張開存 ，佟友貴，楊 欣*，張會(huì)燕，楊偉嫻，施艷萍，熊忠平

(1.昆明市東川區(qū)森防站，昆明 654100;2.昆明市東川區(qū)住房和城鄉(xiāng)規(guī)劃建設(shè)局，昆明 654100;3.西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南省森林災(zāi)害預(yù)警與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，昆明 650224)

銀合歡豆象Acanthoscelides macrophthalmus(Schaeffer，1907)隸屬豆象科Bruchidae，三齒豆象屬 Acanthoscelides，原產(chǎn)于南美洲，國(guó)內(nèi)于1999年在海南儋州首次發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在廣西、廣東、云南、貴州、四川、福建及臺(tái)灣等地危害(覃新導(dǎo)等，2005，2012)。該蟲是新銀合歡Leucaena leucocephala的重要種實(shí)害蟲，被害率可達(dá)100%(覃新導(dǎo)等，2007;吳立心等，2007)。因新銀合歡是干熱河谷重要的造林樹種，對(duì)銀合歡豆象的研究，有利于新銀合歡的天然更新，對(duì)干熱河谷地區(qū)植被和生態(tài)恢復(fù)具有重要意義 (蔣龍等，2009)。因此本研究對(duì)其幼蟲空間分布型進(jìn)行了深入系統(tǒng)研究，結(jié)果將為其調(diào)查的正確取樣、確定測(cè)報(bào)資料代換方式，進(jìn)行蔓延擴(kuò)散規(guī)律測(cè)報(bào)、綜合防控提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 調(diào)查方法

2012年4月在昆明市東川區(qū)小江干熱谷阿旺芋頭塘村至拖布鎮(zhèn)的格勒村的新銀合歡林內(nèi)，隨機(jī)選取大小不等的樣地5 塊，在每塊樣地內(nèi)隨機(jī)取樣樹11 株，共調(diào)查樣樹55 株;在每株樣樹上按東、南、西、北四個(gè)方位各隨機(jī)觀察5個(gè)莢果，每株樣樹均觀察20 莢果，統(tǒng)計(jì)蟲口數(shù)。

1.2 空間分布型分析方法

1.2.1 空間分布型測(cè)定

采用聚集度指標(biāo)法和回歸分析法對(duì)銀合歡豆象幼蟲空間分布型進(jìn)行分析。

聚集度指標(biāo)主要采用(丁巖欽，1980;徐汝梅，1988):(1)擴(kuò)散系數(shù)C=S2/;(2)負(fù)二項(xiàng)分布的K 值，K=/ (S2-)2;(3)平均擁擠度指標(biāo)m*=+S2/-1;(4)叢生指標(biāo)I 值法I=S2--1;(5)Cassie，R.M的CA 指標(biāo)CA=(S2-)/2;(6)m*/m 指數(shù);(7)m*/v指標(biāo);(8)La 指標(biāo)La=m-m/v+1。

回歸分析法包括:Taylor的冪法則(蘭星平等，1980)、Iwao的m*-m 回歸分析法(馬占山，1989)、蘭星平的m*-v 回歸分析法(1991)及蘭星平改進(jìn)的La-m 回歸分析法(1993)。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理借助于統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 16.0 完成，圖表制作通過(guò)Excel 2003 完成。

1.3 聚集因素分析

不同昆蟲的空間分布型可能相同，也可能不同，這與它們的生物學(xué)習(xí)性和適應(yīng)環(huán)境的方式有密切的關(guān)系。Blackith 認(rèn)為聚集分布的種群其聚集的原因可分為昆蟲本身的生物學(xué)特性和環(huán)境因素兩方面，并提出了用“聚集均數(shù)”指標(biāo)來(lái)判斷種群聚集的原因。

計(jì)算公式為:λ=mγ/2k，式中:λ為聚集均數(shù)，m為樣本平均數(shù)，k為負(fù)二項(xiàng)分布的參數(shù)，γ為自由度為2k的x20.05分布函數(shù)值，2k 常為小數(shù)，按比例計(jì)算γ 值。

1.4 抽樣技術(shù)

在害蟲管理的序貫抽樣決策中，一般采用兩界限序貫抽樣決策模型，即拒絕限和接受限(二者合稱決策限)。本文選用擬合效果較好的其中一個(gè)模型來(lái)確定銀合歡豆象幼蟲的序貫抽樣模型及最大理論抽樣數(shù)公式。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣地調(diào)查結(jié)果

