春芝麻嬌駝蹺蝽的發(fā)生與分布指標(biāo)

任向輝 趙慶杰 崔建新 余昊 時(shí)文舉

摘要：對(duì)3塊春芝麻地的嬌駝蹺蝽進(jìn)行2年不同月份密度、終花期空間分布以及寄主植物的株高、穗長(zhǎng)、蒴果數(shù)、葉片均長(zhǎng)等生態(tài)因子的調(diào)查，對(duì)該害蟲(chóng)6月發(fā)生量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布型指標(biāo)計(jì)算與序貫抽樣研究，結(jié)合相關(guān)環(huán)境因子數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)應(yīng)分析（CA）、R語(yǔ)言隨機(jī)森林（RF）模型分析與發(fā)生因素的加權(quán)列聯(lián)表分析。結(jié)果表明，此蟲(chóng)在春芝麻田為弱聚集分布型， M-M *回歸方程為 M *=4.71+1.52 M （ r =0.92），其密度與月平均氣溫、降水量的二元線性回歸方程為 y （密度）=14.82 x? 1（均溫）+4.31 x? 2（降水量）-227.66（ R =0.99）。對(duì)應(yīng)分析與隨機(jī)森林模型分析表明嬌駝蹺蝽在春芝麻植株上的個(gè)體數(shù)與植株株高負(fù)相關(guān)而與葉片長(zhǎng)度呈正相關(guān)，借助軟件繪出CA和RF分析的各因子二維效應(yīng)圖。此外加權(quán)列聯(lián)表分析表明株高與葉長(zhǎng)指標(biāo)深度影響此蟲(chóng)發(fā)生水平，結(jié)合泡桐數(shù)據(jù)可看出此蟲(chóng)發(fā)生與環(huán)境關(guān)聯(lián)度高，可借助其芝麻發(fā)生數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)喬木發(fā)生密度。此蟲(chóng)食性雜、春季增長(zhǎng)率驚人，特殊生境應(yīng)警惕暴發(fā)性流行。

關(guān)鍵詞：春芝麻;嬌駝蹺蝽;分布型;隨機(jī)森林模型;加權(quán)列聯(lián)表分析

中圖分類號(hào)： S433.3;S435.653? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2022）07-0118-06

收稿日期：2021-06-27

基金項(xiàng)目：國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)（編號(hào)：CARS-45-SYZ10）;國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（編號(hào)：31272103）;河南省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目（編號(hào)：S201810467010）;國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目（編號(hào)：20130515403）。

作者簡(jiǎn)介：任向輝（1967—），男，河南溫縣人，碩士，講師，從事昆蟲(chóng)生理生態(tài)與害蟲(chóng)綜合防治研究。E-mail：renxianghui@sina.com。

