陳觀浩，梁盛銘，陳 冰，顏松毅

(1.廣東省化州市病蟲測報站，廣東化州52510 0;2.廣東省化州市氣象局，廣東化州 525100)

化州市位于廣東省西南部，為典型的雙季稻區(qū)，常年種植水稻面積5.11萬hm2左右，為廣東省重要的水稻生產基地。稻縱卷葉螟Cnaphalocrocis medinalis(Guenée)是影響化州市水稻安全生產的主要害蟲之一(陳觀浩，2004)，與稻飛虱合稱為水稻兩遷害蟲。21世紀以來，由于境外蟲源地(翟保平和程家安，2006)、水稻栽培制度改變(陳觀浩等，2006)、冬春變暖(陳觀浩等，2011;劉祖建等，2012)及種植作物品種變化等方面的原因，稻縱卷葉螟在化州市普遍猖獗危害，具有發(fā)生期顯著提前;次害代發(fā)生重，重發(fā)世代增多;暴發(fā)頻率加快，對水稻為害進一步加劇(陳觀浩等，2011)。

田間蟲情調查是稻縱卷葉螟測報最可靠的手段和依據(jù)，也是研究稻縱卷葉螟的一項基本工作(張躍進，2006;卜鋒等，2012)。發(fā)生期的預測是稻縱卷葉螟預測預報的重要內容，而發(fā)生期預測的查蛹法適用于當?shù)叵x源為主世代，準確性較高，且能較早做出預測，也是目前基層測報站最常用的方法(張左生和王功滿;1988;廖皓年等，1996;吳智色等，2007)。但該蟲化蛹前多數(shù)幼蟲離開老蟲苞，爬到葉鞘內側以及稻叢基部嫩葉(小分蘗、無效分蘗)或黃葉上吐絲綴葉，結小蟲苞化蛹，也有的在稻叢的稻株間作薄繭化蛹，也有少數(shù)幼蟲在老蟲苞內化蛹(郭金華，1984;張左生和王功滿，1988;匡石滋，1989;雷國明，1992)。稻縱卷葉螟的這種化蛹習性給蟲口密度、化蛹進度的測報調查工作增加了很大難度，而且不可避免地帶來較大的偏差。怎樣將上述化蛹習性運用到稻縱卷葉螟的化蛹進度調查上去，目前很少有人研究。鑒于此，本文試圖通過對稻縱卷葉螟卷葉有蟲率和化蛹率進行調查，揭示稻田卷葉有蟲率與化蛹率的關系，并建立相關模型，為簡化稻縱卷葉螟田間調查技術和預測預報提供依據(jù)和方法。

1 材料與方法

1.1 調查方法

在各代老熟幼蟲達50 %以上，或大量白葉出現(xiàn)后5～7 d 或預計化蛹始盛期時，進行本項目的調查。采用雙行平行跳躍式取樣，調查時把整叢所有稻縱卷葉螟卷葉蟲苞摘下，并及時詳細剝檢，凡是卷葉蟲苞內有活蟲(包括幼蟲、蛹、蛹殼，下同)記為“1”，卷葉蟲苞內無活蟲則記為“0”，計算卷葉有蟲率;然后詳細調查該叢水稻其他部位活蟲數(shù)，與卷葉蟲苞內活蟲數(shù)一起計算化蛹率。每次調查活蟲50頭以上。2008～2011年共獲得27 組(含2、3、5、6 主要世代)的卷葉有蟲率與化蛹率資料，2012年應用以上調查方法取得10 組數(shù)據(jù)進行模型回檢。

1.2 建立數(shù)學模型

用2008～2011年共獲得27 組資料建立數(shù)學模型，應用數(shù)理統(tǒng)計原理，分別用直線函數(shù)y=a+bx、一元二次函數(shù)y=ax2+bx+c、一元三次函數(shù)y=ax2+bx3+cx+ d、對數(shù)函數(shù)y=a+ blnx、指數(shù)函數(shù)y=aebx和冪函數(shù)y=axb進行擬合。最優(yōu)模型以剩余平方和(Q)和剩余標準差(Syx)綜合判定(寧仲根等，1997 a;張連翔等，1997;楊瑤君等，2009)。

1.3 數(shù)據(jù)處理

文中數(shù)據(jù)采用SPSS18.0 軟件進行相關和回歸分析，繪圖采用Excel 軟件。

2 結果與分析

2.1 卷葉有蟲率與化蛹率關系的確定

27 組卷葉有蟲率與化蛹率相互對應的結果列于表1。

表1 稻縱卷葉螟卷葉有蟲率和化蛹率的統(tǒng)計數(shù)據(jù)Table 1 Leafroller parasite rate and pupation leafroll statistics

從表1 可看出，化蛹率有隨著卷葉有蟲率的減少而增大的趨勢，故可對其進行回歸分析，探索最優(yōu)回歸模型。以表1 中的卷葉有蟲率作為自變量x(橫軸)，化蛹率作為因變量y(縱軸)，建立直角坐標系，畫出散點圖(圖1)。

