馬鈴薯田扁蓄空間分布型及其抽樣技術研究

李平

摘要：為了給馬鈴薯田雜草科學防治和預測預報提供依據，采用空間分布型檢驗、聚集強度指標檢驗和線性回歸方法研究了馬鈴薯田苗期扁蓄田間分布型及其抽樣技術。結果表明，馬鈴薯田扁蓄空間分布型呈聚集分布，其理論抽樣模型為n=3.841 6/D2（3.507 7/■-0.59）。

關鍵詞：馬鈴薯田;扁蓄;空間分布型;理論抽樣模型

中圖分類號：S532? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? 文章編號：1001-1463（2021）12-0040-04

doi：10.3969/j.issn.1001-1463.2021.12.009

Spatial Distribution Pattern and Sampling Technology of

Polygonum aviculare L. in Potato Fields

LI Ping

（Wuwei Agricultural and Technology Extension Center， Wuwei Gansu 733000， China）

Abstract：In order to provide basis for potato weed control and prediction. The spatial distribution pattern and sampling technology of Polygonum aviculare L. in potato fields were studied by using spatial distribution pattern test， aggregation intensity index test and linear regression methods. The results showed that the spatial distribution pattern of Polygonum aviculare L. in potato fields was aggregation distribution， and the theoretical sampling model was n=3.841 6/D2（3.507 7/-0.59）.

Key words：Potato field;Polygonum aviculare L.;Spatial distribution pattern;Theoretical sampling model

扁蓄（Polygonum aviculare L.）又名豬芽草、萹竹，為蓼科蓼屬一年生草本植物。葉互生，具短柄;葉片狹橢圓形或披針形，全緣，無毛;花小，1～5朵簇生于葉腋內，全露或半露于托葉鞘之外，花梗短，適應性強。全國各地均有分布，以北方地區最為普遍。扁蓄主要生長在農田、路旁以及水邊濕地，喜冷涼，但亦抗熱、耐旱，是甘肅省農田分布較為常見的雜草類型之一 [1 - 7 ]。近年來，筆者在甘肅武威市涼州區和古浪縣部分馬鈴薯產地調查發現，蓼科雜草扁蓄為馬鈴薯田間苗期較為常見的雜草類型之一。為了給馬鈴薯雜草科學防治和預測預報提供支持，開展了馬鈴薯苗期扁蓄田間分布型及其抽樣技術研究。

1? ?材料與方法

1.1? ?調查地點和方法

調查地點為甘肅省武威市涼州區黃羊河農場。平均海拔1 650 m，年均降水量161 mm，土壤類型為薄層灌漠土，耕層土壤有機質含量6.7 g/kg。指示馬鈴薯品種為大西洋。壟作單行無膜滴灌栽培，株行距0.2 m×0.9 m。2021年5月16日選擇面積為? ?1 080 m2的地塊為1個樣本田，每個樣本田按棋盤式橫向均勻選5個點，縱向均勻選10個點，每個點即1個樣方。每樣方4株馬鈴薯，面積0.18 m2。每個樣本田調查50個樣方，分別統計各樣方內的扁蓄株數，制作χ2頻次表（表1）。

1.2? ?空間分布型檢驗

1.2.1? ?聚集度指標檢驗? ?采用擴散系數C、Cassie指標CA、Lloyd聚集指數M*/m、David&Moore叢生指數I以及聚集均數λ檢驗空間分布型[8 - 13 ]。

1.2.2? ?線性回歸檢驗? ?將平均擁擠度M*與平均密度進行Iwao回歸檢驗，方程式M*= α+β。方差S2與平均密度進行Taylor回歸檢驗，方程式lg（S2）=lga+blg（）[14 ]。

1.3? ?理論抽樣模型和序貫抽樣模型

Iwao理論抽樣模型n=t2/D2[（α+1）/+ β-1]。n為最適抽樣數或理論抽樣數，為平均密度即1.2.1中m，D為相對允許誤差限，t為置信度分布值，α、β同Iwao回歸方程參數。

Iwao序貫抽樣模型為，加號計算可得到雜草密度的上限值T1，減號計算可得到雜草密度的下限值T2。n即抽樣數，m0為防治指標，t為置信區間分布值，一般取95%置信區間即t=1.96;α、β同Iwao理論抽樣模型參數。田間調查時，若調查的雜草數量大于上限值T1，說明雜草危害高于防治指標，需要防治;若調查的雜草數量小于下限值T2，說明雜草危害低于防治指標，不需要防治;若調查的雜草數量處于上下限值之間，需繼續抽樣調查。

