夏鵬亮，王 瑞，王昌軍，林國平，劉映紅

(1. 西南大學植物保護學院，重慶 400715；2. 湖北省煙草公司恩施州公司， 恩施 445000；3. 湖北省煙草科學研究所，武漢 430030)

恩施煙區(qū)無翅桃蚜在烤煙田空間動態(tài)的地統(tǒng)計學分析

夏鵬亮1，2，3，王 瑞2，王昌軍2，林國平3，劉映紅1,*

(1. 西南大學植物保護學院，重慶 400715；2. 湖北省煙草公司恩施州公司， 恩施 445000；3. 湖北省煙草科學研究所，武漢 430030)

恩施煙區(qū)是湖北省最大煙葉生產(chǎn)基地，桃蚜Myzuspercicae(Sulzer)是恩施煙葉最重要的害蟲之一，桃蚜在田間的發(fā)生以及傳播的病毒病害逐年加重，給煙業(yè)生產(chǎn)帶來巨大損失。進一步了解桃蚜發(fā)生動態(tài)和空間分布規(guī)律，將提高對桃蚜的預測效果并為其綜合防治提供理論依據(jù)。煙區(qū)和煙田之間的遷移以有翅蚜為主，田塊內(nèi)部的種群動態(tài)和發(fā)生規(guī)律，無翅桃蚜發(fā)揮著更加重要的作用。受寄主生理生化特性影響，不同煙葉生育期，桃蚜空間結(jié)構(gòu)的差異需要進一步驗證。經(jīng)典的統(tǒng)計學方法以純隨機變量為基礎，而昆蟲種群的田間分布存在空間相關(guān)性，地學統(tǒng)計學承認空間相關(guān)性的存在，為區(qū)域化變量的空間分布分析提供新的理論和方法。在煙葉不同生育期進行無翅桃蚜的田間密度調(diào)查，運用地統(tǒng)計學的方法分析了其空間特征和發(fā)生動態(tài)，模擬了無翅桃蚜在煙葉不同生育期的田間分布圖，并對無翅桃蚜在不同煙葉生育期田間分布格局的相關(guān)性進行了分析。結(jié)果表明：無翅桃蚜在煙葉苗期密度最小為(5.59±4.07)頭/株，煙葉旺長期蟲口密度最大為(14.5±9.6)頭/株；種群密度變異系數(shù)均較大(0.6147—0.7281)，表明其空間分布的不均勻性，并隨密度的增大而減小，表明種群密度的增大一定程度上提高了種群結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。煙葉苗期的種群分布曲線峰度最大，表現(xiàn)出更高的聚集性。無翅桃蚜在煙葉苗期的135°方向和團棵期的45°方向表現(xiàn)為隨機分布。煙葉苗期的0°方向和45°方向可用線性有基臺模型擬合，其他均可用球形+指數(shù)套合模型擬合，判斷球形+指數(shù)套合模型是無翅桃蚜田間分布的主要模型，屬于聚集型分布的范疇。塊金值、基臺值和變程均隨田間蟲口密度的增大而增大，苗期的隨機程度(0.1905—0.7186)明顯大于其他時期(0.0116—0.1620)。無翅桃蚜空間分布模擬圖可以清晰地看出無翅桃蚜苗期遷移，旺長期后逐漸穩(wěn)定的特性。無翅桃蚜的田間分布在煙葉苗期與團棵期無明顯相關(guān)性，而團棵期與旺長期以及旺長期與成熟期顯著相關(guān)，再次證明煙葉苗期到團棵期，無翅桃蚜的田間分布發(fā)生較大遷移，而團棵期以后基本定殖。煙葉苗期的無翅桃蚜高度聚集在少數(shù)煙株上，及早預防可以減少煙葉苗期蟲口基數(shù)，有利于桃蚜種群數(shù)量的控制。首次將平面坐標系劃分為4個方向，更加準確、全面地描述昆蟲種群的空間分布特征。

恩施煙區(qū); 烤煙; 無翅桃蚜; 地統(tǒng)計學; 空間動態(tài)

