全 文 ：第 7 卷 第 2 期
1 9 9 4 年 4 月
林 业 科 学 研 究
FO R E S T R E S EA R C H
V o l
.
7
,
N o
.
2
A p r
. ,
1 9 9 4
抚宁吉松叶蜂幼虫种群空间格局及抽样技术研究 ‘
温秀军
关键词 抚宁吉松叶蜂 、空间格局 、抽样
进行抚宁吉松叶蜂 (Gi lP 动 ia s p . )种群空间格局和抽样技术的研究 , 对虫情监测 , 种群密
度的准确估计 , 有关种群资料的统计分析以及对此虫的预测预报具有重要的应 用价值 。
1 研究方 法
1
.
1 试验地概况及调查方法
试验地位 于河北省抚宁县英武 山村 , 林分为封山育林 10 a 的油松 (p 动 us tab ul a e了b r 。‘ls
C a r r
.
)天然次生林 ,混生有部分棚树 (Q u e r c u 、 a zie , : a B l. ) , 林龄 ls a , 坡 向东偏南 , 坡度 1 5 ~
2 0
0 , 面积 0 . 8 h m , , 郁闭度 0 . 8一 0 . 9 , 植被度 0 . 9 5 , 树高平均 2 . s m 。 调查时间 1 9 8 7 年 6 月 。
调查方法 : 将试验林地划分为 7 个小区 , 按区逐株调查记录松叶蜂幼虫数 , 虫龄为 3 一 4
龄 。 共调查油松 1 7 8 株 。 在邻接的 1 、 2 、 3 小区进行抽样效率的测定试验 , 在逐株查定幼虫数
后 , 按下列不同抽样方式 : 单对角线 、双对角线 、棋盘式 、 “ Z ”字形 、五点形 , 各抽取 30 株油松 ,
查其幼虫数 , 估计总体密度 , 比较不同抽样方式的抽样估计效果 。
1
.
2 空间格局的测定方法
采 用了以下 s 种方法 : (1 )D a v id & M o o r e 方法 [ ’〕; (2 )M o r is ita , M . 方法 「2三; (3 )e a s s ie , R .
M
. 方法 [ , 〕; (4 )L lo yd , M . 方法 [‘〕; (5 )L lo yd , M . 聚块性指标法 [ ‘〕; (6 )T a y lo : , L . R . 幂法则「5 · “二;
( 7 )Iw a o 方法 〔, 一 ’口; (8 )马 占 山 、 张执 中重 新解 释的 T a ylo r 幂 法则 〔‘o 口, v 八n = a , n 占 一 ‘ , , n 。 =
e x p (a /l 一 b ) 。 式中 : V 为方差 , m 为均值 , m 。 为种群聚集临界密度 , a 、 b 为参数 , V / m 为聚集度
指标 。
1
.
3 格局纹理分析方法
采用 p 指标法 「川 : 乃一 m 户一 m 几一 , ) / m , 一 m (一 , 。 , 式中 : m 厂为 i样方的平均拥挤度 , m . 为 i 样
方的平均密度 , i为样方 由小到大的序号 , P表示样方间的关系 。
2 结果与分析
2
.
1 空间格局测定结果
2
.
1
.
1 抚宁吉松叶蜂幼 虫种群 的 分布型指数 根据林间调查结果和空间格局测定方法 , 计算
出 I 值 、 I , 值 、 C 值 、 m ‘ 值 、 m . 八n 值 , 列入表 1 中 。 由表可见 , 在各密度下 , 种群的 I 值均大于
o
,
I
, 值均大于 1 , C 值均大于 O , m ‘ 值均大于 m 值 , m ’ / m 值均大于 1 , 说明抚宁吉松叶蜂幼虫
种群空间分布格局为聚集分布 , 且聚集度较强 。
19 9 2一 0 6 一 0 4 收稿 。
温秀军工程师 (河北省林业科学研究所 石 家庄 0 50 0 61 ) .
· 本研究得到北京林业大学张执中 、 李镇宇教授的指导与帮助 . 件此致谢 。
2 期 温秀军 :抚宁吉松叶蜂幼虫种群空间格局及抽样技术研究 2 1 1
表 1 抚宁吉松叶蜂幼虫种群的几个扩散指标分布型指数 (河北抚宁 , x 98 7 年 )
序 号 样本数 N 平均值 , 方差 V 值 I a 值 值 值
分 布 型 指 数
I 俏 I, C , , ‘ , n . / 、 佰值
乃山O口门了SJ斗n乙…
.⋯冉bOJO乙”日八noŽ卜1人. .工11lq‘O乙q自O’月了9口J任‘U.⋯”bo†八‘0njo月七,上1上,且19曰,目2 6 51 9 62 2 6
3 2 7
2 9 8
2 4 3
2 3 3
9
.
