麥田硬草的空間分布型及抽樣技術研究

孫 影, 張世杰, 宋愛穎, 孟祥民， 李 敏

(1.安徽省蕭縣農業廣播電視學校，安徽蕭縣 235200； 2.安徽省蕭縣馬井鎮農技站，安徽蕭縣 235200;3.安徽省蕭縣植保站，安徽蕭縣 235200)

麥田硬草的空間分布型及抽樣技術研究

孫 影1, 張世杰2, 宋愛穎3, 孟祥民1， 李 敏

(1.安徽省蕭縣農業廣播電視學校，安徽蕭縣 235200； 2.安徽省蕭縣馬井鎮農技站，安徽蕭縣 235200;3.安徽省蕭縣植保站，安徽蕭縣 235200)

硬草的空間分布為聚集分布,分布的基本成分是個體群，聚集強度隨著雜草密度的增加而增強。這種分布在雜草密度較低時由環境因素造成，在雜草密度較高時由雜草自身特性或與環境的共同作用造成。取樣方法以棋盤式取樣誤差率顯著低于其他取樣方法。利用空間分布的有關參數，在允許誤差范圍內給出了不同雜草密度下的理論抽樣數。

硬草； 空間分布； 抽樣技術

硬草[Sclerochloakengiana(Ohwi) Tzvel.]是近幾年淮北旱作麥區麥田新發生的一種禾本科雜草，發生程度逐年加重，發生面積逐年擴大，已上升為部分麥田的優勢雜草。為了解其在麥田的分布、擴散習性，我們于2010年秋季，對硬草在麥田的空間分布型及抽樣技術開展了調查研究，旨在為今后科學調查和防除提供依據。

1 材料與方法

1.1 田間調查

2010年11月17—20日小麥出苗后、硬草出齊而小麥尚未封壟時，選擇不同類型麥田9塊，每塊田面積在0.27 hm2以上，采取順序抽樣法，每塊田等距離調查5行，每行每隔10 m等距離調查10點，每點調查0.11 m2，每塊田共調查50點，按照順序將每點的硬草數量記錄在方格紙上[1-3]。

1.2 分布型測定

1.3 聚集原因分析

根據Blackith(1961)提出的聚集均數：λ=M×γ/2K，其中，M為平均密度(每塊田50個樣點的平均值)，K為負二項分布的參數，γ為自由度等于2K、概率為0.5時的卡方值(χ2)。當λ<2時，聚集原因是由某些環境因素如人為行為、氣候、土壤及植株生育狀況等所致；當λ≤2時，聚集原因由自身特性或與環境因素共同作用所致[6]。

1.4 抽樣方法比較

在原始數據的方格紙上，每塊田取5～12個樣點(每點0.11m2)，選擇五點、單對角線、雙對角線、“Z”字形和棋盤式5種抽樣方法，計算平均每樣點雜草數，與相應田塊平均密度比較，計算每種抽樣方法的誤差率，并進行方差分析[4]，從而確定最佳抽樣方法[1-3]。

1.5 理論抽樣數的確定

2 結果與分析

2.1 空間分布型

2.1.1 頻次分布檢驗結果 由表1可看出，9塊田均符合負二項分布，有5塊田同時符合奈曼分布和泊松-二項分布，有2塊田符合泊松分布。負二項分布、奈曼分布和泊松-二項分布均屬于聚集分布[6]。表明麥田硬草以聚集分布為主。

表1 麥田硬草分布型頻次分布檢驗

2.1.3Taylor冪指數法則檢驗結果 將表2中的有關數據進行對數轉換后回歸，得：lgs2=0.497 0+1.501 61gM,r=0.963 6>r0.01(極顯著)。其中lga=0.497 0>0,b=1.501 6>1，表明硬草為聚集分布，且具有密度依賴性，即密度越大聚集度越強。