嬌駝蹺蝽[ Gampsocoris pulchellus ?（Dallas）]系危害蘭考泡桐（ Paulownia elongata ?S. Y. Hu）、木槿（ Hibiscus syriacus ?Linn.）、薔薇科（Rosaceae）果木、芝麻（ Sesamum indicum ?Linn.）與大豆[ Glycine max ?（Linn.） Merr.]等寄主的全國(guó)廣布性刺吸式害蟲(chóng)，其喜在芝麻果穗上聚集，木槿較多的蓉城成都春季它是隨處可見(jiàn)的 “城市害蟲(chóng)”[1]。該蟲(chóng)生活史短、食性雜、春季增長(zhǎng)率高且遷移距離遠(yuǎn)，體型細(xì)小、飛行快且天敵較多，種群年際動(dòng)態(tài)規(guī)律復(fù)雜，所以它一般不被關(guān)注，近20年國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)幾乎空白，筆者沒(méi)查到它在寄主植物豐富且氣候很適宜其生存的江蘇地區(qū)的近期文獻(xiàn)[2-4]。該蟲(chóng)是多種植病傳播的媒介，試驗(yàn)表明其攜帶泡桐叢枝病類菌體后侵染辣椒（ Capsicum annuum ?L.）苗致病時(shí)間達(dá) 31 d[5-7]。為充分利用空閑地和采收保健蔬菜芝麻葉菜，現(xiàn)在小片種植的春芝麻很多，將來(lái)隨著中葉芝1號(hào)等葉用芝麻品種的推廣春芝麻將更常見(jiàn)，此害蟲(chóng)的關(guān)注度將會(huì)提高。這些分散分布的春芝麻植株上嬌駝蹺蝽地面聚集點(diǎn)是研究該蟲(chóng)理想的數(shù)量生態(tài)學(xué)調(diào)查點(diǎn)，可開(kāi)展增長(zhǎng)型、分布格局、分布因素排序、序貫抽樣以及預(yù)測(cè)建模等方面的研究。筆者針對(duì)這些內(nèi)容在3塊系統(tǒng)田進(jìn)行了2年的相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)查，利用DPS平臺(tái)計(jì)算了嬌駝蹺蝽最適抽樣數(shù)以及該地田間防治指標(biāo)，并進(jìn)行了生態(tài)學(xué)對(duì)應(yīng)分析（CA）、R語(yǔ)言隨機(jī)森林（RF）建模分析和加權(quán)列聯(lián)表預(yù)測(cè)，結(jié)合泡桐調(diào)查數(shù)據(jù)探討了此蟲(chóng)暴發(fā)性發(fā)生的可能性以及利用芝麻地面調(diào)查數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)喬木寄主發(fā)生量的技術(shù)可行性。

1 材料與方法

1.1 調(diào)查場(chǎng)地和試蟲(chóng)數(shù)據(jù)采集

調(diào)查場(chǎng)地選擇河南科技學(xué)院校新東校區(qū)中被小麥（ Triticum aestivum ?L.）與玉米（ Zea mays ?L.）輪作大田分隔開(kāi)來(lái)的有代表性的3塊不相鄰的春芝麻試驗(yàn)田，3塊地光照和水肥條件比較好，面積為 5 000 m2 左右，栽培的品種為當(dāng)?shù)刈畛Ｒ?jiàn)的鄭芝12號(hào)白芝麻。每年這些地塊不套種其他作物，開(kāi)春不打農(nóng)藥。3個(gè)地塊周圍的大田混有苘麻（ Abutilon theophrasti ?Medicus）、牛筋草[ Eleusine indica ?（L.） Gaertn.]等雜草，便于嬌駝蹺蝽不同時(shí)間從1 000 m以外喬木寄主遷移過(guò)來(lái)?xiàng)?，此外每年各試?yàn)地塊4月初不進(jìn)行間苗操作且不打頂，所以6月芝麻植株叢較大且各個(gè)芝麻叢高度與成熟程度差異較大，適合做該蟲(chóng)相同生態(tài)背景下針對(duì)寄主植株不同生長(zhǎng)指標(biāo)的系統(tǒng)調(diào)查田[8-10]。

