藜科雜草在洋蔥育苗田的空間分布型及其抽樣技術(shù)

李平　戴偉

摘要：采用空間分布型檢驗、聚集強(qiáng)度指標(biāo)檢驗和線形回歸方法，研究了洋蔥育苗田藜科雜草的空間分布型及其抽樣技術(shù)。結(jié)果表明，洋蔥育苗田藜科雜草的空間分布型呈聚集分布，聚集受栽培環(huán)境的影響較大，藜科雜草在洋蔥育苗田的理論抽樣模型n=3.841 6/D2（1.041/x+0.752 2）和序貫抽樣模型T （1、 2）=5n±9.604■ 。

關(guān)鍵詞：洋蔥;藜科;空間分布型;理論抽樣模型

中圖分類號：S633.2 ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ?文章編號：1001-1463（2021）04-0049-04

doi：10.3969/j.issn.1001-1463.2021.04.012

Development Situation and Countermeasures of Barely Industry in Gansu

ZHAO Feng， PAN Yongdong， BAO Qijun， ZHANG Huayu， LIU Xiaoning， NIU Xiaoxia， XU yinping

（Institute of Economic Crop and Beer Material， Gansu Academy of Agricultural Science， Lanzhou Gansu 730070， China）

Abstract：This paper summarized the present situation of the development of the barley industry at domestic and foreign， and combined with the present situation of the development of barley industry in Gansu， analyzed the development of the barley industry in Gansu advantage and the existing problems of low level of mechanization， low standardization technology of quality and high-yield， and low level of industrialization， and from the increase of barley industry policy support， the framework of good barley supply and marketing system， strengthen the cultivation of new barley varieties， strengthen the research on cultivation techniques is proposed to promote Gansu barley industry development， the effective ways to help farmers out of poverty 'income.

Key words：Gansu;Barely industry;Quality;Yield

河西走廊屬我國西北溫帶大陸性干旱氣候區(qū)，土壤風(fēng)蝕日益加劇。自20世紀(jì)90年代后期以來，春季浮塵、揚(yáng)沙、沙塵暴等頻繁發(fā)生且強(qiáng)度增大。河西綠洲灌區(qū)是典型的兩季不足，一季有余的種植區(qū)[1 ]，是北方洋蔥主要的育苗和栽培地區(qū)之一。藜科雜草是西北地區(qū)主要雜草類型之一，也是河西灌區(qū)洋蔥種植中主要雜草類型，然而其在洋蔥育苗田的空間分布研究鮮有報道。我們調(diào)查研究了藜科雜草在洋蔥出苗后立針期的大田空間分布規(guī)律及其抽樣方法，旨在為洋蔥育苗期的雜草防治和預(yù)測預(yù)報工作提供參考。

1 ? 材料與方法

1.1 ? 調(diào)查地點和方法

調(diào)查點位于甘肅省武威市涼州區(qū)吳家井鄉(xiāng)四方墩村，平均海拔1 669 m，土壤類型為薄層荒漠土。年均降水量161 mm，年平均氣溫7.7 ℃。指示洋蔥品種紅詡，播種密度1 100～1 200粒/m2。2021年1月25 — 26日選擇洋蔥立針期進(jìn)行田間調(diào)查。洋蔥育苗日光溫室面積420 m2，隨機(jī)調(diào)查6座日光溫室，每座日光溫室為1個樣本田塊，每塊田均按棋盤式橫向選擇5個點，縱向選擇10個點，每1個點為1個樣方，每個樣方面積0.25 m2，每塊田調(diào)查50個樣方。統(tǒng)計藜科雜草密度，制作χ2頻次表分析。

1.2 ? 空間分布型檢驗

1.2.1 ? ?聚集度指標(biāo)檢驗 ? ?計算藜科雜草在不同樣地中的平均密度（）、方差（S2）以及平均擁擠度（m*）。采用擴(kuò)散系數(shù)C、Cassie指標(biāo)CA、Lioyd聚集指數(shù)M*/m、David&Moore叢生指數(shù)I以及種群聚集均數(shù)λ檢驗空間分布型。

