稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率關(guān)系的研究

陳觀浩，梁盛銘，陳 冰，顏松毅

(1.廣東省化州市病蟲測(cè)報(bào)站，廣東化州52510 0;2.廣東省化州市氣象局，廣東化州 525100)

化州市位于廣東省西南部，為典型的雙季稻區(qū)，常年種植水稻面積5.11萬hm2左右，為廣東省重要的水稻生產(chǎn)基地。稻縱卷葉螟Cnaphalocrocis medinalis(Guenée)是影響化州市水稻安全生產(chǎn)的主要害蟲之一(陳觀浩，2004)，與稻飛虱合稱為水稻兩遷害蟲。21世紀(jì)以來，由于境外蟲源地(翟保平和程家安，2006)、水稻栽培制度改變(陳觀浩等，2006)、冬春變暖(陳觀浩等，2011;劉祖建等，2012)及種植作物品種變化等方面的原因，稻縱卷葉螟在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，2011)。

田間蟲情調(diào)查是稻縱卷葉螟測(cè)報(bào)最可靠的手段和依據(jù)，也是研究稻縱卷葉螟的一項(xiàng)基本工作(張躍進(jìn)，2006;卜鋒等，2012)。發(fā)生期的預(yù)測(cè)是稻縱卷葉螟預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的重要內(nèi)容，而發(fā)生期預(yù)測(cè)的查蛹法適用于當(dāng)?shù)叵x源為主世代，準(zhǔn)確性較高，且能較早做出預(yù)測(cè)，也是目前基層測(cè)報(bào)站最常用的方法(張左生和王功滿;1988;廖皓年等，1996;吳智色等，2007)。但該蟲化蛹前多數(shù)幼蟲離開老蟲苞，爬到葉鞘內(nèi)側(cè)以及稻叢基部嫩葉(小分蘗、無效分蘗)或黃葉上吐絲綴葉，結(jié)小蟲苞化蛹，也有的在稻叢的稻株間作薄繭化蛹，也有少數(shù)幼蟲在老蟲苞內(nèi)化蛹(郭金華，1984;張左生和王功滿，1988;匡石滋，1989;雷國(guó)明，1992)。稻縱卷葉螟的這種化蛹習(xí)性給蟲口密度、化蛹進(jìn)度的測(cè)報(bào)調(diào)查工作增加了很大難度，而且不可避免地帶來較大的偏差。怎樣將上述化蛹習(xí)性運(yùn)用到稻縱卷葉螟的化蛹進(jìn)度調(diào)查上去，目前很少有人研究。鑒于此，本文試圖通過對(duì)稻縱卷葉螟卷葉有蟲率和化蛹率進(jìn)行調(diào)查，揭示稻田卷葉有蟲率與化蛹率的關(guān)系，并建立相關(guān)模型，為簡(jiǎn)化稻縱卷葉螟田間調(diào)查技術(shù)和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供依據(jù)和方法。

1 材料與方法

1.1 調(diào)查方法

在各代老熟幼蟲達(dá)50 %以上，或大量白葉出現(xiàn)后5～7 d 或預(yù)計(jì)化蛹始盛期時(shí)，進(jìn)行本項(xiàng)目的調(diào)查。采用雙行平行跳躍式取樣，調(diào)查時(shí)把整叢所有稻縱卷葉螟卷葉蟲苞摘下，并及時(shí)詳細(xì)剝檢，凡是卷葉蟲苞內(nèi)有活蟲(包括幼蟲、蛹、蛹?xì)ぃ峦?記為“1”，卷葉蟲苞內(nèi)無活蟲則記為“0”，計(jì)算卷葉有蟲率;然后詳細(xì)調(diào)查該叢水稻其他部位活蟲數(shù)，與卷葉蟲苞內(nèi)活蟲數(shù)一起計(jì)算化蛹率。每次調(diào)查活蟲50頭以上。2008～2011年共獲得27 組(含2、3、5、6 主要世代)的卷葉有蟲率與化蛹率資料，2012年應(yīng)用以上調(diào)查方法取得10 組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型回檢。

