全 文 ：孙光军等 烟田杂草香附子空间格局及抽样技术研究
烟田杂草香附子空间格局及抽样技术研究 `
孙光军 刘呈义 王济湘 廖海民 杜予州
贵州省铜仁烟草科学研究所 铜仁 4 5 5 30 0 贵州大学农学院植保系
摘 要
本研究对杂草香附子 ( C yP r e usr ot n ud : uL . )在烟田的分布调查资料进行空间格 局测 定 ,
结果表明 : 杂草香附子在烟田呈明显的聚集分布格局 。 利用有草样方频率和空 间格局特征参
数 ,对烟田杂草香附子种群密度进行估测 ,并建立相应的理论抽样数模型和序贯抽样模型 。 利
用田间杂草实地分布图进行抽样比较 ,得出采用分行式抽样方法最佳 。
关扭词 :香附子 杂草 烟田 空间格局 抽样技术
香附子 ( C y P er us or t u n d us L . ) 属莎草科莎草属杂草 ,俗称莎草 , 是贵州烟 田主要 杂
草种类之一 。 其分布广 、发生普遍 ,除与烟草争肥争水外 ,还会顶破地膜 , 影响优质烟叶生
产 。 为此 ,我们对其空间格局和抽样技术进行了研究 , 以便为该杂草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 调查时间及地点
试验于 1 9 9 7 年 7~ 8 月 , 在贵州铜仁地区主产烤烟的乡 (镇 )和铜仁烟科所试验场 内 ,
选择地势平坦 、肥力中等均匀 、 单块烟地面积大于 50 m “ 的烟地进行调查 , 共调查 9 块烟
地 。
1
.
2 调查方法
按烟株的纵行排列依次调查 , 以 l m 2 为一个取样单元 ,连片取样 , 逐一记载每个样方
内的香附子杂草株数 , 依照样方位置在坐标纸上分别绘制该杂草实地分布图 。
1
.
3 空间格局测定
用平均拥挤度 (M ’ ) 、 扩散系数 (C ) 、 负二项参数 ( K ) 、 c , 值 、 聚块指标 (M ` 勺俪 ) 等
聚集指标以及 T ay fo r 幂法则和 l w ao 回归分析法 , 测定其空间格局 。
1
.
4 抽样技术
1
.
4
.
1 种群密度的简易估测 根据田间实测的有草样方率 (或零频率 ) , 用 G er ar dr 和
c hi a gn ( 1 9 70 )的方法来估测该杂草的种群密度 。
1
.
4
.
2 理论抽样数及序贯抽样模型的建立 应用 T ay fo r 式参数 a 、 b 建立该杂草的理论
抽样数模型和序贯抽样模型 。 结合 G r e e n 序贯抽样模型和 T ay lo r 幂法则序贯抽样模型 ,
得出 G r e e n 一 T a y l o r 复合序贯抽样模型 。
1
.
4
.
3 抽样方法比较 在该杂草实地分布图上进行单对角线 、 棋盘式 、 分行式 、 X 字型式
收稿日期 : 1 9 9 8一 05 一 20 . 本研究为铜仁地区科技基金资助项目《铜仁地区烟田杂草种类 、 分布及化学除草试
验 》的部分内容 。 安德艳 、 罗斐同志参加部分调查工作 ,特此致谢 !
中国烟草学报 1 98 9年 2 1月 第 4卷 第 2期
取 样 ,计算样本平均数 , 并与总体平均数 (对照 ) 比较 , 求出变异系数 C V 和标准误 差
S又困 ,确定最佳抽样方法 。
2 结果与分析
2
.
1 空间格局
2
.
1
.
1 聚集指标测定 各项聚集指标测定值见表 1 。 由表 1 可知 ,各组资料的 c > 1 、 K
> o
、
c
,
> o
、
M
’ 丫了 > 1 ,说明杂草香附子的空间格局为聚集分布 。
2
.
1
.
