枣树缩果病空间分布格局和抽样技术研究

张 锋， 李英梅， 李瑞婷， 陈志杰， 严 攀

（1.陕西省动物研究所，西安 710032；2.渭南师范学院，渭南 714000；3.陕西省渭南市植保植检站，714000）

枣缩果病又名枣铁皮病、枣腰缩果病、枣萎蔫果病等，该病主要危害果实，引起果腐和枣果提前脱落［1－4］。近年来，随着关中地区枣树生长年限的延长及面积增加，枣树缩果病的发生面积不断扩大，危害日趋加重，已经成为陕西关中地区枣树生产上的一种常发性病害，给枣农带来了巨大的经济损失，据调查，一般年份减产30%～50%，严重时达80%以上。枣树缩果病空间分布格局是该病病原菌的重要属性之一，研究其田间分布格局可提高抽样的准确性，有利于病害测报。为此，作者于2007年对枣缩果病进行了调查，就其空间分布格局和抽样技术进行了初步研究，为生产防治提供参考依据。现将结果报道如下。

1 材料与方法

1.1 调查方法

调查地设在陕西关中平原东部大荔县的冯村镇、安仁镇、埝桥乡、城关镇、赵渡乡、雨林乡6个乡镇。2005年8月下旬至9月初，在枣树缩果病危害盛期，在以上地点选择栽植密度一致、立地条件相似、有代表性的枣园9个，五点取样，每点取6株枣树，每株按东、南、西、北4个方位选取25个果，每株共调查100个果，以1株（100个果）为1个样方，记录病果数，统计各样方的病果率。

1.2 分布型的测定方法

聚集指标法：采用扩散系数C，丛生指标I，Cassie，R.m指标CA，聚集性指标m＊／m，K 指标测定聚集程度和分布型，并进一步运用Taylor的幂法则（S2＝amb）和Iwao的m＊－m直线回归法（m＊＝α＋βm）对分布的内在结构作综合分析，采用Blackith提出的种群聚集均数（λ）分析其聚集原因［5－7］。根据Iwao提出的抽样原理确定最适理论抽样数和序贯抽样数，其计算公式分别为：式中D为允许误差，m为调查的样方内病果率，N为最适理论抽样数，m0为样方病果率达5%时暂定的防治指标，t为概率保证，α、β为m＊－m直线回归模型中的常数。

2 结果与分析

2.1 聚集度指标

汇总整理计算各种聚集度指标值，结果见表1。可以看出各样地的枣缩果病I指标大于0，m＊／m指标大于1，CA指标大于0，扩散系数C大于1，K指标大于0，根据判定标准，枣缩果病病果在田间为聚集分布，但在不同样地分布的聚集程度有差异。

表1 枣缩果病聚集度指标的测定

2.2 Taylor幂指数

Taylor分析S2与m的关系为S2＝amb或lgS2＝lga＋blgm，a表示抽样因素，b为聚集特征指数，经测定S2与m回归直线方程为lgS2＝－0.026 35＋1.387 20lgm（R＝0.920 5），见图1，对回归关系的显著性进行方差分析，得F＝38.834 8，p＝0.004 3＜0.01，回归关系显著。b＞1，表明枣缩果病病果的聚集度具有密度依赖性，随着病果密度的提高，聚集度愈高。

图1 方差S2与平均密度m的回归关系

2.3 Iwao m＊－m回归分析

Iwao提出平均拥挤度m＊与平均数m的关系，回归关系式为m＊＝α＋βm，截距α和回归系数β揭示种群分布特征，α表示分布的基本成分，β说明基本成分的空间分布型。枣缩果病m＊－m回归方程为m＊＝0.462 2＋1.082 9m（R＝0.991 5），F＝407.308 9，p＝0＜0.01；方程回归关系显著。而且回归方程中α＞0，β＞1，说明枣缩果病为聚集分布，并且病果间相互吸引，其分布的基本成分为个体群，在大田中存在明显的发病中心。

2.4 影响病果聚集的因素分析

病害在空间的聚集原因，既可能受某些环境因素的影响，也可能是由本身行为特性的聚集习性所致。应用Blackith（1961）的种群聚集均数检验病果率聚集原因。λ＝mγ／aK，K为病果在各地块负二项分布K值的平均值，γ为具有自由度等于2k的（卡方）分布的函数值，计算时应用a＝0.5的概率值。测定结果见表1，可以看出，枣缩果病9个标准地的λ值均大于2，说明枣缩果聚集的原因是由于聚集行为与环境因素共同影响所致。

