云南锦斑蛾幼虫空间分布型及抽样技术*



云南锦斑蛾幼虫空间分布型及抽样技术*

荣昌鹤1，王绍景1，杨帆1，邬琰1，赵声玖1,刘凌2，闫争亮2

(1.云南林业职业技术学院，云南昆明650224；2.云南省林业科学院，云南昆明650201)

摘要：云南锦斑蛾是云南樱花的一个重要食叶害虫,为揭示其幼虫的行为、习性及活动规律以及确定其在林间的适宜抽样调查方法。应用聚集度指数法、线形回归方程检验法、频次分布检验研究探讨了云南锦斑蛾的空间分布型及抽样技术。结果表明，云南锦斑蛾的空间分布型属聚集型的负二项分布。在了解云南锦斑蛾空间分布型的基础上，利用Iwao的m*-m回归方程，建立了精度为0.1和0.2时的理论抽样数表，在幼虫为1头/株、2头/株、4头/株时,其累计虫口数的上、下限分别为485和121，274和69，169和42。利用Iwao提出的序贯抽样模式制定列出序贯抽样表。为野外抽样调查、密度估计及预测预报提供了依据。

关键词：云南锦斑蛾；樱花；序贯抽样；预测

Spatial Distribution Patterns and Sampling Techniques of

昆明素有“高原樱花城”之称，从元代就开始种植樱花(Cerasusspp.)。每年3月初，昆明圆通山公园，数千株云南樱花(Cerasusyunnansis)竞相开放，形成了一片美丽的花海。2012年，昆明市在实施22条道路的综合整治工程中，穿金路的道路两侧种植大量云南樱花被打造成为昆明市第一条樱花大道。昆明市呈贡区在对城市道路实施景观提升改造中，也在彩云路两侧种植云南樱花和冬樱花(C.cerasoides)，将其打造成樱花景观大道。此外昆明的许多街道、单位、小区都种植了大量云南樱花、冬樱花和日本樱花(C.yedoensis)。樱花已成为昆明非常重要的绿化和观赏树种。

云南锦斑蛾(AchelurayunnanensisHorie&Xue)为鳞翅目(Lepidoptera)斑蛾科(Zygaenidae)锦斑蛾属(Achelura)的昆虫[1]，分布于我国西南部到印度等地区，幼虫主要危害云南樱花、冬樱花等蔷薇科李属植物。近几年在昆明金殿公园附近、黑龙潭公园附近、西山团结乡、呈贡等地的云南樱花、冬樱花均发生云南锦斑蛾危害，严重时每株树有幼虫上百头，樱花树叶全被吃光，形如火烧，无数幼虫吐丝下坠，伤及行人，造成极坏的社会影响。

目前，国内对云南锦斑蛾的研究资料极少，黄圣卓[1]对云南锦斑蛾幼虫体表分泌物氰苷类成分进行分离与鉴定，并以黑头酸臭蚁(Tapinomamelanocephalum)为试虫进行生物活性测定，黑头酸臭蚁有明显拒食活性，而云南锦斑蛾的其他方面研究均无报道。因此，研究云南锦斑蛾的空间分布型及抽样技术，对于云南锦斑蛾的野外抽样调查、密度估计及预测预报有着重要意义。

1材料与方法

1.1样地设置及调查方法

2014年9月下旬，在昆明金殿公园附近、穿金路、黑龙潭公园附近、西山团结乡、呈贡等地，对所定植云南樱花的行道树，调查云南锦斑蛾幼虫的虫口数量。每个地点设置2个样地，每块样地随机选择50株树，共设置样地10块。详细记录每株樱花的云南锦斑蛾幼虫数量，计算虫口密度。

1.2分布型的测定方法

1.2.1聚集度指标法

(1)扩散系数C[2]C=s2/m，式中s2为样本方差，m为样本平均值。当C=1时，为随机分布；C>1时，为聚集分布；C<1时，为均匀分布。

(2)Caasssie指标CA[2]CA=(s2/m-1)/m，式中,s2为样本方差，m为样本平均值。当CA=0时，为随机分布;CA>0时，为聚集分布;CA<0时，为均匀分布。