通過(guò)2020年4月初以來(lái)對(duì)新鄉(xiāng)東郊方圓 6 000 m 內(nèi)路邊小塊春芝麻地的調(diào)查，發(fā)現(xiàn)此蟲(chóng)遷移能力強(qiáng)所以各個(gè)地塊密度近似，6月與7月初的發(fā)生高峰百株蟲(chóng)量都是4 000頭左右。將3塊地采用棋盤格取樣法分散取30個(gè)點(diǎn)，于2020年4—7月的1個(gè)春芝麻完整生長(zhǎng)期與2021年4—6月的1個(gè)與泡桐正比例同步增長(zhǎng)階段，分別進(jìn)行每月1次100株1點(diǎn)的百株蟲(chóng)量調(diào)查，以推算每株發(fā)生均值。春季調(diào)查時(shí)此蟲(chóng)為外遷而來(lái)的第1代新發(fā)個(gè)體或越冬復(fù)蘇個(gè)體，因此統(tǒng)計(jì)寄主植株上附著的成蟲(chóng)與極少量稚蟲(chóng)數(shù)。該蟲(chóng)對(duì)芝麻有強(qiáng)趨性所以可對(duì)芝麻植株各部分直接準(zhǔn)確計(jì)數(shù)，但因該蟲(chóng)飛行快且泡桐植株高大，對(duì)泡桐只能采用細(xì)眼捕蟲(chóng)網(wǎng)快速對(duì)個(gè)別低矮枝梢罩頭的方法計(jì)數(shù)，約1/4蟲(chóng)子逃逸所以所得數(shù)據(jù)為枝梢的發(fā)生量局部數(shù)據(jù)，每次取統(tǒng)計(jì)學(xué)大樣本40個(gè)低矮枝梢進(jìn)行調(diào)查。淇縣北陽(yáng)鎮(zhèn)史莊近千畝（1 hm2=15畝）連片桐麥間作的國(guó)道附近泡桐枝梢3次計(jì)數(shù)與2020年9月校東區(qū)夏芝麻的嬌駝蹺蝽均值調(diào)查也進(jìn)行對(duì)比分析。害蟲(chóng)發(fā)生與寄主生長(zhǎng)指標(biāo)關(guān)系的調(diào)查選擇在春芝麻株形較大且葉、花、果俱現(xiàn)的2021年6月上旬終花期進(jìn)行，共進(jìn)行了12個(gè)樣方60個(gè)點(diǎn)的調(diào)查，1～4、5～8、9～12號(hào)樣方所在的3塊地各20個(gè)點(diǎn)[9-11]。調(diào)查時(shí)發(fā)現(xiàn)有極少量綠色的錘脅蹺蝽[ Yemma signatus ?（Hsiao）]與嬌駝蹺蝽混合危害，計(jì)數(shù)時(shí)對(duì)其不予統(tǒng)計(jì)[9]。

由于6月上旬初步調(diào)查時(shí)發(fā)現(xiàn)生長(zhǎng)高度與花序成熟程度相似的芝麻株發(fā)生量十分接近，為進(jìn)一步保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，每個(gè)計(jì)數(shù)點(diǎn)芝麻叢選取10株高低、枝葉色澤與花序形態(tài)相似的相鄰芝麻植株進(jìn)行。取這10株芝麻的株高、穗長(zhǎng)、蒴果數(shù)、葉片平均長(zhǎng)度、所附著的嬌駝蹺蝽等5個(gè)因素?cái)?shù)據(jù)的平均數(shù)作為以后排序分析時(shí)1個(gè)調(diào)查點(diǎn)的5個(gè)變量值。每個(gè)樣方中心點(diǎn)取1個(gè)芝麻叢，在此調(diào)查點(diǎn)周圍采用五點(diǎn)取樣法再選取4個(gè)沿90°角度方向延伸3 m處的5個(gè)植株叢的調(diào)查點(diǎn)[11-13]。

1.2 各月百株蟲(chóng)量與氣候相關(guān)度計(jì)算

查閱中國(guó)天氣網(wǎng)、新鄉(xiāng)市氣象局官網(wǎng)的2020年農(nóng)業(yè)氣象周報(bào)與月報(bào)，用Excel繪制春芝麻完整生長(zhǎng)期4個(gè)月的發(fā)生量數(shù)據(jù)與月均溫、月降水量等因素柱形圖，利用SigmaPlot軟件進(jìn)行二元線性回歸計(jì)算與3-D回歸效果圖繪制并計(jì)算相關(guān)度 R 值[11-13]。