桃蚜[Myzuspercicae(Sulzer)]屬于半翅目，蚜科，是世界性重要害蟲之一。桃蚜以口針吸食寄主植物幼嫩組織汁液，并排泄蜜露，誘發(fā)煤污病，可傳播多種植物病毒，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴重損失[1]。桃蚜在春季遷入煙田，在定殖與遷移過程中，形成復雜的空間結(jié)構(gòu)，研究其種群消長規(guī)律、預測未來發(fā)展趨勢，對指導桃蚜和煙草花葉病毒病的有效防治具有重要意義[2]。不同地區(qū)桃蚜發(fā)生規(guī)律存在較大差異，李厥魯將我國桃蚜種群消長型劃分為單峰型和雙峰型兩種類型[3]。黃頂成等認為桃蚜種群時間動態(tài)可分為發(fā)展、劇增、大發(fā)生和衰退4個階段[4]。鄧建飛等利用經(jīng)典統(tǒng)計學方法研究表明，各密度下煙蚜分布型為聚集分布，聚集度對密度具有依賴性[5- 7]。經(jīng)典生物統(tǒng)計學的研究對象必須是純隨機變量，前提是假設不同位置的樣本相互獨立。但是，存在于空間中不同位置上的空間現(xiàn)象是相互影響的，具有空間相關(guān)性。地統(tǒng)計學承認空間相關(guān)性的存在，以半方差函數(shù)為主要工具揭示種群空間分布格局，為區(qū)域化變量的空間分布分析提供新的理論和方法[8- 12]。閆香慧等將平面坐標分為東西方向和南北方向進行白背飛虱空間格局的地統(tǒng)計學分析，對東西方向和南北方向上的分布特征進行了分別闡述，證明了昆蟲空間分布不同方向的差異性[8- 9,13- 16]。煙區(qū)和煙田之間的遷移以有翅蚜為主，田塊內(nèi)部的種群動態(tài)和發(fā)生規(guī)律，無翅桃蚜發(fā)揮著更加重要的作用。受寄主生理生化特性影響，不同煙葉生育期，桃蚜空間結(jié)構(gòu)的差異有待進一步驗證。目前，在昆蟲學研究領域尚未發(fā)現(xiàn)從空間四方向同時分析昆蟲空間分布格局的報道。本文通過地統(tǒng)計學方法，首次將平面坐標分為4個方向，研究無翅桃蚜在煙葉不同生育期的空間結(jié)構(gòu)和發(fā)生動態(tài)，以期深入了解其生物特性和發(fā)生規(guī)律，為桃蚜的有效控制提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 調(diào)查方法

調(diào)查田設于湖北省恩施州咸豐縣忠堡鎮(zhèn)馬關(guān)屯村(N 29°39′03″，E 109°14′12″)，海拔779m，煙葉品種為烤煙型云煙87，煙葉生長全過程，不施用任何農(nóng)藥。施肥、灌溉等按常規(guī)管理，調(diào)查田四周均為同品種煙葉[8- 9]。在調(diào)查田中央，選擇長勢整齊的煙株100株，10行×10列作為調(diào)查點,行距1.1m，株距0.6m。在煙葉苗期(5月10日)、團棵期(6月10日)、旺長期(7月10日)、成熟期(8月10日)分別調(diào)查1次，記錄每株煙上無翅桃蚜總量及煙株所在的位置。

1.2 半變異函數(shù)

1.2.1 方向選擇

以西—東方向為0°方向，分別按逆時針旋轉(zhuǎn)45°、90°、135°，共設置4個方向。從半變異函數(shù)公式(式1)可以看出，同一直線上，半變異函數(shù)曲線和模型是一致的。

1.2.2 半變異函數(shù)分析

半變異函數(shù)是指分割距離為h的兩位點x和x+h的調(diào)查值Z(x)和Z(x+h)之間的變異，用其增量[Z(x)-Z(x+h)]平方的數(shù)學期望表示。其計算公式為：

(1)