銀合歡豆象幼蟲在5 塊樣地的蟲口密度調(diào)查結(jié)果，見表1。

表1 銀合歡豆象幼蟲蟲口密度調(diào)查Table 1 Population density investigation of the Acanthoscelides macrophthalmus larva

表1 中，對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，計(jì)算出每塊樣地的平均蟲口密度、方差和平均擁擠度作為該幼蟲空間分布型確定的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.2 幼蟲空間分布型的測(cè)定

2.2.1 聚集度指標(biāo)測(cè)定法

根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，計(jì)算出各聚集度指標(biāo)，結(jié)果見表2。

表2 中，總體的擴(kuò)散系數(shù)c ＞1;負(fù)二項(xiàng)分布的參數(shù)k ＞0;叢生指標(biāo)I ＞0;CA＞0;m*/m ＞1;當(dāng)m ＞1 時(shí)，m*/v＜1;La/m ＞1。根據(jù)各聚集度指標(biāo)的含義均判定:銀合歡豆象幼蟲的空間分布型為聚集分布。

2.2.2 回歸分析測(cè)定法

將上述資料，分別用Taylor的冪法則、Iwao的m*-m 回歸模型及蘭星平的m*-v 模型、La-m模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3 所示。

表2 銀合歡豆象幼蟲聚集度指標(biāo)值Table 2 Aggregation indices value of the Acanthoscelides macrophthalmus larva

表3 回歸分析測(cè)定結(jié)果Table 3 Results of regression analysis

表3 結(jié)果表明:根據(jù)Iwao的m*-m 模型、蘭星平的m*-v 回歸模型、La-m 模型的回歸系數(shù)判別指標(biāo)，均判定:銀合歡豆象幼蟲的空間分布呈聚集分布。另La-m 模型和m*-m 模型模型擬合效果較好，回歸極顯著。

2.3 種群聚集原因分析

聚集均數(shù)指標(biāo)m=4.113，k=77.59，x20.0.5(2k)=127.2201，所求的λ=3.371。

結(jié)果表明銀合歡豆象幼蟲的聚集原因可能是由昆蟲本身的聚集行為習(xí)性引起的，也可能是由于昆蟲本身的聚集行為與環(huán)境因子共同作用的結(jié)果。

2.4 不同方位蟲口密度差異顯著性檢驗(yàn)

由于不同方位枝梢的生理性狀存在一定差異，因而對(duì)銀合歡豆象幼蟲的吸引作用可能也存在一定的差異。在不同樣地內(nèi)，對(duì)每株樣樹不同方位(東、南、西、北)均隨機(jī)觀察5個(gè)莢果，并統(tǒng)計(jì)了各樣地不同方位的蟲口數(shù)，調(diào)查結(jié)果見表4。

表4 是經(jīng)原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算得的不同方位(東、南、西、北)平均蟲口密度數(shù)據(jù)，以此作為方位間差異顯著性檢驗(yàn)的基本數(shù)據(jù)資料，利用單因素方差分析的方法對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表5。

表4 銀合歡豆象幼蟲不同方位蟲口密度調(diào)查Table 4 Population density investigation of the Acanthoscelides macrophthalmus larva in different orientation

表5 方差分析表Table 5 Analysis of variance table

表5 中，利用F 分布對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，由于F=0.249＜F0.05(3，16);sig=0.861 ＞α=0.05 (α為顯著性水平)，可得出結(jié)論:不同方位間的平均蟲口密度差異不顯著，表明銀合歡豆象幼蟲對(duì)植株?yáng)|、南、西、北四個(gè)方位危害程度大體一致。

2.5 抽樣技術(shù)

2.5.1 序貫抽樣方程的確定

將表3 中的各有關(guān)模型的參數(shù)代入相應(yīng)的序貫抽樣公式中，令置信指標(biāo)t=1.960，防治指標(biāo)m0=2 頭/莢果，則可得出各模型應(yīng)用于林間抽樣的序貫抽樣方程。本文以擬合效果最好的的Iwao 模型為例，其它模型的序貫抽樣方程的確定過(guò)程與此相同。其通式為T(n)=nmo±t，將數(shù)據(jù)代入得銀合歡豆象幼蟲序貫抽樣方程To'=2n±1.727

2.5.2 序貫抽樣表的制作

將一系列的n 值(如n=5，10，15，…)代入序貫抽樣方程，可計(jì)算出相應(yīng)的累積蟲口數(shù)的上、下限值(T0'(n)，T0″(n))，即得序貫抽樣表(表6)。

