Strategies for breaking insecticide resistance in Spodoptera frugiperda infesting maize

方法

文献综述，整合抗性机制、地理变异、交互抗性与AI智能监测技术。

发现

单一策略无法持久控害，需综合抗性治理结合精准农业与智能监测。

机会点

可研究AI驱动的实时抗性监测与预测决策系统在玉米害虫治理中的落地验证。

草地贪夜蛾（Spodoptera frugiperda，J. E. Smith，1797）的入侵使玉米生产沦为与全球最具破坏性的农业害虫之一的持续斗争。其非凡的迁移能力、快速繁殖和适应能力使该害虫得以跨大陆扩散，并对多种杀虫剂产生抗性。随着化学防治日益不可靠，迫切需要可持续的解决方案。本综述探讨了当前对草地贪夜蛾杀虫剂抗性的认识，包括其成因、抗性机制及全球抗性趋势。本文批判性地评估了现代抗性管理策略，如基于作用方式的杀虫剂轮换、杀虫剂混用、生物防治剂、植物源农药、抗性玉米基因型、庇护所及精准农业技术。人工智能、机器学习和智能害虫监测系统的最新进展正通过实时监测和预测性决策革新抗性管理。证据明确表明，没有任何单一策略能够对这一高度适应性害虫提供持久控制。相反，多学科的综合抗性管理框架是实现可持续害虫抑制、减少环境影响和增强玉米生产系统粮食安全的最有效途径。现有综述大多以碎片化方式探讨杀虫剂抗性，对抗性机制、地理变异、交互抗性及抗性管理策略的整合有限。本综述提供了综合性、整合性视角，将地理分布、机制、监测和管理方法相联系，以制定打破侵染玉米的草地贪夜蛾杀虫剂抗性的实用策略。