云南松毛蟲幼蟲空間格局及其抽樣技術研究

張雯

（寧德市林業局，福建 寧德352100）

云南松毛蟲（Dendrolimus houi Lajorquiere）屬鱗翅目（Lepidoptera）枯葉蛾科（Lasiocampidae）［1］，又名大柏毛蟲或柳杉毛蟲，是一種危害馬尾松的森林食葉害蟲，也是福建省寧德地區重要鄉土樹種柳杉的歷史性成災害蟲［2］。近年來，云南松毛蟲依然是寧德地區的主要食葉害蟲，危害較大。目前，關于云南松毛蟲預測預報、防治技術試驗、蟲災級數表的研制以及生物學特性等方面的研究已有報道［3－6］。但對了解該蟲種群的猖獗、擴散行為和種群管理具有實際應用價值的空間格局研究則少有人研究，尤其是寧德地區柳杉林地中云南松毛蟲幼蟲空間格局的研究仍屬空白。為揭示云南松毛蟲幼蟲種群的空間結構，進一步了解該蟲的行為習性，提高蟲情預報的準確性，筆者于2014年對該蟲幼蟲的空間格局及林間調查抽樣技術進行了探討，以期為云南松毛蟲的綜合防治策略提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 樣地概況

試驗地點位于福鼎市后坪國有林場長后工區1－7－2小班樓坪鐺一塊面積為14.10hm2的柳杉純林中，柳杉為林場于1985年所造，平均樹高13.1 m，胸徑14.8cm，造林密度為1 300株·hm－2，林下植被以芒箕骨為主。試驗地地處27°09′56″N，128°01′8″E，海拔742～905m。試驗地所在區域年無霜期長達270d，平均氣溫18.5℃，年均降雨量1 661.6mm，常年風向以東北風為主。試驗地土壤為黃紅壤，平均土層厚度為60cm左右，腐殖質層厚8cm左右，立地質量等級為中等肥沃級。

1.2 調查方法

2014年3月中下旬，參照何中聲等調查馬尾松毛蟲的方法［7］，根據實際情況，在試驗地南坡的上、中、下坡位，分別設立30m×30m標準地9塊，每種坡位設3塊。每塊標準地應用棋盤式抽樣法調查30株柳杉，統計各樣株的云南松毛蟲幼蟲數，記錄林分狀況、坡向、坡位、坡度和地被種類，并統計歸類。

1.3 研究方法及數據處理

采用叢生指標I、聚塊性指標M＊/－x、CA指標、擴散系數C、負二項分布中的K指標、蘭星平Lα指標、張連翔Z/V 指標等7個指標分析云南松毛蟲幼蟲的空間格局［8－10］；分別采用Iwao的 M＊－M 回歸分析法、Taylor的冪法則、蘭星平的Lα＝a＋b－x回歸模型、張連翔的Z＝a＋bV回歸模型對云南松毛蟲幼蟲聚集度指標進行判定和分析［7－9］，采用Blackith（1961）的種群聚集均數（λ）檢驗分析云南松毛蟲幼蟲聚集的原因［7］；采用Iwao研究的最佳抽樣模型和序貫分析模型進行抽樣技術研究［11］；采用Excel 2003和DPS v7.05版軟件進行數據處理［12］。

2 結果與分析

2.1 云南松毛蟲幼蟲空間分布型的測定

將各標準地中調查所得的云南松毛蟲幼蟲進行統計，并采用各種聚集度指標對云南松毛蟲幼蟲在柳杉林間的空間分布型進行測定，結果見表1。由表1可知，9塊標準地叢生指標（I）、Kunou指標（CA）和K指標均＞0，聚塊性指標M＊/－x、擴散系數（C）、Lα指標和Z/V 指標均＞1，這表明云南松毛蟲幼蟲在各標準地中均屬聚集分布。由于各標準地均測得0＜K＜8、λ＞2，說明云南松毛蟲幼蟲在柳杉林間存在較強的聚集度，且聚集的原因是由于其自身的生物學特性所引起的。

表1 云南松毛蟲幼蟲的聚集度指標

2.2 云南松毛蟲幼蟲空間格局的回歸模型分析

經計算，云南松毛蟲幼蟲空間格局的回歸模型如表2所示，在Iwao M＊－M模型中，α＝－1.493 3＜0，β＝1.510 8＞1，相關系數R＝0.9887；在Taylor冪法則回歸模型中，lga＝－0.281 8＜0，b＝2.079 5＞1，相關系數R＝0.975 1；在蘭星平的Lα＝a＋b－x回歸模型中，a＝0.705 7＞0，b＝1.010 0＞1，相關系數R＝0.999 9；在張連翔的Z＝a＋bV回歸模型中，a＝2.263 8＞0，b＝1.035 4＞1，相關系數R＝0.999 9。這表明云南松毛蟲幼蟲在林間的分布呈聚集型分布，但幼蟲個體之間相互排斥。又由于4個回歸模型的相關系數R值均為0.9以上，P值均達到0.01的極顯著水平，說明4個回歸模型擬合效果均較好，皆為有效、合理的回歸模型。

