甘藍田小菜蛾幼蟲空間分布型研究

安立娜等

摘要：明確小菜蛾（Plutella xylostella L.）幼蟲在甘藍田中的空間分布型，可以為小菜蛾的預測預報及防治提供科學依據(jù)，采用平行線抽樣法，記錄小菜蛾幼蟲數(shù)量，分析小菜蛾空間分布型。結果表明，小菜蛾的空間分布型屬于聚集分布，個體間相互吸引，且具有密度依賴性；小菜蛾的聚集原因是昆蟲本身習性和環(huán)境共同的作用?？筛鶕?jù)理論抽樣模型確定最適理論抽樣數(shù)以及序貫抽樣模型對小菜蛾進行預測預報以指導防治。

關鍵詞：甘藍（Brassica oleracea）；小菜蛾（Plutella xylostella L.）；空間分布型

中圖分類號：S433.4 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2014）16-3802-03

Abstract： The spatial distribution patterns of the larvae of Plutella xylostella L. in Brassica oleracea fields were studied to provide a scientific basis for forecast and reasonable control. The number of the larvae of Plutella xylostella L. was recorded by the method of parallel type and the the spatial distribution pattern was analyzed. The spatial distribution pattern of the larvae of Plutella xylostella L. was aggregated and density-dependent. The aggregation was affected by both active process and some environmental factors. The sampling mathematic model theory will provide a reference for the best sampling number and build the sequential sampling model in controling Plutella xylostella L.

Key words： Brassica oleracea； Plutella xylostella L.；spatial distribution pattern

小菜蛾（Plutella xylostella L.）別名小青蟲、兩頭尖，屬于鱗翅目菜蛾科，是十字花科蔬菜重要害蟲，繁殖力強，世代周期短[1]，幼蟲取食葉片造成孔洞和缺刻，降低蔬菜產(chǎn)量和品質(zhì)，造成直接經(jīng)濟損失?？臻g分布型可以揭示種群個體在某一時刻的行為習性和環(huán)境的影響[2，3]。本研究調(diào)查保定地區(qū)甘藍（Brassica oleracea）田中小菜蛾（Plutella xylostella L.）的空間格局，通過回歸分析確定其理論抽樣數(shù)并建立序貫抽樣模型，以明確小菜蛾發(fā)生規(guī)律，為蟲情預測預報與合理防治提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗地位于河北省保定市河北農(nóng)業(yè)大學標本園。種植的作物為甘藍，田間管理情況良好，未進行過害蟲防治，小菜蛾發(fā)生較為嚴重。

1.2 研究方法

1.2.1 田間調(diào)查 2013年6月16日對8塊甘藍種植地小菜蛾進行分布型調(diào)查[4]。采用平行線抽樣法，每塊地隨機取3個樣點，每個樣點15株，共計360株，記錄小菜蛾的幼蟲數(shù)量。

1.2.2 空間分布型的判斷 采用聚集度指標法及回歸分析法[5，6]分析小菜蛾的空間分布型。

1）平均擁擠度M*=M+S2/M-1，S2：樣本方差，M：樣本均數(shù)。

2）擴散系數(shù)C=S2/M。

3）聚集度指標I=S2/M-1=C-1

4）擴散型指數(shù)Iδ=n∑fxi（xi-1）/N（N-1），n：抽樣數(shù)，N：總蟲數(shù)，xi：第i個樣方中的蟲數(shù)。

5）負二項參數(shù)K=M2/（S2-M）

6）聚塊性指標M*/M=1+S2/M2-1/M

7）聚集度指數(shù)CA=1/K

8）Taylor冪法則[7]。lgS2=lga+blgM，a、b：引入?yún)?shù)。

9）Iwao的M*-M回歸分析法[8]。M*-M的回歸模型M*=α+βM，α：分布基本成分的平均擁擠度；β：分布基本成分的空間分布型。

10）分布型判斷。按照表1指標進行。

1.2.3 聚集原因分析 用聚集均數(shù)λ分析小菜蛾的聚集原因，聚集均數(shù)λ=Mγ/2K，M：平均密度；K：負二項分布值；γ：具有自由度等于2K的卡方分布函數(shù)。當λ<2時，造成聚集分布的主要原因是環(huán)境因素；當λ≥2時，造成種群聚集分布的原因是種群生物學特性與環(huán)境的共同作用。

1.2.4 最適抽樣數(shù)量 依據(jù)Iwao[8]的M*-M回歸模型M*=α+βM確定理論抽樣數(shù)量，公式為：

N=t2[（α+1）/M+β-1]/D2，t=1.96（保證可靠概率95%條件下的正態(tài)分布）；D為允許誤差；M為平均密度。

1.2.5 序貫抽樣 根據(jù)Iwao[9]序貫抽樣理論公式T0（n）=m0n±t■，t為自由度∞時的t值1.96，依據(jù)為設種群臨界密度（防治指標）為m0，把抽樣過程中接受和拒絕的兩條直線定義為在特定t值下抽樣樣本中個體總數(shù)T0（n）的上下界。

