华山松木蠹象发生与环境的关系研究

本文对华山松木蠹象为害木分级、蛹的空间分布型、抽样技术以及发生与环境关系进行了研究。结果表明，华山松木蠹象为害木可分为４ 级：正常木、初侵染木、近枯死木、枯死木。蛹的空间分布型为聚集分布。抽样部位以树干下部为最佳。用逐步回归分析方法，通过计算机处理调查数据得出，在９５ ％ 的可靠性下。

辣椒田蜘蛛混合种群空间分布型分析

【目的】掌握辣椒田蜘蛛混合种群的空间分布,为控制辣椒田虫害并保护蜘蛛类群提供科学依据。【方法】通过五点取样法对辣椒整株上草间小黑蛛(Erigonidium graminicola)和拟环狼蛛(Lycosa pseudoannulata)进行调查,每点系统调查10株,应用2种回归方法和8个聚集度指标对蜘蛛混合种群调查数据进行统计分析,研究其空间格局;通过Iwao回归法和Taylor幂法则计算蜘蛛混合种群理论抽样数,以Iwao和Kuno序贯抽样技术拟合蜘蛛混合种群的序贯抽样模型。【结果】通过Iwao m*-m回归法得到α=0.517>0、β=1.089>1,Taylor幂法则得到a=1.616>0、b=1.071>1,表明蜘蛛混合种群呈聚集分布,聚集强度随种群密度的升高而增大,且个体间相互吸引,其聚集原因由环境因素引起;通过种群密度与聚集度指标相关性分析,发现平均拥挤度(m*)、丛生指标(I)、久野指数(CA)、扩散系数(C)、负二项分布指标(K)、田间个体平均大小(L*)及L*/(m+1)均能用以分析蜘蛛混合种群空间分布型;利用空间格局参数确定了理论抽样数和序贯抽样模型。【结论】辣椒田蜘蛛混合种群呈聚集分布,其聚集原因由环境因素引起。

水稻生育期对稻水象甲成虫种群空间格局影响及抽样技术

【目的】明确四川省西南浅丘稻区稻水象甲成虫种群在水稻不同生育期的空间格局及抽样技术,为获取准确稻水象甲虫情调查资料和制定有效的综合防控措施提供理论依据。【方法】调整水稻播栽时间,错开2组试验田水稻的生育期,用聚集度指标法、回归模型法和频次卡方检验法分析稻水象甲成虫种群的空间格局及水稻生育期对空间聚集特性的影响,并对田间序贯抽样技术和抽样方法进行研究。【结果】不同田块稻水象甲成虫平均密度为0.48~5.83头·丛^-1,分蘖期水稻田虫口密度显著高于抽穗期。稻水象甲成虫在不同水稻生育期稻田间呈负二项聚集分布,基本成分为个体群,个体间相互吸引,聚集强度随种群密度的升高而增加。当种群密度较低时,其聚集由环境因素引起;种群密度较高时,其聚集为其自身的聚集习性与环境因素共同引起。双对角线抽样法是稻水象甲成虫田间抽样的最佳方法,当稻水象甲成虫防治指标为1头·丛^-1时,Iwao序贯抽样模型为T 1(n),T 0(n)=n±1.96■2.286n,结合Kuno序贯抽样模型建立了用于田间抽样的复序贯抽样图。【结论】稻水象甲成虫在不同水稻生育期稻田间呈负二项聚集分布,分蘖期水稻田虫口密度显著高于抽穗期,双对角线抽样法是稻水象甲成虫田间抽样的最佳方法。

