银合欢豆象幼虫空间分布型及抽样技术研究

张开存 ，佟友贵，杨 欣*，张会燕，杨伟娴，施艳萍，熊忠平

(1.昆明市东川区森防站，昆明 654100;2.昆明市东川区住房和城乡规划建设局，昆明 654100;3.西南林业大学林学院，云南省森林灾害预警与控制重点实验室，昆明 650224)

银合欢豆象Acanthoscelides macrophthalmus(Schaeffer，1907)隶属豆象科Bruchidae，三齿豆象属 Acanthoscelides，原产于南美洲，国内于1999年在海南儋州首次发现，现在广西、广东、云南、贵州、四川、福建及台湾等地危害(覃新导等，2005，2012)。该虫是新银合欢Leucaena leucocephala的重要种实害虫，被害率可达100%(覃新导等，2007;吴立心等，2007)。因新银合欢是干热河谷重要的造林树种，对银合欢豆象的研究，有利于新银合欢的天然更新，对干热河谷地区植被和生态恢复具有重要意义 (蒋龙等，2009)。因此本研究对其幼虫空间分布型进行了深入系统研究，结果将为其调查的正确取样、确定测报资料代换方式，进行蔓延扩散规律测报、综合防控提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 调查方法

2012年4月在昆明市东川区小江干热谷阿旺芋头塘村至拖布镇的格勒村的新银合欢林内，随机选取大小不等的样地5 块，在每块样地内随机取样树11 株，共调查样树55 株;在每株样树上按东、南、西、北四个方位各随机观察5个荚果，每株样树均观察20 荚果，统计虫口数。

1.2 空间分布型分析方法

1.2.1 空间分布型测定

采用聚集度指标法和回归分析法对银合欢豆象幼虫空间分布型进行分析。

聚集度指标主要采用(丁岩钦，1980;徐汝梅，1988):(1)扩散系数C=S2/;(2)负二项分布的K 值，K=/ (S2-)2;(3)平均拥挤度指标m*=+S2/-1;(4)丛生指标I 值法I=S2--1;(5)Cassie，R.M的CA 指标CA=(S2-)/2;(6)m*/m 指数;(7)m*/v指标;(8)La 指标La=m-m/v+1。

回归分析法包括:Taylor的幂法则(兰星平等，1980)、Iwao的m*-m 回归分析法(马占山，1989)、兰星平的m*-v 回归分析法(1991)及兰星平改进的La-m 回归分析法(1993)。

1.2.2 数据处理

数据处理借助于统计分析软件SPSS 16.0 完成，图表制作通过Excel 2003 完成。

1.3 聚集因素分析

不同昆虫的空间分布型可能相同，也可能不同，这与它们的生物学习性和适应环境的方式有密切的关系。Blackith 认为聚集分布的种群其聚集的原因可分为昆虫本身的生物学特性和环境因素两方面，并提出了用“聚集均数”指标来判断种群聚集的原因。

计算公式为:λ=mγ/2k，式中:λ为聚集均数，m为样本平均数，k为负二项分布的参数，γ为自由度为2k的x20.05分布函数值，2k 常为小数，按比例计算γ 值。

1.4 抽样技术

在害虫管理的序贯抽样决策中，一般采用两界限序贯抽样决策模型，即拒绝限和接受限(二者合称决策限)。本文选用拟合效果较好的其中一个模型来确定银合欢豆象幼虫的序贯抽样模型及最大理论抽样数公式。

2 结果与分析

2.1 样地调查结果

银合欢豆象幼虫在5 块样地的虫口密度调查结果，见表1。

表1 银合欢豆象幼虫虫口密度调查Table 1 Population density investigation of the Acanthoscelides macrophthalmus larva

表1 中，对所采集的数据进行整理，计算出每块样地的平均虫口密度、方差和平均拥挤度作为该幼虫空间分布型确定的基础数据。

2.2 幼虫空间分布型的测定

2.2.1 聚集度指标测定法

根据表1的数据，计算出各聚集度指标，结果见表2。

表2 中，总体的扩散系数c ＞1;负二项分布的参数k ＞0;丛生指标I ＞0;CA＞0;m*/m ＞1;当m ＞1 时，m*/v＜1;La/m ＞1。根据各聚集度指标的含义均判定:银合欢豆象幼虫的空间分布型为聚集分布。

2.2.2 回归分析测定法

将上述资料，分别用Taylor的幂法则、Iwao的m*-m 回归模型及兰星平的m*-v 模型、La-m模型进行检验，结果如表3 所示。

表2 银合欢豆象幼虫聚集度指标值Table 2 Aggregation indices value of the Acanthoscelides macrophthalmus larva

表3 回归分析测定结果Table 3 Results of regression analysis

表3 结果表明:根据Iwao的m*-m 模型、兰星平的m*-v 回归模型、La-m 模型的回归系数判别指标，均判定:银合欢豆象幼虫的空间分布呈聚集分布。另La-m 模型和m*-m 模型模型拟合效果较好，回归极显著。