(3)聚块性指标m*/m[2]m*/m=1+(s2-m)/m2(其中，m*=m+s2/m-1，m*为平均拥挤度,m为样本平均值)。当m*/m=1时为随机分布；m*/m>1时，为聚集分布；m*/m<1时，为均匀分布。

(4)丛生指标I[2]：I=s2/m-1，当I=0时，为随机分布；I>0时，为聚集分布；I<0时，为均匀分布。

(5)负二项分布k值[2]k=m2/(s2-m),k值愈小，聚集度愈大，k值趋于∞时(一般在8以上)随机分布；8>k>0，为聚集分布；k<0均匀分布。

1.2.2回归分析法

(1)Taylor的幂法则回归模型[2]lgs2=lga+blgm。式中,s2为样本方差，m为样本平均数，a、b为引入的参数。当lga=0，b=l时，种群此时为随机分布；当lga>0，b=l时，种群此时为聚集分布，此时b的值恒定，分布不具密度依赖性；当lga>0，b>l时，种群此时为聚集分布，分布具有密度依赖性；当lga<0，b=l时，种群此时为均匀分布，且密度越高，分布越均匀。

(2)Iwao的回归模型[2]m*=α+βm。当α=0、β=1时，种群分布型为随机型，分布的基本成分为单个个体；当α>0，β=1时，种群分布型为聚集分布，个体间相互吸引，分布的基本成分为个体群，个体群为随机分布；当α=0，β>1时为具有公共k值的负二项分布；当α>0，β>1时为个体群的聚集分布。当α=0，β<1或0>α>-1，β=1时为均匀分布。

1.2.3空间分布型频次分布检验

将调查获得的数据列成频次分布表，利用进行频次分布检验，求得二项分布、泊松分布、复合泊松分布、泊松-二项分布、奈曼分布的理论频次，确定其所属分布型。

1.3最适抽样数的确定

1.4序贯抽样模式

2结果与分析

2.1聚集度指标测定法

利用DPS数据处理系统(V9.5)将调查数据进行计算，应用分布型指数法测定云南锦斑蛾幼虫的突然间分布型，得到云南锦斑蛾的聚集度指标[5]，见表1。

表1　云南锦斑蛾幼虫聚集度指标

5种聚集度指标测定结果表明，在测定的10组数据中，C>1；CA>0；m*/m>1；I>0，k>0，说明云南锦斑蛾幼虫在云南樱花的空间分布型是聚集分布。

2.2线形回归方程检验结果

利用DPS数据处理系统，得到线形回归方程检验结果。

(1)Talor(1961)幂法则lgs2与lgm的回归方程lgs2=0.352 39+1.671 71lgm，r=0.970 6。

方程中，lga>0，b>1，说明云南锦斑蛾呈聚集分布型，分布具有密度依赖性。

(2)Iwao(1968，1971，1972)的m*与m回归模型m*=3.207 15+1.641 137m,r=0.967 0

方程中，α>0，β>1时，说明云南锦斑蛾呈聚集分布型。

2.3空间分布型频次分布检验结果

将调查获得的数据列成频次分布表，利用DPS数据处理系统进行频次分布检验，得出6种分布的频次测定拟合图(图1～6)和6种分布的频次测定卡方值(表2)。

图1 二项分布频次测定拟合图图2 泊松分布频次测定拟合图Fig.1 Binomialdistributionfrequencydetermination fittingfigureFig.2 Poissondistributionfrequencydetermination fittingfigure

图3 负二项分布频次测定拟合图图4 复合泊松分布频次测定拟合图Fig.3 Negativebinomialdistributionfrequency determinationfittingfigureFig.4 CompoundPoissondistributionfrequency determinationfittingfigure

图5 泊松-二项分布频次测定拟合图图6 奈曼分布频次测定拟合图Fig.5 Poisson-binomialdistributionfrequency determinationfittingfigureFig.6 Neymandistributionfrequencydetermination fittingfigure

