全 文 ：第 27卷 第 2期
2008 年　4 月
华　中　农　业　大　学　学　报
Journal of Huazhong Ag ricultural Univ ersity
Vo l.27　No.2
Apr.2008 , 217～ 222
小飞蓬对油菜产量性状的影响及其经济阈值＊
朱文达1)　曹坳程2)　喻大昭1)　魏守辉2)＊＊
(1)湖北省农业科学院植保土肥研究所 ,武汉 430064;2)中国农业科学院植物保护研究所 , 北京 100094)
摘要　采用添加系列试验和模型拟合的方法研究了不同小飞蓬密度下油菜产量性状的变化规律。 结果表
明 ,油菜在小飞蓬的竞争干扰下 , 单株角果数 、籽粒数及产量均随其密度的增加而逐渐降低 , 而千粒重没有显著
变化。对数模型可以较好地拟合小飞蓬与油菜角果数(y =-72.543ln x+624.954 , P <0.001)、 籽粒数
(y=-0.935lnx+26.682 , P <0.001)、产量(y =-311.994lnx +3 167.996 , P <0.001)以及产量损失
(y=10.838ln x-10.046 , P<0.001)间的关系。油菜田进行人工除草时 ,小飞蓬的经济危害允许水平为7.99%,
经济阈值为 5.28 株/m2 。
关键词　小飞蓬;油菜;经济阈值
中图法分类号　S 451.1;S 565.4　　文献标识码　A　　文章编号　1000-2421(2008)02-0217-06
收稿日期:2008-01-21
＊国家“十一五”科技支撑项目(2006BAD08A09)、湖北省科技攻关项目(2006AA201B19)和湖北省重点科技研究项目(992P0504)资助
＊＊通讯作者.E-mail:shwei@w ssc.org.cn
朱文达 ,男 , 1938年生 ,研究员.工作单位:湖北省农业科学院植保土肥研究所 ,武汉 430064.E-mail:zhw da@163.com
　　油菜是我国重要的油料作物 ,湖北省是油菜主
产区之一 ,2006年种植面积在 1.08×106 hm2以上 ,
菜籽产量达 2.071×106 t ,均位居全国第 1 位[ 1] 。
杂草危害是影响油菜产量的主要因素之一 ,通常可
以造成油菜减产 10%～ 20%,草害严重时减产达
50%以上甚至颗粒无收[ 2-3] 。化学除草剂在油菜田
的大量使用会对环境造成污染 ,破坏农田生物多样
性 ,甚至导致杂草抗药性的产生[ 4-5] 。要实现油菜田
杂草的可持续治理 ,必须掌握杂草在农田中的发生
危害规律 ,进行精准施药 ,以减轻除草剂对生态环境
造成的压力[ 6] 。
小飞蓬 Conyza canadensis 属菊科白酒草属植
物 ,又名加拿大飞蓬 、小蓬草 、小白酒草 ,是原产北美
的外来杂草 ,目前已侵入油菜田 ,在某些田块成为田
间优势杂草[ 7] 。小飞蓬对水分 、光照 、土壤养料的竞
争能力较强 ,对油菜生长发育有较大影响。笔者研
究了小飞蓬对油菜产量性状的影响 ,旨在确定油菜
田小飞蓬的经济危害允许水平(economic infesta-
tion level , EIL)及防除阈值 ,为小飞蓬的防除提供
理论依据 。
1　材料与方法
1.1　试验田概况
试验在湖北省农业科学院武昌南湖农场进行 。
试验地为典型的稻油轮作田 ,轮作年限在 5 a 以上 。
田间地势平坦 ,肥力均匀 ,排灌方便 。土壤类型为侧
渗型水稻土 , pH 值 6.7 ,有机质含量约 1.8%。耕
翻整地时施用 25%复混肥(N ∶P ∶K =9∶9∶7)
300 kg/hm2 。供试油菜品种为中油 12 ,种植密度
25 cm×40 cm ,于 2006年 10月 28日移栽 ,按照常
规方法进行其它栽培管理 。
1.2　试验设计
试验设 12种小飞蓬密度处理[ 8] :A .无草对照 ,
0 株/m2 ;B.1 株/m2 ;C.3 株/m2 ;D.6 株/m2 ;
E.9株/m 2 ; F .18 株/m2 ; G.36 株/m2 ;
H .72株/m2 ;I.144 株/m 2 ;J.216 株/m2 ;K.288
株/m2 ;L.360株/m 2 。每处理 4次重复 ,共计 48个
小区 ,随机区组排列 。小区面积 4 m 2(2 m ×2 m),
试验期间人工拔除其它杂草。
1.3　调查方法及数据处理
在油菜成熟期进行单株角果数 、角果籽粒数及
产量调查 ,各小区油菜单收单放 ,考种测产 ,测定其
千粒重及实际产量。使用 Excel 软件进行数据处
理 ,并采用 SPSS 统计分析软件进行方差分析 。对
不同密度小飞蓬与油菜各有关性状特征值进行回归
分析 ,回归模型采用直线(y =ax +b)、二次曲线
(y =a x2 +bx+c)、指数(y =beax)、对数(y =alnx +
b)、幂函数(y=bx a)等 5种拟合方式 ,根据相关程度
　　 华 中 农 业 大 学 学 报 第 27 卷　
的高低筛选出最佳拟合模型。
依据油菜产量损失与小飞蓬密度的相关模型及
油菜生产所允许的产量损失水平 ,确定小飞蓬的经
