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    基于麥夸特與遺傳算法的小花蝽捕食功能參數(shù)最優(yōu)解研究

    2022-11-10 02:13:24任向輝孔德堯賈康怡王傳連張昊冉
    鄉(xiāng)村科技 2022年17期

    任向輝 孔德堯 賈康怡 王傳連 張昊冉

    (1.河南科技學(xué)院資源與環(huán)境學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003;2.新鄉(xiāng)市農(nóng)作物重大有害生物防控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河南 新鄉(xiāng) 453003)

    0 引言

    進(jìn)行昆蟲天敵與獵物之間的室內(nèi)捕食功能反應(yīng)試驗(yàn)時,兩個物種的數(shù)量變動關(guān)系一般為生態(tài)學(xué)中肉食性節(jié)肢動物所呈現(xiàn)的Holling-Ⅱ型反應(yīng),可以用DISC方程描述。對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行DISC方程回歸分析,可以得到一定條件下捕食性天敵對害蟲獵物的兩個重要生物防治學(xué)參數(shù)——攻擊系數(shù)與獵物處理時間。傳統(tǒng)的DISC方程數(shù)據(jù)擬合都是采用倒數(shù)法,雖然計(jì)算過程簡單,但會遺失部分統(tǒng)計(jì)學(xué)信息,加之受環(huán)境條件影響,生態(tài)學(xué)試驗(yàn)中DISC方程數(shù)據(jù)經(jīng)常出現(xiàn)擬合結(jié)果較差甚至不收斂的情況。而七維高科有限公司開發(fā)的國產(chǎn)統(tǒng)計(jì)軟件1stOpt在非線性方程數(shù)據(jù)擬合計(jì)算方面功能強(qiáng)大。用1stOpt軟件麥夸特算法與遺傳算法的通用全局最優(yōu)解計(jì)算模塊處理生態(tài)學(xué)試驗(yàn)中DISC方程數(shù)據(jù)應(yīng)該十分快捷精準(zhǔn),但目前還沒有利用其進(jìn)行DISC方程回歸的相關(guān) 研究。

    2022年6月,筆者在河南科技學(xué)院校園紫薇花(L.)花序上捕捉并培養(yǎng)了近百頭全身披白色斑點(diǎn)的小花蝽(Zheng),對這些同一種群的小花蝽利用15 mm×100 mm玻璃指形管進(jìn)行了苜蓿蚜(Koch)捕食功能反應(yīng)試驗(yàn)。在利用Excel進(jìn)行倒數(shù)法回歸分析的基礎(chǔ)上,利用1stOpt軟件麥夸特算法與遺傳算法的全局最優(yōu)解計(jì)算模塊進(jìn)行了DISC方程回歸分析。

    1 試驗(yàn)材料與方法

    1.1 供試蟲源

    試驗(yàn)時間為2022年6月15日,供試的小花蝽采集于河南省新鄉(xiāng)市河南科技學(xué)院校園西區(qū)紫薇花序(用細(xì)目捕蟲網(wǎng)捕捉)。所采集小花蝽為形態(tài)學(xué)特征相同的同一種群,但與當(dāng)?shù)爻R姷男螒B(tài)特征近似的東亞小花蝽(Poppius)相比體表密布直徑 0.05 mm左右的白色斑點(diǎn),與我國早年引入的一種北美生防天敵[(Say)]完全相同。該生防天敵是世界上商業(yè)化最成功的一種花蝽科活體殺蟲劑,其成蟲體長2.0~2.5 mm,全身具微毛,背面滿布刻點(diǎn)。這種天敵小花蝽與紫薇周圍的苜蓿(L.)、國槐[(L.)Schott]、紫 荊(Bunge)、決 明(Linn.)等植物上的苜蓿蚜共處一個生境,因此,選用苜蓿蚜為獵物進(jìn)行室內(nèi)天敵功能反應(yīng)試驗(yàn)。將苜蓿蚜帶寄主植物莖葉一并采集,將莖葉基部泡入清水,對蚜蟲進(jìn)行12 h人工飼養(yǎng);同時,將小花蝽置于加國槐葉片保濕的15 mm×100 mm玻璃指形管進(jìn)行12 h饑餓處理。為了確保試驗(yàn)的準(zhǔn)確性,所采用的小花蝽全部選擇雌成蟲單管飼養(yǎng)生測。

