向日葵螟幼虫的空间分布型及抽样技术

欧洲向日葵螟Homoeosoma nebulellum Denis et Schiffermüller是向日葵上的主要害虫,本文利用6种聚集指标对向日葵螟幼虫的空间分布型进行了测定,结果表明其呈现聚集分布。样本平均数(m)与方差(S2)的对数值的关系式为:lgS2=lg0.2130+0.5639lgm,显示向日葵螟幼虫的空间分布随密度的升高而趋向均匀分布。Iwao的m*-m回归方程为:m*=8.1177+0.1447m,显示该虫在田间分布的基本成分是个体群,个体间相互吸引,个体群的空间分布型为均匀分布。对聚集原因进行分析,得出λ<2,表明向日葵螟幼虫的聚集是由于环境作用所引起的。用Iwao的理论抽样数模型计算出向日葵螟幼虫的理论抽样数模型为:D=0.1时,n=911.77/m-85.53,D=0.2时,n=227.94/m-21.38。采用m*-m关系的序贯抽样模型制定出食葵田间的序贯抽样模型为:T1(n),T0(n)=7.40n±4.54n,油葵田间的序贯抽样模型为:T1(n),T0(n)=10.05n±2.29n。     

红腹缢管蚜空间分布型及抽样技术研究

对红腹缢管蚜的空间分布型及抽样技术进行了研究。 11组样本各项指标均符合聚集分布的检定标准。应用 Taylor幂法则、Iwao回归分析法 ,测定出红腹缢管蚜的空间格局是基本成份为个体群的聚集分布 ,聚集强度随种群密度的升高而增加。聚集原因是昆虫本身行为和环境因素综合影响的结果。应用 Iwao提出的 N=t2D2 (α+1x +β- 1) )公式 ,确定了在一定精确水平下的理论抽样数。当 t=1,m0 =2时 ,序贯抽样的上、下限为 :T(n) =2 n± 6 .8577n。     

杜仲梦妮夜蛾幼虫的空间分布型及抽样技术

杜仲梦妮夜蛾是近年来严重危害杜仲的主要食叶害虫,幼虫专性取食杜仲叶片。本研究运用6种聚集度指标（m*/m、c、k、Iδ、I、Ca）和两种回归模型（Taylor幂法则和m*-m回归模型）研究分析了种植园中杜仲梦妮夜蛾幼虫种群的空间分布型,利用Blackith种群聚集均数λ解析幼虫种群的聚集成因。结果表明杜仲梦妮夜蛾幼虫种群呈均匀分布,而且这种空间分布型是由环境因素引起的。建立了杜仲梦妮夜蛾幼虫抽样数公式N=\[38416(0022/m-0152)\]/D2和序贯抽样模型T(n)=01n±0053〖KF(〗n〖KF)〗。本研究为杜仲梦妮夜蛾虫情调查、害虫治理决策提供参考依据。     

麦长管蚜空间分布型及抽样技术的研究

本文运用4年调查资料,通过丛生指标、聚块性指标的测定,阐明了麦长管蚜空间分布为聚集分布。并进一步用Taylor的幂法则,-M回归分析法,-M模型的改进型测定分布格局的内在结构。得出当t=1、D=0.2时的理论抽样数为:n=130.9325/m+7.075。如果防治指标为10头/株,得出复合序贯抽样的累积虫量界限为:T_0(N)=10N±8.9818 N~(1/N),T(N)=exp(6.7024—0.3506lnN)。它比单纯的序贯抽样提高了工作效率。     

稻水象甲卵的空间分布型及抽样技术研究

本文利用Taylor幂法则和Iwao回归法对稻水象甲LissorhoptrusoryzophilusKuschel卵的空间分布型进行了测定 ,结果表明稻水象甲卵在田间呈聚集分布 ,且符合负二项分布 ,k值为 0 4 796。其种群聚集主要是由环境因子引起的。应用Iwao的抽样模型建立了稻水象甲卵的田间理论抽样数公式 :N =1D2 1 784 6M + 0 2 4 2 5 。并根据Gerrard的零频率模型建立了估计该种群平均密度的零频率模型 :X =1 5 787( -lnP0 ) 1 0 62 5。     