表2　6种分布型频次测定卡方值

由图1～6和表2可知，负二项分布拟合效果最好，且卡方值最小，说明云南锦斑蛾的空间分布型属于聚集分布中的负二项分布。

2.4最适抽样数的确定

表3　云南锦斑蛾幼虫理论抽样数

由表3可知，随云南锦斑蛾密度的增大，抽样数减少，允许误差越大，抽样数越小。

2.5序贯抽样

表4　云南锦斑蛾序贯抽样表

由表4可知，例如调查20株时，防治指标为5头/株，累计虫数超过145头时须进行防治，累计虫数少于55头则不需防治，累计虫数在上限和下限之间，应继续增加抽样数。

3结论

空间分布型研究作为其种群生态学研究的一项重要内容，它不仅能揭示昆虫种群的空间结构和空间格局特征，对正确制订调查方法、确定或改进有效的抽样设计方案、估计昆虫数量动态、了解昆虫种群扩散行为和种群管理具有一定的实际意义。利用DPS数据处理系统对云南锦斑蛾进行空间分布型研究，各项聚集度指标值以及回归方程参数组合均说明云南锦斑蛾的空间分布型属于聚集分布，分布具有密度依赖性。应用空间分布型频次分布检验进一步说明云南锦斑蛾的空间分布型属于聚集分布的负二项分布。在了解云南锦斑蛾空间分布型的基础上，以云南锦斑蛾幼虫空间分布型和Iwao模型的平均拥挤度的回归关系为基础建立了该幼虫种群的理论抽样公式，可在云南锦斑蛾幼虫调查、预测预报和防治中推广应用，并作为制定各种防治措施的依据。利用Iwao的序贯抽样模式，制定了简便而适用序贯抽样表，既节省人力物力，又能提高调查精度。

参考文献：

[1]黄圣卓,公维昌，马青云.云南锦斑蛾幼虫体表分泌物氰苷类成分的分离与鉴定及其对黑头酸臭蚁的生物活性[J].昆虫学报，2013，56(2)：207-211.

[2]张孝羲.昆虫生态及预测预报[M].北京：中国农业出版社，1997：56-66.

[3]曹川健,苓建强，骆有庆.柠条绿虎天牛幼虫空间分布型及抽样技术[J].植物保护，2012，38(2)：75-78.

[4]丁岩钦.昆虫数生态学[M].北京：科学出版社，1994：22-57.

[5]唐启义.DPS数据处理系统[M].北京：科学出版社，2010：487-495.

[6]张总泽，刘双平，张静.向日葵螟幼虫的空间分布型及抽样技术[J].昆虫知识，2010，47(4):720-724.

the Achelura yunnanensis Horie & Xue

RONG Chang-he1,WANG Shao-jing1,YANG Fan1,WU Yuan1,

ZHAO Sheng-jiu1，LIU Ling2, YAN Zheng-liang2

(1.Yunnan Forestry Technological College,Kunming Yunnan 650224， P.R.China；

2.Yunnan Academy of Forestry,Kunming Yunnan 650201, P.R.China)

Abstract:Achelura yunnanensis is a serious defoliator of the Cerasus spp..To reveal its larvae’s behavior,habits and activity patterns and determine appropriate sampling method among the forest,relevant methods such as the aggregation indices,liner regression analysis and comparative frequency were used.The results showed that its spatial distribution pattern fitted in a negative binomial distribution and belonged to the aggregated distribution.On the basis of understanding the spatial distribution pattern of the Achelura yunnanensis,and by using Iwao m*-m regression equation,a theoretical sampling list with precision of 0.1 and 0.2 was set up.The upper limit and lower limit of accumulated larvae for 1，2 and 4 larvae per tree were 485 and 121，274 and 69，169 and 42 respectively.A sequential sampling list was proposed based upon Iwao’s s sequential sampling mode in this paper,and it could provide some references on field sampling survey and density prediction.

Key words:Achelura yunnanensis；Cerasus spp.； sequential sampling;prediction

中图分类号：Q 968.1；S 763

文献标识码：A

文章编号：1672-8246(2015)06-0072-05

通讯作者简介：杨帆(1972-)，女，实验师，主要从事昆虫分类及其防治技术研究。E-mail：654720278@qq.com

作者简介：第一荣昌鹤(1957-)，男，副教授，从事植物病虫害防治教学与科研。E-mail：rch186@126.com

基金项目：云南林业职业技术学院院级课题“云南锦斑蛾生物学特性及防治研究(KY201403)”，云南省重点基金项目“楚雄腮扁叶蜂信息化合物对其行为调控作用的研究(2011FA027)”。

收稿日期：*2015-06-20

doi10.16473/j.cnki.xblykx1972.2015.06.015