式中,γ(h)為半方差函數(shù)，N(h)為間隔距離為h的樣本對的數(shù)目；h是一個有方向特性和長度特性的向量，從方程式可以看出h的正負不影響γ(h)的大小，即同一直線上半變異函數(shù)分析結(jié)果是一致的；Z(xi)指在點xi處的調(diào)查值；而xi指樣本在二維空間中存在的位置參數(shù)，是向量點[17- 21]。半方差函數(shù)中有3個最重要的參數(shù)：塊金常數(shù)( nugget)，基臺值( sill)和變程( range)，塊金常數(shù)是指變異函數(shù)曲線被延伸到間隔距離為零時的截距，它反映了區(qū)域化變量內(nèi)部隨機性的可能程度；基臺值是指達到平衡時的變異函數(shù)值，它反映了變量變化幅度的大?。蛔兂淌钱斪儺惡瘮?shù)的值達到平衡時的間隔距離，它反映了區(qū)域化變量影響范圍的大小。C/(C0+C) 的大小判定系統(tǒng)內(nèi)變量的空間相關(guān)程度，小于0.25的其空間相關(guān)性較弱，結(jié)構(gòu)性變異較小，隨機性變異較大；介于0.25—0.75之間，有中等程度的空間相關(guān)性；大于0.75則具有較強的空間相關(guān)性，其結(jié)構(gòu)性變異較大，隨機性變異也較小[22- 24]。

1.2.3 半方差函數(shù)理論模型的擬合

常見的模型有：常數(shù)模型、球形模型、指數(shù)模型、高斯模型等，地統(tǒng)計學中用來擬合實際變異曲線圖的模型還有：球形+球形套合模型、球形+指數(shù)套合模型和線性有基臺模型等。本文用到的主要函數(shù)曲線為線性有基臺曲線模型、球形-指數(shù)套合模型[25- 26]。

1.3 空間數(shù)據(jù)插值

Kriging插值是一種用來估計觀測樣點間內(nèi)插值的地統(tǒng)計學方法，在已知某變量的半變異函數(shù)模擬模型條件下，可以利用樣點觀測值對研究區(qū)域上未取樣點的區(qū)域化變量值進行最小誤差估值，任意一點的估計值是通過該點影響范圍內(nèi)的n個有效樣本值Z(xi)的線性組合得到，即：

(2)

式中,λi是與樣點觀察值Z(xi) 有關(guān)的加權(quán)系數(shù)，用來表示各樣點值Z(xi)對估計值Zv*的貢獻。

本文基礎數(shù)據(jù)統(tǒng)計通過EXCEL(2003)完成，半變異函數(shù)分析和克里格插值模擬通過DPS 7.05軟件完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 無翅桃蚜在煙葉不同生育期空間分布數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征

煙葉不同生育期無翅桃蚜田間分布的統(tǒng)計特征見表1。從表1可以看出，無翅桃蚜在煙葉苗期密度最小為(5.59±4.07)頭/株，煙葉旺長期蟲口密度最大為(14.5±9.6)頭/株；煙葉不同生育期蟲口密度最小值始終為0；蟲口密度最大值與平均值的變化趨勢完全一致；煙葉不同生育期變異系數(shù)(0.6147—0.7281)均較大，表明其空間分布的不均勻性，并隨密度的增大而減小, 表明種群密度的增大一定程度上提高了種群結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性；種群密度分布偏度均為右偏(偏度>0)，而且偏度越大，峰度也越大。煙葉苗期種群分布曲線峰度明顯大于其他時期，表現(xiàn)出更高的聚集性。

表1 無翅桃蚜在煙葉不同生育期空間分布的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

2.2 無翅桃蚜在煙葉不同生育期的空間變異

經(jīng)過擬合篩選，苗期135°方向和團棵期45°方向為隨機模型，苗期0°和45°方向，選擇線性有基臺模型，其他各時期方向均選擇球形-指數(shù)套合模型，判斷球形+指數(shù)套合模型是無翅桃蚜田間分布的主要模型，屬于聚集型分布的范疇。半變異函數(shù)曲線參數(shù)見表2。

表2 無翅桃蚜在煙葉不同生育期空間特點和模型參數(shù)