1.3 聚集度指標(biāo)計(jì)算與理論抽樣數(shù)確定

利用DPS 18.1的單因素方差分析模塊判斷2021年6月上旬3田塊發(fā)生量數(shù)據(jù)的差異性，將各樣方因變量數(shù)值均值與方差輸入DPS 18.1進(jìn)行分布型參數(shù)與相關(guān)回歸方程的計(jì)算，采用DPS分布格局模塊的默認(rèn)有效數(shù)字位數(shù)。分析指標(biāo)為DPS自動(dòng)生成的平均擁擠度（ M*指標(biāo)）、聚集度指數(shù)（M*/M指標(biāo)）、叢生指數(shù)（I指標(biāo)）、K指標(biāo)與CA 指標(biāo)等聚集度指標(biāo)，其含義見(jiàn)相關(guān)文獻(xiàn)[11]。此外DPS還給出了Taylor冪法則回歸方程和 M*-M 回歸IWAO方程。根據(jù)IWAO方程的 α與β確定序貫抽樣模型不同允許誤差與不同蟲(chóng)口密度條件下的最適抽樣數(shù)Q，利用防治閾值x o、α與β 這3個(gè)參數(shù)采用IWAO提出的序貫抽樣模型（ D=nx 0±tn[（α+1）x 0+（β-1）x2 0]）確定抽樣數(shù)n 時(shí)的防治界限[11-13]。

1.4 CA分析與隨機(jī)森林建模分析方法

利用生態(tài)學(xué)軟件CONOCO對(duì)2021年終花期調(diào)查得到的4個(gè)環(huán)境因子自變量和1個(gè)害蟲(chóng)發(fā)生數(shù)量因變量進(jìn)行CA分析（對(duì)應(yīng)分析），分析前將4個(gè)自變量數(shù)據(jù)的每個(gè)數(shù)值進(jìn)行減平均值并除方差的常規(guī)無(wú)量綱化轉(zhuǎn)換，所有相關(guān)關(guān)系計(jì)算采用CONOCO默認(rèn)算法。環(huán)境因子與生物因子之間的二維排序圖由CONOCO根據(jù)CA分析所得到的各個(gè)變量的相關(guān)矩陣自動(dòng)繪出[11-13]。將無(wú)量綱轉(zhuǎn)換后的環(huán)境變量與發(fā)生量數(shù)據(jù)作CSV格式Excel輸入R軟件后運(yùn)行美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校Andy Liaw 和Matthew Wiener開(kāi)發(fā)的randomForest程序包進(jìn)行RF回歸分析模型建模，模型決策樹(shù)數(shù)目設(shè)定為1 000，運(yùn)行varImpPlot與partialPlot命令進(jìn)行環(huán)境因素的排序圖與偏效應(yīng)圖繪制[14-15]。

1.5 加權(quán)列聯(lián)表預(yù)測(cè)

初步分析表明，對(duì)于遷飛性微小害蟲(chóng)嬌駝蹺蝽來(lái)說(shuō)，棲息環(huán)境條件就大致決定了其分布密度，對(duì)15%～85%的本次調(diào)查點(diǎn)在終花期此蟲(chóng)數(shù)量為每株30～40頭數(shù)值的中間水平級(jí)別。應(yīng)用DPS軟件的scale命令與ffx命令對(duì)終花期調(diào)查的所有變量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布樣本數(shù)在[0～15%]、（15%～85%）、[85%～100%]等3個(gè)級(jí)別的分級(jí)分類數(shù)據(jù)變換，然后輸入DPS加權(quán)列聯(lián)表分析模塊進(jìn)行發(fā)生級(jí)別預(yù)測(cè)。將第1個(gè)樣方的1～5號(hào)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)樣本，對(duì) 6～60號(hào)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行5因素3水平的加權(quán)列聯(lián)表分析。計(jì)算得到的4個(gè)自變量的隨機(jī)系數(shù)矩陣與預(yù)測(cè)樣本的自變量數(shù)據(jù)矩陣相乘，則可以得到預(yù)測(cè)值與四舍五入后的具體預(yù)測(cè)水平。運(yùn)行SigmaPlot軟件繪制出這55個(gè)樣點(diǎn)帶95%置信區(qū)間的發(fā)生水平與預(yù)測(cè)值的線性相關(guān)圖[11-13，15]。