2.3 种群聚集原因分析

聚集均数指标m=4.113，k=77.59，x20.0.5(2k)=127.2201，所求的λ=3.371。

结果表明银合欢豆象幼虫的聚集原因可能是由昆虫本身的聚集行为习性引起的，也可能是由于昆虫本身的聚集行为与环境因子共同作用的结果。

2.4 不同方位虫口密度差异显著性检验

由于不同方位枝梢的生理性状存在一定差异，因而对银合欢豆象幼虫的吸引作用可能也存在一定的差异。在不同样地内，对每株样树不同方位(东、南、西、北)均随机观察5个荚果，并统计了各样地不同方位的虫口数，调查结果见表4。

表4 是经原始统计数据计算得的不同方位(东、南、西、北)平均虫口密度数据，以此作为方位间差异显著性检验的基本数据资料，利用单因素方差分析的方法对其进行检验，检验结果见表5。

表4 银合欢豆象幼虫不同方位虫口密度调查Table 4 Population density investigation of the Acanthoscelides macrophthalmus larva in different orientation

表5 方差分析表Table 5 Analysis of variance table

表5 中，利用F 分布对其进行检验，由于F=0.249＜F0.05(3，16);sig=0.861 ＞α=0.05 (α为显著性水平)，可得出结论:不同方位间的平均虫口密度差异不显著，表明银合欢豆象幼虫对植株东、南、西、北四个方位危害程度大体一致。

2.5 抽样技术

2.5.1 序贯抽样方程的确定

将表3 中的各有关模型的参数代入相应的序贯抽样公式中，令置信指标t=1.960，防治指标m0=2 头/荚果，则可得出各模型应用于林间抽样的序贯抽样方程。本文以拟合效果最好的的Iwao 模型为例，其它模型的序贯抽样方程的确定过程与此相同。其通式为T(n)=nmo±t，将数据代入得银合欢豆象幼虫序贯抽样方程To'=2n±1.727

2.5.2 序贯抽样表的制作

将一系列的n 值(如n=5，10，15，…)代入序贯抽样方程，可计算出相应的累积虫口数的上、下限值(T0'(n)，T0″(n))，即得序贯抽样表(表6)。

表6 银合欢豆象幼虫序贯抽样表(Iwao 模型)Table 6 Sequential sampling table of the Acanthoscelides macrophthalmus larva (Iwaomodel as an example)

表6 提供了在抽样过程中，不同抽样株数对应累计虫数的上下限理论参考值。林业工作者可根据实际抽样结果对照理论参考值作出是否需要防治的结论。为了使读者更为直观的理解，绘制序贯分析图，见图1。

从表6 和图1 可看出，如调查荚果为100个，累积虫数超过217 头时，则需进行防治;累积虫数少于183 头时，则不需防治;累积虫数在两者之间不能肯定时，无法决定是否进行防治。在此种情况下，则需要采用最适抽样单元数，为决策者提供理论参考是否该进行防治。

图1 银合欢豆象幼虫序贯分析图Fig.1 Sequential analytical graph of the Acanthoscelides macrophthalmus larva

2.5.3 最适抽样单元数的确定

在给定的误差标准下，预先算出理论上的最适抽样数量，当实际抽取的样本数等于理论最适抽样数时，不论实际统计的累计虫口数是否超过上限值或低于下限值，或者处于二者之间，抽样也应终止。在停止抽样时，如果实测的累计虫口数超过上限值，则必须进行防治;如果实测的累计虫口数仍低于下限值，则无须防治;如果实测的累计虫口数仍然处于继续抽样区，则以累计虫口数最接近的那一个界限值来作出防治与不防治的判断。

表7 银合欢豆象幼虫各虫口密度下最适抽样数Table 7 The optimum sampling number in different population density of the of Acanthoscelides macrophthalmus larva

3 结论与讨论

聚集度指标法、Iwao的m*-m 回归模型、兰星平的m*-v 回归模型及回归模型La-m 分析法均表明:银合欢豆象幼虫在昆明市东川区新银合欢林内空间分布型呈聚集分布，聚集原因主要是昆虫本身的聚集行为习性引起的，也可能是由于昆虫本身的聚集行为与环境因子共同作用的结果。对5 块样地不同方位间(东、南、西、北)的平均虫口密度进行方差分析表明:植株的不同方受银合欢豆象危害程度无显著差异。以拟合效果最好的Iwao 模型，制订了序贯抽样方程To'=2n ±和最适抽样方程n=t2/D2(1.9/m-0.204)。

已报道的新银合欢害虫空间分布型研究包括新银合欢软蜡蚧Coccus sp.和榕片圆蚧Aonidiella sotetsu (曹葵光等，1995;贾平等，2009)，其研究结果与本研究结果相同，均为聚集分布。通过聚集指数λ 聚集原因分析表明:其聚集原因主要是害虫本身特性或环境引起的。这也不难理解，环境三种害虫所处的均相同和类似，自身原因方面，已报道两种是蚧虫营群居生活，本项研究的豆象飞翔能力较弱，主要靠爬行传播，因此其聚集分布的原因也就很好理解。本项研究丰富了银合欢豆象在云南省的研究数据，同时为制定林间抽样技术提供了理论依据，但在应用序贯抽样模型理论抽样数和时，应结合实际情况科学使用。

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