济危害允许水平及防除阈值 。经济危害允许水平
(EIL)根据文献[ 9]的方法进行计算 ,其中 CC为杂
草防除费用 ,Y 为油菜产量 , P 为油菜价格 , E 为防
除效果。
经济危害允许水平(%)= CC
Y ×P×E×100
2　结果与分析
2.1　小飞蓬对油菜角果数的影响
试验结果表明 ,小飞蓬具有较强的生长竞争能
力 ,随着其种群密度的增加 ,油菜单株角果数量逐渐
降低 。当小飞蓬密度达到 3株/m2时 ,油菜单株角
果数与对照相比下降了 18.56%,差异达显著水平
(表 1)。随着小飞蓬密度的增加 ,油菜角果数不断
降低 ,下降幅度最高达 83.55%。这说明小飞蓬的
发生危害严重阻碍了油菜角果的发育。
对油菜单株角果数与小飞蓬密度之间的关系进
行曲线拟合 ,结果显示对数 、幂函数模型与实测值拟
合较好(图 1)。从模型决定系数 R2值来看 ,拟合效
果对数>指数>幂函数>二次曲线>直线。对回归
模型进行 F 测验 ,各种模型均能较好地拟合油菜角
果数与小飞蓬密度之间的关系(表 2)。综合各回归
模型的 R2值 、F 值及曲线与实测值的拟合程度 ,笔
者认为对数函数 y=-72.543ln x+624.954拟合油
菜角果数与小飞蓬密度之间的关系最佳 。
表 1　小飞蓬对油菜产量性状的影响1)
Table 1　Effect of Conyza canad ensis on the yield characters of oil seed rape
密度/(株·m-2)
Density/(plant per m2)
角果数/株
No.pods per plant
籽粒数/角
No.seeds per pod
千粒重/ g
1 000- grain w eight
产量 Yield/
(kg· hm -2)
产量损失率/ %
Yield los s
0 734.0 a 30.3 a 3.93 ab 2 878.9 a 0.00
1 656.8 ab 27.0 ab 3.68 b 2 878.0 a 0.03
3 597.8 b 23.8 bc 4.18 ab 2 828.7 a 1.74
6 453.5 c 25.5 abc 4.07 ab 2 869.3 a 0.33
9 400.5 cd 24.8 abc 4.32 a 2 450.7 ab 14.87
18 349.3 cd 25.0 abc 4.15 ab 2 373.3 ab 17.56
36 386.8 cd 23.5 bc 4.35 a 2 161.4 abc 24.92
72 312.8 d 22.5 bc 4.04 ab 1 844.6 b cd 35.93
144 364.5 cd 22.5 bc 3.99 ab 1 743.1 b cd 39.45
216 303.0 de 23.8 bc 4.22 ab 1 744.9 b cd 39.39
288 191.5 ef 19.8 c 3.69 b 961.7 d 66.60
360 120.8 f 20.0 c 4.00 ab 1 220.0 cd 57.62
　1)同一列含相同字母表示差异在 0.05水平上不显著 Mean s follow ed by the same let ter are not signicant at 0.05 level in each colum n
表 2　不同密度小飞蓬与油菜角果数的回归分析
Table 2　Regression analysis between Conyza canadensis density and pod number of oilseed rape
拟合方式 Fit m ethod 回归模型 Reg res sion m odel R2 F 显著性 Signif icance
直线 Lin ear y =-0.997 x+480.663 0.677 18.825 0.001 9
对数 Logarithmic y =-72.543ln x+624.954 0.854 52.603 0.000 1
二次曲线 Quadratic y =0.001 x2 -1.364 x+489.691 0.683 8.629 0.010 1
幂函数 Pow er y =700.745 x -0.208 0.747 26.508 0.000 6
指数 E xponen tial y =487.616e -0.003x 0.813 39.233 0.000 2
2.2　小飞蓬对油菜角果籽粒数的影响
在没有杂草危害时 ,油菜每角果种子数达 30.3
粒。在小飞蓬的竞争干扰下 ,油菜角果种子数随小
飞蓬密度的增加呈下降趋势。当田间小飞蓬密度增
加到 36株/m2时 ,油菜角果籽粒数显著低于无草对
照(表 1)。从油菜角果籽粒数与小飞蓬密度之间的
拟合结果可见 ,对数和幂函数模型均能较好地拟合
实测值(图 2)。回归分析表明 , 模型的拟合效果
(R2值)为指数>对数>二次曲线>直线>幂函数 。
对回归模型进行F测验 ,结果显示拟合的显著
218
　第 2 期 朱文达等:小飞蓬对油菜产量性状的影响及其经济阈值 　