6 0
4
.
3 7
8
.
3 2
1 3
.
5 2
8
.
8 7
5
.
19
3
.
4 1
1 4 1 1
.
5
3 6 5
.
6
8 1 6
.
8
1 8 1 3
.
1
9 8 7
.
2
5 2 2
.
1
3 0 3
.
5
1 4 6
.
0
8 2
.
7
9 7
.
1
13 3
.
1
1 10
.
3
99
.
6
88
.
0
1 5
.
2
1 8
.
9
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.
7
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8
1 2
.
4
1 9
.
2
2 5
.
8
1 55
.
6
8 7
.
0
1 0 5
.
5
1 4 6
.
6
1 1 9
.
2
1 0 4
.
8
9 1
.
4
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2
.
1
.
2 T a ylo r 幕法 则浏定结果 根据林间调查结果 , 以种群密度 m 的对数为 自变量 , 以方差
v 的对数为因变量 , 作一元线性回归分析 , 应用最小二乘法估计参数 , log a 和 b 的值分别为 :
1
.
7 5 4和 一 3 5 3 , 模型的相关系数 r 为 0 . 9 5 5 4 , T a y lo r 幂模型为 V 一 5 . 6 6 2 Zm ‘· 3 5 3 。 由于 lo g a >
o
, 且 b > 1 , 说明抚宁吉松叶蜂幼虫种群在一切密度下均为聚集分布 , 且其聚集强度随种群密
度的升高而增加 。
2
.
1
.
3 马占山 、张执中重 新解释的 T a ylor 幂法则 W.l 定结果 根据空间格局调查资料 , 以 V /
m 值的对数为因变量 , 以 m 的对数为 自变量 , 作线性 回归分析 , 求得 a 值为 5 . 6 62 2 . b 值为
1
.
35 3
, 种群聚集临界密度 m 。 为 0 . 0 07 4 头 /株 。 由于 b> 1 , 当种群密度 m 为 0 . 0 7 4 头 / 株时 ,
种群为随机分布格局 ;当种群密度 m 大于 0 . 0 07 4 头 /株时 , 种群为聚集分布格局 , 且为逆密度
制约型 , 当种群密度 m 小于 。. 0 07 4 头 /株时 , 种群为均匀分布格局 。
2
.
1
.
4 I w a 。 方法的浏定结果 由空间格局调查资料 , 求得各小区 m 值和 , n ‘ 值后 , 以 , n 为 自
变量 , 以 m ’ 为因变量 , 作 m ’一 m 一元线性回归分析 , 计算得 : a 值为 6 . 9 3 9 , 月值为 6 . 4 1。 , 相
关系数 r 值为 0 . 8 56 8 , m ’ 一 m 回归方程为 m ’ 一 6 6 . 9 3 9 + 6 . 41 o m , 由于 “值大于 。, 说 明分布
的基本成分是个体群 ;月值大于 1 , 说 明种群为聚集分布 ;两者联合可以认为抚宁吉松 叶蜂幼
虫种群为没有确定数字模型的聚集分布 , 但个体群遵循负二项分布 。
2
.
2 空间分布格局纹理分析
根据调查资料 , 取样本大小 u ‘~ 1 , 2 , 5 , 1 0 , 2 0 , 4 0 , 8 0 株 , 分别计算不 同样本大小时 , n 、
m
’ 、
V
、
p 值 , 结果见表 2 。 根据表 2 结果 , 按不同大小样本作 m ‘一 m 关系图 , 及 m ’ / m 值 、 p 值
的坐标图 (见图 1 ~ 3 ) 。
表 2 格局纹理分析
( 河北抚 宁 , 1 9 8 7 年 )
0月了几卜
妥 5 0 样方 样方大小
“
序号 (株 ) 样本数
平均密度 方差 V 平均拥挤度 P i 值
4 0 0
3 0 0
,妇n乙八j1八O勺JC曰
.⋯0‘.11 0 0 1 0 0 2 0 0 30 0 4 0 0 5 0 0 60 0 7 0 0平均密度 ,
图 1 抚宁吉松叶蜂幼虫种群
平均 拥挤度 一平均密度关系
7 2 0
3 6 0
1 4 4
7 2
3 6
1 8
9
7
.
7
1 5
.
3
3 8
.
3
7 6
.
7
1 5 3
.
4
3 0 6
.
8
6 1 3
.
5
9 23
.
6
1 98 9
.
5
5 1 1 1
.
9
9 10 6
.
0
10 2 12
.
6
3 5 7 6 7
.
2
5 4 7 6 6
.
1
12 7
.
1
1 4 4
.
0
1 7 0
.