西瓜枯萎病病株空间分布格局及其抽样技术

研究了西瓜枯萎病病株田间空间分格局及其抽样技术 ,通过频次分布和聚集度指数的测定以及 m* - m回归和 Taylor幂法则分析 ,结果表明 :西瓜枯萎病病株田间分布趋向于聚集分布。m* - m回归分析表明病株空间分布的基本成分是个体群 ,病株个体间相互吸引 ,病株在大田中存在明显的发病中心 ,个体群在田间呈均匀分布格局 ,即分布的基本成分个体群之间趋于均匀分布 ,而个体群内的个体与核心分布相吻合。Taylor幂法则分析表明 ,西瓜枯萎病病株个体的空间格局随着病株密度的提高越趋均匀分布。用 Iwao最适理论抽样模型 n=t2a/D2 [(α 1) /X β- 1],计算出不同病情指数情况下所需的最适抽样数 ,随着病情指数的增加 ,所需抽样数递减。序贯抽样模型为 T0 ( N) =0 .9871N± 1.2 347N ,调查株数 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 ,可定为不防治田 ,若累计病情指数在上下界之间 ,则应继续调查 ,直到最大样本数 m0 =0 .9871时 ,也即病情指数 2 5 % ,所需抽样数 130株止。     

龙眼角颊木虱若虫空间分布型及抽样技术初探

应用6种聚集度指标对龙眼角颊木虱若虫的空间分布型及抽样技术进行研究,结果表明：角颊木虱若虫分布型属于聚集分布,生产上采用五点式取样为宜。运用Iwao的m＊-m直线回归方程建立了Kuno理论抽样数模型,田间理论抽样数可用Tn=4．030／（D^2-0．394／n）来估计。     

番茄潜叶蛾幼虫和卵在新疆大棚番茄的空间分布型及理论抽样数

【目的】明确新疆新发外来入侵生物番茄潜叶蛾幼虫和卵在不同种群密度下的垂直分布、空间分布型和理论抽样数,探索田间易观察的危害症状和幼虫密度的关系,为田间取样和调查提供理论指导。【方法】在察布查尔县连续调查3个大棚同一品种京番502杂交一代上的番茄潜叶蛾的不同种群密度,利用聚集度指标及Iwao回归分析,计算并分析了番茄潜叶蛾卵和幼虫在不同种群密度下的空间分布型、垂直分布和理论抽样数,分析危害叶片数、虫道长度和虫道数与幼虫密度的动态关系。【结果】计算并统计番茄潜叶蛾幼虫和卵的空间分布聚集度指标的均值m、扩散系数C、扩散型指数I、负二项分布值K、平均拥挤度m~*、聚块指数m~*/m、扩散指数CA和种群聚集均数λ。番茄潜叶蛾卵主要集中在上部,占比43.9%～100%。幼虫主要集中在下部,占比53.3%～100%。番茄潜叶蛾幼虫数与虫道数、虫道长度或为害叶片数的比值随为害加剧呈动态变化。番茄潜叶蛾幼虫和卵Iwao直线回归方程拟合公式为m~*=1.9114+1.2055m (R~2=0.9703)和m~*=0.0536+1.4147m (R~2=0.9014)。根据空间分布型参数,在D=0.1、0. 2和0. 3时,幼虫的理论抽样数模型分别为n=1118. 4/x+78. 9、n=279. 6/x+19.7、n=124.3/x+8.8,卵的理论抽样数模型分别为n=404.8/x+159.3、n=101.2/x+39.8、n=45.0/x+17.7,该模型适用于不同虫口密度下的田间抽样。【结论】在京番502杂交一代上,番茄潜叶蛾幼虫为m=0.6头·株~(-1)以上,卵在达到密度最大值前,均呈聚集性分布。番茄潜叶蛾成虫偏好在幼嫩的叶片产卵,随植株被害加剧该偏好略有减弱。当番茄潜叶蛾幼虫的虫口密度为10和30头·株~(-1)时,建议分别取样50和30株;当卵量为10和30粒·株~(-1)时,分别取样50和45株。     