图 1　不同密度小飞蓬与油菜角果数的曲线拟合
Fig.1　Curve fit of Conyza canadensis density and
pod number of oilseed rape
图 2　不同密度小飞蓬与油菜种子数的曲线拟合
Fig.2　Curve fit of Conyza canadensis density and
seed number of oilseed rape
表 3　不同密度小飞蓬与油菜角果种子数的回归分析
Table 3　Regression analysis between Conyza canadensis density and seed number of oilseed rape
拟合方式 Fit m ethod 回归模型 Reg res sion m odel R2 F 显著性 Signif icance
直线 Lin ear y =-0.014 x+24.982 0.713 22.305 0.001 1
对数 Logarithmic y =-0.935ln x+26.682 0.718 22.876 0.001 0
二次曲线 Quadratic y =0.000 01 x2-0.018 x+25.063 0.715 10.048 0.006 6
幂函数 Pow er y =26.844 x -0.040 0.701 21.126 0.001 3
指数 E xponen tial y =24.990e -0.001x 0.733 24.707 0.000 8
性均较高(P<0.01)。综合各模型的 R 2值 、F 值显
著性及曲线与实测值的拟合程度 ,油菜角果籽粒数
与小 飞 蓬 密 度 之 间 的 关 系 以 对 数 模 型
y =-0.935lnx + 26.682 和 指 数 模 型 y =
24.990e-0.001x的拟合效果较好(表 3)。
2.3　小飞蓬对油菜千粒重的影响
随着小飞蓬种群密度的增加 ,油菜千粒重的变
化趋势不明显 ,各密度处理与无草对照之间的差异
均未达到显著水平(表 1)。许多研究表明 ,杂草危
害对作物千粒重没有显著影响 ,本研究与前人的研
究结果较为一致[ 10] 。将油菜千粒重与小飞蓬密度
进行线性拟合 ,结果显示直线和二次曲线的拟合效
果相对较好(图 3)。但回归分析表明 ,模型拟合的决
定系数均较低 ,效果不显著 ,同时模型的 F 测验值
也较低。这说明油菜千粒重与小飞蓬密度之间不存
在上述线性关系(表 4)。
表 4　不同密度小飞蓬与油菜千粒重的回归分析
Table 4　Regression analysis between Conyza canad ensis density and 1 000-grain weight of oil seed rape
拟合方式 Fit m ethod 回归模型 Reg res sion m odel R2 F 显著性 Signif icance
直线 Lin ear y =-0.001 x+4.122 0.108 1.092 0.323
对数 Logarithmic y =-0.003ln x+4.072 0.001 0.005 0.945
二次曲线 Quadratic y =-0.000 02 x2+0.000 4x+4.107 0.117 0.532 0.607
幂函数 Pow er y =4.064 x0.000 5 0.000 0.002 0.961
指数 E xponen tial y =4.117e0.000 1x 0.105 1.053 0.332
2.4　小飞蓬对油菜产量的影响
试验结果表明 ,田间小飞蓬的种群密度越大 ,油
菜产量越低 。在小飞蓬密度为 36株/m2以下时 ,油
菜产量与无草对照间的差异不显著 ,但当小飞蓬密
度达 72株/m2时 ,油菜产量显著下降 ,减产率可达
35.93%(表 1)。当小飞蓬密度增至 288 株/m2以上
时 ,可使油菜减产达 55%以上。
油菜产量与小飞蓬密度的拟合情况以对数和幂
219
　　 华 中 农 业 大 学 学 报 第 27 卷　
图 3　不同密度小飞蓬与油菜千粒重的曲线拟合
Fig.3　Curve fit of Conyza canadensis density and
1 000-grain weight of oilseed rape
图 4　不同密度小飞蓬与油菜产量的曲线拟合
Fig.4　Curve fit of Conyza canadensis density and
yield of oilseed rape
表 5　不同密度小飞蓬与油菜产量的回归分析
Table 5　Regression analysis between Conyza canadensis density and grain yield of oilseed rape
拟合方式 Fit m ethod 回归模型 Reg res sion m odel R2 F 显著性 Signif icance
