全 文 ：文章编号: 1001-4276-( 2001) 01-0035-04
收稿日期: 2001- 11- 19
菜地酸模叶蓼的空间分布型研究
阮传清 1　陈乾锦2　李志胜 2　邱思鑫 2
(
1福建农科院生物技术中心 ,福州 350003; 2福建农林大学植物保护学院 ,福州 350002)
摘要　　对菜地酸模叶蓼的空间分布型测定结果表明:聚集度指标测定为聚集分布 ;频次分布检验为负二项
分布 ; Iwao的 m* - x-的回归模型为 m*= 4. 2135+ 1. 24x-,说明属于具有公共 K值的负二项分布。根据聚集度均
数 (λ)的测定结果 ,分析了聚集原因和最适合的抽样数模型。
关键词　　菜地 , 酸模叶蓼 , 空间分布型 , 抽样模型
中图分类号: S451. 2　　文献标识码: A
菜地酸模叶蓼不仅与蔬菜争光、争肥、争水 ,严重影响蔬菜的生长发育 ,从而导致蔬菜产量
和质量的下降。据调查 ,蔬菜酸模叶蓼的分布广、发生频率高、优势度大、为害期长 ,其为害呈逐
年加重的趋势 ,成为福建省蔬菜生产最重要的杂草之一 [1 ]。作者对酸模叶蓼的空间分布型进行
了研究 ,以便为菜地酸模叶蓼的田间种群密度调查和药剂防治提供理论依据。
1　材料与方法
1. 1　调查地块
试验于 1999年 5月在福建省福州市建新菜田进行 ,选择地势平坦、肥力中等、单块菜地面
积大于 667m2的进行调查 ,共调查 9块菜地。
1. 2　调查方法
采取机械等距抽样 ,每点 1m2 ,每块田调查 300个点 ,按调查顺序填入预先制好的方格表
中 ,并将每块田的调查结果进行汇总。然后计算均数、方差、拥挤度等。
1. 3　分布型测定方法
1. 3. 1　聚集度指标法测定　 ( 1) Iw ao的 m*= α+ β x*回归:用 m*= α+ βx-中的α、β两个参数来判
断分布特征 [2 ]。
α= 0,分布的基本成分是单个个体 ;α> 0,个体间相互吸引 ,分布的基本成分是个体群 ;α<
0,个体间相互排斥。
β:基本成分的空间分布型。 β= 1:随机分布 ;β> 1:聚集分布 ;β < 1: 均匀分布。
( 2) Taylo r的幂法则 [3 ]:
b < 1: 均匀分布 ; b= 1:随机分布 ; b> 1:聚集分布。
( 3) Cossie的指标 CA [4 ]:
　第 17卷 武　夷　科　学 Vo l. 17　
2001年 12月 WUYI SCIEN CE JOURNAL Dec. 2001
DOI : 10. 15914 /j . cnki . wykx . 2001. 00. 008
CA→ 0随机分布 ; CA> 0聚集分布 ; CA < 0均匀分布。
( 4) Lloyd的平均拥挤度 [ 7]:
m* / x- = 1:波松分布 ; m* / x- > 1:聚集分布 ; m* /x- < 1:均匀分布。
( 5) David et M oo re的丛生指标 ( I) [ 3]:
I= 0:随机分布 ; I < 0: 均匀分布 ; I> 0: 聚集分布。
( 6) M orisi ta的扩散指标 ( Iδ) [3, 4 ]:
Iδ= 1: 随机分布 ; Iδ< 1: 均匀分布 ; Iδ> 1:聚集分布。
1. 4　频次统计法 [5 ]
( 1)波松分布:其概率模型为 N Px= Ne- x x
- x
x!