表2 云南松毛蟲幼蟲空間格局的回歸模型

2.3 林間理論抽樣數確定

在林業實地抽樣調查時，確定適合的抽樣數量可以在提高調查精度的同時節省人力物力。由表2可知，Iwao M＊－M 模型的相關系數R＝0.988 7，P值為0.000 1，達到0.01的極顯著水平。故可依據Iwao提出的理論抽樣數公式N＝t2＊［（α＋1）/－x＋β－1）］/D2計算云南松毛蟲幼蟲在寧德地區林間的最適理論抽樣數。由于概率保證值t在林間調查中通常取1，Iwao M＊－M模型的方程式為M＊＝－1.493 3＋1.510 8－x，即α＝－1.493 3，β＝1.510 8，所以抽樣理論公式為N＝t2＊（－0.493 3/－x＋0.510 8）/D2。當允許誤差D分別取0.05、0.1、0.2時，可有計算出不同蟲口密度下云南松毛蟲幼蟲載寧德地區柳杉林中的最適理論抽樣數（表4）。由表4可看出，在柳杉林間，允許誤差相同時，抽樣數隨著云南松毛蟲幼蟲平均蟲口密度的增大而減少；而在云南松毛蟲幼蟲平均蟲口密度相同的林地中，允許誤差越小，則需要的抽樣數就越大。

表3 不同幼蟲蟲口密度水平下的最適理論抽樣數

2.4 序貫抽樣研究

根據寧德地區柳杉的生長情況和云南松毛蟲在寧德地區歷年的發生危害情況，對于林齡20a左右的柳杉林，當云南松毛蟲幼蟲蟲口密度在10頭·株－1左右時，有大發生趨勢。在此次調查中，每塊標準地的調查數均為30株，故取n＝30，m0＝10代入式（1）、（2）。計算得上限指標為337，下限指標為263。這說明，當調查得到的累計云南松毛蟲幼蟲蟲口數超過337頭時，需要進行及時防治；當介于263頭和337頭之間時，需要進行繼續調查抽樣，以確定是否需要防治；當低于263頭時，不需防治。

3 小結與討論

云南松毛蟲幼蟲在寧德地區的柳杉林間呈聚集分布，但個體間相互排斥。幼蟲呈聚集分布的原因是云南松毛蟲成蟲的產卵特性和柳杉林間的生態環境因子等共同決定的。而個體間相互排斥，是因為卵孵化成為幼蟲后，幼蟲需取食柳杉針葉和嫩枝，使得個體間因食物存在種內競爭，導致個體間相互排斥。

4個回歸模型的相關系數R值均為0.9以上，P值均達到0.01的極顯著水平，說明4個回歸模型擬合效果均較好，皆為有效、合理的回歸模型，4種模型均表明云南松毛蟲幼蟲在寧德地區的柳杉林間呈聚集型分布。本研究依據Iwao M＊－M模型的直線回歸式在允許誤差一定的情況下，通過預估林間幼蟲蟲口密度水平，確定調查時的最適抽樣數，為云南松毛蟲幼蟲預測預報提供理論依據。

［1］江葉欽，張亞坤，陳文杰，等.云南松毛蟲的防治研究［J］.福建林學院學報，1989，9（1）：22－27

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［3］徐真旺，羅松根，林少波，等.云南松毛蟲預測預報蟲災級數表的研制［J］.森林病蟲通訊，2000，19（2）：12－14

［4］雷祖培，張蘭，闞顯照，等.綠得寶防治烏巖嶺保護區云南松毛蟲藥效試驗的初步研究［J］.中國農學通報，2009，25（11）：165－168

［5］蔡國貴.云南松毛蟲高毒力白僵菌Bbd3菌株的篩選及應用［J］.南京林業大學學報：自然科學版，2006，30（1）：105－108

［6］鄭道雄.柳杉云毛蟲生物學特性及防治技術試驗研究［J］.林業勘察設計（福建），2008（1）：116－119

［7］何中聲，劉金福，洪偉，等.三明市馬尾松毛蟲越冬代幼蟲的空間格局［J］.福建林學院學報，2007，27（4）：308－312

［8］丁巖欽.昆蟲數學生態學［M］.北京：科學出版社，1994：22－57

［9］蘭星平.La－M模型在檢驗昆蟲種群空間分布型與抽樣調查中的應用［J］.林業科學研究，1996，9（1）：41－46

［10］張連翔，呂尚彬，溫豁然，等.種群空間格局研究的Z—V模型及其抽樣設計方法［J］.西北林學院學報，1997，12（1）：75－79

［11］Iwao S.Application of the m＊－m method to the analysis of spatial patterns by changing the quadrat size［J］.Res.Popul.Ecol.，1972，14：79－128

［12］唐啟義，馮明光.實用統計分析及其DPS數據處理系統［M］.北京：科學出版社，2002：205－208