最大抽樣數模型Nmax=t2/d2[（α+1）m0+（β-1）m02）]，d為絕對誤差限，m0、t、α、β同Iwao序貫抽樣模型參數。當田間調查到最大抽樣數時，若累計查得雜草數量仍在上下限之間，則根據該點最靠近的邊界限值判斷是否需要防治。

1.4? ?數據統計與分析

采用Excel 2003和DPS 17.10軟件處理數據。

2? ?結果與分析

2.1? ?空間分布型檢驗

從表1可知，1～5號田的χ2值均有小于該自由度下P-E分布或負二項分布P0.05時的χ2值，表示上述田間雜草的實際分布與P-E分布或負二項分布模型顯著相符。P-E分布或負二項分布屬于聚集分布，因此認為1～5號樣本田雜草空間分布均為聚集分布。

從表2可知，1～5號田的擴散系數C? > 1，Lloyd聚集指數M*/m > 1，Cassie指數CA > 0，叢生指數I? > 0，表示上述田間雜草空間分布型呈聚集分布。1、4、5號田的聚集均數λ > 2，表示上述田間雜草聚集受環境或雜草特性的任一因素決定;2、3號田的聚集均數λ < 2，表示上述田間雜草聚集受環境條件決定。聚集均數λ和平均密度方程式為λ=1.123 6-0.569 6，R2=0.974 7，F= 115.4 > F0.01，表示雜草聚集程度與平均密度呈極顯著正相關。

2.2? ?理論抽樣模型與序貫抽樣模型

平均擁擠度（M*）和平均密度（）之間Iwao回歸顯著，方程式為M*=0.41+2.507 7，R2=0.787 2，F=11.1>F0.05。方差（S2）和平均密度（）之間Taylor回歸不顯著，方程式lg（S2）= 0.113 4 lg（）+0.643 5，R2=0.108 1，F=0.3 < F0.05。根據Iwao回歸式和Iwao理論抽樣模型，一般取95%置信度（即t=1.96），可得出馬鈴薯苗期田間扁蓄最適抽樣模型n=3.841 6/D2（3.507 7/-0.59）。

根據Iwao序貫抽樣模型，假定本例雜草防治指標為每樣方4株，即m0=4.0;取95%置信區間即t=1.96，可得出相應序貫抽樣方程T（1、 2）=4n±4.2。將最大抽樣模型應用本例，一般取95%置信值即t=1.96，可得出本例估計防治指標下最大抽樣式Nmax=17.636/d2 。應用中，若取絕對誤差限d=0.1，可得出Nmax≈110.2，即當估計防治指標每樣方雜草數量（4.0±0.4）株時，田間調查的最大抽樣數是110個;若d=0.2，可得出Nmax≈27.6，即當估計防治指標每樣方雜草數量（4.0±0.8）株時，田間調查的最大抽樣數是28個;若d=0.3，可得出Nmax≈12.2，即當估計防治指標每樣方雜草數量（4.0±1.2）株時田間調查的最大抽樣數是12個。

3? ?結論與討論

從調查取樣、空間分布型檢驗和聚集強度指標檢驗結果得出，馬鈴薯田扁蓄空間分布型呈聚集分布，該結論與藜科雜草在保護地洋蔥田間分布型結論一致[12 ]。分析還得出，馬鈴薯栽培環境和扁蓄的生物學特性任一因素均可影響其空間聚集分布。馬鈴薯苗期田間扁蓄最適抽樣模型為n=3.841 6/D2（3.507 7/0.59），估計防治指標下序貫抽樣模型為T（1、 2）=4n±4.2，最大抽樣模型為Nmax=17.636/d2。

實際應用中，可先根據預備調查時的雜草平均密度、允許誤差范圍通過理論抽樣方程求出最適抽樣數，再根據序貫抽樣方程求出T1和T2值。當抽樣調查的雜草數量大于上限值T1，即雜草危害高于防治指標時需要開展防治;當抽樣調查的雜草數量小于下限值T2，即雜草危害低于防治指標時不需要防治;當抽樣調查的雜草數量在T1～T2，仍需進行抽樣調查。在序貫分析過程中，有時會遇到調查數據始終在T1～T2的狀況，導致抽樣一直進行，得不出是否防治的結論。此時，可將防治指標（m0）代入最大抽樣式求出最大抽樣數（Nmax），然后根據序貫抽樣方程求出最大抽樣數的上下限T1和T2值。當調查到最大抽樣數時，若抽樣調查的雜草數量仍在T1～T2，則根據該數值最靠近的邊界限值決定是否開展防治。

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（本文責編：楊? ? 杰）