直线 Lin ear y =-4.642 x+258 4.404 0.829 43.492 0.000 10
对数 Logarithmic y =-311.994lnx+316 7.996 0.893 74.983 0.000 01
二次曲线 Quadratic y =-0.014 x2 -9.096 x+269 3.936 0.885 30.638 0.000 18
幂函数 Pow er y =345 5.062 x -0.161 0.799 35.749 0.000 21
指数 E xponen tial y =260 4.479e-0.003x 0.854 52.595 0.000 05
表 6　不同密度小飞蓬与油菜产量损失的回归分析
Table 6　Regression analysis between Conyza canadens is density and grain yield loss of oilseed rape
拟合方式 Fit m ethod 回归模型 Reg res sion m odel R2 F 显著性 Signif icance
直线 Lin ear y =0.161 x+10.227 0.829 43.483 0.000 10
对数 Logarithmic y =10.838ln x-10.046 0.893 74.963 0.000 01
二次曲线 Quadratic y =0.000 48 x2+0.316 x+6.422 0.885 30.633 0.000 18
幂函数 Pow er y =0.206 x1.094 0.769 30.030 0.000 39
指数 E xponen tial y =2.602e0.012x 0.363 5.128 0.049 81
函数模型较好 , 而其它曲线的拟合差异均较大
(图 4)。回归分析结果表明 ,模型的拟合效果为对
数>二次曲线>指数>直线>幂函数。对模型进行
F测验 ,结果发现各种模型的拟合显著性均较高
(P<0.000 1),其中尤以对数和指数函数的拟合效
果较好(P <0.001)。综合各回归模型的 R2值 、F 值
显著性及曲线的实际拟合效果 ,油菜产量与小飞蓬
密度之间的关系以对数模型 y =-311.994lnx +
3 167.996最佳(表 5)。
对油菜产量损失与小飞蓬密度间的关系进行曲
线拟合 ,结果显示对数和二次函数的拟合效果较好 ,
指数和幂函数的拟合效果较差(图 5)。拟合模型的
R2值对数>二次曲线>直线>幂函数>指数 。对
模型进行 F 测验 ,发现对数模型的拟合效果最佳
(P<0.000 1),指数模型的最低 ,与曲线实际拟合的
趋势一致(表 6)。综合各方面因素 ,结果表明小飞
蓬密度与油菜产量损失之间的关系以对数模型
y =10.838lnx-10.046拟合较好 。
2.5　油菜田小飞蓬经济危害允许水平及经济阈值
湖北省油菜平均产量为 1 915.2 kg/hm2 ,收购
价格为 4.9元/kg[ 1] 。油菜田小飞蓬一般进行人工
拔除或化学防除 ,人工拔除的费用较高 ,至少需要
220
　第 2 期 朱文达等:小飞蓬对油菜产量性状的影响及其经济阈值 　
表 7　小飞蓬的经济危害允许水平及经济阈值
Table 7　The economic infestation level and economic threshold of Conyza canadens is
防除措施
C ont rol m easure
防除费用/(元· hm-2)
Cont rol cost
防除效果/ %
Ef ficacy
经济危害允许水平/ %
Econ omic infestation level
经济阈值/(株·m-2)
E conomic threshold
人工除草 Manual weeding 600 80 7.99 5.28
75%二氯吡啶酸可溶性粒剂 Clopy ralid 165 70 2.51 3.19
图 5　不同密度小飞蓬与油菜产量损失的曲线拟合
Fig.5　Curve fit of Conyza canadensis density and
yield loss of oilseed rape
600元/hm 2 。进行化学防除时 ,除药剂费用外 ,还包
括用工 ,费用约 75 元/hm2 。小飞蓬的经济危害允
许水平因防除措施的不同存在一定差异(表 7)。根
据经济危害允许水平 , 由拟合的小飞蓬密度与油菜
产量损失的关系模型 y =10.838lnx -10.046 得出
油菜田小飞蓬的相应经济阈值。结果表明 ,人工防
除小飞蓬的经济阈值为 5.28株/m2 ,即当油菜田小
飞蓬密度达到 5.28株/m2以上时 ,可进行人工防
除 ,以挽回草害造成的经济损失 。若使用化学除草
剂 75%二氯吡啶酸可溶性粒剂(龙拳 ,美国陶氏益
农公司),小飞蓬的经济阈值为 3.19株/m2 。
3　讨　论
杂草与作物竞争的研究报道很多[ 9-13] ,一般用
数学模型来描述二者间的关系[ 14-16] 。由于杂草种类
不同 ,作物类型及品种较多 ,竞争能力差别较大 ,导
