稻飛虱遷入初期成蟲種群密度的零頻率估計(jì)方法

魏正英，何玉琬，陳觀浩

(1.廣東省化州市寶圩農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站，廣東化州 525138;2.廣東省化州市楊梅農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站，廣東化州 525129;3.廣東省化州市病蟲測(cè)報(bào)站，廣東化州 525100)

稻飛虱主要包括褐飛虱Nilaparuata lugens(Stal)(BPH)與白背飛虱 Sogatella furcifera(Horváth)(WBPH)，是中國(guó)和東南亞國(guó)家水稻上重要的遠(yuǎn)距離遷飛性害蟲(齊國(guó)君等，2008;陳觀浩等，2010)。它的發(fā)生具有暴發(fā)性和毀滅性，其發(fā)生為害嚴(yán)重威脅著水稻的安全生產(chǎn)。近年來，稻飛虱在廣東省化州市普遍猖獗危害，具有發(fā)生期顯著提前;次害代發(fā)生重，重發(fā)世代增多;暴發(fā)頻率加快，對(duì)水稻為害進(jìn)一步加劇(陳觀浩等，2010 ;劉祖建等，2012)。

在稻飛虱的測(cè)報(bào)實(shí)踐中，許多重要數(shù)據(jù)來源于成蟲期調(diào)查。成蟲田間種群密度情況是管理者首先需要把握的有用信息和實(shí)施決策的基礎(chǔ)。然而，田間調(diào)查是一項(xiàng)勞動(dòng)強(qiáng)度大、費(fèi)工費(fèi)時(shí)的艱苦工作。在實(shí)際調(diào)查工作中，為了節(jié)省人力和時(shí)間，常常利用無蟲樣頻率(零頻率)來估計(jì)其種群密度。即利用樣本中無蟲叢(株)率與蟲口密度之間的關(guān)系，推算種群密度(丁巖欽，1994;秦厚國(guó)等，1996)。由于無需詳細(xì)計(jì)數(shù)每一樣方的具體蟲數(shù)，而只關(guān)心有蟲或無蟲，所以能大幅度減輕勞動(dòng)強(qiáng)度，具有快速、簡(jiǎn)便、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)點(diǎn)，頗受測(cè)報(bào)人員的歡迎。本文在0-1 抽樣的基礎(chǔ)上，探索稻飛虱遷入初期成蟲種群密度和零頻率關(guān)系的最優(yōu)模型，以便在一定精度保證的前提下，簡(jiǎn)便、快捷地估計(jì)其田間發(fā)生情況，為該蟲的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)和防治提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 田間調(diào)查方法

2010-2012 年，早稻、晚稻分別于2 代(4月上旬-5月上旬)、5 代(8月)稻飛虱遷入始期進(jìn)行調(diào)查，上述兩個(gè)時(shí)期分別為當(dāng)?shù)卦绲尽⑼淼静?拋)秧1 個(gè)月左右。采用平行跳躍式取樣，每塊田調(diào)查水稻叢數(shù)為500-700 叢不等，采用目測(cè)法逐叢調(diào)查水稻上稻飛虱(含褐飛虱、白背飛虱)成蟲數(shù)量。共調(diào)查受害程度不同的稻田11 塊。

1.2 m—p0模型的擬合

將田間調(diào)查所得數(shù)據(jù)以每塊樣地為1 組，分別計(jì)算每組稻飛虱成蟲種群密度m (頭/叢)和零頻率p0，用m 和p0分別擬合Gerrard-Chiang 模型(徐汝梅，1987 ;秦厚國(guó)等，1996)m=a (-lnp0)b、線性函數(shù)m=a+bp0、二次函數(shù)m=a+b1p0+指數(shù)函數(shù)冪函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)m=a+blnp0等6種模型。

最優(yōu)模型以F 值和R2(線性回歸的決定系數(shù)或曲線回歸的相關(guān)指數(shù))綜合判定(蔡篤程等，2011)。

文中數(shù)據(jù)處理采用SPSS.18.0 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行。

1.3 理論抽樣數(shù)的確定

根據(jù)Gerrard-Chiang 方法(陳邦強(qiáng)等，1989;秦厚國(guó)等，1996)的理論抽樣公式(b 為Gerrard-Chiang 模型系數(shù)，p0為零頻率，cv 為估計(jì)精度)計(jì)算不同精度下調(diào)查理論抽樣數(shù)。

1.4 田間應(yīng)用

2013年早稻，采用1.1 節(jié)調(diào)查方法，每塊田調(diào)查水稻叢數(shù)200 叢以上，列出成蟲種群密度m(頭/叢)和零頻率p0，檢驗(yàn)此方法在大田普查時(shí)的適用性。共調(diào)查受害程度不同的稻田9 塊。