1.2 建立數(shù)學(xué)模型

用2008～2011年共獲得27 組資料建立數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理，分別用直線函數(shù)y=a+bx、一元二次函數(shù)y=ax2+bx+c、一元三次函數(shù)y=ax2+bx3+cx+ d、對(duì)數(shù)函數(shù)y=a+ blnx、指數(shù)函數(shù)y=aebx和冪函數(shù)y=axb進(jìn)行擬合。最優(yōu)模型以剩余平方和(Q)和剩余標(biāo)準(zhǔn)差(Syx)綜合判定(寧仲根等，1997 a;張連翔等，1997;楊瑤君等，2009)。

1.3 數(shù)據(jù)處理

文中數(shù)據(jù)采用SPSS18.0 軟件進(jìn)行相關(guān)和回歸分析，繪圖采用Excel 軟件。

2 結(jié)果與分析

2.1 卷葉有蟲率與化蛹率關(guān)系的確定

27 組卷葉有蟲率與化蛹率相互對(duì)應(yīng)的結(jié)果列于表1。

表1 稻縱卷葉螟卷葉有蟲率和化蛹率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)Table 1 Leafroller parasite rate and pupation leafroll statistics

從表1 可看出，化蛹率有隨著卷葉有蟲率的減少而增大的趨勢(shì)，故可對(duì)其進(jìn)行回歸分析，探索最優(yōu)回歸模型。以表1 中的卷葉有蟲率作為自變量x(橫軸)，化蛹率作為因變量y(縱軸)，建立直角坐標(biāo)系，畫出散點(diǎn)圖(圖1)。

圖1 稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率的關(guān)系Fig.1 The leafroller Leafroll parasite rate and pupation

根據(jù)散點(diǎn)圖的趨勢(shì)，用直線函數(shù)、一元二次函數(shù)、一元三次函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和冪函數(shù)進(jìn)行擬合，求出方程和相關(guān)系數(shù)(表2)。

表2 中各擬合方程的相關(guān)系數(shù)(R)均＞0.487 ［r0.01(2，25)］，說明稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率均呈極顯著相關(guān)關(guān)系。

從表2 結(jié)果看出，6種函數(shù)方程中，除指數(shù)函數(shù)和冪函數(shù)的相關(guān)系數(shù)較小外，其余4種函數(shù)的相關(guān)系數(shù)(R)均在0.96 以上，且相差很小，但以一元三次函數(shù)的相關(guān)系數(shù)(R)值最大，Q和Syx值最小，說明該方法估計(jì)精度最高，誤差最小，應(yīng)為首選方法。而指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)的估計(jì)誤差較大，不能擬合，不宜采用。

表2 各種方程的函數(shù)表達(dá)式和擬合結(jié)果Table 2 Various equations function expression and fitting results

2.2 利用卷葉有蟲率估測(cè)化蛹率的可行性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)利用卷葉有蟲率估測(cè)化蛹率的可行性，作者利用2012年調(diào)查的10 組數(shù)據(jù)，對(duì)一元三次函數(shù)、一元二次函數(shù)、直線函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)等4種函數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。10 組回測(cè)結(jié)果表明(表3)，每個(gè)模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)查值基本接近，經(jīng)t 檢驗(yàn)，其可靠平準(zhǔn)降低到t0.10=1.734，兩者間差異仍不明顯，說明上述4種函數(shù)預(yù)測(cè)值與直接詳查的調(diào)查結(jié)果均無顯著差異，但前者比后者省工省時(shí)，可提高工效3～5倍。據(jù)10 組調(diào)查統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用卷葉有蟲率估測(cè)化蛹率的簡(jiǎn)易估計(jì)，上述4種函數(shù)平均預(yù)測(cè)精度分別為88.58%、87.63%、79.66%、79.66%，其中以一元三次函數(shù)預(yù)測(cè)精度最高，因此，選擇一元三次函數(shù)為最優(yōu)預(yù)測(cè)模型，生產(chǎn)中可以應(yīng)用這個(gè)模型對(duì)田間稻縱卷葉螟發(fā)生為害進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

