小,蠶繭減產。
為了驗證24%桑蟲清可溶性液劑在當地施用對桑紅蜘蛛的防治效果,探討育蠶安全間隔期長短,與該縣植保站合作,2006年進行了24%桑蟲清可溶性液劑防治桑紅蜘蛛及育蠶安全間隔期試驗?，F將試驗結果報告如下。
1 材料與方法
1.1 試驗地概況
試驗地點設在長樂鎮長樂村老街屯覃建豐桑園,桑紅蜘蛛發生較多,具有代表性,桑園面積666.7 m2,桑樹品種為桂桑優62。
1.2 試驗材料
試驗藥劑為24%桑蟲清可溶性液劑(中國農科院蠶業研究所生產敵敵畏乳油湖北沙隆達服務有限公司生產),40%樂果乳油(重慶豐農化股份有限公司生產)。蠶品種為兩廣二號。
1.3 試驗設計
試驗共設4個處理,分別為:噴24%桑蟲清可溶性液劑1 500倍液(A);噴80%敵敵畏乳油1 000倍液(B);噴40%樂果乳油1 000倍液(C);以噴清水作對照(CK)。3次重復,12個小區,采用隨機區組排列,每小區面積為40 m2(不含保護行),小區間設2行保護行。噴施桑葉正面,不專門噴施葉背,施藥當天為晴天。
1.4 調查方法
施藥前,每小區隨機固定4棵桑樹,每棵桑樹2個枝條,每枝條調查上部5張葉片,共調查10張葉片紅蜘蛛的數量,每小區共查40張葉片的紅蜘蛛數量,施藥后3 d按施藥前的方法調查1次殘蟲量。
調查防治前和防治后蟲(螨)口密度,按下列公式計算蟲(螨)口減退率、校正蟲(螨)口減退率:
8月1日即在第1次施藥后10 d,第2次施藥后7 d,第3次施藥后5 d,用事先育至后三齡蠶進行采葉喂養,每個養蠶處理養蠶300頭,育蠶管理與其他蠶種相同,共飼養3 d,觀察蠶兒生長情況,記錄中毒死亡數。
2 結果與分析
2.1 不同藥劑對桑樹紅蜘蛛的防效分析
從表1可以看出,處理A、B、C的蟲(螨)口減退率分別為80.98%、77.23%、73.13%,較對照區的蟲(螨)口減退率(11.65%)大幅提高。處理A、B、C的校正蟲(螨)口減退率分別為78.47%、74.23%、69.59%,以處理A最好,處理B其次。
2.2 藥效間隔期分析
第1次藥后10 d采葉喂蠶,除處理A未發現對蠶兒有影響外,各處理區和對照區對蠶兒的影響也較小。
(頭)
從表2可以看出,藥后7 d采葉喂蠶,處理A蠶兒受到較大影響,處理B、C、CK,對蠶影響較小;第3次藥后5 d和采葉喂蠶,僅處理A對蠶有影響。
3 結論與討論
(1)試驗結果表明,24%桑蟲清可溶性液劑1 500倍液防治桑樹紅蜘蛛的效果比敵敵畏1 000倍液和樂果1 000倍液好,但在藥后10 d采葉喂蠶比較安全。24%桑蟲清可溶性液劑可以作為桑園蟲害防治藥劑推廣使用,建議在桑園病蟲防治上與敵敵畏、樂果等藥劑交替使用,以克服害蟲產生抗藥性,提高防治效果。
(2)由于桑樹紅蜘蛛多在葉背群集為害,噴藥時噴頭要向上,壓力要足,藥量要大。但不要隨意加大使用濃度,以免對育蠶產生影響,造成損失。
(3)通過田間觀察,桑紅蜘蛛均在地面雜草上越冬。為減少田間蟲源,應結合農業防治的辦法,鏟除田邊越冬雜草,在驚蟄前要把桑園內的雜草、落葉清除干凈,以消滅蟲源。
參考文獻
[1]紀平雄,黃自然.我國蠶業資源綜合利用[J].華南農業大學學報,1994,15(4):122-136.
[2]李奕仁.拓寬資源利用途徑,延伸桑蠶產業鏈條[J].中國蠶業,2007,28(3):5-8.