S'abonner

Parnassius apollo last-instar larvae development prediction by analysis of weather condition as a tool in the species’ conservation - 19/05/14

Doi : 10.1016/j.crvi.2014.03.004 
Bartosz Łozowski, Andrzej Kędziorski , Mirosław Nakonieczny, Piotr Łaszczyca
 Department of Animal Physiology and Ecotoxicology, University of Silesia, Bankowa 9, 40-007 Katowice, Poland 

Corresponding author.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 7
Iconographies 3
Vidéos 0
Autres 0

Abstract

Parnassius apollo (Lepidoptera: Papilionidae) has already disappeared or is under threat of extinction in many of its former habitats. It has been documented that weather conditions – anomalies in particular – contributed to this process. In this study, we combined developmental data obtained previously for the last-instar Apollo larvae (collected in 1996, 1997, and 2003) with corresponding meteorological data to assess the effects of ambient temperature and rainfall episodes on the duration and the completion of the instar. For comparing the temperature effect, we applied the degree-day concept. We found significant positive correlation between the number of rainy days during the instar development (x) and its duration time (y): y=8.293+0.936x2.813) (r=0.662, P<10−7). Logarithmic transformation of the growth curves of the last-instar Apollo larvae revealed that there was no difference in growth among females; however, there was slower growth of males in 2003 in comparison to 1996. Growth (y) of female Apollo larvae as a function of instar duration (x) can by described by one common equation, irrespectively of the year: y=317.6+502.3 lnx263.3) (r=0.82, P<10−4).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Parnassius apollo, Degree-days, Developmental time, Last instar larvae, Energy budget


Plan


© 2014  Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 337 - N° 5

P. 325-331 - mai 2014 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Phenotypic screening and molecular analysis of blast resistance in fragrant rice for marker assisted selection
  • Mohammad Ashik Iqbal Khan, Partha Pratim Sen, Rejwan Bhuiyan, Enamul Kabir, Abul Kashem Chowdhury, Yoshimichi Fukuta, Ansar Ali, Mohammad Abdul Latif
| Article suivant Article suivant
  • Spatial distribution of pH and organic matter in urban soils and its implications on site-specific land uses in Xuzhou, China
  • Yingming Mao, Shuxun Sang, Shiqi Liu, Jinlong Jia

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.