苜蓿籽蜂幼虫空间分布型及抽样技术的研究

刘长月，赵 莉*，王春华，张 泉

(1.新疆农业大学农学院，新疆草地资源与生态重点实验室，乌鲁木齐 830052;2.新疆蝗虫鼠害测报防治站，乌鲁木齐 830001)

紫花苜蓿Medicago sativa是世界上栽培最早、分布面积最大的一种多年生优良豆科牧草 (张娜等，2011)，是我国草食畜禽和奶牛饲养业的主要饲草，是工业饲料的主要原料和改良农业生态环境的优良草种 (张晓霞等，2010)。苜蓿的作用和地位不断加强，这样就需要大量的优良苜蓿种子。然而，在苜蓿种子的生产过程中，却遭受着苜蓿籽蜂Bruchophagus roddi(Gussakovsky)的严重危害。苜蓿籽蜂在国内主要分布于甘肃、宁夏、新疆、内蒙古等省，是重要的植物检疫对象。主要以幼虫蛀食种子的种仁，轻者使种子不能发芽，重者将种子食成空壳，严重危害苜蓿种子产量和品质。目前，关于苜蓿籽蜂国内外对其生物学特性 (张学祖，1961;StrongandBacon，1963;Prashar，1984;Kamm，1990)、幼虫虫龄划分(刘长月等，2011)及处理苜蓿种子防治籽蜂 (鲁挺等，1986)等方面进行了研究，但对其空间分布型的研究尚未见报导。空间分布型是昆虫种群的重要属性之一，它揭示种群个体某一时刻的行为习性和环境因子间的相互影响。因此，了解苜蓿籽蜂幼虫在苜蓿种子田内的分布规律，不仅在昆虫生态学方面具有重要意义，而且对抽样技术及预测预报都具有重要的指导意义。

1 材料与方法

1.1 试验方法

在呼图壁种牛场生态站苜蓿种子田籽蜂幼虫发生期进行调查。随机选取5块样地，每样地随机选取150个样点，每样点调查15个苜蓿种荚。共计11250个种荚，统计苜蓿籽蜂幼虫的数量。

1.2 空间分布型的测定方法 (牟吉元等，1997)

1.2.1 聚集度指标检验

以样本为单位统计平均虫口数 (m)及方差(S2)，选用以下5种聚集度指标进行分析:

(1)Davaid和Moore(1954)的丛生指标 (I):

当I﹤0时为均匀分布，当I﹥0时为聚集分布，当I=0时为随机分布。

(2)Kuno(1968)指标 (Ca):

当Ca﹤0时为均匀分布，当Ca﹥0时为聚集分布，当Ca=0时为随机分布。

(3)负二项分布指标(K):

K﹤0时为均匀分布，K→+∞时为随机分布，K﹥0时为聚集分布。

(4)扩散系数 (C):

当C﹥1时为聚集分布，当C=1时为随机分布，当C﹤1时为均匀分布。

(5)平均拥挤度(m*)及Lloyd(1967)(m*/m):

当m*/m﹥1时为聚集分布，m*/m﹤1时为均匀分布，m*/m=1时为随机分布。

1.2.2 线性回归方程检验

(1)Iwao's(1968，1971，1972)提出的m*－m线性模型:m*=α+βm

α说明分布的性质，即分布的基本成分按大小分布的平均拥挤度，当α=0时，分布的基本成分是单个个体;α﹥0时，个体间相互吸引，分布的基本成分是个体群;α﹤0时，个体间相互排斥;β说明基本成分的空间分布图式:当β=1时为随机分布，β﹤1时为均匀分布，β﹥1时为聚集分布。

(2)Toylar(1961，1965)幂法则:

a为取样统计因素;b为聚集度对密度依赖性尺度，若:b﹥1为聚集分布;b=1为随机分布;b=0为均匀分布。

1.2.3 聚集原因分析

根据Blackitht(1961)提出的聚集均数 (λ):，来判断聚集是由什么原因引起的。其中，m为平均密度，K为负二项分布参数，r为自由度等于2K的χ2的分布函数 (α=0.5显著水平)。当λ＜2时，昆虫的聚集是由环境条件引起的;当λ≥2时，昆虫的聚集是由昆虫行为或环境条件引起的。

1.2.4 频次分布测定 (陈合明，1990)

将每处理调查的幼虫数列成频次分布表，求出理论频次，根据卡方检验确定其空间分布型。

1.3 理论抽样数的确定

根据Iwao方法，以m*－m直线回归中的α和β值，计算出给定允许误差 (D)时的不同密度水平下最适理论抽样数的公式为:

2 结果与分析

2.1 空间分布型的测定结果

2.1.1 聚集度指标检验结果

通过对苜蓿籽蜂幼虫在田间的分布调查结果进行统计分析，得出苜蓿籽蜂幼虫的各项聚集度指标 (见表1)，苜蓿籽蜂幼虫的各项聚集度指标结果显示:扩散系数 C＞1，负二项分布指标K＞0，Kuno指标 Ca＞0，丛生指标 I＞0，以及m*/m＞1。均符合聚集分布，由此得出，苜蓿籽蜂幼虫在田间呈聚集分布。

