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冬小麥田多花黑麥草田間分布型及抽樣方法研究

2019-11-18 01:37:34金平濤張寶強陳小平
陜西農業科學 2019年9期
關鍵詞:雜草方法

曹 瑛,金平濤,楊 非,張寶強,陳小平

(1.西安市農業技術推廣中心,陜西 西安 710061;2.周至縣植保植檢站,陜西 周至 710400;3.藍田縣農業技術推廣中心,陜西 藍田 710500;4.西安市長安區農業技術推廣中心,陜西 西安 710100)

小麥是陜西關中地區的主要糧食作物,年種植面積約70萬hm2,麥田雜草是影響小麥生產的一大類有害生物。20世紀末,多花黑麥草(Lolium multiflorum)作為牧草被引入關中地區,由于其適生性極強,逐漸侵入鄰近麥田,繼而擴展蔓延,目前已成為西安市、寶雞市、咸陽市、渭南市、銅川市等麥區的優勢禾本科雜草,嚴重發生田損失可達50%以上。為此,筆者在多年跟蹤調查記錄的基礎上,對其田間分布型及抽樣調查方法進行了研究,以期為多花黑麥草精準監測及提高防效提供依據。

1 材料與方法

1.1 田間分布型及取樣方法

1.1.1 調查方法 2016年在長安區、高陵區、藍田縣選取多花黑麥草中等至偏重發生的8塊冬小麥田,麥田面積2~3.8×667 m2,由于小麥苗期與多花黑麥草難以分辨,調查誤差較大,因此選擇在5月上旬小麥灌漿期調查雜草莖數。每塊田從地頭確定等距離的5行,每行從地頭30 cm處開始,根據地塊長度確定間距相同的10個樣點,共50個樣點,每樣點0.33 cm×0.33 cm(做成鐵絲方框以便于精確計數),按順序將雜草莖數記錄在方格紙上。

1.1.2 計算方法 主要有:

(1)分布型測算。①計算樣本數n、樣本x的平均密度M、方差S2,并計算擴散系數C(C= S2/M);擴散型指數Iσ。(Iσ=[n×(∑fx2-∑fx)]÷(∑fx×(∑fx-1))];負二項分布K值(K=M2/(S2-M));CA指標(CA=1/K);平均擁擠度m*(m*=M+(S2/M-1)和聚集度指標(m*/M),根據各項聚集度指標判斷分布型。②用分布頻次擬合、 Taylor聚集特征指數公式中的“b”值(S2=aMb,a、b為待估計參數,a為抽取因素,b為聚集特征的指數。當b→0時,為均勻分布,b=1時,為隨機分布,b>1時,為聚集分布)、平均擁擠度(m*)與平均密度M的回歸分析(m*=α+βM)做進一步檢驗。

(2)聚集原因分析 。根據聚集均數:λ= M ×γ/2K,其中,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。

(3)抽樣方法選定。 在原始數據的方格紙上,每塊田取5~12個樣點( 每點 0.33 m2) ,選擇隨機五點、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50樣點的平均密度比較,計算每種抽樣方法的平均誤差率,從而確定最佳抽樣方法。

(4)理論抽樣數的確定 。根據理論抽樣數計算公式:n=t2/D2((α+1)/M+β-1)。其中: t為概率保證值,D為允許誤差,α、β為平均擁擠度m*與平均密度M回歸式中的參數。將概率保證值t定為 1.96,在允許不同誤差D(= 0.1,0.2,0.3 ) 的情況下,計算理論抽樣數。

2 結果與分析

2.1 分布型測定與檢驗

2.1.1 分布型測定 由聚集度指標(表1)及分布型標準(表2)分析得出,8塊田多花黑麥草擴

散系數C>1,CA>0,擴散性指數Iσ>1,負二項分布0

表1 麥田多花黑麥草聚集性指標及聚集均數

表2 聚集度指標分布型值的標準

2.1.2 分布型檢驗 主要有:

(1)調查的8塊田均不符合二項分布、正太分布及泊松分布(表3)。

(2)Taylor 分析得出,方差(S2)與平均數(M)的對數關系為lgS2=-0.351+1.843lgM(r=0.724),b=1.8431>1,多花黑麥草在麥田為聚集分布。Iwao分析中平均擁擠度(m*)與平均數(M)所建立的直線回歸方程為m*=3.5327+1.1008 M(r=0.956);α=3.5327>0,β=1.1008>1,由此可知,多花黑麥草分布的基本成分是個體群,為聚集分布,而且呈一般的負二項分布,聚集是由于多花黑麥草種群本身的群集性引起。

表3 麥田多花黑麥草分布型頻次分布檢驗

注:-表示不符合(P<0.05),*表示符合(P>0.05)。

2.2 田間抽樣方法

5種抽樣方法中棋盤式取樣、“Z”形取樣與實際密度的平均誤差率分別為10.85%、11.87%,與實際密度最為接近,而隨機五點、單對角線、雙對角線取樣誤差率均在15%以上(表4),因此宜采用棋盤式取樣或“Z”形取樣方法。

表4 多花黑麥草不同抽樣方法的誤差率

2.3 抽樣數的確定

在概率保證值t為 1.96,允許誤差D(= 0.1,0.2,0.3 ) 的情況下,多花黑麥草發生密度越大,理論抽樣點數越少;發生密度越小,理論抽樣點數越多(表5)。

表5 多花黑麥草不同密度下的最適抽樣樣點數

3 結論

通過對多花黑麥草田間分布型及取樣方法的研究得出,多花黑麥草的空間分布為聚集分布,分布基本成分為個體群,聚集是由多花黑麥草自身落種特點所致。經隨機五點、單對角線、雙對角線、“Z”字形和棋盤式 5 種抽樣方法與多花黑麥草實際發生密度的誤差率計算,棋盤式和“Z”字形誤差率較小,可作為田間抽樣方法。根據多花黑麥草理論抽樣數的計算,在允許誤差0.3時,密度約5~15莖·0.33 m-2,抽樣數為24個以上,密度約15~35莖·0.33 m-2,抽樣點數為10個以上,密度約35莖·0.33 m-2以上時,抽樣點數6~10個即可。在麥田化學除草時,亦可根據多花黑麥草的分布型特征進行施藥,雜草發生量大時,可用藥劑及用水量的最大限量,在均勻施藥的前提下,適當照顧雜草聚集部分。

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