2 結(jié)果與分析

2.1 百株蟲(chóng)量與氣候相關(guān)度分析結(jié)果

2020年30個(gè)樣點(diǎn)百株蟲(chóng)量4個(gè)月的調(diào)查結(jié)果依次為199.0、2 520.7、4 112.7、4 643.4頭，換算為每株蟲(chóng)量為1.99、25.21、41.13、46.43頭。4個(gè)月的每株蟲(chóng)量及其誤差范圍以及月均溫（℃）與降水量（mm）用Excel繪制帶折線的柱形圖見(jiàn)圖1。

由圖1可知，4個(gè)調(diào)查月的發(fā)生密度成直線關(guān)系增長(zhǎng)，這和文獻(xiàn)中春夏季泡桐苗圃嬌駝蹺蝽發(fā)生密度的月增長(zhǎng)比例是一致的[6]。將溫度與降水量分別與發(fā)生量進(jìn)行一元線性回歸發(fā)現(xiàn) R 值都大于0.85。將3列數(shù)據(jù)輸入SigmaPlot軟件進(jìn)行發(fā)生量與環(huán)境因子的二元線性回歸可以得到更精準(zhǔn)的回歸結(jié)果，計(jì)算得回歸方程為

y=1.48x 1+0.43x 2-22.77（R=0.99）。（1）

式中：y為發(fā)生密度，頭/株;x? 1為月平均溫度，℃; x? 2為月降水量，mm。SigmaPlot軟件繪出的二元線性回歸3-D效果圖見(jiàn)圖2。

由圖2可知，5、6月數(shù)據(jù)點(diǎn)緊貼擬合方程平面上方而4、7月緊貼下方，SigmaPlot給出的擬合相關(guān)度為0.992，擬合效果很好。說(shuō)明春芝麻嬌駝蹺蝽的發(fā)生量與溫度及降水量在理想生存條件下呈典型的正比例關(guān)系。2020年由于倒春寒的影響4、5、6月等3個(gè)月試驗(yàn)田平均發(fā)生密度為0.08、12.39、38.87頭/株，史莊平均枝梢調(diào)查結(jié)果為0.09、8.81、18.87頭/株。2組數(shù)直線回歸相關(guān)度 R 為0.986，未來(lái)完全可利用泡桐林旁的春芝麻嬌駝蹺蝽發(fā)生密度的線性變換值測(cè)報(bào)泡桐密度，其數(shù)據(jù)較捕蟲(chóng)網(wǎng)罩頭法調(diào)查的數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠。

由于氣候濕熱與天敵較多，系統(tǒng)田周圍夏芝麻田的百株蟲(chóng)量調(diào)查點(diǎn)數(shù)據(jù)差異頗大，2020年9月夏芝麻試驗(yàn)田30個(gè)調(diào)查點(diǎn)百株蟲(chóng)量均值高達(dá) 4 932.07頭。由于遷移新寄主后其種群將出現(xiàn)世代重疊，之后該蟲(chóng)有呈指數(shù)增長(zhǎng)型暴發(fā)性發(fā)生的可能性。

