豫東棉區(qū)蚜蟲空間自相關(guān)性分析

中圖分類號 文獻標識碼A 文章編號 1007-7731（2025）12-0054-05

DOI號 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.12.014

Exploration of spatial autocorrelation of the aphid in Eastern Henan cotton region

WUChao ZHAN Yanan LUZhenhua DUYubei CHANG Mingjuan （Yudong Comprehensive Experimental Station of National Coton Industry Technology System，Kaifeng Academy of Agricultural and Forestry Sciences，Kaifeng 475141， China）

AbstractSpatialautocorrelationanalysisisemployed toassess theclustering trendsof spatial dataacross geographicspace.In this study，using cultivar Kaimian39as the host plant，1O survey points were divided into experimental group 1（points 1-5）andexperimental group2（Points 6-10）.GeoDA spatial analysis software was utilized to identify the spatial characteristics of the aphid occurence locations andtheir population number，while IBM SPSS Statistics 25 was used to analyze the corelation betweenaphidabundance and meteorological factors such as daily average temperature.The results showed that the global Moran's indices for occurrence locations and abundance were -0.371and O.678，respectively.Local Moran’s index analysis revealed that the clusteringof survey points was primarily categorized into high-high（HH）clusters，high-low（HL）clusters，low-high （LH），andlow-low（LL）clusters.Correlation analysis indicated that inexperimental group1，thecorelationcoefficients betweenrelative humidityand the abundance of nymphs，wingless adults，and winged aphids were O.907，0.900，and 0.516，respectively.In experimental group 2，the correlation coefficients between daily average temperatureand theabundance ofnymphs，wingless adults， and winged aphids were -0.969， -0.988 ，and O.O9O，respectively. These results demonstrated that the occurrence locationsandabundanceexhibited negativeand positivespatialautocorelation，respectively，with high-frequencyand low-frequency occurrence areas showing a dispersed trend，while similar abundancelevelstend tocluster. Meteorological factorssignificantly influenceaphidabundance anddistribution.This study providesareference for targeted aphid control strategies.

Keywordsspatial autocorrelation; aphid population levels; meteorological factors; pest management

空間自相關(guān)性分析能夠有效揭示蚜蟲種群數(shù)量在地理空間上的分布格局與聚集特征，為農(nóng)業(yè)管理提供科學(xué)依據(jù)，從而優(yōu)化病蟲害防治策略的制訂與實施。翟連榮1研究指出，通過整合時間維度、空間格局及管理措施等多尺度分析，可以系統(tǒng)識別導(dǎo)致害蟲暴發(fā)的關(guān)鍵驅(qū)動因子，進而預(yù)測潛在暴發(fā)區(qū)域、種群擴散趨勢及其可能影響范圍，并據(jù)此提出包含作物空間配置優(yōu)化在內(nèi)的宏觀管理方案，但該方法在操作層面存在一定的復(fù)雜性。董兆克等2綜述了昆蟲種群數(shù)據(jù)分析在SPSS軟件上的實現(xiàn)，軟件的應(yīng)用有效提高了分析的準確性。通過軟件將蚜蟲的發(fā)生點與發(fā)生量進行有效聚類，利用發(fā)生點的空間權(quán)重矩陣精準識別出熱點區(qū)域，進而在這些關(guān)鍵區(qū)域內(nèi)，運用發(fā)生量的空間權(quán)重矩陣來全面評估蚜蟲的為害程度3。這種綜合分析方法，為蚜蟲的監(jiān)測與防治提供了參考，協(xié)助農(nóng)業(yè)管理者更加合理地調(diào)配資源，制定出針對性更強的防治措施。基于此，本研究利用GeoDA空間分析軟件和IBMSPSSStatistics25軟件，探討蚜蟲的空間分布模式與環(huán)境因素之間的相關(guān)性，為該蟲害的監(jiān)測和防治提供參考。