1.2.2 ? ?線性回歸檢驗 ? ?將方差S2與平均密度取對數(shù)值后做Taylor回歸lg（S2）=lga+blg（）。當(dāng)b=1時，空間分布為隨機(jī)分布;當(dāng)b>1時，空間分布為聚集分布;當(dāng)b趨近于0時，空間分布為均勻分布。將平均擁擠度M*與平均密度值做Iwao回歸M*=α+β。α為基本擴(kuò)散指數(shù)，β為密度擴(kuò)散系數(shù)。當(dāng)α > 0，個體間相互吸引，分布的基本成分是個體群;當(dāng)α=0，分布的基本成分是單個個體;當(dāng)α < 0，個體間相互排斥。當(dāng)β=1時，隨機(jī)分布;當(dāng)β < 1時，均勻分布;當(dāng)β > 1時，聚集分布。

1.3 ? 理論抽樣模型和序貫抽樣模型

Iwao理論抽樣模型n=t2/D2[（α+1）/+ β-1]，n為最適抽樣數(shù)或理論抽樣數(shù)，為平均密度，D為允許誤差，t為置信度分布值，α、β同Iwao回歸模型參數(shù)。

Iwao序貫抽樣模型T（1、 2） = nm0± t，加號計算可得到雜草密度的上限值T1，減號計算可得到雜草密度的下限值T2。n即抽樣數(shù)，m0為防治指標(biāo)，t為置信度分布值，一般取95%置信區(qū)間即t=1.96;α、β同Iwao理論抽樣模型參數(shù)。田間調(diào)查時，若累計查得雜草數(shù)量大于上限值T1，說明雜草密度高于防治指標(biāo)，需要進(jìn)行防治;若累計查得雜草數(shù)量低于下限值T2，說明雜草密度低于防治指標(biāo)，不需要防治;若累計查得雜草數(shù)量處于上下限值之間，需繼續(xù)取樣調(diào)查。

最大抽樣數(shù)模型Nmax=t2/d2[（α+1）m0+（β-1）m02）]，d即允許誤差D，m0、t、α、β同Iwao序貫抽樣模型參數(shù)。當(dāng)田間調(diào)查到最大抽樣數(shù)時，若累計查得雜草數(shù)量仍在上下限之間，則根據(jù)該點最靠近的邊界限值判斷是否需要防治。

采用Excel 2003和DPS17.10軟件處理數(shù)據(jù)。

2 ? 結(jié)果與分析

2.1 ? 聚集度指標(biāo)檢驗

表1可知，1、2、4、5、6號田的χ2值均小于該自由度下P-E分布P0.05時的χ2值，表明上述田間雜草實際分布與P-E分布模型顯著相符。其中2、5號田的χ2值也小于該自由度下泊松分布P0.05時的χ2值，說明2、5號田的雜草實際分布同時也與泊松分布模型顯著相符。3號田的χ2值只小于該自由度下負(fù)二項分布P0.05時的χ2值，表明3號田雜草的實際分布與負(fù)二項分布模型顯著相符。P-E分布和負(fù)二項分布都是聚集分布，因此可以認(rèn)為1、2、3、4、5、6號田的藜科雜草空間分布型都顯著呈聚集分布。

表2可見，所有田塊的擴(kuò)散系數(shù)C > 1，Lloyd聚集指數(shù)M*/m > 1，Cassie指數(shù)CA > 0，叢生指數(shù)I > 0，表明藜科雜草在洋蔥出土后立針期的大田空間分布型呈聚集分布。所有田塊的聚集均數(shù)λ < 2，表明雜草田間聚集分布由環(huán)境因素決定。聚集均數(shù)λ和平均密度回歸擬合模型極顯著，方程式為λ= 0.860 7- 0.086 8，R2=0.896 4，F(xiàn)=34.59 > F0.01，表明藜科雜草的聚集程度與平均密度極顯著正相關(guān)。

2.2 ? 線性回歸檢驗

2.2.1 ? ?Iwao回歸 ? ?平均擁擠度M*和平均密度的值回歸擬合模型極顯著，方程式為M*=0.041+1.752 2x，R2=0.921 1，F(xiàn)=46.69 > F0.01。式中基本擴(kuò)散指數(shù)α=0.041 > 0，表明雜草個體間相互聚集，分布的基本成分是個體群;密度擴(kuò)散系數(shù)β=1.752 2 > 1，表明藜科雜草的空間分布型呈聚集分布。