從表2可以看出，不同時間不同方向的參數(shù)值有著自我特性，總體趨勢是塊金值(4個時間的平均值分別為：13.4771，42.5221，212.9519和83.0046)、基臺值(4個時間的平均值分別為：31.1772，751.3109，16111.0655和6249.7443)和變程(4個時間的平均值分別為：4.4833，5.6676，6.3781和6.0057)均隨田間蟲口密度的增大而增大。苗期的隨機程度為0.1905—0.7186，表現(xiàn)較強的隨機性，而團棵期、旺長期、成熟期分別為：0.0413—0.1060,0.0370—0.1175和0.0116—0.1620，其隨機性均小于0.25，表明由隨機性引起的空間變異極小，也即由空間相關(guān)性引起的空間變異極大。決定系數(shù)均大于0.75，說明整體擬合效果良好[8- 11]。

2.3 無翅桃蚜在煙葉不同生育期空間分布模擬

煙葉不同生育期無翅桃蚜田間分布特征模擬結(jié)果見圖1，從圖1可以看出，在煙葉苗期桃蚜主要集中在北部中央，團棵期時位置發(fā)生較大遷移，而且分布面積擴大。而團棵期到旺長期再到成熟期，空間結(jié)構(gòu)變化較小，相對穩(wěn)定[3,8]。

圖1 煙葉不同生育期無翅桃蚜插值分布圖Fig.1 Kriging maps of spatial pattern of apterous M. percica at different stages of tobacco

2.4 相關(guān)性分析

煙葉不同生育期無翅桃蚜田間分布的相關(guān)性見表3，從表3可以看出，煙葉苗期與團棵期，無翅桃蚜空間分布相關(guān)性不顯著；團棵期與旺長期，相關(guān)性顯著；旺長期與成熟期，相關(guān)性極顯著；表現(xiàn)出空間相關(guān)性逐漸增強的趨勢。

表3 煙葉不同生育期無翅桃蚜田間分布的相關(guān)性

*P<0.05，**P<0.01，N=100

3 結(jié)論與討論

在湖北恩施地區(qū)，無翅桃蚜在煙葉苗期密度最小，旺長期密度最大，體現(xiàn)了一般昆蟲發(fā)生的普遍規(guī)律，這與本地區(qū)煙葉技術(shù)人員長期觀察結(jié)果是一致的。田間觀察還發(fā)現(xiàn)，有翅桃蚜的田間增長曲線為雙峰型，煙葉苗期和成熟期分別出現(xiàn)發(fā)生高峰，其詳細分布特征，需要進一步研究探討。蟲口密度最大值與平均值的變化趨勢完全一致，表明同一田塊桃蚜密度隨時間變化的統(tǒng)一性[8- 9,18]。煙葉不同生育期變異系數(shù)(0.6147—0.7281)均較大，說明桃蚜在田間分布的不均勻性，變異系數(shù)并隨密度的增大而減小，符合統(tǒng)計學的一般規(guī)律。煙葉苗期峰度明顯大于其他時期，表現(xiàn)出更高的聚集度，間接表現(xiàn)為半變異函數(shù)塊金值大，隨機程度高。田間觀察結(jié)果顯示，煙葉苗期無翅桃蚜集中分布于少數(shù)葉片上，并隨時間推移逐步擴散。早發(fā)現(xiàn)，早預防，消滅苗期少量聚集蚜蟲，減少苗期蟲口基數(shù)，有利于桃蚜種群數(shù)量的控制。

隨著煙葉生育期的增長，無翅桃蚜的空間結(jié)構(gòu)逐漸穩(wěn)定和明顯，在煙葉旺長期和成熟期各方向均可用球形+指數(shù)套合模型進行擬合，說明球形+指數(shù)套合模型是無翅桃蚜田間分布的主題模型，屬于聚集型分布的范疇。不同方向上模型擬合效果有著顯著差異，說明無翅桃蚜的空間分布與空間方向有明顯關(guān)系，進行昆蟲空間分布型分析時，對各方向進行分別闡述，是更加科學合理的。苗期的隨機程度為0.1905—0.7186，表現(xiàn)較強的隨機性，而團棵期、旺長期、成熟期分別為：0.0413—0.1060,0.0370—0.1175和0.0116—0.1620，其隨機性均小于0.25，表現(xiàn)很強的空間相關(guān)性，其隨機性引起的空間變異極小，進一步說明了無翅桃蚜在煙葉苗期相對于其他時期田間分布的不穩(wěn)定性[8- 11]。