2.2 聚集度指標(biāo)計(jì)算與理論抽樣數(shù)確定

2021年6月上旬分布規(guī)律調(diào)查的12個(gè)調(diào)查樣方嬌駝蹺蝽發(fā)生頭數(shù)均值與方差如表1所示。

由表1可以看出，嬌駝蹺蝽在春芝麻植株上分布的聚集程度差別較大。將3塊試驗(yàn)田的每株發(fā)生量均值數(shù)據(jù)輸入DPS18.10進(jìn)行3組數(shù)據(jù)的單因素方差分析，3地塊平均每株發(fā)生量依次為16.21、23.87、19.75，置信度 P? 0.05與 P? 0.01等2水平 LSD 檢驗(yàn)的結(jié)果均為差異不顯著。所以3塊地雖被大田隔開(kāi)，但嬌駝蹺蝽發(fā)生的生態(tài)學(xué)特征是一致的。將表1 數(shù)據(jù)輸入DPS分布型數(shù)據(jù)處理模塊得到了每個(gè)調(diào)查樣方各個(gè)聚集度指標(biāo)的具體值，12個(gè)樣方 M*指標(biāo)、I指標(biāo)、M*/M 指標(biāo)、Kuno模型CA指標(biāo)、擴(kuò)散系數(shù)C、負(fù)二項(xiàng)分布 K 指數(shù)等各分布型參數(shù)的均值與變化區(qū)間依次為35.04±15.31、15.10±11.41、1.80±0.37、0.80±0.37、16.10±11.41、1.37±0.77。由于調(diào)查地塊間苗時(shí)間較晚且沒(méi)有打頂，導(dǎo)致田間芝麻植株叢生長(zhǎng)狀況差異性較大，所以各分布型指數(shù)數(shù)據(jù)差異性較大。12個(gè)樣方CA指標(biāo)全部大于0，因此嬌駝蹺蝽在芝麻大田呈現(xiàn)弱聚集分布型，一般密度大聚集度略大，平均擴(kuò)散系數(shù)C為16左右[11-13]。

DPS還給出了IWAO 平均擁擠度-密度（ M*-M）回歸方程：M*=4.71+1.52M（r=0.92）。此方程的α與β 值依次為4.71與1.52，說(shuō)明該蟲(chóng)為弱聚集分布型且個(gè)體之間是相互吸引的，這可能是昆蟲(chóng)信息激素的作用以及喜吸食芝麻幼嫩的葉與蒴果等原因造成的。將IWAO方程的 α與β 值（4.71與1.52）代入IWAO最適抽樣數(shù)公式可得到序貫抽樣中該害蟲(chóng)最適抽樣數(shù)公式（2）：

Q=4d25.71m+0.52。（2）

式中：d為允許誤差;m為蟲(chóng)口密度;t為在一定置信度p下的t分布值，當(dāng)p=95%時(shí)，t =1.96≈2。如果允許誤差為0.3，害蟲(chóng)平均密度為20頭/株，式（2）計(jì)算可得 Q 為35.8，所以本次調(diào)查設(shè)計(jì)合理。式（2）為這種春芝麻田春季新發(fā)害蟲(chóng)在我國(guó)中部地區(qū)的發(fā)生密度可靠性調(diào)查確定了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。在河南省6月上旬發(fā)生密度20頭/株以下時(shí)，每張葉片平均不到1頭蟲(chóng)，將 α與β 值以及20頭/株防治閾值代入序貫抽樣累計(jì)蟲(chóng)數(shù)公式進(jìn)行繪圖，結(jié)果見(jiàn)圖3。

一種農(nóng)田害蟲(chóng)對(duì)不同地理?xiàng)l件下的不同寄主作物有著不同的分布格局特征和為害特點(diǎn)，圖3為嬌駝蹺蝽的科學(xué)調(diào)查與有效防治提供了一個(gè)參考標(biāo)準(zhǔn)。

2.3 CA分析結(jié)果

將2021年終花期調(diào)查的株高（height）、穗長(zhǎng)（length）、蒴果數(shù)（num. of ?Sesamum indicum ?capsule）、葉片均長(zhǎng)度（mean of foliage length）、所附著的嬌駝蹺蝽蟲(chóng)數(shù)（pest）5個(gè)變量依次命名為 H、L、Sn、Lf與Pest ，將60個(gè)調(diào)查點(diǎn)的經(jīng)過(guò)無(wú)量綱化變換的4列自變量數(shù)據(jù)與害蟲(chóng)發(fā)生密度因變量數(shù)據(jù)輸入CONOCO，進(jìn)行1個(gè)生物因素4個(gè)環(huán)境因素的CA分析。CA分析結(jié)果顯示物種累計(jì)關(guān)聯(lián)度百分率第1軸到第4軸依次為4.2%、85.6%、 96.2%、100.0%，因此此害蟲(chóng)在植株上分布與生境條件密切。CONOCO繪圖程序繪出CA分析的帶調(diào)查點(diǎn)信息（圖4左）與不帶調(diào)查點(diǎn)信息（圖4右）的生物因子與環(huán)境因子二維排序圖。