图2 平均拥挤度m＊与平均数m的回归关系

2.5 抽样技术

田间抽样调查时，应知道抽取多少样本数量，即可达到所需要的精度。因此，需确定最适抽样数。根据Iwao（1977）最适理论抽样模型，得知m＊－m回归方程的α、β值及平均密度m，再给定允许误差D与置信概率90%相应的D＝0.1，0.2，0.3，根据公式，当t＝1.96，N＝t2／D2［（α＋1）／m＋β－1］，N1.96＝3.842／D（1.463／m＋0.083）；当t＝1.64，N1.64＝2.69／D（1.463／m＋0.083），即 可 获得在各种密度下的最适抽样数（表2）。当t＝1.96，D为0.2时，病果率为5%，所需病株抽样数为36；病果率为15%时，病株抽样数为17，病果率为50%时，病株抽样数为11，可见，随病果密度增加所调查的样方逐渐减少，但在相同病果密度下，抽样数又随着允许误差的减少而提高。在实际调查中要根据人力与时间的情况而选择相应的允许误差，并确定该调查地块的病果密度，然后查表确定详细调查时的株数。

表2 枣缩果病在不同密度病株最适抽样数

2.6 序贯抽样

序贯抽样是根据田间调查，在一定的置信范围内利用取得的样本信息确定合适的抽样量或判断是否达到防治的指标。根据Iwao方法，设临界防治指标为m0，上下限公式为：

以m0暂定为枣缩果病防治指标，病果率为5%，即m0＝5。分别将m0及α、β值和t＝1.96代入上式。得：T0（n）＝5n±6.005如果调查5株枣树时，累计病果超过38个，需进行防治，累计病果数超少于12个，不需防治；调查100株时，累计病果数超过560个，需进行防治，累计病果数超少于440个，不需防治，累计病果数在上下限之间，则往下继续抽样。当不易下结论时，通过公式Nmax＝t2／d2｜（α＋1）m0＋（β－1）m20｜，确定最大抽样数，估计密度所允许的置信限，取t＝1，D＝0.3，得：Nmax＝318.15，即最大抽样数为318株（表3）。

表3 枣缩果病株序贯抽样分析表

3 结论

植物病害流行的空间动态是由物种的遗传特性和生态环境条件所决定的，由病原物及其介体在空间扩散而形成的。对于真菌病害而言，病原种群数量、空间分布和扩散特征，以及环境因子对其生态学行为和种群动态过程的影响，在很大程度上影响着病害的发生与流行状况［8－11］。枣缩果病主要由真菌引起，并通过风雨和昆虫传播，因此，其发生与流行在很大程度上受气候条件和媒介刺吸式昆虫种群数量等因子的影响，其病株在大田的分布表现应为不均匀状态。

通过聚集度指标测定，枣缩果病病果在田间呈聚集分布。Iwao和Taylor法对枣缩果病病果在田间的空间分布测定，仍呈聚集分布。其中Iwaom＊－m回归方法分析表明，病果空间分布的基本成分是个体群，个体间相互吸引，病株在大田中存在明显的发病中心；Taylor幂法则分析表明，枣缩果病病果个体的空间格局随着病果密度的提高而趋于聚集分布。这与枣缩果病病菌的生物学特性相一致，根据调查，枣缩果病病菌在枣树皮、枣头、枣吊、枣枝条、枣落叶越冬，分生孢子成熟后，通过风雨和昆虫引起再传播，加之枣果在枣树上的聚集性，所以枣缩果病具有明显发病中心，而且发病中心内病果呈聚集分布，因此枣缩果病聚集的原因是由于病原自身聚集行为与环境因素共同影响所致。

植物病害的抽样难度很大，样方的大小对统计分析结果影响显著，为了进行抽样技术的研究，作者以每株（100个果）为1个样方，用Iwao最适理论抽样模型N＝t2／D2［（α＋1）／m＋β－1］，计算出不同发病率情况下所需的最适抽样数。结果表明，随着发病率的增加，所需抽样数递减。建立序贯抽样模型为T0（n）＝5n±6.005调查数量N株时，若累计病情指数超过上界可定为防治对象田，若累计病情指数未达到下界时，不防治，若累计病情指数在上下界之间，则应继续调查，通过公式Nmax＝t2／d2｜（α＋1）m0＋（β－1）｜，确定最大抽样数为318株。

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