表3 對(duì)稻縱卷葉螟化蛹率簡(jiǎn)易估計(jì)4個(gè)模型的進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果Table 3 Simple estimated leafroller pupation further verify the results of the four models

2.3 數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用

根據(jù)上述最優(yōu)一元三次函數(shù)模型建立稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率關(guān)系速查表(見表4)。應(yīng)用此表，僅需檢查卷葉蟲苞 內(nèi)是否有蟲即可，而無需調(diào)查稻叢其他部位的具體蟲數(shù)，計(jì)算出卷葉有蟲率，查表便可知稻縱卷葉螟化蛹率，故十分簡(jiǎn)易，為稻縱卷葉螟化蛹進(jìn)度調(diào)查提供了一種新的手段。

表4 稻縱卷葉螟卷葉有蟲率(x)與化蛹率(y)速查表Table 4 Worm leafroller leafroll rate(x)and pupation(y)，F(xiàn)act Sheet

3 結(jié)論與討論

本文的研究思路系作者受上述稻縱卷葉螟化蛹習(xí)性的啟發(fā)下直接提出的，研究結(jié)果表明，稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率之間呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系，即隨著卷葉有蟲率的減少，化蛹率也提高，這符合該蟲生物學(xué)特性。

通過田間調(diào)查，收集數(shù)據(jù)，用直線函數(shù)、一元二次函數(shù)、一元三次函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和冪函數(shù)來擬合稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率之間的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)化蛹率(y)與卷葉有蟲率(x)之間關(guān)系密切，經(jīng)過分析，一元三次函數(shù):

y=86.8377－3.3343 x+0.0662 x2－0.0007 x3

相關(guān)系數(shù)R=0.9853，剩余平方和和剩余標(biāo)準(zhǔn)差最小，預(yù)測(cè)精度最高，可判定為最優(yōu)擬合方程。

稻縱卷葉螟預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)辦法中，最費(fèi)工、費(fèi)事的莫過于調(diào)查稻縱卷葉螟的化蛹、羽化進(jìn)度了。在殘蟲量不高的情況下，一次調(diào)查50頭活蟲，往往耗去半個(gè)工日甚至更多。但田間卷葉有蟲率是容易觀察和容易獲得的簡(jiǎn)單性狀(寧仲根，1997 b)，因此，人們往往采用有蟲樣百分率來估計(jì)種群密度、化蛹率等(徐汝梅，1987;丁巖欽，1994;張志勤，1997)。本文中優(yōu)選出來的一元三次函數(shù)方程可用稻縱卷葉螟化蛹進(jìn)度的調(diào)查，較好地解決了稻縱卷葉螟化蛹進(jìn)度調(diào)查難的問題。為方便實(shí)際應(yīng)用，本文利用優(yōu)選出來的數(shù)學(xué)模型建立了稻縱卷葉螟化蛹率速查表，這為田間稻縱卷葉螟化蛹進(jìn)度調(diào)查和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)找到了一個(gè)科學(xué)、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確的調(diào)查方法，這對(duì)稻縱卷葉螟種群監(jiān)測(cè)及綜合防治具有重要指導(dǎo)意義。

總之，本文提出用卷葉有蟲率來估測(cè)化蛹率的調(diào)查方法，可大大節(jié)省調(diào)查時(shí)間，降低查蟲難度，提高準(zhǔn)確率。但需要注意，調(diào)查取樣(卷葉數(shù))越多，所得數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確，一般應(yīng)調(diào)查活蟲數(shù)50頭以上。

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