由圖4左圖可知，60個(gè)調(diào)查點(diǎn)針對(duì)各個(gè)環(huán)境因素與生物因素的關(guān)聯(lián)度差異較大，所以各樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)散點(diǎn)分布分散，說(shuō)明該次調(diào)查取的樣點(diǎn)有代表性，散點(diǎn)越分散越好。圖4右圖顯示去掉調(diào)查點(diǎn)散點(diǎn)后5個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系。生態(tài)學(xué)排序圖中，2個(gè)矢量之

間的相關(guān)度大小可以從一個(gè)矢量箭頭在另一個(gè)矢量所在直線的垂直投影點(diǎn)距原點(diǎn)的距離直觀看出[13]。所以嬌駝蹺蝽蟲(chóng)量與芝麻植株高度呈現(xiàn)典型的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即高而粗壯的植株蟲(chóng)子少。芝麻莖桿各節(jié)的葉片大小與嬌駝蹺蝽分布呈現(xiàn)典型的正相關(guān)關(guān)系，即葉片較長(zhǎng)便于蟲(chóng)體躲藏與吸食危害的植株蟲(chóng)子多。蒴果的數(shù)量與花穗的長(zhǎng)度與因變量關(guān)聯(lián)度不大但呈現(xiàn)一個(gè)呈正而一個(gè)呈負(fù)的關(guān)系，說(shuō)明嬌駝蹺蝽喜在花穗短而蒴果多的、過(guò)早老熟一些的果穗上聚集。圖4中 H與Lf 典型負(fù)相關(guān)的原因是這個(gè)季節(jié)青色蒴果開(kāi)始快速生長(zhǎng)，高的植株葉子并不茂密。

2.4 RF建模分析結(jié)果

運(yùn)行R軟件RF建模的模型名稱命令得模型總殘差平方和僅為0.63，擬合效果很好。運(yùn)行varImpPlot得到均方誤差增量與結(jié)點(diǎn)純度2種算法的4個(gè)環(huán)境因子對(duì)因變量影響效應(yīng)的重要值與排序圖，重要性順序?yàn)?L>H>Sn>Lf ，可看出與CA分析結(jié)果一致。partialPlot命令所繪制的環(huán)境因子對(duì)嬌駝蹺蝽發(fā)生的各個(gè)效應(yīng)見(jiàn)圖5。

圖5為4因子不同幅度的偏效應(yīng)圖，縱坐標(biāo)為對(duì)因變量的影響值而橫坐標(biāo)為自變量標(biāo)準(zhǔn)化變換值，橫坐標(biāo)0點(diǎn)顯示自變量均值對(duì)因變量的影響力。 H變量偏效應(yīng)圖顯示該地塊高于均值的植株發(fā)生量遠(yuǎn)低于低矮植株;L變量偏效應(yīng)圖顯示穗長(zhǎng)較均值略長(zhǎng)的植株與略短于均值的發(fā)生量差別不大，但穗最長(zhǎng)的一批健壯植株發(fā)生量變小;Lf 變量圖說(shuō)明葉越長(zhǎng)蟲(chóng)子越多，但葉長(zhǎng)高于均值一定程度蟲(chóng)子發(fā)生量差別不大。

2.5 加權(quán)列聯(lián)表預(yù)測(cè)分析結(jié)果

將55個(gè)樣點(diǎn)的分級(jí)后數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)列聯(lián)表分析得到了 H、L、Sn、Lf 等4個(gè)環(huán)境因子變量的隨機(jī)系數(shù)矩陣為0.53、0.47、0.37、0.34，其對(duì)應(yīng)的卡方值依次為21.49、15.38、8.78、7.08。隨機(jī)系數(shù)可以間接看出各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響大小，因此可看出加權(quán)列聯(lián)表分析結(jié)論和CA、RF分析相同，即前2個(gè)自變量對(duì)嬌駝蹺蝽發(fā)生量影響較大而后2個(gè)變量影響小[11]。DPS給出的55個(gè)訓(xùn)練樣點(diǎn)預(yù)測(cè)級(jí)別，有35個(gè)完全正確，而且預(yù)測(cè)級(jí)別錯(cuò)誤的20例預(yù)測(cè)值也全部接近正確的結(jié)果。5個(gè)預(yù)測(cè)樣點(diǎn)預(yù)測(cè)值如圖6所示。