通過克里格插值得到的無翅桃蚜田間分布模擬圖，可以清晰反映出煙葉不同生育期無翅桃蚜的田間分布特性，無翅桃蚜在煙葉苗期至團課期發(fā)生明顯遷移，分布面積明顯擴大，團棵期到旺長期再到成熟期，空間結(jié)構(gòu)變化較小。進一步說明了煙葉苗期無翅桃蚜的聚集性和不穩(wěn)定性。相關(guān)性分析顯示，無翅桃蚜的空間分布相關(guān)性呈現(xiàn)逐漸增強的趨勢，表明無翅桃蚜逐漸定殖，遷移性逐漸減小。揚鶴等人分別通過Moore I 指標、Lloydm*/x指標、Kuno Ca指標、擴散系數(shù)C和負二項分布中的K指標等多種方法驗證桃蚜的空間分布型，證明桃蚜在桃園的分布為聚集分布，并闡述其聚集主要是由環(huán)境引起的[27]，地統(tǒng)計學方法的分析結(jié)果驗證并補充了經(jīng)典統(tǒng)計學方法的結(jié)論。

本研究首次在原有研究的基礎上加入了角度概念，將空間方向以45°為單位劃分，更加準確、全面地描述昆蟲的空間分布特征。

致謝：感謝咸豐縣煙葉分公司全體成員對本試驗給予的幫助

[1] Zhu X C，Wang Y T，Wang Z F. The Manual of Chinese Tobacco Diseases and Insects. Beijing: Chinese Agricultural Press，2002：104- 105.

[2] Shang S H，Chen Q Y，Xu M L. The preliminary study of the occurrence regularity and prediction model ofMyzusPercicaein Guizhou province. Plant Protection，2010，36(5)：86- 91.

[3] Shi X L，Bi S D，Geng J G，Zhao X J， Zou Y D，Yu K，Ke S B， Ke L. Relationships between main insect pests and their predatory natural enemies in“518”nectarine orchard. Acta Ecologica Sinica， 2011， 31(15): 4372- 4384.

[4] Huang D C，Zhang R Z，Wang B. The population dynamics and prevention countermeasures ofMyzuspercicaein protective area. Plant Protection，2009，35(6)：108- 113.

[5] Deng J H，Li T F，Wu X F. The distribution pattern ofMyzuspercicaein vertical distribution of tobacco. Zoology Research，1998，19(6)：446- 452.

[6] Zhang Y C，Chen X，He Z L. The research of spatial distribution and sampling technology ofMyzuspercicae. China Tobacco，1988，4(1)：1- 3.

[7] Fu W F，Zhao P，Tao J C，Zou Y D，Bi S D，Geng J G，Xu Z E. Temporal and spatial relationships amongBemisiatabaciand its natural enemies in tomato fields. Journal of China Agricultural University，2009，14(4): 77- 83.

[8] Yan X H，Huang Y. Geostatistical analysis on spatial distribution of macropterous whitebacked planthopper,Sogatellafurcifera(Horváth). Journal of China West Normal University: Natural Science，2012，33(1)：1673- 5072.

[9] Yan X H，Zhao Z M，Liu H. Geostatistical analysis on spatial distribution of the nymph of whitebacked planthopper,Sogatellafurcifera(Horváth). China′s Agricultural Science，2010，43(3)：497- 506.

[10] Shi G S，Li D M. Spatial distribution of masson pine caterpillar pupae and its parasitic natural enemy guilds for the overwintering generation in the different pine forests. Acta cologica Sinica，1997， 17(4): 386- 392.

[11] Li Y C，Xia N B，Tu Q H， Luo Y Q， Wen J B. A geostatistical analysis of spatial patterns ofAnopiophoraglabripennisin poplars. Acta Ecologica Sinica，1997， 17(4): 393- 401.