2 結(jié)果與分析

2.1 稻飛虱遷入初期成蟲種群密度和零頻率的田間調(diào)查結(jié)果

表1 是2010-2012年稻飛虱遷入初期成蟲種群密度和零頻率的田間調(diào)查結(jié)果。

表1 稻飛虱遷入初期成蟲種群密度與零頻率Table 1 Rice planthoppers moving early adult population density and zero frequency

從表1 可看出，m 有隨著p0的增大而減少的趨勢(shì)，故可對(duì)其進(jìn)行回歸分析，探索最優(yōu)回歸模型。

2.2 m—p0模型的擬合

利用表1 數(shù)據(jù)進(jìn)行前述6種模型的擬合，結(jié)果見表2。

表2 中6種模型的擬合結(jié)果表明，各種模型均達(dá)極顯著水平，但綜合F 值和R2分析，稻飛虱成蟲種群密度m 和零頻率p0回歸模型以Gerrard-Chiang 模型m=1.2467 (-lnp0)1.0721為最優(yōu)。

2.3 理論抽樣數(shù)的確定

用零頻率法估計(jì)種群密度，倘能附以一定概率保證下的理論抽樣數(shù)的確定方法，則可實(shí)現(xiàn)最為有效的簡(jiǎn)易估計(jì)。將b=1.0721 代入理論抽樣公式，得到不同零頻率(p0)及精度(cv)水平下稻飛虱成蟲種群密度簡(jiǎn)易估計(jì)的理論抽樣數(shù)值表(表3)。

在實(shí)際應(yīng)用中，只要預(yù)先粗略估計(jì)零頻率，就可以獲得理論抽樣數(shù)。

表2 稻飛虱遷入初期種群成蟲m-p0模型擬合結(jié)果Table 2 Rice planthoppers moving initial population adult m-P0model fitting results

表3 理論抽樣數(shù)值表(Gerrard-Chiang 法)Table 3 Theoretical sampling number table (Gerrard-Chiang method)

2.4 田間驗(yàn)證

將2013年早稻調(diào)查沒有參加建模的9 組數(shù)據(jù)p0代入Gerrard-Chiang 模型進(jìn)行驗(yàn)證，所得理論值m 和實(shí)測(cè)值M 的比較結(jié)果見表4。

由表4 可見，最高誤差13.43%，平均誤差7.55%，模型的精度小于預(yù)定cv 值0.2，完全符合田間調(diào)查精度(cv=0.2)要求。因此利用Gerrard-Chiang 模型根據(jù)0-1 抽樣所得p0值，可有效地估計(jì)稻飛虱成蟲種群密度m。從表4 還可看出，模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值十分接近，經(jīng)t 檢驗(yàn)，其可靠平準(zhǔn)降低到t0.10=1.746，兩者間差異仍不明顯(t=0.1585，P=0.8761)，說明Gerrard-Chiang 模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值均無顯著差異，但前者比后者省時(shí)、省力、可提高工效幾倍到十幾倍。生產(chǎn)中可以應(yīng)用這個(gè)模型對(duì)田間稻飛虱發(fā)生為害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

表4 對(duì)Gerrard-Chiang 模型的進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果Table 4 To further varify the results of the Gerrard-Chiang model

3 結(jié)論與討論

稻飛虱遷入初期成蟲種群密度m 和零頻率p0的最優(yōu)回歸模型為m=1.2467 (-lnp0)1.0721。稻飛虱遷入初期成蟲密度調(diào)查，可在田間粗略估計(jì)無蟲叢率(零頻率)來確定理論抽樣數(shù)后，再調(diào)查無蟲叢率(零頻率)，按無蟲叢率(零頻率)及蟲口密度建立的田間種群密度最優(yōu)估計(jì)模型求算，可節(jié)省人力物力。

Gerrard-Chiang 模型m=a (-lnp0)b被廣泛應(yīng)用于一些個(gè)體小、繁殖快、擴(kuò)散能力強(qiáng)的有害生物(如蟎類、蚜蟲等)種群密度的估計(jì)(趙志模和周新遠(yuǎn)，1984)，本文用m 和p0擬合Gerrad-chiang 模型和線性函數(shù)、二次函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)及對(duì)數(shù)函數(shù)6種常見函數(shù)模型的結(jié)果也表明，Gerrad-chiang 模型優(yōu)于其他5種常見函數(shù)模型。

用零頻率方法估計(jì)害蟲田間種群密度，是一項(xiàng)具有重要意義的研究課題，有利于減輕基層測(cè)報(bào)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，改善預(yù)報(bào)條件，提高預(yù)報(bào)水平和防治效果。

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