葡萄栽培是全球许多地区具有重要历史、文化和经济意义的农业产业（Baiano, 2021; Jamali et al., 2020）。全球葡萄酒产业涉及广泛的利益相关者，包括葡萄园所有者、酿酒商、分销商、研究人员和消费者，生产主要集中在欧洲、南美洲和大洋洲等地（Jamali et al., 2020）。法国、意大利、西班牙、阿根廷和澳大利亚等国家不仅以其葡萄酒出口而闻名，还在物候研究方面取得了显著的科学成果（Ohana-Levi and Netzer, 2023）。尽管葡萄栽培产业持续发展，但仍面临害虫、疾病和气候相关压力因素的威胁，这些因素直接影响葡萄产量和质量（Khan et al., 2020）。其中，欧洲葡萄蛾Lobesia botrana（鳞翅目：卷叶蛾科）已成为一种具有高经济和植物检疫意义的关键害虫。这种昆虫原产于欧洲，18世纪首次被描述，过去几十年间其地理分布范围不断扩大，2008年入侵智利，2009年进入加利福尼亚，2010年到达阿根廷（Gonzalez, 2010; Burgardt et al., 2011; Simmons et al., 2021）。在多个南美国家，由于它的入侵潜力和难以控制的特点，被列为检疫性害虫（Dagatti and Cristina Becerra, 2015）。
L. botrana并不会损害葡萄藤的所有物候阶段；其影响主要集中在幼虫易取食的阶段。幼虫会啃食花朵和果实，从而促进真菌感染并显著降低葡萄酒品质（Burgardt et al., 2011; Silva et al., 2013; Benelli et al., 2023b）。此外，该物种具有多代发生特性、可逆滞育现象以及显著的生理可塑性——这些特性增强了其适应当地气候和寄主条件的能力（Torres-Vila, 1995; Vitta, 2020; Benelli et al., 2023b; Castex et al., 2020）。这些生物学特征使得制定统一的控制策略变得复杂，需要采取基于数据的本地化方法（Mutamiswa et al., 2023）。已经试验了多种害虫控制方法，包括化学杀虫剂、生物防治剂、诱捕器、干扰交配和释放不育昆虫等。这些策略通常在综合害虫管理（IPM）框架下结合使用，需要精确的时间安排和本地化调整以最大化效果（Benelli et al., 2023b）。蛾类物候的复杂性与持续的气候变化使得实时预测工具成为可持续葡萄栽培的关键组成部分（Mondani et al., 2020; Aguirre-Zapata et al., 2023）。数学模型已成为预测种群动态、优化控制措施和支持决策支持系统（DSS）开发的强大工具。从简单的度日模型到机制性和半物理模型，这些模型使研究人员和实践者能够模拟L. botrana的生物周期并据此制定相应的干预措施（Touzeau, 1981; Gilioli et al., 2016; Castex et al., 2020）。模型开发可以采用基于经验数据和系统识别技术的归纳方法，也可以基于物理定律和生物学机制的演绎方法。这种区别影响了模型对系统内部动态的表征方式及其在不同地区的适用性（Alvarez, 2022; Brogan, 1991）。过去十年中，多项研究提出了基于模型的框架，以提高IPM策略的预测准确性和生态真实性（Carlos and Maria do Carmo, 2022）。
本文对用于模拟L. botrana生长和多代发生特性的数学模型进行了比较综述，分析了其概念基础、考虑的变量、假设、区域适应性及预测能力。同时指出了知识空白，并提出了未来研究方向，以加强在新兴气候情景下将建模整合到害虫控制和葡萄园管理中的力度。