[12] Zong S X， Luo Y Q，Xu Z C，Wen J B，Jia F Y. Geostatistical analysis on spatial distribution ofHolcocerushippophaecoluseggs and larva. Acta Ecologica Sinica， 2005， 25(4): 831- 836.

[13] Wang T，Wen J B， Luo Y Q，Xu Z C，Heli?vaara K. Geostatistical study on the spatial pattern ofAnoplophoraglabripennisin three types of stands.Acta Ecologica Sinica，2006，26(9): 3041- 3048.

[14] Huang S S，Hu H J，Liang G W. The spatial pattern of diapausing larva of striped rice borer，ChilosupperssalisWalker，with geographics. Acta Ecologica Sinica， 1999， 19(2): 250- 253.

[15] Zou Y D，Bi S D，Wang X S，Li G T，Meng Q L，Geng J G，Shen Y. Geostatiscal analysis on spatial patterns ofMacrosiphumgranariumandAphidius. Chinese Journal Applied Ecology，2001，12(6): 887- 891.

[16] Lu Y Y，Liang G W. The spatial pattern of the cotton bollworm eggs with geostatistics. Journal of Huazhong Agricultural University，2002，21(1):13- 17.

[17] Zhou Q，Zhang R J，Gu D X. Spatial distribution patterns of the white-backed planthopper in rice fields. Acta Entomologica Sinica，2003，46(2):171- 177.

[18] Williams L，Schotzko D J，McCaffrey J P. Geostatistical description of the spatial distribution ofLimoniuscalifornicus(Coleoptera: Elateridae) wireworms in the northwestern United States，with comments on sampling. Environmental Entomology，1992，21(5): 983- 995.

[19] David F N，Moore P G. Notes on contagious distributions in plant populations. Annals of Botany，1954，18(1): 47- 53.

[20] Arbous A G. Kerrich J E. Accident Statistics and the Concept of Accident-Proneness. Biometrics，1951，7(4): 340- 432.

[21] Dutta S，Bhattacharya B K，Rajak D R，Chattopadhyay C，Dadhwal V K，Patel N K，Parihar J S，Verma R S. Modelling regional level spatial distribution of aphid (Lipaphiserysimi) growth in Indian mustard using satellite-based remote sensing data. International Journal of Pest Management，2008，54(1): 51- 62.

[22] Ifoulis A A，Savopoulou-Soultani M. Use of geostatistical analysis to characterize the spatial distribution ofLobesiabotrana(Lepidoptera: Tortricidae) larvae in northern Greece. Environmental Entomology，2006，35(2): 497- 506.

[23] Chen Q，Wu W J，Zhang Z F，Liang G W. Geostatistic analysis of spatial pattern ofFruhstorferiolatonkinensisWill(Orthoptera: Catantopidae) nymphs. Chinese Journal of Applied Ecology， 2007，18(2): 467- 470.

[24] Jiang Y J，Yuan D X，Xie S Y，Li L L. Spatial variability of soil organic matter content in a typical karst watershed: Case study of XiaoJiang watershed, Yunnan Province. Acta Ecologica Sinica，2007， 27 (5): 2040- 2047.

[25] Tang Q Y，F(xiàn)eng G M. Practical Statistical Analysis and DPS Data Processing System. Beijing: science press，2002：250- 281.

[26] Zhou G F，Xu R M. Research on the Biogeostatistics. Beijing: Science Press，1998: 3- 10.

[27] Yang H，Zheng F K. Study on spatial distribution pattern ofMyzuspersicae(Sulzer) in the suburb of Nanchong. Journal of China West Normal University: Natural Science，2008，29 (1): 63- 65.

參考文獻:

[1] 朱賢朝，王彥亭，王智發(fā). 中國煙草病蟲害防治手冊. 北京: 中國農(nóng)業(yè)出版社， 2002：104- 105.

[2] 商勝華，陳慶園，徐卯林. 貴州煙區(qū)煙蚜發(fā)生規(guī)律及其預測模型的初步研究. 植物保護，2010，36(5)：86- 91.

