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松褐天牛誘捕監測試驗

2019-08-31 11:33:27余達忠
吉林農業 2019年10期

余達忠

摘要:本試驗共設置了18塊試驗樣地,選擇APF-1誘捕器,開展松褐天牛誘捕監測試驗。試驗結果表明:誘捕器平均誘捕數量(x,頭/臺)與蛀孔數(y,個/株)具有較高的相關性,所得回歸方程為y=0.00477x+0.00425,預測精度基本滿足生產需要

關鍵詞:誘捕器;松褐天牛;監測;試驗

1試驗地概況

試驗地選擇在安徽省太湖縣新倉鎮、徐橋鎮、大石鄉等松褐天牛蟲口密度較高的鄉(鎮)。太湖縣位于安徽省西南部,大別山南麓,介于北緯300 09-300 46和東經1150 45-1160 30之間,屬于北亞熱帶濕潤季風氣候區,總面積為2031平方公里。近年來,縣內局部松林松褐天牛(Monochamus alternatusHope)蟲口密度較高。為了進一步開展科學防治,在進行松褐天牛誘捕器誘捕防治的同時,開展了松褐天牛誘捕器監測試驗。

2試驗樣地布設

根據松林分布和近年來松褐天牛發生情況,共設置了18塊試驗樣地,每塊樣地布設一組誘捕器,每組掛設2臺誘捕器。如表1所示。誘捕器選擇APF-1誘捕器,按照《松褐天牛防治技術規范》( LY/T1866- 2009)和《松褐天牛引誘劑使用技術規程》( LY/T1867-2009)規定掛設。

袁1誘捕器的布設

3數據采集

誘捕器監測試驗于201 7年開始進行,誘捕器維護與數據采集按照技術規程和商品說明書要求進行。在每塊樣地內,選擇20株接近林分平均樹高和平均胸徑的松樹,作為固定標準株松樹,在每年9月份枯死松樹普查時,清點蛀道孔新鮮的松褐天牛蛀孔數。

如果設置的標準株死亡,或者被采伐,則在該標準株附近選擇一棵與其樹高、胸徑相近松樹代替原標準株。201 7年、2018年監測數據,如表2所示。

表2監測結果

4數據分析

4.1相關性分析

對表2數據進行相關性分析,得到圖1。從圖1可知,誘捕器平均誘捕數量(頭/臺)與蛀孔數(個/株)呈線性相關,R2=0 .9268,具有很高的相關性。

進一步對誘捕器平均誘捕數量(頭/臺)與蛀孔數(個/株)進行相關系數分析,得到表3。從表3可知,相關系數為0.978215123.

4.2復回歸建模

基于誘捕器平均誘捕數量(頭/臺)與蛀孔數(個/株)具有較高的相關性,對其進行復回歸建模,建模結果如表4、表5所示。

表4表明,在置信度為95%情況下,其復R2=相關系數,R=0.978215,判定系數0 956905,調整后的R2=0.955637,回歸分析結果表明,誘捕器平均誘捕數量(頭/臺)與蛀孔數(個/株)所建模的回歸方程式可解釋蛀孔數差異的程度相當高[1-5]。

表5表明,誘捕器平均誘捕數量的回歸系數(×Variable1)0.00477,其顯著水平P- value為8.459E-25,小于a=0.05,誘捕器平均誘捕數量(x)與蛀孔數(y)存在直線關系。回歸方程為:

表6預測精度分析

y=0. 00477x+0.00425

也即:蛀孔數(個/株)=0.00477×誘捕器平均誘捕數量(頭/臺)+0 .00425

4.3精度檢驗

將所得回歸方程代入2018年觀測數據誘捕器平均誘捕數量,得到表6。

從表6可知,通過實際觀測值進行檢驗,所建回歸模型預測精度均大于80%,在18個觀測點中,預測精度大于90%的有15個,占比為83 33%,預測精度大于95%的有11個,占比為61 .11%,預測精度基本滿足生產需要。5討論

在生產實踐中,不同的誘捕器,不同的誘劑,或者操作不規范,對誘捕效果有比較大的影響。因此,如果要將誘捕器實際應用于松褐天牛監測預報,還需要對相關技術規程進行修訂,制定更加詳盡的誘捕器、誘劑生產操作規范,以及誘捕器使用規范,研發更好的誘捕器、誘劑,提高誘捕器、誘劑質量,以最大限度減少不同誘捕器、誘劑誘捕效果差異,更加方便使用者能夠按照技術規范操作,以減少操作不規范的幾率及其對誘捕效果的影響[6-10]。

參考文獻

【1】張國慶森林健康與林業有害生物管理【J】四川林業科技,2008,29(06):84-87

【2】張國慶基于TSE分析理論的林業生物災害精細化預報技術研究【J】現代農業科技,2014(20):155 -157

【3】張國慶生物災害管理論研究與生物災害精確管理【J】現代農業科技,2011(03):22-25

【4】張國慶基于高分辨率遙感數據與TSE方法的生態系統精細化管理技術研究【J】現代農業科技,2015 (16):153 -156

【5】張國慶復雜系統生態論方法及其應用【J】現代農業科技,2013(11):192 -195

【6】余燕王振興等,馬尾松毛蟲幼蟲發生高峰期的三種預測模型【J】應用昆蟲學報,2018(04):748-758

【7】高薇,余燕,等.基于馬爾科夫鏈和列聯表法的馬尾松毛蟲發生面積預測模型研究【J】中國森林病蟲,2018(03):31- 34

【8】周夏芝,王振興,等馬尾松毛蟲幼蟲高峰期發生量的預測模型研究【J】應用昆蟲學報,2017 (06):1031-1043

【9】張國慶論標準化原理【J】現代農業科技,2011(21):37 【10】張國慶林業標準化原理研究【J】現代農業科技,2012(01):225 - 226

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