表6 銀合歡豆象幼蟲序貫抽樣表(Iwao 模型)Table 6 Sequential sampling table of the Acanthoscelides macrophthalmus larva (Iwaomodel as an example)

表6 提供了在抽樣過(guò)程中，不同抽樣株數(shù)對(duì)應(yīng)累計(jì)蟲數(shù)的上下限理論參考值。林業(yè)工作者可根據(jù)實(shí)際抽樣結(jié)果對(duì)照理論參考值作出是否需要防治的結(jié)論。為了使讀者更為直觀的理解，繪制序貫分析圖，見圖1。

從表6 和圖1 可看出，如調(diào)查莢果為100個(gè)，累積蟲數(shù)超過(guò)217 頭時(shí)，則需進(jìn)行防治;累積蟲數(shù)少于183 頭時(shí)，則不需防治;累積蟲數(shù)在兩者之間不能肯定時(shí)，無(wú)法決定是否進(jìn)行防治。在此種情況下，則需要采用最適抽樣單元數(shù)，為決策者提供理論參考是否該進(jìn)行防治。

圖1 銀合歡豆象幼蟲序貫分析圖Fig.1 Sequential analytical graph of the Acanthoscelides macrophthalmus larva

2.5.3 最適抽樣單元數(shù)的確定

在給定的誤差標(biāo)準(zhǔn)下，預(yù)先算出理論上的最適抽樣數(shù)量，當(dāng)實(shí)際抽取的樣本數(shù)等于理論最適抽樣數(shù)時(shí)，不論實(shí)際統(tǒng)計(jì)的累計(jì)蟲口數(shù)是否超過(guò)上限值或低于下限值，或者處于二者之間，抽樣也應(yīng)終止。在停止抽樣時(shí)，如果實(shí)測(cè)的累計(jì)蟲口數(shù)超過(guò)上限值，則必須進(jìn)行防治;如果實(shí)測(cè)的累計(jì)蟲口數(shù)仍低于下限值，則無(wú)須防治;如果實(shí)測(cè)的累計(jì)蟲口數(shù)仍然處于繼續(xù)抽樣區(qū)，則以累計(jì)蟲口數(shù)最接近的那一個(gè)界限值來(lái)作出防治與不防治的判斷。

表7 銀合歡豆象幼蟲各蟲口密度下最適抽樣數(shù)Table 7 The optimum sampling number in different population density of the of Acanthoscelides macrophthalmus larva

3 結(jié)論與討論

聚集度指標(biāo)法、Iwao的m*-m 回歸模型、蘭星平的m*-v 回歸模型及回歸模型La-m 分析法均表明:銀合歡豆象幼蟲在昆明市東川區(qū)新銀合歡林內(nèi)空間分布型呈聚集分布，聚集原因主要是昆蟲本身的聚集行為習(xí)性引起的，也可能是由于昆蟲本身的聚集行為與環(huán)境因子共同作用的結(jié)果。對(duì)5 塊樣地不同方位間(東、南、西、北)的平均蟲口密度進(jìn)行方差分析表明:植株的不同方受銀合歡豆象危害程度無(wú)顯著差異。以擬合效果最好的Iwao 模型，制訂了序貫抽樣方程To'=2n ±和最適抽樣方程n=t2/D2(1.9/m-0.204)。

已報(bào)道的新銀合歡害蟲空間分布型研究包括新銀合歡軟蠟蚧Coccus sp.和榕片圓蚧Aonidiella sotetsu (曹葵光等，1995;賈平等，2009)，其研究結(jié)果與本研究結(jié)果相同，均為聚集分布。通過(guò)聚集指數(shù)λ 聚集原因分析表明:其聚集原因主要是害蟲本身特性或環(huán)境引起的。這也不難理解，環(huán)境三種害蟲所處的均相同和類似，自身原因方面，已報(bào)道兩種是蚧蟲營(yíng)群居生活，本項(xiàng)研究的豆象飛翔能力較弱，主要靠爬行傳播，因此其聚集分布的原因也就很好理解。本項(xiàng)研究豐富了銀合歡豆象在云南省的研究數(shù)據(jù)，同時(shí)為制定林間抽樣技術(shù)提供了理論依據(jù)，但在應(yīng)用序貫抽樣模型理論抽樣數(shù)和時(shí)，應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況科學(xué)使用。

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