何 平, 余 爽, 王友富, 陳建雄, 劉大章,馬 川, 張 玲, 李在華, 劉明鳳
(1.四川省涼山州亞熱帶作物研究所,米易 617201;2.四川省涼山州會理縣農業局,會理 615100)
四川省涼山州會理縣是我國最大的石榴產區之一,目前種植面積已經達到1.66萬hm2,產量突破25萬t,產值達到9億元,2002年被譽為“中國石榴之鄉”。西花薊馬是近年來為害石榴花和幼果的主要害蟲之一,其成蟲、若蟲多聚集在石榴的萼筒中取食為害,在石榴的外果皮留下銼傷斑,嚴重影響石榴的商品價值。目前有關西花薊馬在石榴上的為害和防治方法有一定的報道,但對其生態學特性及發生規律的研究較少。研究西花薊馬種群的空間分布格局,可以了解其空間結構,有利于改進抽樣方法,同時對西花薊馬預測預報工作也有一定的指導意義。
本試驗于2011年5月在四川省涼山州會理縣鹿廠鎮銅礦村的石榴園進行。根據地勢選擇了西花薊馬發生程度不同的10塊果園;采取五點法取樣,每片果園取10株樹,每株樹在東、西、南、北4個方向,上、中、下3個方位各選1朵花,將石榴花的萼筒向下,在A4大小的白紙上拍打花朵3次,數蟲口數,重復3次至無西花薊馬掉下,記錄3次累加蟲口數;每塊樣地共調查120朵花。
1.2.1 聚集度指標的檢驗
采用5種聚集強度指標測定西花薊馬在石榴花期的空間格局。
擴散系數C:方差S2與平均數m的比值(C=S2/m)可用于鑒定昆蟲種群分布的聚集度及均勻度,當C<1時為均勻分布,C=1時為隨機分布,C>1時為聚集分布。
Cassie的CA指數:CA指標來判定昆蟲的分布型情況;CA=1/K(K 為負二項分布中的參數),當CA=0時,為隨機分布,CA>0時,為聚集分布,CA<0時,為均勻分布。
David &Moore的叢生指標:I=S2/m-1,當I=0時為隨機分布,I>0時為聚集分布,I<0時為均勻分布。
蘭星平的L*指數:L*=m-m/S2+1,式中m為樣本平均值,S2為樣本方差,當L*/m=1時為隨機分布,L*/m>1時為聚集分布,L*/m<1時為均勻分布。
用Excel 2003軟件處理數據。
1.2.2 線性回歸方程的檢驗
Taylor冪指數法則:該法則指出種群的方差與抽樣的平均數之間的函數關系為S2=amb,進行對數轉換后呈直線回歸關系,其關系式lg(S2)=lg a+blg m,式中a、b為參數,當b=1時為隨機分布;當b>1時為聚集分布,聚集強度隨種群的密度升高而增加;當b<1時為均勻分布。
用Iwao的平均擁擠度和平均數的線性關系當中的兩個系數α、β,確定理論抽樣數:n=t2/D2[(α+1)/m1+β-1],式中n為理論抽樣數,m1為抽樣果園的蟲口密度,D為允許誤差,t為D的概率保證,α、β為平均擁擠度和平均數的線性關系式當中的兩個系數。
西花薊馬在石榴園中的種群聚集強度指標值如表1所示。從表1可以看出,所調查的10個果園的擴散系數C、/m的比值、L*指數均大于1,叢生指標I、CA值均大于0,由此可以判斷西花薊馬在石榴園中呈聚集分布。

表1 西花薊馬的聚集度指標
2.2.1 Iwao回歸模型
2.2.2 Taylor冪指數法則
根據統計資料由樣方的方差(S2)和樣方的平均數(m)求出的對數回歸方程為lg(S2)=-0.545 8+2.044 0lgm(R2=0.807 8)。方程中b=2.044 0>1,說明西花薊馬在石榴園中種群呈聚集分布,其聚集性隨種群密度的增加而增強。

表2 西花薊馬在石榴園中不同的蟲口密度下的理論抽樣數
在相同的蟲口密度條件下隨著允許誤差的增加,抽樣的石榴花朵數將逐漸減少;當允許誤差相同時,隨著蟲口密度的增加,抽樣的石榴花朵數逐漸減少。例如當蟲口密度為5頭/朵時,理論抽樣數為466朵花;當蟲口密度為20頭/朵時,理論抽樣數為120朵花。
從以上幾個聚集強度指標可以看出,西花薊馬在石榴園中的分布為聚集分布,個體間相互吸引,分布的基本成分是個體群,其聚集性隨種群密度的增加而增強。
Iwao理論抽樣數公式n=t2/D2(52.061 0/m1+0.139 4)確定的在不同蟲口密度下的理論抽樣數,為田間調查和預測預報提供了科學依據,對石榴樹上西花薊馬的科學防控具有一定的指導意義。
西花薊馬的空間分布型與寄主的種植方式、西花薊馬的生物學習性及氣候有關。西花薊馬喜歡在花器中生活,會理縣自3月份開始氣溫回升,石榴相繼進入開花期,為西花薊馬提供了足夠的食源,西花薊馬由其他寄主開始向石榴轉移,聚集在花器(萼筒)中生活繁衍,并且世代重疊,所以西花薊馬的空間分布是聚集分布。但是西花薊馬的發生危害受氣候因素的影響較大,每一年度的發生高峰期不盡相同,如何確定最佳的數據調查收集時間還有待進一步的研究。
[1]張孝羲.昆蟲生態測報[M].北京:中國農業出版社,2002.
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[3]鄭伯平,鄭長英.白三葉草生長期西花薊馬的空間分布型變化[J].環境昆蟲學報,2010,32(1):1-5.