蚜蟲農藥的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

油羅野蜂狂：獨居蜂的秘密生活

為了解決蚜蟲農藥的問題，作者古進欽,李潛龍,林秋玫 這樣論述：

你認識蜂嗎? 你對牠們的印象是甚麼? 都會產蜜? 都會螫人? 都成群結隊地，都住在蜂巢裡? NO! NO! NO!「蜂」，比你想得更有趣！   　　我們所熟知的蜜蜂、虎頭蜂、長腳蜂多半是「社會性」的蜂種；但全世界有九成的蜂都是「獨行俠」! 牠們不會叮人也不會產蜜，卻懷著十項全能的本領! 每隻蜂媽媽完成交配，都獨立養育下一代，為了讓蜂寶寶安心長大，牠們身兼獵人、建築師、數學家、搬運工，還必須懂得反詐騙、快閃行動……無所不用其極的生存之戰， 真是偉大的單親媽媽!      　　比起群居的蜜蜂，牠們行動敏捷，授粉效率快，是農夫的好幫手。牠們平常在我們身邊飛舞，但我們卻很不了解牠。牠們摘葉子、揉泥

土做巢，常常選擇住在樹洞中、竹管裡，牆壁縫，甚至你太久沒收的衣服後面!      　　本書由荒野新竹分會的自然觀察志工，花費二年時間，紀錄在新竹縣橫山鄉「油羅自然田」曾出現的各種蜂類，書中以生動有趣的方式描述蜂兒們多樣的生存之道，花與蜂的關係。擬人化的筆法與詳實的科學觀察紀錄，帶您更進一步認識「獨居蜂」的各種秘密生活!

蚜蟲農藥進入發燒排行的影片

慣行與有機農法操作下高雄毛豆田之昆蟲多樣性差異

為了解決蚜蟲農藥的問題，作者楊宇翔 這樣論述：

本研究為瞭解食用毛豆品種高雄 9 號，在慣行或有機農法下，田間管理是否產生以昆蟲為主體的生物多樣性所造成的差異性。在2018 年 9 月至2019 年 4 月，以及2019 年 9 月至 2020 年 5 月間，進行高雄市旗山區金瓜寮田區與和興田區之長期生態調查，並藉由黃色水盤、黃色黏紙、掉落式陷阱、斜紋夜蛾性費洛蒙誘引及掃網 5種等採集方法進行樣區之昆蟲調查。在2018 年之調查，主要著重於物種種類數及物種組成，並透過物種累計曲線來了解田區物種概況，總計進行 12 次採集。採集結果，該地區的昆蟲種類總共 10目 80 科 144 種，依照物種功能群和是否取食毛豆與否來區分為天敵、害蟲及中性

昆蟲，以常被觀察的種類作為關鍵物種，共選出 27 種關鍵物種。關鍵物種當中害蟲之半翅目 : 蚜蟲、葉蟬、粉蝨；纓翅目 : 薊馬；鱗翅目 : 豆莢螟和螟蛾；天敵之捕食性隱翅蟲及寄生蜂，透過COI 基因來做物種之 DNA 物種鑑定，主要的害蟲物種有 : 大豆蚜 (Aphis glycines)、台灣花薊馬 (Frankliniella intonsa)、雙白帶野螟(Hymenia perspectalis)、豆莢螟 (Maruca testulalis, Maruca vitrata)、豆花薊馬 (Megalurothrips usitatus)、桃蚜 (Myzus persicae)、甜菜白帶野

螟(Spoladea recurvalis)；天敵物種 :顯新模姬蜂東方亞種 (Neotypus nobilitator) 、小繭蜂 (Microgastrinae sp.)、隱翅蟲(Philonthus quisquiliarius)、姬蜂 (Tersilochinae sp.)。在指標害蟲數量變化趨勢中計算蚜蟲、薊馬、斜紋夜蛾之採集數量，並透過 t 檢定得知，慣行田與有機田之間目標害蟲數量不具有差異性。在2019 年之調查，主要了解田區生物多樣性、物種功能群概況，總計進行 10 次採集。分別在慣行與有機田採集到的昆蟲物種透過夏農指數 (Shannon index) 及吉尼辛普森指數 (Gi