7
1 9 4
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4
2 1 9
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0
4 2 2
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4
7 0 1
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侧车军羁降
4匕口
月卜”,‘
注 : 尸平均值一 1 . 0 9 , S , = 0 . 6 6 , 。 (万) 。. 。, 一 0 . 2 6 。
林 业 科 学 研 究 7 卷
勿 “俪
_ _ _ _ _ 少坦比- _ 二土泛卜~ _ 一 _
1 2 5 10 2 0 4 0 8 0
样本大小 u (株 )
不同样方大 小时平均拥挤度 / 平均密度坐标图
150。侧栩刃除\诈军g齐
样本大小 u( 株)
图 3 不同样方大小时 p 值坐标图
由图 1一 3 可见 , 由于 m ‘ 一 m 回归线为曲线 , 证实分布的基本成分不是单个的个体 。 分布
的基本成分是疏松的个体群仁, , ·‘3〕。 又当 m ‘ / m 曲线下降最陡 , p 值近似等于 1 时 , 样方大小相
当于个体群的面积 , 当 P值大于 1 时 , 样方大小小于个体群所占面积 。 图示此时幼虫个体群所
占面积为 5 株左右 。样方大小不同时 , 若小样方的 P 值等于零 , 则个体群内的分布是均匀的 , 反
之则是随机分布 。 可见抚宁吉松叶蜂的幼虫个体群内的分布是随机的 。
2
.
3 不同抽样方式抽样估计效果的比较
不同抽样方式抽样调查结果见表 3 。 表
中总体值均落入单对角线和五点式抽样法的
估值区间内 , 不同抽样法的估计精度也 以五
点式和单对角线式抽样估计法为最高 , 说明
在进行抚宁吉松叶蜂幼虫种群数量调查时 ,
以五 点式抽样法效果最佳 , 其次为单对角线
法 。
表 3 不同抽样方式抽样调查结果
(河北抚宁 , 29 8 7 年 )
抽样 抽样 总体
方式 株数 株数
总体
均值
估计值及
9 5% 置信
区间
是否在 估计
置信区 精度
间内 (% )
单对角线 3 0 6 8 7 4 . 4
双对角线 3 0 6 8 7 4 . 4
棋盘式 3 0 6 8 7 4 . 4
Z 字形 3 0 6 8 7 4 . 峨
五点形 3 0 6 8 7 4 . 4
7
.
6 8 8 9
.
0 7士 1 . 6 5
7
.
6 88 9
.
5 3士 1 . 4 3
7
.
6 8 8 10
.
3 0 士 1 . 3 2
7
.
6 8 8 9
.
13 士 1 . 3 6
7
.
6 8 8 8
.
9 士 1 . 5 5
2
.
4 最适抽样数
根据 Iw ao (1 9 7 7) 的统计方法 , 知道了 m ’一 m 回归的 a 、召值及平均密度 m , 再给定允许误
差 D , 即可获知最适抽样数量 。 在进行调查时 , 一般可取 t一 1 , D 一 0 . 25 , 则按下式可得 出最适
抽样数 N : N = 1 6 (6 7 . 9 3 9 / m + 5 . 4 1 ) 。
2
.
5 幼虫种群数最简易估计模型
应用有虫株率估计虫 口密度可节省大量人力和时间。 根据 G 。r r a d 等 「, ’二提 出的方法 , 应用
本研 究调查资料 , 即可求得抚宁吉松叶蜂幼虫种群数量的简易估计模型 : m 一 89 . 0 8 4〔一 In (l
一 P )〕‘· ’01 日 。 相关系数 : 一 。. 9 86 7 。 用此式根据田间有虫株率 p , 即可求得相应的种群密度 , n 。
1 9 8 7 年用 3 组 90 株树的调查资料对此式的估计值进行检验表明 , 平均估计精度为 81 . 8 % , 误
差为 1 8 . 2 写 , 最高精度为 89 . 8% ,最低误差为 1 0 . 2 % 。
2
.