牧草盲蝽空间分布型及其应用技术研究

牧草盲蝽一代成虫在棉田呈聚集分布,其聚集原因是由环境作用所致。当t=1.64 D=0.2时,其最适抽样数为:N=92.7441/x+46.8797。若防治指标为0.1头/株,则最大抽样数为975株,防治的上下限为:T_9(N)=0.1N±0.7461N~(1/2)。田间调查时,可用有虫株率对平均密度进行简易估计,其公式为: x=1.4219[-ln(1-p)]~(1.0646)。     

稻田青翅蚁形隐翅虫成虫空间分布型和抽样模型的研究

稻田青翅蚊形隐翅虫成虫空间分布型测定结果表明：①频次分布检验为负二项分布;②聚集度指标测定为聚集分布;③m^n-m的线性回归方程为m^n=0．0099 2．4753m,表明属于具有公共K值的负二项分布．根据聚集均数(λ)测定结果,分析了聚集原因．在分布型研究基础上,探讨了资料代换模型、Kuno's种群序贯抽样模型和最适抽样数模型．     

萧氏松茎象幼虫的空间分布型和抽样技术

萧氏松茎象Hylobitelus xiaoi Zhang是我国近年来发现的危害松林的新害虫。该文利用1wao等7种方法对萧氏松茎象幼虫的空间分布型进行了测定。结果表明,萧氏松茎象幼虫在林间呈聚集分布,且符合负二项分布,由此得出了林间理论抽样数公式,其抽样方式以对角线最佳;其有虫株率与平均虫口密度之间的关系可用冥函数曲线方程：Y=2．916X^0.887来进行描述。     

砂生槐种子蜂危害空间格局及理论抽样研究

应用6种聚集度指标、Taylor和Iwao回归分析法对砂生槐种子蜂幼虫的空间分布格局进行了分析,得出砂生槐种子蜂幼虫的空间分布型为聚集分布,田间调查抽样方法为分行取样法,并得出田间幼虫不同密度时的理论抽样数。     

刺槐叶瘿蚊越冬幼虫空间格局及抽样调查技术

本文采用聚集指标法分析了刺槐叶瘿蚊Obolodiplosis robiniae(Haldemann)越冬幼虫的空间分布格局,结果表明:刺槐叶瘿蚊越冬幼虫在林间呈聚集分布;其聚集的原因与刺槐叶瘿蚊自身的行为习性有关或由刺槐叶瘿蚊本身与环境的异质性共同作用所造成。采用"z"字型、平行线、棋盘式、大五点、对角线5种抽样方法估计林间刺槐叶瘿蚊越冬幼虫虫口密度,确定对角线法调查15样方为最佳抽样方法。对土壤不同深度土层中越冬幼虫数量调查,明确最适取样深度为3cm。同时利用Iwao回归建立了理论抽样数量模型:n=t2/D2(1.1957/x珋+0.8905)。利用过筛手检和过筛水漂2种方法检数土中幼虫,对检出刺槐叶瘿蚊越冬幼虫虫量及检虫时间进行了对比分析,结果表明过筛水漂法检虫较为可取。     

