綠盲蝽越冬卵在葡萄園中的空間分布型和抽樣技術研究

高素紅, 武海燕, 溫曉蕾, 路常寬, 趙春明, 張琪, 丁元元

(1.河北農業大學林學院， 河北 保定 071000；2.河北科技師范學院農學與生物科技學院， 河北 秦皇島 066600)

綠盲蝽(Apolyguslucorum)屬半翅目盲蝽科，是葡萄的主要蟲害之一，為害時間早且長，并且在葡萄整個生育期都很活躍，嚴重影響葡萄的生長發育，給果農帶來重大的經濟損失[1]。葡萄生長點被刺吸后會很快干枯，導致葡萄枝條停止生長；葡萄嫩葉受害后，葉面上會有許多刺吸點，隨著葉片的不斷生長,形成不規則、皺縮的孔洞，影響葡萄植株的長勢；葡萄花蕾和果粒受害后不僅會影響葡萄品質，也會使葡萄的產量降低[2]。近幾年,隨著葡萄種植面積不斷擴大,綠盲蝽在葡萄種植上的影響也愈加嚴重,并有逐漸加重的趨勢[3]，因此要加強綠盲蝽在葡萄種植上的防控。不僅僅是防控綠盲蝽成蟲，對綠盲蝽越冬卵、若蟲和蛹也要進行了解，針對綠盲蝽各個蟲期制定相對應的防控措施，以提供最適宜且綠色的管理方案。

不同生物個體所需的空間大小和性質都有一定差異，這些個體在空間的布局稱為種群空間分布格局。昆蟲種群的空間分布結構是種群基本特征之一，是在確定是否需要采取防治措施以及決定何時防治時必需具備的知識。通過種群空間分布結構可以確定某一昆蟲的抽樣方法，掌握不同時期的蟲口密度、危害程度等，從而對害蟲進行更精確的預測預報及防控[4]。

目前，綠盲蝽在棗樹[4]、茶[5]、棉花[6]等作物上的種群空間分布型已有研究，但在葡萄上的種群空間分布型鮮有報道。因此，本文對綠盲蝽越冬卵在釀酒葡萄園中的空間分布型及抽樣技術進行了研究,確定綠盲蝽越冬卵的空間分布格局和不同越冬卵密度下葡萄園中冬芽的最適抽樣數，旨在為今后葡萄園中綠盲蝽的綠色防控和抽樣調查提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗調查地位于河北省秦皇島市昌黎縣城北的華夏葡萄種植基地，樣地面積約1 hm2。本地屬季風區，年均氣溫11 ℃；降水量多，年均降水量638.33 mm；無霜期長，平均約186 d。釀酒葡萄品種為赤霞珠(Cabernetsauvignon)。

1.2 調查方法

于2019年10月15日采用平行線取樣法進行田間取樣，對華夏葡萄種植基地種植的釀酒葡萄進行調查并記錄數據。在釀酒葡萄園內隔行選取1個行區，共取10個行區，每行區隨機選取100個留芽，對所選取的留芽進行調查并詳細記載每個芽上綠盲蝽越冬卵的數量。

1.3 分布型測定

1.3.1頻次比較法 利用頻次比較法判斷綠盲蝽越冬卵在葡萄園中的空間分布型。將算出的理論頻次值與調查分析得出的實際頻次值進行卡方(χ2)檢驗，確定綠盲蝽越冬卵在葡萄園中的空間分布型[7-10]。χ2檢驗時要注意，N要足夠大，理論頻次不可以小于5。可將小于5的各項理論頻次合并，合并后的理論頻次要大于5。

①檢驗公式為χ2=∑[(f-fx)2/fx]

式中，f為實際頻次，fx為理論頻次。

②泊松分布(Poisson distribution)：該分布一般用來描述某一個種群呈隨機分布。該分布的理論公式如下。

Pr=e-mmr/r!

r>0

Pr=e-m

r=0

式中，Pr表示概率，m為總平均值，e=2.718，r為各抽樣單位內綠盲蝽越冬卵數(r=0,1,2,3……)。

③奈曼分布(Neyman)：這種分布呈核心分布，種群個體形成很多大小核心，核心之間的關系是隨機的，其公式如下。

r>0

Pr=e-m1(1-e-m2)

r=0

式中，m1=m2/(S2-m)，m2=S2/m-1，S2為方差，r=0,1,2……,j=0,1,2……r-1

④負二項分布：該分布和奈曼分布同樣為聚集分布，其中負二項分布的特點主要是種群個體之間不會形成核心，其理論公式[11]如下。

Pr=[(k+r-1)!Q-k-rpr]/[r!(k-1)!]

r>0

Pr=Q-k

r=0

式中，p=S2/m-1，k=m/p，Q=p+1=S2/m，S2為方差，r=0,1,2,3……。

1.3.2聚集度指標法 選用6種聚集度指標對綠盲蝽越冬卵的空間分布型進行測定[12-14]，各聚集指標見表1。

1.3.3回歸分析法 ①Taylor冪法則回歸模型[15-16]：logS2=loga+blogx。

式中，S2為方差；x為各行區越冬卵的平均數量；a為取樣統計因素；b是當平均密度增加時，方差的增長率。

②x*/x回歸模型(Iwao)[17-18]：x*=α+βx。

式中，α是x*軸上的截距，β是回歸斜率。

1.4 聚集原因

利用種群聚集均數(λ)來分析葡萄園中綠盲蝽越冬卵的聚集原因。聚集均數計算公式[19-21]如下。

λ=x×r/2k

當λ<2時，聚集是由環境條件引起的；當λ≥2時，聚集原因是由環境條件和昆蟲本身聚集習性共同作用或其中一個因素引起。

1.5 最適抽樣數

根據Iwao判別式來確定理論抽樣數N，計算公式[22-24]如下。

式中，t為一定置信度下的t分布值(t=1)，D為允許誤差，α、β為引入的參數。

1.6 數據處理

采用DPS 7.05和Excel 2010軟件進行數據分析。

2 結果與分析

2.1 綠盲蝽越冬卵頻次比較結果

表2 綠盲蝽越冬卵各分布型理論頻次的χ2檢驗Table 2 χ2 test of distribution patterns theoretical frequency for Apolygus lucorum overwintering eggs