2 T ay lo
r 幂法则 用 T ay l or 式 岁 一 a尹 (式中夕 为方差 反为均数 ) 拟合表 1 中的
资料得 : 5 2 = 8 . 0 3 7 1王` · ` 2` 2 ( r = 0 . 9 7 5 ” )
式中 a > 1 、 b > 1 ,表明杂草香附子在一切密度下 皆为聚集分布 ,聚集强度随种群密度的升
高而增加〔 5〕 。
表 1 杂草香附子群统计 t 及粱集指标测定值
样地 调查 有草样 平均密度 方差 扩散 负二项 平均拥 c A 聚块性
方 率 (株 / m Z ) 系数 分 布 挤 度 值 指 标
编号 地点 尸 叉 夕 c K M ’ c , M卜了万
1 德江 0 . 3 4 8 1 . 2 0 8 0 5 . 7 5 2 2 4 . 7 6 18 0 . 3 21 1 4 . 9 6 9 8 3 . 1 1 4 0 4 . 1 1 4 0
2 松桃 0 . 2 82 0 . 8 8 4 0 8 . 1 9 8 9 9 . 27 4 8 0 . 1 0 6 8 9 . 1 5 8 8 9 . 3 6 0 6 1 0 . 3 6 0 5
3 松桃 0 . 3 1 4 1 . 2 4 0 0 1 5 . 9 3 4 3 1 2 . 8 5 0 2 0 . 1 0 4 6 1 3 . 0 9 0 2 9 . 5 5 6 6 1 0 . 5 5 6 6
4 德江 0 . 7 2 2 5 . 9 9 6 0 4 9 . 8 3 1 6 8 . 3 1 0 8 0 . 8 2 0 2 1 3 . 3 0 6 8 1 . 2 1 9 3 2 . 2 1 9 3
5 德江 0 . 5 9 6 4 . 2 2 0 0 3 4 . 4 8 8 6 8 . 1 7 2 7 0 . 5 88 3 1 1 . 3 9 2 7 1 . 6 9 9 7 2 . 6 9 9 7
6 石吁 0 . 7 9 4 7 . 1 5 2 0 7 8 . 9 8 6 9 1 1 . 0 4 4 0 0 . 7 1 2 1 1 7 . 1 9 6 0 1 . 4 0 4 4 2 . 4 0 4 4
7 石吁 0 . 3 2 0 1 . 8 8 8 1 8 . 6 8 0 8 9 . 8 9 4 5 0 . 2 1 2 3 1 0 . 7 8 2 5 4 . 7 1 1 1 5 . 7 1 1 1
8 松桃 0 . 0 7 8 0 . 1 8 4 1 . 0 6 5 5 5 . 7 9 0 8 0 . 0 3 8 4 4 . 9 7 4 8 2 6 . 0 3 6 7 2 7 . 0 3 6 7
9 松桃 0 . 4 7 2 1. 9 8 6 2 1 . 1 5 6 1 1 0 . 6 5 2 6 0 . 2 0 5 7 1 1. 6 3 8 6 4 . 8 6 0 3 5 . 8 6 0 3
2
.
1
.
3 Iw a 。 回归法 用平均拥挤度 ( M ’ ) 与平均密度` ) 作回归 ,其关系式为 :
M
`
= 7
.
2 8 9 1 + 1
.
2 4 8 4 x ( r = 0
.
7 7 7 6
’
)
式中 a > o , 表明个体间相互吸引 ,分布的基本成分为个体群 ; p> 1 ,表明杂草香附子
在拥护烟田呈聚集格局 〔`〕 。
2
.
2
. 抽样技术
2
.
2
.
1 种群密度的简易估测 在实际工作中 , 为了减少人力和时间 , 常常利用有草样方
率 (或零频率 )来估测生物的种群密度 〔4 〕 。 根据 G er ar dr 和 c hi a n g ( 1 9 70 )提出的公式 :
又一 a 〔一 ln (1 一 尸 )〕“ a( ,月为方程参数 ;又为种群密度 ;尸 为有草样方率 ) , 用表 1中
的实际调查资料代该公式求得方程参数 , a 一 4 . 1 9 8 8 , 月一 1 . 2 5 1 6 ,方程的相关指数 尸 ~
0
.
9 7 2 8
。用求出的 a ,刀值代上式可得 :
孙光军等 烟田杂草香附子空间格局及抽样技术研究
又= 4 .1 9 8 8〔一 I n (1 一 P) 〕’ · “ 5 ` 6 ( r= 0 .9 3 8 6” )
以 上式求出理论值与相应的实测值比较 , 其卡方 ( x Z ) 值为 0 . 5 2 7 8 , 小于 x 若. 。。 一
14
.
07 (己了一 7 ) , 即差异不显著 ,说明所配的理论曲线显著适合 。 在实际应用时 , 用调查的
有草样方率 (或零频率 )代入上式即可求出该杂草在烟田的种群密度 。
2
.