[3] 施曉麗，畢守東，耿繼光，趙學娟，鄒運鼎，禹坤，柯勝兵，柯磊.“518”油桃主要害蟲與其捕食性天敵的關(guān)系. 生態(tài)學報，2011，31 (15):4372- 4384.

[4] 黃頂成，張潤志，王斌. 保護地桃蚜種群時空動態(tài)與防治對策. 植物保護，2009， 35(6)：108- 113.

[5] 鄧建華，李天飛，吳興富. 煙蚜在煙株上的垂直分布及其分布型. 動物學研究，1998，19(6)：446- 452.

[6] 張運慈，陳新，賀鐘麟，蔣金偉. 煙蚜空間分布與抽樣技術(shù)研究. 中國煙草，1988，4(1)：1- 3

[7] 付文鋒，趙鵬，陶金昌，鄒運鼎，畢守東，耿繼光，徐增恩. 番茄田煙粉虱與其天敵的時空關(guān)系. 中國農(nóng)業(yè)大學學報，2009，14(4):77- 83.

[8] 閆香慧，黃燕. 白背飛虱長翅型空間格局的地統(tǒng)計學分析. 西華師范大學學報:自然科學版，2012，33(1)：54- 60.

[9] 閆香慧，趙志模，劉懷. 白背飛虱若蟲空間格局的地統(tǒng)計學分析. 中國農(nóng)業(yè)科學，2010，43(3)：497- 506.

[10] 石根生，李典謨. 不同松林馬尾松毛蟲蛹及其寄生天敵群子的空間格局分析. 生態(tài)學報，1997，17(4): 386- 392.

[11] 李友常，夏乃斌，屠泉洪，駱有慶，溫俊寶. 楊樹光肩星天牛種群空間格局的地統(tǒng)計學研究. 生態(tài)學報，1997，17(4): 393- 401.

[12] 宗世祥，駱有慶，許志春，溫俊寶，賈峰勇. 沙棘木蠹蛾卵和幼蟲空間分布的地統(tǒng)計學分析. 生態(tài)學報，2005，25(4): 831- 836.

[13] 王濤，溫俊寶，駱有慶，許志春，Kari Heli?vaara. 不同配置模式林分中光肩星天?？臻g格局的地統(tǒng)計研究. 生態(tài)學報，2006，26(9): 3041- 3048.

[14] 黃壽山，胡慧建，梁廣文. 二化螟越冬幼蟲空間分布圖式的地理統(tǒng)計學分析. 生態(tài)學報，1999，19(2): 250- 253.

[15] 鄒運鼎，畢守東，王祥勝，李桂婷，孟慶雷，耿繼光，沈陽. 麥長管蚜及蚜繭蜂空間格局的地學統(tǒng)計學研究. 應用生態(tài)學報，2001，12(6)：887- 891.

[16] 陸永躍，梁廣文. 棉鈴蟲卵空間分布的地理統(tǒng)計學分析. 華中農(nóng)業(yè)大學學報，2002，21(1)：13- 17.

[17] 周強，張潤杰，古德祥. 白背飛虱在稻田內(nèi)空間結(jié)構(gòu)的分析. 昆蟲學報，2003，46(2)：171- 177.

[23] 陳強，吳偉堅，張振飛，梁廣文. 越北腹露蝗若蟲空間格局的地統(tǒng)計學分析. 應用生態(tài)學報，2007，18(2): 467- 470.

[24] 蔣勇軍，袁道先，謝世友. 典型巖溶流域土壤有機質(zhì)空間變異——以云南小江流域為例. 生態(tài)學報，2007，27(5)：2040- 2047.

[25] 唐啟義，馮明光. 實用統(tǒng)計分析及其DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng). 北京：科學出版社，2002：250- 281.

[26] 周國法，徐汝梅. 生物地理統(tǒng)計學. 北京：科學出版社，1998：3- 10.

[27] 揚鶴，鄭發(fā)科. 南充市郊桃園桃蚜的空間分布型研究. 西華師范大學學報：自然科學版，2008，29(1): 63- 65.

