稻飞虱迁入初期成虫种群密度的零频率估计方法

魏正英，何玉琬，陈观浩

(1.广东省化州市宝圩农业技术推广站，广东化州 525138;2.广东省化州市杨梅农业技术推广站，广东化州 525129;3.广东省化州市病虫测报站，广东化州 525100)

稻飞虱主要包括褐飞虱Nilaparuata lugens(Stal)(BPH)与白背飞虱 Sogatella furcifera(Horváth)(WBPH)，是中国和东南亚国家水稻上重要的远距离迁飞性害虫(齐国君等，2008;陈观浩等，2010)。它的发生具有暴发性和毁灭性，其发生为害严重威胁着水稻的安全生产。近年来，稻飞虱在广东省化州市普遍猖獗危害，具有发生期显著提前;次害代发生重，重发世代增多;暴发频率加快，对水稻为害进一步加剧(陈观浩等，2010 ;刘祖建等，2012)。

在稻飞虱的测报实践中，许多重要数据来源于成虫期调查。成虫田间种群密度情况是管理者首先需要把握的有用信息和实施决策的基础。然而，田间调查是一项劳动强度大、费工费时的艰苦工作。在实际调查工作中，为了节省人力和时间，常常利用无虫样频率(零频率)来估计其种群密度。即利用样本中无虫丛(株)率与虫口密度之间的关系，推算种群密度(丁岩钦，1994;秦厚国等，1996)。由于无需详细计数每一样方的具体虫数，而只关心有虫或无虫，所以能大幅度减轻劳动强度，具有快速、简便、经济等优点，颇受测报人员的欢迎。本文在0-1 抽样的基础上，探索稻飞虱迁入初期成虫种群密度和零频率关系的最优模型，以便在一定精度保证的前提下，简便、快捷地估计其田间发生情况，为该虫的预测预报和防治提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 田间调查方法

2010-2012 年，早稻、晚稻分别于2 代(4月上旬-5月上旬)、5 代(8月)稻飞虱迁入始期进行调查，上述两个时期分别为当地早稻、晚稻插(抛)秧1 个月左右。采用平行跳跃式取样，每块田调查水稻丛数为500-700 丛不等，采用目测法逐丛调查水稻上稻飞虱(含褐飞虱、白背飞虱)成虫数量。共调查受害程度不同的稻田11 块。

1.2 m—p0模型的拟合

将田间调查所得数据以每块样地为1 组，分别计算每组稻飞虱成虫种群密度m (头/丛)和零频率p0，用m 和p0分别拟合Gerrard-Chiang 模型(徐汝梅，1987 ;秦厚国等，1996)m=a (-lnp0)b、线性函数m=a+bp0、二次函数m=a+b1p0+指数函数幂函数和对数函数m=a+blnp0等6种模型。

最优模型以F 值和R2(线性回归的决定系数或曲线回归的相关指数)综合判定(蔡笃程等，2011)。

文中数据处理采用SPSS.18.0 统计软件进行。

1.3 理论抽样数的确定

根据Gerrard-Chiang 方法(陈邦强等，1989;秦厚国等，1996)的理论抽样公式(b 为Gerrard-Chiang 模型系数，p0为零频率，cv 为估计精度)计算不同精度下调查理论抽样数。

1.4 田间应用

2013年早稻，采用1.1 节调查方法，每块田调查水稻丛数200 丛以上，列出成虫种群密度m(头/丛)和零频率p0，检验此方法在大田普查时的适用性。共调查受害程度不同的稻田9 块。

2 结果与分析

2.1 稻飞虱迁入初期成虫种群密度和零频率的田间调查结果

表1 是2010-2012年稻飞虱迁入初期成虫种群密度和零频率的田间调查结果。

表1 稻飞虱迁入初期成虫种群密度与零频率Table 1 Rice planthoppers moving early adult population density and zero frequency

从表1 可看出，m 有随着p0的增大而减少的趋势，故可对其进行回归分析，探索最优回归模型。

2.2 m—p0模型的拟合

利用表1 数据进行前述6种模型的拟合，结果见表2。

表2 中6种模型的拟合结果表明，各种模型均达极显著水平，但综合F 值和R2分析，稻飞虱成虫种群密度m 和零频率p0回归模型以Gerrard-Chiang 模型m=1.2467 (-lnp0)1.0721为最优。

2.3 理论抽样数的确定

用零频率法估计种群密度，倘能附以一定概率保证下的理论抽样数的确定方法，则可实现最为有效的简易估计。将b=1.0721 代入理论抽样公式，得到不同零频率(p0)及精度(cv)水平下稻飞虱成虫种群密度简易估计的理论抽样数值表(表3)。

在实际应用中，只要预先粗略估计零频率，就可以获得理论抽样数。

表2 稻飞虱迁入初期种群成虫m-p0模型拟合结果Table 2 Rice planthoppers moving initial population adult m-P0model fitting results

表3 理论抽样数值表(Gerrard-Chiang 法)Table 3 Theoretical sampling number table (Gerrard-Chiang method)

2.4 田间验证

将2013年早稻调查没有参加建模的9 组数据p0代入Gerrard-Chiang 模型进行验证，所得理论值m 和实测值M 的比较结果见表4。

由表4 可见，最高误差13.43%，平均误差7.55%，模型的精度小于预定cv 值0.2，完全符合田间调查精度(cv=0.2)要求。因此利用Gerrard-Chiang 模型根据0-1 抽样所得p0值，可有效地估计稻飞虱成虫种群密度m。从表4 还可看出，模型预测值与实测值十分接近，经t 检验，其可靠平准降低到t0.10=1.746，两者间差异仍不明显(t=0.1585，P=0.8761)，说明Gerrard-Chiang 模型预测值与实测值均无显著差异，但前者比后者省时、省力、可提高工效几倍到十几倍。生产中可以应用这个模型对田间稻飞虱发生为害进行监测。

表4 对Gerrard-Chiang 模型的进一步验证结果Table 4 To further varify the results of the Gerrard-Chiang model

3 结论与讨论

稻飞虱迁入初期成虫种群密度m 和零频率p0的最优回归模型为m=1.2467 (-lnp0)1.0721。稻飞虱迁入初期成虫密度调查，可在田间粗略估计无虫丛率(零频率)来确定理论抽样数后，再调查无虫丛率(零频率)，按无虫丛率(零频率)及虫口密度建立的田间种群密度最优估计模型求算，可节省人力物力。

Gerrard-Chiang 模型m=a (-lnp0)b被广泛应用于一些个体小、繁殖快、扩散能力强的有害生物(如蟎类、蚜虫等)种群密度的估计(赵志模和周新远，1984)，本文用m 和p0拟合Gerrad-chiang 模型和线性函数、二次函数、指数函数、幂函数及对数函数6种常见函数模型的结果也表明，Gerrad-chiang 模型优于其他5种常见函数模型。

用零频率方法估计害虫田间种群密度，是一项具有重要意义的研究课题，有利于减轻基层测报人员的劳动强度，改善预报条件，提高预报水平和防治效果。

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