2
.
2 理论抽样的确定 在田间种群抽样时 ,其抽样的多少直接影响抽样的精确性 。 因
此 ,在实际工作中 ,选择一种合适的抽样方法和确定一个恰当的抽样数 ,不仅省工省时 ,还
能确保调查数据的精度〔 3 · 4 , 。 现将 T ay ol : 式 中的 a 一 8 . 0 37 1 , b 一 1 . 1 2 1 2代入理论抽样数
公式 N 一 (t / D ) “ · a矛 一 , 得到 :
N = 8
.
0 3 7 2 ( t / D )
2 . 叉一 。 ` 8 7 8。
N一 理论抽样数 ;叉一 平均密度 ; t一 定置信度下的 t 分布值 ; D一 允许误差 。
在实际应用时 , 可先随机抽取少量样方 ,统计该杂草的种群密度 , 然后根据工作性质
和要求 ,给出一定的 t 和 D 值 ,就可算出相应的最适抽样数 , 以指导大面积的抽样调查工
作 。
2
.
2
.
3 序贯抽样 序贯抽样是在研究生物种群空间格局的基础上 ,确定一个合适的防治
指标和在一定概率保证下用来检测其是否达到或超过防治指标 。该方法简便易行 、 省工省
时 、 效率高 、 精度好 ,并能很快作出决策 , 为防治服务 。 因此 ,序贯抽样以成为近代 IP M 体
系中为近期决策服务的重要的抽样方法 〔` · 3 , `〕 。
① G r e e n ( 1 9 7 0 ) 序贯抽样模型为 :
T ( n ) = ( D
Z
/ 2 )
` / ` b一 2 , . , (。一 1 , ( 。一 2 )
D一 抽样精度 ; T (n )一 抽取样本的累计杂草量 ; n一 抽样数 。
nT30251
将 T a y l o r 式 中的 a = 5 . 0 3 7 1泊 =
1
.
1 2 12 代入上式 , 就可得到下列序贯抽样
模型 (图 1 ) :
T ( n ) = ( D
Z
/ 5
.
0 3 7 1 )
一 ` · ` 3 , 8 . , 一 。 · 1 3 7。
这种方法不需要事先给定防治指标即
可进行序贯抽样 。在实际应用时 ,从图上找
出相应的点 ,若该点已超过截止线 (或称临
界 累计 杂草量 ) , 则 停 止 抽样 , 用 叉 -
T (n ) / n 计算杂草密度 , 与防治指标 比较 ,
确定是否需要防治 。
② T a y lo r 幂法则序贯抽样模型为 :
.嫂之. 2
D = 0
.
3
D = 0
.
4
{
T
` 0 ( n ) = n m 。 + t
T
l o ( n ) = n m
。 一 t
护丫赢瘾
森赢 0 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0 n
图 1 G r e n 序贯抽样图
lT o (n )一 累计样本上限 ; T ,’0 (n )一 累计样本下限 ; m。一防治指标 ; n一 抽样数 ;卜置信水平 。
将 aT 刃or 回归式中的 a 一 8
.
0 37 1
,
b 一 1 . 1 2 1 2 代入上式得 :
中国烟草学报 1 98 9年 2 1月 第 4 卷 第 2 期
丁 ` o( n ) =n +t寸 8 . o 3 7ln
T
“ O( n ) =n一 t丫 8 . 0 3 7 In
应用时 , 先随机抽取一定量的样方数 n , 计算累计
杂草量 ,在图 (见图 2) 上找出相应的点 。若该点已超过 IT O ( n) 则停止抽样 ,此时的杂草密
度已超过防治指标应及时防治 ;若计算累计杂草量低于 T勺 ( )n ,也停止抽样 ,此时的杂草
密度未达防治指标 ,不需要 防治 ;若计算累计杂草量介于 IT O (的 和 T ,’0 ( n) 之间需继续抽
样 , 直到最大抽样数 ,其公式为 : N _ 一 ( t/ D ) ’ · an m台= 8 . 0 3 71 ( t /D ) “
2
.
2
.
4 复合序贯抽样 将 G er e n 序贯抽样法和 T ay fo r 幕法则的序贯抽样法结合 , 得到
G r e e n
一
T a y l o r 复合序贯抽样模型 :
{
T ( n ) 一 , m 。 士 ,石赢
T ( n ) = ( D
Z
/ a )
` / ( b一 2 , · n ` b一 ` ’ /` b一 2 ,
将分布参数分别代入上式即得 :
fT (
, ) = n 士 , 甲丁正万而
( T ( n ) = ( D
Z
/ 5
.