1材料與方法

1.1試驗材料

試驗地點設(shè)于開封市農(nóng)林科學(xué)研究院，寄主棉花品種為開棉39。

1.2試驗設(shè)計

試驗分為兩組，點1＼～5為試驗組1，點6＼～10為試驗組2；每組在棋盤式布局中設(shè)置5個采樣點，點與點之間相隔 5m ，采用目測法進行調(diào)查統(tǒng)計。棉花于4月26日播種，從5月3日的出苗期開始調(diào)查，直至6月10日的現(xiàn)蕾期結(jié)束。出苗后用竹竿定位，每個點調(diào)查10株，全株調(diào)查，每5d調(diào)查1次。5月15日進行澆水處理，用水量為 13m³/667m² 。5月26日進行化學(xué)防治蚜蟲3，施用 1 000～1 500 倍的高效氯氰菊酯（有效成分 6.6% ）和吡蟲啉（有效成分26.4% 稀釋液。

1.3試驗方法

在互動地圖上定位調(diào)查點的經(jīng)緯度，坐標定位如表1所示。以位置點為ID變量，在基于距離空間權(quán)重變量中選擇經(jīng)緯度權(quán)重再分別以位置點和發(fā)生量權(quán)重為第一變量對蚜蟲發(fā)生趨勢進行整合分析。發(fā)生點空間權(quán)重矩陣基于地理距離進行構(gòu)建。

1.4數(shù)據(jù)處理

氣象數(shù)據(jù)來源來自開封國家基本氣象站（圖1）。利用GeoDa空間分析軟件進行全局莫蘭指數(shù)（Moran's）和局部Moran’s要素分析，以識別蚜蟲發(fā)生的位置熱點區(qū)域及發(fā)生量。同時，使用IBMSPSSStatistics25軟件分析蚜蟲發(fā)生量與氣象各要素之間的相關(guān)性。

2 結(jié)果與分析

2.1 全局莫蘭指數(shù)散點圖

如圖2A所示，發(fā)生位置的莫蘭指數(shù)為-0.371，這表明數(shù)據(jù)點在空間上的分布具有顯著的負相關(guān)性，數(shù)據(jù)點傾向彼此遠離4。點6和點8位于第一象限，表明該位置點的蚜蟲發(fā)生情況與其周圍區(qū)域呈正空間自相關(guān)性，如果該點蚜蟲的發(fā)生頻率較高，其周圍區(qū)域的發(fā)生頻率也傾向于較高，蚜蟲在該區(qū)域內(nèi)的分布具有聚集性。點1、2、3、4、5位于第二象限，表明這些點的蚜蟲發(fā)生情況與其周圍區(qū)域呈負空間自相關(guān)性，蚜蟲在這些點與周圍區(qū)域之間呈現(xiàn)分散或不均勻的分布。點7、9、10位于第四象限，表明這些點的蚜蟲發(fā)生情況與其周圍區(qū)域呈正空間自相關(guān)性，但與周圍區(qū)域的蚜蟲發(fā)生瀕率相反，蚜蟲在這些點與周圍區(qū)域之間呈現(xiàn)交替或互補的分布模式。綜合表明，點6和點8顯示了聚集性，而點1、2、3、4、5和點7、9、10則顯示了不同程度的空間異質(zhì)性。

從圖2B所示，發(fā)生量莫蘭指數(shù)為0.679，表明蚜蟲發(fā)生量在空間上表現(xiàn)出正空間自相關(guān)性5。這表明在空間分布上，這10個點蚜蟲發(fā)生量具有顯著的聚集性。擬合直線的存在進一步支持了這一點。第一象限點2、6、7、8的權(quán)重較高，且相鄰發(fā)生的加權(quán)平均也較高，表明這些位置點有較高的發(fā)生量，并且周圍也有類似的高發(fā)生量。第二象限無發(fā)生點，意味著在所研究的區(qū)域內(nèi)，未觀察到低值被低值包圍的明確模式。蚜蟲可能更傾向在某些特定條件下聚集，而在其他條件下則分布較為分散。如果第二象限代表的環(huán)境條件不利于蚜蟲聚集，那么該象限就可能沒有點。第三象限點1、3、4、5、9、10的權(quán)重較低，且相鄰發(fā)生的加權(quán)平均也較低，表明這些位置點有較低的發(fā)生量，并且周圍也有類似的低發(fā)生量。第四象限無數(shù)據(jù)點意味著沒有位置點的權(quán)重較高。圖中正斜率回歸線表明，隨著空間滯后變量的增加，實際觀測值也傾向增加，進一步支持了正空間自相關(guān)性的結(jié)論。