P—样本中出现 x株的概率 ; N—样本数 ; X—平均数 ; e—自然对数之底。
( 2)核心分布:理论分布公式为
N P0= Ne- m1
( 1- e- m 2
N P1= N P0 ( m1 F0 ) N P2= { ( m1 F0 ) N P1+ (m1 F1 ) N P0} / 2
N P3= { ( m1 F0 ) N P2+ ( m1 F1 ) NP1+ ( m1 F2 ) N P0 } / 3
… … … … … … … …
式中 , F0= m2e- m, F1= m2 F0 , F2= m2 F1 /2
m1= ( n+ 1) x- / m2= x- / m2
( 3)负二项分布:负二项分布理论频次公式为
N Pr= N
( k+ r- 1)!
r! ( k- 1)! Q
- k- r
P
r
式中: P= S
2
x-
- 1, Q= P+ 1, k= x- /P, r为计算组数。
1. 5　数据处理
所有试验数据均用赵士熙等 ( 1989) [ 8]介绍的方法处理。
2　结果与分析
2. 1　聚集度指标判定
( 1) Iw ao的 m*- x-回归议程 ,求得 m*= 4. 2135+ 1. 24x- ( r= 0. 989* * )。可见 ,田间分布表
现为个体间相互吸引 ,分布的基本成分是个体群 ,种群呈聚集分布。
( 2) Taylo r的幂法则: 将 s2= αx-b代换为对数式 lg s2= lgα+ blg x- ,运用调查结果 ,经统计计
算得:
b= 1. 194> 1
lg a= 0. 762= a= 5. 781> 1
依据幂法则判断 ,菜地酸模叶蓼的空间分布型为聚集分布。
( 3)其它几种聚集指标 ,计算结果如表 1。由表 1可知 9块田的酸模叶蓼分布特征。 用
CA、、 m* x I、 Iδ四种聚集指标判定 ,均为聚集分布。
应用聚集均数λ= x-2kλ(式中γ是具有自由度等于 2k时的χ2分布函数 ,即γ等于χ2分布
表中自由度等于 2k与 0. 5概率值相对应χ2值 )来探讨其聚集原因。 9块田的聚集均数λ,仅有
·36· 武 夷 科 学 第 17卷　　
2块田大于 2,其余 7块田均小于或接近于 2,说明菜地酸模叶蓼的聚集分布原因不是其自身
特点所决定的 ,而是人为地施肥、耕翻和收获等环境造成的。
表 1　酸模叶蓼聚集度指标及聚集均数 (λ)表
田块号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
CA 2. 73 1. 97 4. 31 2. 08 1. 12 1. 94 0. 97 1. 25 2. 39
m*
x 3. 73 2. 97 5. 31 3. 08 2. 12 2. 94 1. 97 2. 25 3. 39
I 0. 97 6. 42 2. 83 1. 88 9. 45 3. 24 2. 21 6. 20 3. 13
Iδ 2. 90 2. 08 1. 74 1. 18 2. 69 1. 65 1. 16 2. 26 1. 15
γ 0. 77 1. 78 0. 94 2. 80 2. 11 1. 44 1. 48 2. 02 0. 62
λ 1. 18 0. 98 1. 20 1. 76 0. 82 0. 19 1. 10 1. 28 3. 09
2. 2　频次统计法
用 3种频次分布模型计算结果如表 2。 由表 2可知 , 9块菜田的分布型均不适合波松
( Po rsion)分布。奈曼 ( Neyman)分布测定结果 ,有 3块田符合 , 6块田不符合 ,总体判定也适合
Neyman分布 ; 9块田的分布全部符合负二项分布。
表 2　菜地酸模叶蓼分布型频次统计表
田块号 样方数
( n)
密度
x
-
波松分布 负二项分布 奈曼分布
x2 适合性 x2 适合性 x2 适合性
1 299 5. 43 74. 06 否 0. 67 适合 0. 88 适合
2 300 0. 94 25. 44 否 2. 11 适合 0. 93 适合
3 277 2. 76 19. 83 否 0. 86 适合 17. 51 否
4 300 1. 86 13. 56 适合 2. 48 适合 79. 80 否
5 300 3. 34 11. 05 适合 0. 72 适合 62. 14 否
6 300 2. 20 1. 24 适合 0. 65 适合 69. 03 否
7 300 4. 19 28. 01 否 0. 09 适合 5. 51 适合
8 300 1. 27 34. 31 否 1. 17 适合 14. 71 否
9 298 0. 73 21. 90 否 1. 92 适合 36. 22 否
2. 3　最适理论抽样数
在建立 m*= α+ β x-回归式的前提下 ,用以下公式求得理论抽样数:
n=
t2
D2
[
a+ 1
x-
+ (β - 1) ]
将α= 4. 2135、β= 1. 24代入上式得:
n=
t2
D2