2.2.2 ? ?Taylor回歸 ? ?方差S2和平均密度x的對數(shù)值的回歸擬合模型極顯著，方程式為 ?lg（S2）=0.267 3 + 1.335 2 lg（x），R2=0.980 0，F(xiàn)= 213.14 > F0.01。式中b=1.335 2 > 1，表示藜科雜草在洋蔥育苗田的空間分布型呈聚集分布。

2.3 ? 抽樣模型

根據(jù)Iwao回歸模型和Iwao理論抽樣模型，取95%置信度（即t=1.96），得出藜科雜草在洋蔥育苗田的最適抽樣模型為n= 3.841 6/D2（1.041/x + 0.752 2）。一般允許誤差D可取0.1、0.2和0.3，得出相應(yīng)雜草密度（例如平均密度=1、2、3、4、5、6、7、8、9、10株/0.25 m2）的最適抽樣數(shù)（表3）。若雜草密度相同，則抽樣數(shù)量隨著允許誤差的增大而減少;若允許誤差相同，則抽樣數(shù)量隨著雜草密度的增加而遞減。

根據(jù)Iwao序貫抽樣模型，若選擇藜科雜草防治指標(biāo)為5株/0.25 m2，即m0=5.0;取95%置信區(qū)間即t=1.96，可得出藜科雜草密度的上下限值方程為T（1、 2）=5n±9.604。例如取調(diào)查樣方數(shù)n=10、15、20、25、30、35、40、45、50、55時，可得到相應(yīng)雜草數(shù)量的序貫抽樣表（表4）。在田間調(diào)查中，若調(diào)查累計雜草數(shù)量大于表中上限值T1，即雜草密度高于防治指標(biāo)，需要開展防治;若調(diào)查累計雜草數(shù)量小于表中下限值T2，即雜草密度低于防治指標(biāo)，則不需要防治;若調(diào)查雜草數(shù)量處于T1和T2之間，仍需繼續(xù)取樣調(diào)查。

在95%置信度即t=1.96下，根據(jù)最大抽樣數(shù)模型，當(dāng)允許誤差d=0.1時，可得出Nmax=9 224，即在防治指標(biāo)5.0±0.1株/0.25 m2時田間調(diào)查的最大抽樣數(shù)是9 224個。當(dāng)允許誤差d=0.2時可得出Nmax=2 306，即在防治指標(biāo)5.0±0.2株/0.25 m2時，田間調(diào)查的最大抽樣數(shù)是2 306個。當(dāng)允許誤差d= 0.3時，可得出Nmax=1 025，即在防治指標(biāo)5.0±0.3株/0.25 m2時田間調(diào)查的最大抽樣數(shù)是1 025個。實際應(yīng)用中，在一定允許誤差下調(diào)查到最大抽樣數(shù)時，若累計查得的雜草數(shù)量仍在T1和T2之間，則根據(jù)該數(shù)值靠近的界限值來決定是否開展防治。

3 ? 結(jié)論與討論

藜科雜草在洋蔥田的空間分布規(guī)律研究鮮有報道，尤其是其在洋蔥育苗田的空間分布研究較少。我們根據(jù)調(diào)查結(jié)果得出，藜科雜草在洋蔥立針期育苗田上的空間分布呈聚集分布，且聚集強(qiáng)度隨著雜草密度的增加而增大，該結(jié)論與其他類型的雜草例如禾本科雜草在麥田的空間分布規(guī)律基本一致[2 - 6 ]。藜科雜草在洋蔥育苗田的聚集分布受栽培環(huán)境的影響較大，受雜草本身生物特性的影響較小。通過數(shù)學(xué)模型建立了藜科雜草在洋蔥育苗田的最適抽樣模型n=3.841 6/D2（1.041/x+0.752 2）和序貫抽樣模型T（1、 2）= 5n±9.604，可為洋蔥育苗田藜科雜草的測報防治提供理論依據(jù)，序貫抽樣方法可方便地應(yīng)用于洋蔥田藜科雜草統(tǒng)防統(tǒng)治。在實際生產(chǎn)中，可根據(jù)序貫抽樣表開展藜科雜草調(diào)查，決定是否開展防治。

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（本文責(zé)編：楊 ? ?杰）

收稿日期：2021 - 01 - 29

作者簡介：李 ? 平（1983 — ），男，陜西西安人，農(nóng)藝師，主要從事植物保護(hù)方面的研究和推廣工作。Email： 274620558@qq.com。