2 結果與分析

2.1 小菜蛾空間分布型分析

2.1.1 聚集度指標 根據(jù)8塊甘藍地的調(diào)查結果，計算出每塊地中小菜蛾的平均密度及各個聚集度指標（表2）。

由表2可知，小菜蛾在8塊甘藍地中的聚集度指標值均符合以下情況：I>1，M*/M>1，CA>0，C>1，K>0，Iδ>1。由此可見，小菜蛾在8塊甘藍地的空間格局均屬于聚集型。

2.1.2 Taylor冪法則分析 計算結果為lg S2=0.349 2+1.103 8 lg M（R2=0.978 1）。其中l(wèi)g a=0.349 2>0，b=1.103 8，說明小菜蛾種群在任何密度下均呈聚集分布，且聚集強度具有密度依賴性。

2.1.3 Iwao的M*-M回歸分析 計算結果為M*=1.522 9+1.020 6M（R2=0.992 7）。α=1.522 9>0，說明小菜蛾種群分布的基本成分為個體群，且個體群間相互吸引；β=1.020 6>1，說明小菜蛾個體間的分布為聚集分布。

2.2 聚集原因分析

計算得出λ=1.511 2+2.399 0M（R2=0.963 4）。當平均數(shù)在0.203 8以上時，λ>2，此時聚集原因與環(huán)境和昆蟲自身有關。6月保定地區(qū)溫度為20～30 ℃，氣候干旱，適宜小菜蛾的生長發(fā)育，且未對甘藍地進行防治，更利于其生長。

2.3 理論抽樣數(shù)確定

根據(jù)最適理論抽樣數(shù)量公式，求得當D取0.1、0.2、0.3時不同密度水平下的理論抽樣數(shù)量（表3）。

由表3可知，理論抽樣數(shù)與蟲口密度呈負相關，達到27頭以上時，種群數(shù)量達到環(huán)境的最大容量，理論抽樣數(shù)趨于穩(wěn)定。

2.4 序貫抽樣模型確定

根據(jù)序貫抽樣模型公式，將防治指標設定為每株1.0頭時，代入公式得序貫抽樣模型T0（n）=n±4.985 26■，當n分別為50、100、150、…、1 000時，得序貫抽樣表（表4）。

由表4可知，當調(diào)查株數(shù)累計蟲量超過表中上界，則定義該田為防治對象田；若累計蟲量未達到下界，則定義該田為不防治田；若蟲量在上下界之間，則根據(jù)最大抽樣數(shù)公式，繼續(xù)調(diào)查。

3 小結與討論

在未噴施過殺蟲劑的甘藍田中，小菜蛾的空間格局屬于聚集分布，分布的基本成分為個體群，且具有密度依賴性，聚集強度隨種群密度的升高而增加，個體間相互吸引。此結果與黃立飛等[10]對甘藍地小菜蛾空間分布研究結果一致。聚集主要是由小菜蛾的生活習性和環(huán)境因素共同作用引起，生活習性起主要作用，保定地區(qū)6月溫度20～30 ℃，氣候干旱，利于小菜蛾的生長發(fā)育，且甘藍田未噴施任何殺蟲藥劑，更利于此蟲繁殖。

在調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)，同一片甘藍葉存在多個幼蟲聚集危害，與理論抽樣預測結果一致。并且發(fā)現(xiàn)有世代重疊現(xiàn)象，在同一片葉子上有同時出現(xiàn)低齡幼蟲及蛹和成蟲的情況。

調(diào)查小菜蛾的空間分布型可根據(jù)序貫抽樣模型確定防治指標，可為田間小菜蛾預測預報及治理決策提供科學依據(jù)。

參考文獻：

[1] 曹廣春.小菜蛾Plutella xylostella （L.）對蟲酰肼的抗性及其機理研究[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學，2007.

[2] 劉汝明，巫 偉，嚴德卿.柳樹毛蟲卵空間分布型及抽樣技術研究[J].浙江林業(yè)科技，2008，28（6）：32-34.

[3] 許俊杰，李照會.側柏林柏小爪螨越冬卵空間格局研究[J].山東農(nóng)業(yè)大學學報，2003，34（3）：331-334.

[4] 鄭 燕，姜 超，楊晨亮，等.三星黃螢葉甲成蟲在絞股藍田的空間分布型及抽樣技術研究[J].西北農(nóng)林科技大學學報，2011，39（4）：99-104.

[5] 鄔祥光.昆蟲生態(tài)學的常用數(shù)學分析方法[M].北京：農(nóng)業(yè)出版社，1985.