[
5. 2135
x-
+ 0. 24 ]
式中 , n为需要抽取的样点数 , t为置信水平 , D为允许误差 (本调查取 D= 0. 2) x- ,为预备
调查时每点的草数 ,α、β为拥挤度指数 (即 m*= α+ β x-中的参数。在田间调查时 ,一般把 D定为
0. 1- 0. 2,将不同密度条件下和不同允许误差条件下的理论抽样数计算列于表 3中。
表 3　不同密度 ( x-)与允许误差 ( D)下的理论抽样数
D
平均密度
0. 5 1. 0 1. 5 2. 0 2. 5 3. 0 3. 5 4. 0 4. 5 5. 0 5. 5 6. 0
0. 1 1067 545 372 285 233 198 173 154 140 128 119 111
0. 2 267 136 93 71 58 49 43 39 35 32 30 28
0. 3 119 61 41 32 26 22 19 17 16 14 13 12
·37·第 17卷 阮传清等:菜地酸模叶蓼的空间分布型研究
3　小结与讨论
对菜地酸模叶蓼空间分布型的调查结果表明 , 9块菜田的酸模叶蓼的频次分布符合负二
项分布。菜地酸模叶蓼的聚集原因 ,主要是由于环境因素造成的也与自身密度有关 ,即环境与
自身的特性共同作用的结果。由于酸模叶蓼在菜地的分布为负二项分布 ,因此 ,在抽样方法上 ,
应采用棋盘式或平行线式取样为宜。 在抽样数上 ,应根据密度与允许误差决定抽样数 ,如在低
密度种群下 ,应将 D值取大些 ( 0. 25) ,若在高密度的种群下 ,则应将 D值取小些 ( 0. 15)。
参　考　文　献
[ 1]沈和通 , 陈乾锦 , 何榕宾 . 十字花科菜地杂草的发生与防除 [ J]. 植物医生 , 2000, 13( 5): 13.
[ 2] Iwao S. An approach to ana ly sis o f ag gr ega tion patte rn in biolog ical population [ J]. Sta tis Ecol. , 1971,
1: 461- 513.
[ 3]徐汝梅 ,李兆华 ,李祖荫等 . 温室白粉虱成虫空间分布型的研究 [ J]. 生态学报 , 1980.
A STUDYON SPATIAL DISTRIBUTION PATTERN OF
POLYGONUM LAPATHIFOLIUM L. IN VEGETABLE PLOT
RUAN Chuan- qing
1　 CHEN Qian- jin2　 LI Zhi- sheng2　 QIU Si- xin2
( 1 Biotech Center , Fujian Academy of Agricul tural Sciences, Fuzhou 350003)
( 2 College of Plant Protection, Fujian Agriculture and Forestry University , Fuzhou 350002)
Abstract　　 Spatial dist ribution pat tern o f Polygonum lapathi folium L. is determined in
vegetable plot. The results show that it displays as the negative binomial dist ribution by
determination of f requency dist ribution and fi ts to the pat ter n of ag g regation by the test of
dist ribution pa t tern indices. The linea r reg ression equation of Iw ao s m* - x- can be described
as m*= 4. 2135+ 1. 24x-, so i t fi t s to the negative bionomial dist ribution wi th the public K
va lue. The reason fo r the agg regation is analyzed acco rding to estima tion by mean
aggrega tion (λ) . The theo retical sampling number model is also buil t up in the present
paper.
Key words　　 vegetable plo t, Polygonum lapathifol ium L. , spa tial dist ribution pa ttern,
sampling model
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