2.2局部莫蘭指數(shù)要素

當發(fā)生量局部莫蘭指數(shù)為正值時，相似的發(fā)生量傾向聚集。高高（HH）聚類表示一個“熱點\"區(qū)域或點具有高發(fā)生量，且其周圍區(qū)域或點也具有高發(fā)生量，這些區(qū)域提供了對蚜蟲特別有利的條件，如5月9日、5月15日點2和5月25日點 6，Plt;0.05 ，表明區(qū)域密度顯著高于其他區(qū)域。高低（HL）聚類表示一個區(qū)域或點具有高發(fā)生量，而其周圍區(qū)域或點具有低發(fā)生量，如6月6日點 9，Plt;0.001 ，表明這個區(qū)域的發(fā)生量高于其周圍區(qū)域，周圍環(huán)境不利于蚜蟲生存或分布。低高（LH）聚類表示一個區(qū)域或點具有低發(fā)生量，而其周圍區(qū)域或點具有高發(fā)生量，表明該區(qū)域是蚜蟲密度低的“邊緣”區(qū)域，受到周圍高密度區(qū)域的影響，本研究中蚜蟲發(fā)生量無該特點。低低（LL）聚類表示一個區(qū)域或點具有低發(fā)生量，并且其周圍區(qū)域或點也具有低發(fā)生量，如5月9日點1等， Plt;0.01 ，表明這個區(qū)域的蚜蟲密度顯著低于其他區(qū)域（表2）。

由表2可知，蚜蟲發(fā)生位置的局部莫蘭指數(shù)可為正值也可為負值，反映了空間異質(zhì)性，即在不同的環(huán)境里決定蚜蟲種群動態(tài)以及蚜蟲發(fā)生規(guī)律的關(guān)鍵因素有所不同。高發(fā)生位置顯著性表明該區(qū)域是蚜蟲遷移路徑上的關(guān)鍵點或具有特定的微氣候條件，使得蚜蟲傾向在這些位置聚集或避開。低發(fā)生位置顯著性表明該區(qū)域在空間分布上沒有特別突出的特征。當發(fā)生位置莫蘭指數(shù)為負值時，相似的發(fā)生位置傾向于相互遠離。發(fā)生位置聚類高高（HH）表示某些特定的地理位置頻繁發(fā)生蚜蟲，這些位置可能具有吸引蚜蟲的共同特征，如特定的植物種類或環(huán)境條件。本研究中的區(qū)域無該聚類特點。高低（HL）模式表明某些特定位置經(jīng)常發(fā)生蚜蟲事件，而相鄰位置則很少發(fā)生。如5月9日的點8，5月31日的點7這與特定位置的微環(huán)境條件或人為干預(yù)有關(guān)。低高（LH）表示一個區(qū)域或點具有低發(fā)生次數(shù)，而其周圍區(qū)域或點具有高發(fā)生頻率，這表明該區(qū)域是蚜蟲密度低的“邊緣\"區(qū)域。如5月15日和19日點1，可能受到周圍高密度區(qū)域的影響，即蚜蟲通常不在這些位置發(fā)生，但周圍有頻繁發(fā)生害蟲的點。低低（LL）表明這些位置很少發(fā)生蚜蟲為害，其缺乏蚜蟲生存和繁殖的條件，如5月15日的點4。

2.3蚜蟲發(fā)生量與氣象要素間的相關(guān)性

溫度及濕度等氣象條件是導(dǎo)致蚜蟲生長發(fā)生動態(tài)性變化的主要影響因素7。由表3可知，試驗組1的5個點的蚜蟲量跟相對濕度呈正相關(guān)，若蚜、無翅成蚜和有翅蚜與相對濕度相關(guān)系數(shù)分別為0.907、0.900、0.516，其中若蚜和無翅成蚜與相對濕度的相關(guān)性具有統(tǒng)計學(xué)意義（ _{（Plt;0.05）} ；而試驗組2的5個點若蚜、無翅成蚜、有翅蚜與日平均氣溫的相關(guān)系數(shù)分別為-0.969、-0.988、0.090，其中若蚜和無翅成蚜與日平均氣溫的相關(guān)性具有統(tǒng)計學(xué)意義 （Plt;0.01） 。說明試驗點位置氣候的差異，會對蚜蟲量造成一定影響。