[6] 丁巖欽.昆蟲數(shù)學生態(tài)學[M].北京：科學出版社，1994.

[7] TAYLOR L R. Aggregation variance and mean[J]. Nature，1961，189：732-735.

[8] IWAO S. A new regression method for analyzing the aggregation pattern of animal populations[J]. Researches on Population Ecology， 1968， 10（1）：1-20.

[9] IWAO S. A new method of sequential sampling to classify populations relative to a critical density[J]. Researches on Population Ecology， 1975， 16（2）：281-288.

[10] 黃立飛，楊 朗.甘藍地主要害蟲的空間分布研究[J].廣西農(nóng)業(yè)科學，2007，38（3）：275-278.

（責任編輯 陳 焰）

2.1.1 聚集度指標 根據(jù)8塊甘藍地的調(diào)查結果，計算出每塊地中小菜蛾的平均密度及各個聚集度指標（表2）。

由表2可知，小菜蛾在8塊甘藍地中的聚集度指標值均符合以下情況：I>1，M*/M>1，CA>0，C>1，K>0，Iδ>1。由此可見，小菜蛾在8塊甘藍地的空間格局均屬于聚集型。

2.1.2 Taylor冪法則分析 計算結果為lg S2=0.349 2+1.103 8 lg M（R2=0.978 1）。其中l(wèi)g a=0.349 2>0，b=1.103 8，說明小菜蛾種群在任何密度下均呈聚集分布，且聚集強度具有密度依賴性。

2.1.3 Iwao的M*-M回歸分析 計算結果為M*=1.522 9+1.020 6M（R2=0.992 7）。α=1.522 9>0，說明小菜蛾種群分布的基本成分為個體群，且個體群間相互吸引；β=1.020 6>1，說明小菜蛾個體間的分布為聚集分布。

2.2 聚集原因分析

計算得出λ=1.511 2+2.399 0M（R2=0.963 4）。當平均數(shù)在0.203 8以上時，λ>2，此時聚集原因與環(huán)境和昆蟲自身有關。6月保定地區(qū)溫度為20～30 ℃，氣候干旱，適宜小菜蛾的生長發(fā)育，且未對甘藍地進行防治，更利于其生長。

2.3 理論抽樣數(shù)確定

根據(jù)最適理論抽樣數(shù)量公式，求得當D取0.1、0.2、0.3時不同密度水平下的理論抽樣數(shù)量（表3）。

由表3可知，理論抽樣數(shù)與蟲口密度呈負相關，達到27頭以上時，種群數(shù)量達到環(huán)境的最大容量，理論抽樣數(shù)趨于穩(wěn)定。

2.4 序貫抽樣模型確定

根據(jù)序貫抽樣模型公式，將防治指標設定為每株1.0頭時，代入公式得序貫抽樣模型T0（n）=n±4.985 26■，當n分別為50、100、150、…、1 000時，得序貫抽樣表（表4）。

由表4可知，當調(diào)查株數(shù)累計蟲量超過表中上界，則定義該田為防治對象田；若累計蟲量未達到下界，則定義該田為不防治田；若蟲量在上下界之間，則根據(jù)最大抽樣數(shù)公式，繼續(xù)調(diào)查。

3 小結與討論

在未噴施過殺蟲劑的甘藍田中，小菜蛾的空間格局屬于聚集分布，分布的基本成分為個體群，且具有密度依賴性，聚集強度隨種群密度的升高而增加，個體間相互吸引。此結果與黃立飛等[10]對甘藍地小菜蛾空間分布研究結果一致。聚集主要是由小菜蛾的生活習性和環(huán)境因素共同作用引起，生活習性起主要作用，保定地區(qū)6月溫度20～30 ℃，氣候干旱，利于小菜蛾的生長發(fā)育，且甘藍田未噴施任何殺蟲藥劑，更利于此蟲繁殖。

在調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)，同一片甘藍葉存在多個幼蟲聚集危害，與理論抽樣預測結果一致。并且發(fā)現(xiàn)有世代重疊現(xiàn)象，在同一片葉子上有同時出現(xiàn)低齡幼蟲及蛹和成蟲的情況。

調(diào)查小菜蛾的空間分布型可根據(jù)序貫抽樣模型確定防治指標，可為田間小菜蛾預測預報及治理決策提供科學依據(jù)。

參考文獻：

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[4] 鄭 燕，姜 超，楊晨亮，等.三星黃螢葉甲成蟲在絞股藍田的空間分布型及抽樣技術研究[J].西北農(nóng)林科技大學學報，2011，39（4）：99-104.

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[9] IWAO S. A new method of sequential sampling to classify populations relative to a critical density[J]. Researches on Population Ecology， 1975， 16（2）：281-288.