    1.2 試驗(yàn)方法

    在25 ℃條件下,把國槐嫩葉上生長整齊的苜蓿蚜放置于玻璃指形管中(置一國槐小葉片保濕),每支管分別放5、10、15、20、25頭無翅成蚜。用塑料袋圓片和皮筋把管口扎住,為使空氣流通,用0號昆蟲針在管口的塑料上均勻地扎20個小孔。分別取1頭小花蝽雌成蟲置于帶蚜蟲的指形管中,進(jìn)行24 h的捕食功能反應(yīng)DISC方程擬合試驗(yàn)。每個蚜蟲密度處理設(shè)3個重復(fù)。剔除試驗(yàn)期間蚜蟲進(jìn)行孤雌生殖不宜計(jì)數(shù)的試驗(yàn)材料、無重復(fù)設(shè)置的雄成蟲試驗(yàn)以及空白處理,共進(jìn)行了600多頭蚜蟲與40多頭小花蝽雌成蟲測試。

    1.3 數(shù)據(jù)處理方法

    理論上,節(jié)肢動物天敵功能反應(yīng)應(yīng)該滿足的Holling-Ⅱ型DISC方程公式為

    式(1)中:參數(shù)為單位時間捕食數(shù)量;參數(shù)是攻擊系數(shù),也稱瞬時搜尋速率;變量表示獵物密度;變量為時間,這里為1 d,故等于1;T為小花蝽處理每個獵物所需要的時間,理論上日捕食量最大值為1/T。將公式(1)兩邊取倒數(shù),則公式變?yōu)榕c的倒數(shù)為變量、T與為參數(shù)的一元一次方程。用Excel直接處理計(jì)算T與,并利用Excel計(jì)算出每個獵物密度的捕食量理論值以及回歸分析的殘差平方和值、均方根誤差值()與擬合優(yōu)度值()。

    啟動1stOpt 軟件,將生測數(shù)據(jù)利用x1=c1*(x2)/(1+c1*x2*c2)命令直接進(jìn)行DISC方程回歸分析。算法依次選擇麥特算法與遺傳算法的全局最優(yōu)解算法,初始值由軟件自動生成,生成回歸結(jié)果的同時,1stOpt 軟件還自動給出了值、值與擬合優(yōu)度值。

    2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

    2.1 小花蝽對苜蓿蚜的功能反應(yīng)試驗(yàn)結(jié)果

    小花蝽雌成蟲(1頭/管)對不同密度苜蓿蚜日捕食量見表1。表1為記錄的平均日捕食量與天敵密度兩個變量的試驗(yàn)原始數(shù)據(jù),對兩個變量進(jìn)行不同算法的統(tǒng)計(jì)學(xué)回歸分析,可得到不同參數(shù)的生態(tài)學(xué)DISC方程。

    表1 小花蝽雌成蟲(1頭/管)對不同密度苜蓿蚜捕食情況

    對15個不放進(jìn)小花蝽的苜蓿蚜指形管在24 h后記錄活蟲數(shù),發(fā)現(xiàn)無翅蚜全部成活。該小花蝽成蟲體形大小和無翅成蚜體形相近,但單頭雌成蟲對體形相對巨大的20多頭苜蓿蚜在指形管中24 h捕食量約為6頭。這些數(shù)據(jù)說明利用小花蝽防治苜蓿蚜效果很好。