ni–Simpson index) 計算其物種多樣性；亦同時計算天敵、害蟲及中性昆蟲之功能群生物多樣性及物種組成，並以夏農指數予以量化計算各功能群種類數及數量占比平均。以黃色水盤採集法為主體進行加權後，以物種數量排名取前 50 種來做主成分分析，同時計算在每次採集下，物種多樣性占有的有效物種數。慣行農法田中，生物多樣性指數的大多由害蟲與中性昆蟲構成，生物多樣性指數的趨勢多由中性昆蟲多樣性所貢獻。有機農法田當中，生物多樣性指數由天敵、害蟲與中性昆蟲構成，生物多樣性指數的趨勢多由天敵多樣性所貢獻。在指標害蟲數量變化趨勢中，得知慣行田與有機田之間不具有差異性。在慣行與有機田在總體的物種多樣性與目標害

蟲數量並不具有差異性，但在兩種不同的田間管理下，各別功能群之昆蟲多樣性和組成則會受影響。

寂靜的地球：工業化、人口爆炸與氣候變遷，昆蟲消失如何瓦解人類社會？

為了解決蚜蟲農藥的問題，作者戴夫．古爾森 這樣論述：

榮獲《泰晤士報》和《每日電訊報》二○二一年精選讀物 敲響氣候變遷與環境議題的響亮警鐘   「人類正走向一場環保的末日決戰，如果昆蟲滅絕，一切都將土崩瓦解。」──戴夫．古爾森   　　六十年前，《寂靜的春天》出版，成為促成全球禁用DDT的曠日鉅作，這場人類環保史上最大的一場勝利，卻帶來往後長年的悲劇──當科學家們認為勝利已定，誰能想像接下來幾十年新問世的殺蟲劑帶來的問題，又有多麼龐大？   　　一九八八年，由一群昆蟲學家組成的德國克里菲德業餘昆蟲學會（Krefeld Society），不斷監視著六十三個自然保留區中的昆蟲體重，並在二○一五年將資料委由戴夫．古爾森分析。結果，戴夫．古爾森非常驚

恐的發現，在這二十七年中，昆蟲數量減少了76%──在二○一五年的夏天甚至高達82%，而這僅僅限於昆蟲學會監視的自然保護區。   　　昆蟲的消逝，勢必帶來人類的滅絕 　　人類社會，比你我想像的還更依賴昆蟲   　　昆蟲雖然在人類社會時常引發厭惡或排斥的聲浪，但實際上人類社會處處都需要仰賴昆蟲：在人類栽種馴化的一百一十三種作物中，有高達八十三種必須仰賴昆蟲授粉，昆蟲成為延續人類糧食生產的重要命脈；昆蟲作為食物鏈最底層，成為維持生態多樣性的最基礎群體；在防治害蟲上，昆蟲作為天生的競爭者，可以免去殺蟲劑帶來的無差別傷害；而在生態分解上，儘管化學藥劑占了重要角色，但人類社會至今仍仰賴昆蟲在土壤、廚餘、糞

便中發揮其用。   　　然而，當昆蟲生態豐富的野生動物棲息地，如乾草場、沼澤地、石楠地和熱帶雨林，已經遭推土機剷平、焚燒，或因犁地而被大規模破壞；當無差別使用殺蟲劑成為了常態，昆蟲減少所帶來的影響將會愈來愈明顯──在某些果園，昆蟲消失，農民被迫以人工授粉，導致了糧食生產量大幅減少；蜂巢崩潰綜合症造成蜜蜂數量銳減，造成果園農園的歉收。當昆蟲消失的未來近在眼前，誰能想像當昆蟲紛紛消失後，地球生態將快速瓦解、氣候變遷與土壤侵蝕將更為嚴重？當雨林與森林缺乏昆蟲授粉、缺乏營養的土壤，使得凝聚森林的輕薄土層破碎瓦解，溫室氣體從土壤湧出的未來將勢不可擋──而這一切，都將使地球能養活的人口數量急劇下降。  