[10] 黃立飛，楊 朗.甘藍地主要害蟲的空間分布研究[J].廣西農(nóng)業(yè)科學，2007，38（3）：275-278.

（責任編輯 陳 焰）

2.1.1 聚集度指標 根據(jù)8塊甘藍地的調(diào)查結果，計算出每塊地中小菜蛾的平均密度及各個聚集度指標（表2）。

由表2可知，小菜蛾在8塊甘藍地中的聚集度指標值均符合以下情況：I>1，M*/M>1，CA>0，C>1，K>0，Iδ>1。由此可見，小菜蛾在8塊甘藍地的空間格局均屬于聚集型。

2.1.2 Taylor冪法則分析 計算結果為lg S2=0.349 2+1.103 8 lg M（R2=0.978 1）。其中l(wèi)g a=0.349 2>0，b=1.103 8，說明小菜蛾種群在任何密度下均呈聚集分布，且聚集強度具有密度依賴性。

2.1.3 Iwao的M*-M回歸分析 計算結果為M*=1.522 9+1.020 6M（R2=0.992 7）。α=1.522 9>0，說明小菜蛾種群分布的基本成分為個體群，且個體群間相互吸引；β=1.020 6>1，說明小菜蛾個體間的分布為聚集分布。

2.2 聚集原因分析

計算得出λ=1.511 2+2.399 0M（R2=0.963 4）。當平均數(shù)在0.203 8以上時，λ>2，此時聚集原因與環(huán)境和昆蟲自身有關。6月保定地區(qū)溫度為20～30 ℃，氣候干旱，適宜小菜蛾的生長發(fā)育，且未對甘藍地進行防治，更利于其生長。

2.3 理論抽樣數(shù)確定

根據(jù)最適理論抽樣數(shù)量公式，求得當D取0.1、0.2、0.3時不同密度水平下的理論抽樣數(shù)量（表3）。

由表3可知，理論抽樣數(shù)與蟲口密度呈負相關，達到27頭以上時，種群數(shù)量達到環(huán)境的最大容量，理論抽樣數(shù)趨于穩(wěn)定。

2.4 序貫抽樣模型確定

根據(jù)序貫抽樣模型公式，將防治指標設定為每株1.0頭時，代入公式得序貫抽樣模型T0（n）=n±4.985 26■，當n分別為50、100、150、…、1 000時，得序貫抽樣表（表4）。

由表4可知，當調(diào)查株數(shù)累計蟲量超過表中上界，則定義該田為防治對象田；若累計蟲量未達到下界，則定義該田為不防治田；若蟲量在上下界之間，則根據(jù)最大抽樣數(shù)公式，繼續(xù)調(diào)查。

3 小結與討論

在未噴施過殺蟲劑的甘藍田中，小菜蛾的空間格局屬于聚集分布，分布的基本成分為個體群，且具有密度依賴性，聚集強度隨種群密度的升高而增加，個體間相互吸引。此結果與黃立飛等[10]對甘藍地小菜蛾空間分布研究結果一致。聚集主要是由小菜蛾的生活習性和環(huán)境因素共同作用引起，生活習性起主要作用，保定地區(qū)6月溫度20～30 ℃，氣候干旱，利于小菜蛾的生長發(fā)育，且甘藍田未噴施任何殺蟲藥劑，更利于此蟲繁殖。

在調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)，同一片甘藍葉存在多個幼蟲聚集危害，與理論抽樣預測結果一致。并且發(fā)現(xiàn)有世代重疊現(xiàn)象，在同一片葉子上有同時出現(xiàn)低齡幼蟲及蛹和成蟲的情況。

調(diào)查小菜蛾的空間分布型可根據(jù)序貫抽樣模型確定防治指標，可為田間小菜蛾預測預報及治理決策提供科學依據(jù)。

參考文獻：

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[2] 劉汝明，巫 偉，嚴德卿.柳樹毛蟲卵空間分布型及抽樣技術研究[J].浙江林業(yè)科技，2008，28（6）：32-34.

[3] 許俊杰，李照會.側柏林柏小爪螨越冬卵空間格局研究[J].山東農(nóng)業(yè)大學學報，2003，34（3）：331-334.

[4] 鄭 燕，姜 超，楊晨亮，等.三星黃螢葉甲成蟲在絞股藍田的空間分布型及抽樣技術研究[J].西北農(nóng)林科技大學學報，2011，39（4）：99-104.

[5] 鄔祥光.昆蟲生態(tài)學的常用數(shù)學分析方法[M].北京：農(nóng)業(yè)出版社，1985.

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[10] 黃立飛，楊 朗.甘藍地主要害蟲的空間分布研究[J].廣西農(nóng)業(yè)科學，2007，38（3）：275-278.

（責任編輯 陳 焰）