0 3 7 1 ) 一 `
· ` 3 , 8 . , 卜 。 · 1 3 7 , )
此种方法可克服两种模型单独使用的不足之外 , 在较小的抽样范围内即可判断是否
需要防治 (见图 3 ) 。
冷
问
T n
}
O3 {
_
_ _ 沙
)卜搜护沙
1
: {龚多
l赚nT3025150
5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0 n 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0
图 2 T a y l o r 序贯样图 图 5 G r e e n 一 T a y lo r 复合序贯抽样图
2
.
2
.
5 最佳抽样方法 对第 5组资料用单对角线等 4 种方法进行抽样 , 其结果见表 3 。
由于 S交值和 C V 值愈小 , 抽样的代表性愈大 ,方法愈好 6二 。因此 , 根据表 3 的数据综
合分析可知 , 采用分行式抽样方法的效果最佳 , Z 字形抽样方法的效果最差 。
7 3孙光军等 烟田杂草香附子空间格局及抽样技术研究
表 3不同抽样方式抽样准确度比较
抽样方式 抽样数
(个 )
平均密度
又 (株 /m Z)
平均标准误
S
x
变异系数
C V
月伟 C J对 照
单对角线
棋 盘 式
Z字 形
分 行 式
5 0 09 1 3
.
7 1 0 6
1 0 0
.
2 2
.
5 3
0
.
5 87 3
0
.
7 2 4 21 3 0
.
9 6 2 0
1 0 0
.
6 0
.
8 0
0
.
5 3 22
0
.
7 1 1 1
1 47
.
3 8 8 0
1 4 8
.
1 3 6 6
,d`任
1 0 0
1 0 0 4
.
4 2 0
.
6 1 0 8 1 3 8
.
1 8 2 5
参考文献
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S t u d i e s o n S P a t i a l D i s t r i b u t i o n P a t t e r n a n d S a m P l i n g t e c h n i q u e s o f t h e
W e e d 〔沙P e ur s r o t u n d u s L . i n t h e T o b a e c o F i e l d
S u n G u a n g ju n I
J
iu C h e n g y i W
a n g J i x i a n g L i a o H a im i n D u Y u z h o u
G u i z h o u P r o v i n e ia l T o b a e e o I n s t i t u t e o f T o n g r e n
,
T o n g r e n 5 5 4 3 0 0
D e p a r tm e n t o f P la n t P r o t e e t io n
,
C o l l e g e o f A g r i e u l t u r e
,
G u i z h o u U n iv e r s i t y
A b s t r 8 C t
A e e o r d i n g t o t h e i n v e s t ig a t i v e i n f o r m a t i o n o f t h e w e e d 〔b沪e r u s r o t u n d u s I J . , i t s
s p a t i a l d i s t r ib u t i o n p a t t e r n i n t h e t o b a e e o f i e ld s 15 t e s t e d
.
T h e r e s u l t s a r e a s f o l l o w s
:
T h e d i s t r ib u t i o n p a t t e r n o f t h e w e e d 15 a g g r e g a t i v e o b v i o u s l y
.
O t h e r w i s e
,
t h e f r e q u e n e y
o f o e e u r r e n e e a n d t h e d i s t r i b u t i o n p a r a m e t e r s a r e u s e d t o e s t im a t e t h e p o p u la t i o n d e n s i
-
t i e s o f t h e w e e d a n d e s t a b l i s h t h e m o d e l s o f o p t im i z a t io n s a m p l i n g a n d s e q u e n t i a l s a m
-
p l i n g i n t h i s p a p e r
.
B a s e d o n t h e r e a l i t y d i s t r ib u t i o n m a p o f t h e w e e d in t h e t o b a e e o
f ie l d s
,
t h e f o u r s a m p l i n g m e t h o d s a r e e o m p a r e d
.
T h e s a m p l i n g m e t h o d o f t h e s e p a r a t e
r a n g e s 15 t h e b e s t
.
K e y w o r d s
: 〔沙p er u s or t u n d u s W e e d T o b a c c o f i e l d S P a t i a l d i s t r i b u t i o n P a t t e r n S a m -
P l i n g t e e h n i q u e