圖6顯示四舍五入雖然僅3例預(yù)測(cè)級(jí)別正確，但5個(gè)預(yù)測(cè)值和實(shí)際級(jí)別有明顯同步關(guān)系。對(duì)于嬌駝蹺蝽這樣體積小遷移性強(qiáng)的外來(lái)害蟲(chóng)，寄主植物提供的食物與躲避條件、微氣候條件與害蟲(chóng)分布密切相關(guān)，年度總體發(fā)生規(guī)模確定情況下單憑植物生長(zhǎng)指標(biāo)與小規(guī)模調(diào)查就可以大致預(yù)測(cè)其密度水平[15-16]。

3 討論與結(jié)論

目前我國(guó)夏芝麻產(chǎn)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于春芝麻，但一些小形地塊春芝麻也較常見(jiàn)，大田地邊的春芝麻便于捕食螨與東亞小花蝽（ Orius sauteri ）等多種微小天敵昆蟲(chóng)棲息生存，因而具害蟲(chóng)天敵植物支持系統(tǒng)的生物防治功效[17-18]。栽培春芝麻采收菜用芝麻葉也是農(nóng)民的增收手段，以后中芝葉1號(hào)等葉用芝麻大規(guī)模推廣將使得嬌駝蹺蝽在農(nóng)業(yè)昆蟲(chóng)中的研究地位提高。根據(jù)江西、豫南、陜南、安徽等地以前的研究報(bào)告，該害蟲(chóng)在亞熱帶地區(qū)春夏季可達(dá)很高的種群增長(zhǎng)速度，本研究表明豫北倒春寒情況下早春每月亦遞增10倍以上[4-6]。研究表明，春芝麻嬌駝蹺蝽的密度與環(huán)境氣象條件、寄主生長(zhǎng)狀況有對(duì)應(yīng)關(guān)系，可利用春芝麻數(shù)據(jù)線性變換后測(cè)報(bào)周圍林木害蟲(chóng)密度，克服喬木寄主對(duì)微小飛蟲(chóng)不易精確定量統(tǒng)計(jì)的缺點(diǎn)。

春芝麻此害蟲(chóng)若為害較重達(dá)30頭/株以上，可用20%增效氯氰菊酯3 000倍液或1.8%阿維菌素乳油3 000倍液、3.5%銳丹乳油1 000倍液等藥劑防治。4—5月此蟲(chóng)系雜草、枯枝落葉或泡桐等處遷移而來(lái)，因此切斷遷移途徑對(duì)防治效果至關(guān)重要，此外田間大草蛉[ Chrysopa pallens ?（Rambur）]與寄生蜂等天敵昆蟲(chóng)抑制其發(fā)生亦有重要作用。

本研究表明嬌駝蹺蝽具典型的r-生存策略特征，必須警惕其暴發(fā)性發(fā)生的可能性，對(duì)其測(cè)報(bào)與防治要考慮寄主生長(zhǎng)指標(biāo)、天敵與氣候條件，此蟲(chóng)林業(yè)與農(nóng)業(yè)2個(gè)方面數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)相互測(cè)報(bào)。此外，此蟲(chóng)為害夏芝麻與秋芝麻的發(fā)生規(guī)律、防治標(biāo)準(zhǔn)、防治技術(shù)與其他生態(tài)學(xué)的研究有待進(jìn)一步進(jìn)行。

致謝：許蔓飛、陳靜、陳靜、李丹、陳小會(huì)等參與了部分試驗(yàn)與分析工作，浙江大學(xué)應(yīng)用昆蟲(chóng)研究所唐啟義老師提供DPS正版注冊(cè)號(hào)，在此一并致謝。

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