表1 苜蓿籽蜂幼虫各项聚集度指标Table 1 Spatial distribution of every aggregated index to alfalfa seed chalcids larvae

2.1.2 线性回归方程检验结果

2.1.2.1 Iwao的m*-m回归分析法

根据田间调查统计结果，平均拥挤度 (m*)和平均虫口数 (m)的直线回归方程:m*=－0.4167+1.3370m(r=0.9855)(见图1)，α=－0.4167﹤0，说明在聚集分布的情况下，苜蓿籽蜂幼虫个体间是相互排斥的;β=1.3370﹥1，说明其基本成分的空间分布格局呈聚集分布。

图1 籽蜂幼虫m*－m回归方程Fig.1 The m*－m regression equation of the alfalfa seed chalcids larvae

2.1.2.2 Taylor幂法则

根据田间调查统计结果，做出方差 (s2)和平均虫口数 (m)的对数回归方程:lgs2=－53.4410+38.3350lgm(r=0.9618)，由关系式可看出，b=38.3350，远大于1，说明籽蜂幼虫种群在一切密度下都是聚集的，聚集强度随着种群密度的升高而增加。

2.1.3 聚集原因分析结果

由表1知，λ值:5.2473＜λ＜7.7260，均大于2，说明籽蜂幼虫的聚集是由昆虫行为或环境条件引起的。

2.1.4 频次分布测定

由调查结果可知，苜蓿籽蜂幼虫在田间呈聚集分布，根据实验结果，拟合负二项理论模型(郑伯平等，2010)，求出苜蓿籽蜂幼虫在田间分布的理论频次。通过理论频次计算出苜蓿籽蜂幼虫分布的卡方值，通过查卡方值表得出其理论卡方值 (见表2)。由表2可看出，各项 χ2值均远小于χ20.05，说明苜蓿籽蜂幼虫在田间呈负二项分布。

表2 籽蜂幼虫田间分布卡方检验结果Table 2 The alfalfa seed chalcids larvae spatial distribution of x2test

2.2 理论抽样数的确定

通过Iwao回归分析法得出m*与m之间的回归关系，并根据其结果，利用模型:+(β－1)］来确定最适理论抽样数。其中t取1，D取0.1，0.2，0.3，籽蜂幼虫的理论抽样数模型分别为:N=(0.5833/m+2.3370)/D2。

由图2可知，在允许误差D=0.1，抽样平均虫口密度为0.5头/15个种荚时，籽蜂幼虫的最适理论抽样数为150.4个种荚;当平均虫口密度为1头/15个种荚时，最适理论抽样数为92个种荚;当平均虫口密度为10头/15个种荚时，最适理论抽样数为39.5个种荚。在允许误差D=0.2，平均虫口密度为0.5头/15个种荚时，籽蜂幼虫的最适理论抽样数为37.6个种荚;在允许误差D=0.3，平均虫口密度为0.5头/15个种荚时，籽蜂幼虫的最适理论抽样数为16.7个种荚。

由此可见，当平均虫口密度不变时，随着允许误差的增大，最适理论抽样数逐渐减小;当允许误差不变时，随着平均虫口密度的增大，最适理论抽样数也在逐渐减小。当种群密度上升到一定数量时，由于生存空间的限制，种群数量达到环境的最大容量，抽样数量也趋于稳定。

图2 籽蜂幼虫最适理论抽样数Fig.2 The most suitable number of theoretical sampling of the alfalfa seed chalcids larvae

3 结论与讨论

由丛生指标 (I)、Kuno指标 (Ca)、负二项分布指标 (K)、扩散系数 (C)、及Lloyd(m*/m)等各项聚集度指标检验表明，苜蓿籽蜂幼虫在田间均呈聚集分布。通过 Iwao的 m*－m回归、Taylor幂法则进行检验，结果表明苜蓿籽蜂幼虫个体间相互排斥，其基本成分呈聚集分布，且其种群在一切密度下都是聚集的，聚集强度随着种群密度的升高而增加。

根据Blackitht提出的聚集均值λ进行分析，结果表明苜蓿籽蜂幼虫的聚集是昆虫行为或环境条件引起的，如气候、苜蓿长势，等等，也可能与当时的虫口密度有关。将实验结果拟合负二项理论模型，进行卡方检验，结果表明苜蓿籽蜂幼虫在田间呈负二项分布。

由Iwao的理论抽样数模型计算出苜蓿籽蜂幼虫的理论抽样数，结果显示，在同一虫口密度下，允许误差不同，其最适抽样数差距较大;在相同的允许误差下，虫口密度不同，其最适抽样数差距也较大，故在实际调查中，应根据人力与时间的实际情况，选择适当的允许误差。

苜蓿籽蜂在呼图壁地区为害较为严重，苜蓿种子平均被害率为21.65%，重者达32.68%，可见种子害虫的为害之重。因此，苜蓿籽蜂幼虫空间分布型的确定，对于掌握幼虫在田间的分布规律，以及对其抽样技术的研究，均有一定的实际应用价值。本文给出了不同虫口密度下的最适理论抽样数，为田间监测和防治提供理论依据。

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