2.2 聚集度指標測定與分析結果

本研究采取了6種聚集指標來判定綠盲蝽越冬卵的空間分布型，結果見表3。由表3可以看出，10個行區的平均擁擠度x*>0；叢生指數I>0；聚塊性指標x*/x>1；聚集度指標Ca>0；擴散系數C>1；平均擁擠度指標La/x>1；負二項分布指標0

2.3 回歸分析結果

由回歸方程結果(表4)可以看出，α=2.387 20>0，β=1.818 8>1，結合Iwao提出的x*/x模型，α>0說明綠盲蝽越冬卵個體間相互吸引且分布的基本成分是個體群，β>1說明種群呈聚集分布；loga=0.260 97>0，b=1.674 05>1，結合Taylor 的冪法則，loga>0、b>1表明綠盲蝽越冬卵在釀酒葡萄園區中為聚集分布，并且聚集度與其種群密度有關，密度越高，分布越聚集。

2.4 聚集原因分析

圖1顯示，對聚集均數(λ)與平均密度(x)進行線性回歸得λ=0.931x-0.184 1(r=0.940 5)。由回歸方程可知，綠盲蝽越冬卵的聚集均數(λ)隨其平均密度(x)的增強而升高。當λ<2時，葡萄園中綠盲蝽越冬卵聚集主要是由環境因素引起；當λ≥2時，其聚集原因為自身的聚集習性或與環境因素綜合作用所致。釀酒葡萄園中綠盲蝽越冬卵的聚集均數λ值(表3)均小于2，說明葡萄園中綠盲蝽越冬卵的種群聚集是由環境因素引起的。

2.5 最適抽樣數結果

應用Iwao統計方法，在釀酒葡萄園區可以確立綠盲蝽越冬卵的x*/x直線回歸方程，已知α和β的大小，因此，可用公式N=[(α+1)/m+β-1]/D2計算出在不同綠盲蝽越冬卵密度下葡萄冬芽的最適抽樣數(D=0.1)，結果見表5。

表5 綠盲蝽越冬卵的最適抽樣數Table 5 Optimal sampling number of Apolygus lucorum overwintering eggs

通過表5可以看出，在D=0.1的情況下，隨著綠盲蝽越冬卵密度增大，其抽樣數在減小。并且當平均蟲口密度為0.5頭·芽-1時，葡萄園區抽樣冬芽數為759；當平均蟲口密度為10頭·芽-1時，葡萄園區抽樣冬芽數為116。

3 討論

綠盲蝽是葡萄種植上的主要害蟲之一，它對葡萄整個生育期都具有很大程度的影響，為了可以更精確地預測綠盲蝽對葡萄的為害并進行防控，本研究對綠盲蝽越冬卵在釀酒葡萄園區中空間分布型進行了調查研究。首先，使用頻次比較法和聚集度指標來判斷葡萄園中綠盲蝽越冬卵的空間分布型，結果表明，綠盲蝽越冬卵在華夏釀酒葡萄園區的空間分布為核心聚集分布，這和徐琪等[5]的研究結果一致。其次，利用Iwao回歸方程和Taylor冪法則進行分析，結果表明，綠盲蝽越冬卵個體之間相互吸引、聚集分布，通過回歸模型的建立可以看出綠盲蝽越冬卵分布的基本成分是個體群，并且其聚集度與種群密度有很大的關系。最后，通過聚集均數分析葡萄園中綠盲蝽越冬卵聚集的原因是由環境的作用引起，且隨蟲口密度的變化而變化，這和矯振彪等[6]的研究結果一致。據觀察，長勢良好的葡萄藤上稍破損的葡萄冬芽著卵量較大，這可能是由于破損的葡萄冬芽的鱗片疏松，適合綠盲蝽產卵，亦或是由于綠盲蝽成蟲產卵造成葡萄冬芽破損，具體原因還有待于進一步研究。而長勢良好的葡萄藤可保證為早春孵化出的綠盲蝽若蟲提供充足的食物，影響該蟲聚集。因此，綠盲蝽越冬卵聚集分布這一現象可能受葡萄藤生長勢、葡萄冬芽鱗片疏密、種群密度等多個環境因素影響。

本研究基本明確了綠盲蝽越冬卵在華夏葡萄園區中的分布規律，通過研究其空間格局，進一步了解了葡萄園中綠盲蝽越冬卵的種群特征、種內和種間關系以及種群與環境關系；并通過最適抽樣數公式的計算，為今后準確預測綠盲蝽越冬卵在葡萄園內的密度提供了理論依據。在制定合適的葡萄冬芽抽樣方案的同時，可降低人力物力，方便田間調查。本研究結果為預測早春釀酒葡萄園中的綠盲蝽是否需要防治、制定適當的調查方法以及采取合適的防治措施等提供了一定的依據，對提高葡萄園區中葡萄的產量和品質具有重要的意義。