棉田蜘蛛混合种群空间格局分析及应用

1996年5月上旬至下旬,在山西运城地区临猗县,选择高水肥及中水肥棉田进行蜘蛛混合种群空间格局的调查分析。用经典频次法分析,大部分样本符合负二项分布,少数样本有多解和无解现象。9种聚集指标结果均符合聚集分布型,聚类分析结果表明,9种指标可按其性质分成3类。Iwao M~＃-m模型为M~＃=3.5151 1.4765 m,改进的M~＃-M模型为M~＃=2.6423 1.9587 m-0.0246 m~2,Taylor的幂法则式为S~2=22.089M~(2.6466),其结果均为聚集分布。应用以上分析结果,建立棉田蜘蛛混合种群调查的简化抽样方案。用零样出现的百分率来估计百株蜘蛛数量的指数回归式为:P_O=(0.6011/(0.6011 m)~(0.6011);用有蜘蛛的株率来估计百株蛛量,则用以下指数回归式:Y=256.52~(1.5345)。     

柳厚壁叶蜂幼虫空间格局及抽样技术

应用Taylor的幂法则、Iwao m^*-m回归分析法及6个聚集指标,对柳厚壁叶蜂幼虫空间分布型进行了研究,并进行了影响因素分析.结果表明,该幼虫在柳树的枝条和叶片两个空间阶元都属于聚集分布,分布的基本成分是个体群,其聚集性随密度的增大而增加.在枝条上,聚集的原因是由柳厚壁叶蜂成虫集中产卵的习性与枝条上叶片空间位点共同影响所致;在叶片上,当m＜2.37时,其聚集原因与春季柳树新叶空间位置有关,当m＞2.37时,虫瘿聚集除与春季新叶空间位置有关外,还与柳厚壁叶蜂成虫羽化和在叶片上集中产卵的习性有关.运用Iwao m^*-m回归中的两个参数α和β值,确定了在不同精度下的理论抽样数及序贯抽样数.     

植物空间分布格局中邻体距离的概率分布模型及参数估计

最近邻体法是一类有效的植物空间分布格局分析方法,邻体距离的概率分布模型用于描述邻体距离的统计特征,属于常用的最近邻体法之一。然而,聚集分布格局中邻体距离(个体到个体)的概率分布模型表达式复杂,参数估计的计算量大。根据该模型期望和方差的特性,提出了一种简化的参数估计方法,并利用遗传算法来实现参数优化,结果表明遗传算法可以有效地估计的该模型的两个参数。同时,利用该模型拟合了加拿大南温哥华岛3个寒温带树种的空间分布数据,结果显示:该概率分布模型可以很好地拟合美国花旗松(P.menziesii)和西部铁杉(T.heterophylla)的邻体距离分布,但由于西北红柏(T.plicata)存在高度聚集的团簇分布,拟合结果不理想;美国花旗松在样地中近似随机分布,空间聚集参数对空间尺度的依赖性不强,但西北红柏和西部铁杉空间聚集参数具有尺度依赖性,随邻体距离阶数增加而变大。最后,讨论了该模型以及参数估计方法的优势和限制。     

临泽盐渍化草地空间格局的可塑性面积单元问题

通过对临泽盐渍化草地群落取样资料的分析表明,草地空间格局的分布对样地尺度变化和划区方案选择均存在敏感性.样地面积在12500m2以下时,尺度增聚效应表现非常明显.在同一取样面积单元下不同的划区方案对草地的空间分布都有一定的影响,但随着取样面积的增大,区划方案的影响也是减少的.因此在研究草地空间分布格局时,要力求寻找一个最佳的区划方案和取样尺度,使得面积单元内的差异最小是非常有必要的.     

烟草潜叶蛾幼虫空间分布型及其应用研究

本文就烟草潜叶蛾幼虫空间分布型及其垂直分布规律进行了探讨,结果表明：烟草潜叶蛾幼虫在田间呈聚集分布,聚集强度不因种群密度的改变而改变,幼虫主要聚集分布在烟草下部第一段（4片叶）上;降集或随机分布在第二段上;随机分布在第三段上,此外,应用虫株率进行田间种群密度的估计,其中Wilson模型和Gerrard模型所配理论曲线的预测值与实测值显著适合,但Gerrard模型的抽样估计误差较Wilson模型的小,最后本文用Taylor式中的参数a,b确定理论抽样数及序贯抽样,其模型分别为。