    2.2 HollingII功能反應(yīng)方程擬合結(jié)果

    將表1中記錄的小花蝽日捕食量數(shù)據(jù)與蚜蟲密度數(shù)據(jù)分別作為因變量與自變量輸入1stOpt 軟件,可直接進(jìn)行DISC方程回歸分析。算法依次選擇麥夸特算法與遺傳算法的通用全局最優(yōu)解算法,初始值、均方根誤差值()與擬合優(yōu)度值()由軟件自動生成。此外,該軟件還自動給出了相關(guān)度、殘差平方和()、決定系數(shù)()、卡方檢驗(yàn)與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值等回歸效果參數(shù)。在回歸分析中,遺傳算法經(jīng)過159次迭代計(jì)算、麥夸特法回歸經(jīng)過16次迭代計(jì)算后,兩種算法最后針對同一個模型得到了6位有效數(shù)字完全一致的模型參數(shù)計(jì)算結(jié)果,四舍五入結(jié)果見表2。將因變量、自變量數(shù)據(jù)用Excel取倒數(shù),然后利用SLOPE命令與INTERCEPT命令進(jìn)行DISC方程回歸,3種計(jì)算方法得到的擬合結(jié)果亦見表2。

    表2 DISC方程擬合結(jié)果

    利用Excel進(jìn)行倒數(shù)法回歸的兩個倒數(shù)變換后的變量直線關(guān)系明顯,擬合優(yōu)度略等于麥夸特算法與遺傳算法的擬合優(yōu)度值。但是,經(jīng)過因變量與自變量倒數(shù)變換,所得的回歸分析結(jié)果存在統(tǒng)計(jì)信息偏差。采用這3種算法,5個獵物密度的日捕食量實(shí)際值與理論值見表3。

    表3 小花蝽雌成蟲(1頭/管)對不同密度苜蓿蚜捕食情況

    由表3可直觀看出,采用倒數(shù)法的回歸結(jié)果與1stOpt 軟件給出的結(jié)果(麥夸特算法與遺傳算法)相比并不好,20頭/管蚜蟲與25頭/管蚜蟲試驗(yàn)數(shù)據(jù)偏差過大。、、具體回歸評價(jià)指標(biāo)結(jié)果見表4。

    表4 DISC方程回歸分析評價(jià)指標(biāo)

    由表4可知,雖然擬合優(yōu)度這個指標(biāo)麥夸特法與遺傳算法全局最優(yōu)解算法和倒數(shù)法算法大小不相上下,但、這兩個指標(biāo)前者更好。所以綜合分析可以看出,表2中麥夸特法與遺傳算法得到的全局最優(yōu)解結(jié)果才是更好的結(jié)果。

    3 討論

    有很多環(huán)境因素能影響捕食者的功能反應(yīng)具體數(shù)值,對類似生測數(shù)據(jù)的分析需要從變化起伏的測定值中找出其內(nèi)在的規(guī)律性,因此,DISC方程回歸計(jì)算的算法選擇很有意義。在過去手工計(jì)算的年代,傳統(tǒng)的倒數(shù)法不失為一種很好的數(shù)據(jù)處理手段,但在目前計(jì)算機(jī)應(yīng)用普及的條件下,這個方法的缺點(diǎn)十分明顯。國外的R軟件、DesktopGarp與MATLAB等統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件也能進(jìn)行麥夸特法回歸分析與遺傳算法計(jì)算,但操作起來比較煩瑣,外文界面中有的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)術(shù)語理解較難。七維高科公司開發(fā)的1stOpt 軟件完美解決了上述問題,進(jìn)行DISC方程回歸計(jì)算時算法先進(jìn)、收斂速度快、計(jì)算結(jié)果精準(zhǔn),中文界面操作簡單,還能生成各種美觀的統(tǒng)計(jì)圖。因此,該軟件在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域特別是昆蟲生態(tài)與預(yù)測預(yù)報(bào)領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。此次試驗(yàn)用少量的小花蝽雄成蟲進(jìn)行了無重復(fù)設(shè)置的功能反應(yīng)試驗(yàn),雄成蟲體形小、運(yùn)動速度快,T與值分別為0.069與0.186,表明小花蝽雄成蟲是苜蓿蚜生物防治的良好選擇。但這僅為初步測試結(jié)果,還需要進(jìn)一步加強(qiáng)試驗(yàn)研究。

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