Geostatistical analysison spatial dynamics of the apterousMyzuspercicaein flue-cured tobacco fields of Enshi tobacco area, China

XIA Pengliang1,2,3, WANG Rui2, WANG Changjun2, LIN Guoping3, LIU Yinghong1,*

1PlantProtectCollegeinSouth-WestUniversity,Chongqing400715,China2EnshiPrefectureCompanyofHubeiProvincialTobaccoCorporation,Enshi445000,China3TobaccoScientificInstituteofHubeiProvince,Wuhan430030,China

The Enshi area is the largest tobacco growing base in Hubei Province, China, and the peach aphid,Myzuspercicae(Sulzer), is one of the most important pests of tobacco leaves in this region. The prevalence of peach aphid populations is increasing rapidly, as are incidents of viral disease spread by these insect pests, both of which result in substantial losses to tobacco production. More research on the spatial distribution and development of peach aphids will enhance the ability to predict its occurrence and comprehensively manage its populations. The alate form of the aphid migrates between tobacco fields and areas, whereas the population dynamics and occurrence cycles depend more on the insect′s apterous type. Because the spatial structure of peach aphid populations in tobacco fields depends on the host′s physiological and biochemical characteristics at different growth stages, more research is required to fully understand it. Classical statistical methods assume a random distribution, but insect populations show strong spatial correlation in the field. Newly-developed geological statistical methods can accommodate spatial correlation, allowing analyses of the spatial distribution of regionalized variables. We investigated the density of apterous peach aphids in tobacco fields at the seedling, rosette, rapid-growth, and maturity stages of growth and used geostatistical methods to analyze the spatial features and development of the insect, to simulate its distribution at different stages of tobacco, and to analyze the correlation between its spatial distribution during different stages of tobacco. The results showed that the aphid density was lowest at the tobacco seedling stage ((5.59 ± 4.07) aphids per plant) and peaked at the rapid-growth stage ((14.5 ± 9.6) aphids per plant). The variable coefficient of the density was relatively large (0.6147—0.7281), which indicated the inhomogeneity of the spatial distribution. The coefficient decreased as the population density increased, which showed that the population structure stabilized at higher densities. The largest kurtosis in the spatial pattern occurred at the seedling stage of tobacco, indicating more spatial clustering. We divided the plane into four directions (0°, 45°, 90°, and 135°) and found that the spatial distribution of aphids in the 135° direction during the seedling stage and the 45° direction during the rosette stage were randomly distributed. In the 0° and 45° directions during the period, the distributions matched linear models with a base station, and all other distributions fitted nested models with spherical + exponential factors. Therefore, we deduced that the primary model for apterousM.persicaewas the latter, indicating an aggregated distribution. All nuggets, stills, and ranges increased with density. The random degree of the model in the seedling stage (0.1905—0.7186) was significantly greater than in other stages (0.0116—0.1620). Kriging interpolation clearly described the migration in the seedling stage and showed that the spatial distribution was relatively stable in the other three stages. The spatial pattern of apterous peach aphid in the seedling stage of tobacco had no correlation with that in the rosette stage, but there was an obvious correlation between the rosette and rapid-growth stages and also between the rapid-growth and maturity stages. This indicated that migration should occur during the seedling stage and that the population distribution should remain relatively stable afterwards. We demonstrated that dividing the plane coordinate into four directions made the description of the spatial distribution more accurate and comprehensive.

Enshi plant tobacco area; flue-cured tobacco; apterous peach aphid; geostatistics; spatial dynamics

湖北省煙草公司科技項目(027Y2010- 032)

2013- 03- 27;

2013- 10- 28

10.5846/stxb201303270535

*通訊作者Corresponding author.E-mail: yhliu@swu.edu.cn

夏鵬亮，王瑞，王昌軍，林國平，劉映紅.恩施煙區(qū)無翅桃蚜在烤煙田空間動態(tài)的地統(tǒng)計學分析.生態(tài)學報,2014,34(5):1198- 1204.

Xia P L, Wang R, Wang C J, Lin G P, Liu Y H.Geostatistical analysison spatial dynamics of the apterousMyzuspercicaein flue-cured tobacco fields of Enshi tobacco area, China.Acta Ecologica Sinica,2014,34(5):1198- 1204.