3結(jié)論與討論

試驗調(diào)查期間，5月9日、5月15日當溫度升至15^°C 以上時有翅蚜開始遷人棉田繁殖，與張燕燕等在河南省三門峽地區(qū)蚜蟲向寄主作物轉(zhuǎn)移的時間吻合。點2發(fā)生量聚類為HH，相鄰點1發(fā)生量為LL，與發(fā)生位置聚類LH吻合且穩(wěn)定為頻發(fā)的邊緣區(qū)域。5月15日澆水后至下個調(diào)查日5月19日點8發(fā)生量為HH，這與當天發(fā)生位置聚類HL完全吻合，即當天此位置發(fā)生頻率比周圍要高且發(fā)生量較大，表明濕度相對較低的試驗組2的5個點位置因澆水導(dǎo)致相對濕度提升，變得適宜苗蚜繁殖。5月21日受北風4級和濕度逐漸下降的影響，蚜蟲發(fā)生量中心向南轉(zhuǎn)移，到了5月25日，點8的蚜蟲數(shù)量已不再形成明顯的熱點，點8發(fā)生量聚類無數(shù)據(jù)是因為蚜蟲的分布相對均勻，或當天的觀察數(shù)據(jù)不足以揭示出明顯的空間模式。此外，本試驗調(diào)查期間無異常天氣出現(xiàn)，苗蚜峰值在湯建國等推測的5月26日人工防治后，5月31日未形成新的發(fā)生量熱點，點7位置聚類為HL形成一個熱點與冷點相鄰的模式，這與5月26日人工防治有關(guān)。在6月6日，位置點7和9發(fā)生量為HL聚類，表明蚜蟲的分布已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了這些新的區(qū)域，導(dǎo)致了新的熱點和冷點的形成。在同一個位置，5月31日出現(xiàn)位置聚類HL，而6月6日出現(xiàn)發(fā)生量聚類HL，表明在兩個不同的時間點，該位置蚜蟲分布和數(shù)量表現(xiàn)出不同的模式。

通過全局和局部莫蘭指數(shù)分析，各個調(diào)查點在發(fā)生量上呈現(xiàn)明顯聚集性，特別是在某些特定條件下，傾向在某些區(qū)域聚集。同時，通過氣象相關(guān)性分析，蚜蟲的空間分布模式受環(huán)境因素影響顯著，不同區(qū)域的氣候條件對蚜蟲的發(fā)生量的影響有所不同。蚜蟲傾向在某些特定條件下聚集，而在其他條件下則分布較為離散。高密度區(qū)域可能需要更密集的監(jiān)控和干預(yù)措施，而低密度區(qū)域可能需要進一步研究其環(huán)境條件，以了解其不利于蚜蟲生存或分布的原因。宋哲和[研究表明，當蟲口密度未達防治指標時，采用較高的誤差估計值（即要求更嚴格的取樣標準），以避免過早實施防治而影響藥劑控制效果；而當蟲口密度超過防治指標時，則采用較低的誤差估計值（放寬取樣要求），以便快速實施防治，從而有效減少蟲害造成的損失。蚜蟲的空間分布模式受環(huán)境因素影響顯著，且存在明顯的聚集分布，這與朱榮華等[1利用Iwao方法計算棉花苗蚜屬聚集分布的結(jié)果一致。

綜上，通過全局和局部莫蘭指數(shù)分析識別蚜蟲發(fā)生的位置熱點區(qū)域及發(fā)生量，并分析其發(fā)生量與環(huán)境的相關(guān)性。結(jié)果表明，相似的發(fā)生量傾向聚集，而發(fā)生位置高頻地區(qū)與低頻地區(qū)呈現(xiàn)分散，蚜蟲發(fā)生量與日平均溫度和濕度具有一定的相關(guān)性，進一步證實了蚜蟲的空間分布模式受環(huán)境因素影響顯著，并且需采取針對性的監(jiān)控和干預(yù)措施來管理蚜蟲種群。

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（責任編輯：胡立萍）