6 序贯抽样决策技术
根据 Iw ao 闭的序贯抽样方法 , 当临界密度为 m 。 时 , 若置信概率取 90 弘 , t 取 1 . 64 , 则抚宁
吉松叶蜂的序贯抽样上 、下界方程为 :
上界 : d : = , : · m 。+ 1 . 6 4 丫 , : (6 7 . 9 3 9 + 5 . 4 lm 言)
下界 : d 。~ , : · m 。一 1 . 6 4 斌n (6 7 . 9 3 9 + 5 . 4 1 m 含)
若抽样数为 n 时 , 累计虫数 d 大于 d : , 则停止抽样 , 认定此种群密度大于 , n 。 ; 若 d 小于 d 。 , 则亦
停止抽样 , 判定此种群密度小于 m 。 ; 若 d 在 d , 与 d 。 之间 , 则不能作 出决策 , 应继续抽样调查 ,
2 期 温秀军 :抚宁吉松叶蜂幼虫种群空间格局及抽样技术研究
直到理论抽样数 N (最大抽样数 ) 。 此抽样方法可用于防治决策 , 并在防治效果检查中 , 具有减
少抽样数量和控制犯 I 、 I 型错误的概率的优点 。
么 7 数据代换方法
根据 T a ylor 方法 , 即可获得抚宁吉松叶蜂幼虫种群资料代换的公式 , x’ 一 x 一 ’· 205 。 为验证
用这公式进行资料代换的适宜程度 , 首先按 T a y lor 方法 , 应用 调查的 7 组资料 , 以 log V 与
lo g m 值作图 (见图 4 ) , 基本呈线性关系 , 说明 V 与 m 是不独立的 。 将 7 组资料根据上式代换
后 , 以代换后的 109 俨 与 lo g m’值作图 (见图 5 ) ,各数据点散开 了 。 证明按 T a y lo r 方法进行代换
是有效的 。
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10 只n , 值
图 4 未代换前的 lo g m 与 lo g V 的关系
以上研究结果表 明 , 抚宁吉松叶蜂幼虫在
林间呈聚集分布型 , 且为逆密度制约型 , 分布的
{
一 卜 一
}吃) 只 才 ’ {l
呀{
图 5 代换后的 109 耐与 109 侧 的关系
基本成分为个体群 , 幼虫在个体群内为随机分布 。 抽样调查 以五点式或单对角线式抽样法较
好 , 当估计精度要求不高 时 , 可用零频 率简 易种 群密 度估 计 模 型 m ~ 89 . 0 8 4 〔一 ln (l 一
P )〕一 ’ ’01 ’ , 通过调查有虫株率 P 对抚 宁吉松 叶蜂幼虫种群密度进行估计 , 可减少调 查的时间
和人力 。 在对该蜂幼虫资料进行统计分析时 , 可用 x’一 x 一 ’ ’“ 5式进行数据代换 , 即可使其数据
符合统计要求 , 保证分析结果的正确 。 对该幼虫的最适抽样数和序贯抽样决策进行探讨的结
果 , 可用于指导此虫种群密度抽样估计和防治决策 。
参 考 文 献
D v a id F N
,
M o
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.
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d i
s t r ib u t io n s i
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a n t p o p u la r io n
s .
A
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( 1 ) : 4 7 ~ 5 3
.
M o r is it a M
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s p e r s io n o f in d iv id
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: 2 1 5一 2 3 5 .
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: 6 5 ~ 9 2
.
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J
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. , 1 9 6 7 , 3 6 ( 1 )
: l ~ 50
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, 1 9 6 5 , 3 9 6一 3 9 7 .
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. , 1 9 7 8
, 4 7 ( 3 )
: 3 8 3 ~ 4 0 6
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, 1 0 ( l )
: l ~ 2 0
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E e o l
. ,
19 7 2
,
1 4 ( l )
: 9 7~ 1 2 8
.
2 1 4 林 业 科 学 研 究 7 卷
9 Iw
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A n
e w m e t h o d o f
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s a rn p li
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s re l
a t iv e to a e r itie a l d
e n s iry
.
R
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.
Po p u 1
.
E e o l
.
,
19 7 5 , 1 6 (2 )
:
28 1 ~ 2 8 8
.
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.
一 G e r r a rd D J , C hia n g H C . De n e it y e s t in a tio n o f e o r n r o tw o rm e g g p o p u la t io n b a s e d u p o n fr e q u e n e y o f o e e u r e n e e
·
E
c o lo g y
, 1 9 7 0
,
5 1 (2 )
:
2 3 7一 2 45 .
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S tu d ie s o n th e SPa tia l D is tr id u tio n a n d S a m Plin g T e c h n iq u e
fo r th e L a r v a l P o Pu la tio n o f G ilP in ia sP
.
W e , : X iu ju
, :
A b st r a e t In this Pa Pe r
,
th e sP a t ia l d is tr ib u tio n a n d s a m Plin g t e e h n iq u e fo r la r v a l p o p u
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T h e la r v a l p o p u la t io n o f G z’lP in ia s p . b e lo n g s to a g g r e g a t -
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, a n d th e a g g r e g a t ed le v e lg o e s a g a in s t th e d e n s ity o f the la r v a l p o p u
-
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T h e b a sie a l e o m Po n e n t o f th e d is tr ib u t io n 15 th e in d i
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T he d is tr ib tlt io n o f
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If a r o u g h e s t im a te fo r p o p u la
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