致杂草与作物的竞争关系出现各种各样的情况 ,难
以用单一的模型来拟合。油菜田菵草与油菜分枝
数 、角果数的关系用直线模型 y =ax +b即可较好
拟合 ,而与油菜产量损失的关系以二次曲线模型
y =ax 2 +bx+c最佳[ 10] 。
稻田稗草的生长竞争能力很强 ,其与水稻分蘖
数 、有效穗数的关系以指数模型 y =beax 拟合较好 ,
而对数模型 y=aln x+b则能很好地拟合其与水稻
产量及产量损失之间的关系[ 9] 。在麦田看麦娘与小
麦的竞争研究中 , 有学者发现看麦娘与小麦产量损
失间的关系以幂函数模型 y=bxa为佳[ 11] 。
根据前人的研究结果 ,本研究综合采用了直线
(y =a x +b)、二次曲线(y =ax2 +bx +c)、指数
(y =beax)、对数(y =alnx +b)和幂函数(y =bx a)等
5种拟合方式 ,对不同密度小飞蓬与油菜各有关产
量性状进行模型拟合 。研究结果表明 ,小飞蓬与油
菜单株角果数 、角果籽粒数 、产量及产量损失的关系
均以对数模型的实际拟合效果较好 ,模型决定系数 、
F值及统计测验的显著性均较高 。虽然小飞蓬与油
菜角果籽粒数的拟合模型以指数和对数模型较好
(P<0.001),二模型的决定系数 、F 值及统计测验
显著性差异不大 ,但从模型与实测值的拟合情况来
看 ,仍以对数模型的效果最佳 。因此 ,对于杂草-作
物竞争模型的评价 ,除了根据模型的决定系数 、F 值
及统计测验的显著性来判断外 ,也应考虑模型对观
察值的实际拟合效果 ,在可能的情况下 ,还需引入其
它验证方式 ,使建立的模型更加合理 、可靠。
参　考　文　献
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Influence of Conyza canadensis on the Yield Character of
Oilseed Rape and Its Economic Threshold
ZHU Wen-da1)　CAO A o-cheng2)　YU Da-zhao1)　WEI Shou-hui2)
(1)Hubei Academy of Agricul tural Sciences , Wuhan 430064 ,China;
2)I nst itute o f P lant P rotect ion ,Chinese Academy o f Agricul tural Sciences ,Bei j ing 100094 ,China)
Abstract　Additive series expe riment and curve fit w ere adopted to study the change of y ield charac-
ters of oil seed rape under dif ferent densi ty of Conyza canadensis.The results show ed that wi th the in-
terference o f Conyza canadensis , the pod number , seed number , yield and yield loss of oilseed rape de-
creased g radually as the weed density increased , but the 1 000-g rain w eight showed no signif icant
change.The loga ri thmic reg ression model w as bet ter fo r describing the relationship betw een Conyza
canadensis density and rape pod number (y =-72.543lnx +624.954 , P <0.001), seed number
(y =-0.935ln x+26.682 ,P <0.001), y ield(y=-311.994lnx +3 167.996 , P <0.001)and y ield lo ss
(y =10.838lnx -10.046 , P <0.001).When manual w eeding w as adopted for the control of Conyza
canadensis in oilseed rape fields , the economic infestation level for Conyza canadensis was 7.99% and
the economic thresho ld w as about 5.28 plant per m2 .
Key words　Conyza canadensis;oi lseed rape;economic threshold
(责任编辑:陈红叶)
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