粉尘螨种群的时空动态及抽样技术研究

目的了解芜湖地区粉尘螨的种群数量消长动态及其空间分布型。方法 2012年11月至2013年10月选择芜湖市某面粉厂,每月5、15、25号定点采集样本,测定并记录温度和相对湿度,鉴定及计数。采用8种聚集度指标和6种回归模型确定粉尘螨种群的空间分布型和理论抽样数,并制定序贯抽样模型。结果粉尘螨种群数量高峰期出现在6月下旬和9月中旬,其空间分布特征为聚集分布,3~11月,其聚集由本身特性与环境因素导致;12月下旬至2月上旬,其聚集由环境因素导致。由各回归模型相关系数r知,兰星平C＇-m模型、张连翔Z-V模型和兰星平La-m模型为粉尘螨的最佳模型。最适抽样数公式：N=t2/D2[1.863/m＋0.073],序贯抽样模型：T0（n）,T1（n）=20n±1.96√（37.26n＋29.2）。结论粉尘螨在该面粉厂仓库中种群消长曲线呈双峰型,其空间格局是以个体群为基本成分呈聚集分布,且密度越高,聚集度越大。

■-v模型在检验昆虫空间分布型与抽样调查中的应用

■-m模型中■=α+βm在非线性情况下,不能用α、β的回归值来判断昆虫种群的空间分布型。因此,作者用方差(v)来代替■-m模型中的均数(m),提出了检验昆虫种群空间分布型的■-v模型:■=φ+ψφ。根据■-v模型,推导了新的序贯抽样方程、最大抽样数量公式和确定最适抽样单元大小的公式。当v=a+bm时,■-v模型可被Iwao的■-m模型所代替;在随机分布模型中,v=m,所以■-v模型完全等价于■-m模型,因此Iwao的模型是■-v模型的一个特例。

Lα──m模型在检验昆虫种群空间分布型与抽样调查中的应用

根据随机分布中方差（ｖ）与均值（ｍ）相等的性质，提出了一个新的种群聚集度指标，即Ｌα指标。Ｌα不仅可用来判断昆虫的空间分布型，而且在许多情况下，Ｌα与ｍ之间存在着显著的线性关系，据此建立了Ｌα──ｍ模型（Ｌα＝θ＋ηｍ）。当Ｌα──ｍ线性相关显著时，θ和η的不同组合型式就揭示了种群不同的空间分布型的信息，同时可将θ和η的估计值具体地应用于抽样调查之中。

L'-V模型在检验昆虫种群空间分布型中的应用

本文在系统研究种群聚集度指标与分布型判断准则的基础上,提出了一个新的种群聚集度指标:L'=V/m+V。指标L'不仅可用于判断昆虫种群的空间分布型,而且L'与方差(V)之间存在着显著的线性关系。据此,提出了检验种群空间分布型的L'-V模型:L'=a+bv。当模型相关显著时,参数a、b的不同组合型式就揭示了种群不同的空间分布型的信息。根据L'-V模型,推导了序贯抽样方程和最大抽样数量的确定公式,以及最适抽样单位大小的确定公式。

小麦田地下害虫幼虫的空间分布型与抽样技术

为明确山西省南部小麦田地下害虫的空间分布型及抽样技术,采用连片调查法对小麦田地下害虫种群进行系统调查,通过5个聚集度指标、m^(*)-m回归模型和Taylor幂法则对其不同种群空间分布型进行分析,利用聚集均数分析其聚集原因,确定其理论抽样数和序贯抽样模型。结果表明,小麦田地下害虫混合种群、蛴螬和蝼蛄的聚集度指标扩散系数C>1,丛生指数I>0,负二项分布K值>0,久野指数C_(A)>1,聚块指数m^(*)/x^(-)>1,空间分布型均表现为聚集分布。金针虫的1组数据所有指标均不符合聚集分布,其余符合聚集分布。由m^(*)-m回归模型和Taylor幂法则拟合模型得出小麦田地下害虫混合种群、蛴螬和金针虫的空间分布型为聚集分布,聚集度依赖于种群密度,且聚集程度随着种群密度的升高而升高。混合种群、金针虫和蝼蛄的种群个体间相互排斥,基本成分为单个个体(α<0、β>1),而蛴螬种群基本成分是个体群,个体间相互吸引(α>0、β>1);聚集原因随种群密度而变化。经Iwao方法分析,当允许误差D为0.3,地下害虫混合种群、蛴螬种群和金针虫种群的虫口密度均为4头/m^(2)时,所需的理论抽样数分别为44、26和114 m^(2)。