　　二○三○年，氣候難民將擠滿世界各大城鎮 　　二○四○年，世界主要糧食供應將快速瓦解 　　拯救昆蟲，是挽回這一切的關鍵！   　　儘管昆蟲消失已成定局，但至今地球上仍有不少昆蟲與物種並未瓦解，起而行動，永遠不會嫌時間太晚！戴夫．古爾森從挽救昆蟲的角度切入，結合了氣候變化與生物多樣性減少之間的聯繫，揭露了昆蟲數量下跌帶來的災難，並分析對地球與人類的有害影響。對戴夫．古爾森而言，挽回這一切並沒有人類想像的困難──一切只在於人類在不在意，因為拯救昆蟲的一切行動，都是為了拯救人類。   聯名推薦（依來函順序刊登）   　　黃仕傑／科普作家、節目主持人 　　黃一峯／金鼎獎科普作家、生態教育工作者 　　

李偉文／荒野保護協會榮譽理事長 　　番紅花／作家 　　柯心平／臺灣昆蟲館館長   　　這是一本關於「好事」的書：昆蟲默默地為生態系做的「好事」、人類肆無忌憚地對地球幹的「好事」、科學家如何「好（ㄏㄠˋ）事」地研究這些「好事」，以及每個人為了自己和子孫都該盡力達成的「好事」。──鄭明倫／審定者、美國堪薩斯大學生態暨演化生物學系博士   　　「昆蟲需要你的幫助？」這句話聽起來似乎有點矛盾，甚至許多人可能覺得討人厭的昆蟲消失最好。但你可能沒有意識到昆蟲消失後的問題，單就人們喜愛的水果來說，如果昆蟲消失了，沒有牠們幫忙，果樹也無法結果，這只是一個簡單的例子。這本書從昆蟲的世界出發，以各種故事闡述牠們的

重要性以及面臨的威脅，希望在未來，我們還能和昆蟲和平共處，並攜手合作打造一個舒適而豐美的生活圈。──黃一峯／金鼎獎科普作家、生態教育工作者   　　六十年前瑞秋卡森的《寂靜的春天》開啟了人們重視化學殺蟲劑對生態的危害，希望這本《寂靜的地球》能讓人們擔負起對未來所有生命該有的責任。在自然活動中常玩的生態遊戲有一種相當受歡迎的「生命之網」，織起生命之網的，並不是人類，我們只是網上一股絲線，但由於我們濫伐雨林或滅絕了物種，而讓這張網產生破洞，我們也身受其害，因為各種生命之間是環環相扣的。──李偉文／荒野保護協會榮譽理事長

應用深度學習於甜椒二點葉蟎與薊馬病徵的辨識

為了解決蚜蟲農藥的問題，作者余政勳 這樣論述：

甜椒生產除需要適宜的氣候環境、栽培技術外，病蟲害管理是關鍵因素。常見的病蟲害有薊馬、蟎和蚜蟲等等，目前病蟲害防治作業，多以人工噴藥作業或是設施內的自動噴藥系統，不管作物是否有感染病蟲害均施以同量的藥劑，造成農藥使用過量。因此只針對有疾病的植株進行精準施藥，才能避免過度施藥。本研究旨在建立薊馬病徵及二點葉蟎病徵之深度學習影像辨識模型，期能即時檢測病蟲害，供無人自動噴藥設備對有染病的植株施以精準噴藥。為找到最佳辨識模型，本研究測試Faster R-CNN與YOLOv4兩種深度學習模型對薊馬及二點葉蟎病徵的辨識能力，其中Faster R-CNN搭配Inception v2、ResNet50及Res

Net101三種卷積網路模型進行訓練及測試。測試結果：對Faster R-CNN網路而言，搭配ResNet101卷積網路對薊馬有最高的平均精準度(AP)為47.94%，另搭配ResNet50卷積網路對二點葉蟎病徵有最高的AP為68.18%；而YOLOv4模型，其辨識薊馬及二點葉蟎病徵的AP則分別為94.51%及92.59%。同時也進行兩種混合病徵之模型訓練及測試，測試結果，YOLOv4之均值平均精確度(mAP) 86.20%亦優於Faster -RCNN所搭配ResNet50模型mAP為 34.17%。顯示YOLOv4對於薊馬及二點葉蟎病徵之辨識率遠優於Faster R-CNN，而且執行速度也

高於Faster R-CNN。