表2 麥田硬草空間分布聚集度指標及聚集均數

2.2 聚集原因

由表2可見，5～9號田λ<2，其M較小(0.46～4.18株/0.11m2)，1～4號田λ≥2，其中3號田M較小(2.66株/0.11m2)，其余田M較大(5.50～12.56株/0.11m2)，對λ和M進行回歸，得到方程λ=-0.380 4+0.750 2M,R=0.981 5>r0.01(達極顯著水平)， 把λ=2代入方程，得M=3.17株/0.11m2。近年蕭縣小麥種子更換頻繁，硬草由外地夾帶草種的小麥種子經調運傳入，或由于硬草草種千粒重較小，隨洪水、沙塵暴遠距離傳入[7]，雜草平均密度<3.17株/0.11m2時，聚集由以下環境因素引起：人為機械操作(播種夾帶草種的小麥種子、土壤耕翻、人工除草或化學除草)、用夾帶草種的溝渠水灌溉、內澇流水(發生內澇時草種隨水流在田間向低洼處聚集)、風力吹拂等。雜草平均密度≥3.17株/0.11m2時，聚集是由雜草成熟后草種在雜草周圍自然脫落、擴散或與以上環境因素影響共同所致。

2.3 抽樣方法比較

5種抽樣方法的誤差率見表3。經方差分析，5種抽樣方法中五點取樣、單對角線取樣、雙對角線取樣和“Z”字形取樣之間誤差率差異不顯著，棋盤式取樣顯著優于其他4種方法，因此宜采用棋盤式取樣。

表3 硬草田間調查不同抽樣方法誤差率

2.4 理論抽樣數的確定

n1=424.54/M+47.29 (D=0.2)

n2=67.93/M+14.87 (D=0.5)

根據所調查9塊田的硬草發生密度范圍，取密度0.5～25株/0.11m2，將每樣點密度(M)代入以上方程，得到兩組在不同允許誤差范圍內的理論抽樣數(n，表4)。可見當分布型和允許誤差確定后，抽樣數受樣本密度決定，理論抽樣數隨著雜草密度的增加而減小，雜草密度越大，理論抽樣數就越小，即在硬草發生程度較重時，理論抽樣數就較小；當允許誤差較大的情況下，理論抽樣數就會較小，從而給調查帶來方便。

表4 硬草的理論抽樣數

3 小結

從不同方法的測定結果看，硬草的空間分布為聚集分布，且聚集強度對雜草密度有依賴性。當雜草密度較小(<3.17株/0.11m2)時，個體群聚集原因由耕作、播種、除草、灌溉、內澇、風力等環境因素引起。當雜草密度較大(≥3.17株/0.11m2)時，聚集原因由雜草本身的就近繁殖、傳播特性引起，或由雜草就近繁殖、傳播特性與環境因素共同引起。根據硬草空間分布型的有關參數計算，中等密度下(10～15株/0.11m2)，允許誤差為0.2，每樣點0.11 m2理論抽樣數為76～90個。若允許誤差為0.5，理論抽樣數為19～22個。采用棋盤式方法抽樣。

[1]丁 俊. 麥田主要雜草的田間分布及取樣調查方法[J]. 雜草學報，1987，1(3)：3

[2]馬小華. 麥田野燕麥空間分布型及抽樣技術的研究[J]. 植物保護，1988，14(1)：35.

[3]王向陽，宋愛穎，朱克響，等. 麥田澤漆的空間分布型及抽樣技術研究[J]. 安徽農業科學，1997，25(1)：361-362.

[4]唐啟義，馮明光. 實用統計分析及其計算機處理平臺[M]. 北京：中國農業出版社，1997：35-43.

[5]王向陽. 蘆筍莖枯病病株空間分布型及其抽樣研究[J]. 安徽農業大學學報，2004，31(3)：344-347.

[6]丁巖欽. 昆蟲數學生態學[M]. 北京：科學出版社，1994：22-55.

[7]宋愛穎. 蕭縣麥田雜草種群演變初探[J]. 安徽農學通報，2011(5)：33-35.

S451

A

1003-935X(2011)03-0052-03

孫 影,張世杰,宋愛穎,等. 麥田硬草的空間分布型及抽樣技術研究[J]. 雜草科學，2011，29(3)：52-54.

2011-04-14

孫 影(1974—)，女，農藝師，主要從事農民培訓、農業技術人員繼續教育工作。E-mail：ngx0557@163com。