圖1 稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率的關系Fig.1 The leafroller Leafroll parasite rate and pupation

根據(jù)散點圖的趨勢，用直線函數(shù)、一元二次函數(shù)、一元三次函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和冪函數(shù)進行擬合，求出方程和相關系數(shù)(表2)。

表2 中各擬合方程的相關系數(shù)(R)均＞0.487 ［r0.01(2，25)］，說明稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率均呈極顯著相關關系。

從表2 結果看出，6種函數(shù)方程中，除指數(shù)函數(shù)和冪函數(shù)的相關系數(shù)較小外，其余4種函數(shù)的相關系數(shù)(R)均在0.96 以上，且相差很小，但以一元三次函數(shù)的相關系數(shù)(R)值最大，Q和Syx值最小，說明該方法估計精度最高，誤差最小，應為首選方法。而指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)的估計誤差較大，不能擬合，不宜采用。

表2 各種方程的函數(shù)表達式和擬合結果Table 2 Various equations function expression and fitting results

2.2 利用卷葉有蟲率估測化蛹率的可行性檢驗

為了檢驗利用卷葉有蟲率估測化蛹率的可行性，作者利用2012年調查的10 組數(shù)據(jù)，對一元三次函數(shù)、一元二次函數(shù)、直線函數(shù)和對數(shù)函數(shù)等4種函數(shù)進行檢驗。10 組回測結果表明(表3)，每個模型的預測值與實查值基本接近，經t 檢驗，其可靠平準降低到t0.10=1.734，兩者間差異仍不明顯，說明上述4種函數(shù)預測值與直接詳查的調查結果均無顯著差異，但前者比后者省工省時，可提高工效3～5倍。據(jù)10 組調查統(tǒng)計，應用卷葉有蟲率估測化蛹率的簡易估計，上述4種函數(shù)平均預測精度分別為88.58%、87.63%、79.66%、79.66%，其中以一元三次函數(shù)預測精度最高，因此，選擇一元三次函數(shù)為最優(yōu)預測模型，生產中可以應用這個模型對田間稻縱卷葉螟發(fā)生為害進行監(jiān)測。

表3 對稻縱卷葉螟化蛹率簡易估計4個模型的進一步驗證結果Table 3 Simple estimated leafroller pupation further verify the results of the four models

2.3 數(shù)學模型的應用

根據(jù)上述最優(yōu)一元三次函數(shù)模型建立稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率關系速查表(見表4)。應用此表，僅需檢查卷葉蟲苞 內是否有蟲即可，而無需調查稻叢其他部位的具體蟲數(shù)，計算出卷葉有蟲率，查表便可知稻縱卷葉螟化蛹率，故十分簡易，為稻縱卷葉螟化蛹進度調查提供了一種新的手段。

表4 稻縱卷葉螟卷葉有蟲率(x)與化蛹率(y)速查表Table 4 Worm leafroller leafroll rate(x)and pupation(y)，F(xiàn)act Sheet

3 結論與討論

本文的研究思路系作者受上述稻縱卷葉螟化蛹習性的啟發(fā)下直接提出的，研究結果表明，稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率之間呈負相關的關系，即隨著卷葉有蟲率的減少，化蛹率也提高，這符合該蟲生物學特性。

通過田間調查，收集數(shù)據(jù)，用直線函數(shù)、一元二次函數(shù)、一元三次函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和冪函數(shù)來擬合稻縱卷葉螟卷葉有蟲率與化蛹率之間的相關關系，發(fā)現(xiàn)化蛹率(y)與卷葉有蟲率(x)之間關系密切，經過分析，一元三次函數(shù):

y=86.8377－3.3343 x+0.0662 x2－0.0007 x3

相關系數(shù)R=0.9853，剩余平方和和剩余標準差最小，預測精度最高，可判定為最優(yōu)擬合方程。

稻縱卷葉螟預測預報辦法中，最費工、費事的莫過于調查稻縱卷葉螟的化蛹、羽化進度了。在殘蟲量不高的情況下，一次調查50頭活蟲，往往耗去半個工日甚至更多。但田間卷葉有蟲率是容易觀察和容易獲得的簡單性狀(寧仲根，1997 b)，因此，人們往往采用有蟲樣百分率來估計種群密度、化蛹率等(徐汝梅，1987;丁巖欽，1994;張志勤，1997)。本文中優(yōu)選出來的一元三次函數(shù)方程可用稻縱卷葉螟化蛹進度的調查，較好地解決了稻縱卷葉螟化蛹進度調查難的問題。為方便實際應用，本文利用優(yōu)選出來的數(shù)學模型建立了稻縱卷葉螟化蛹率速查表，這為田間稻縱卷葉螟化蛹進度調查和預測預報找到了一個科學、簡便、準確的調查方法，這對稻縱卷葉螟種群監(jiān)測及綜合防治具有重要指導意義。

總之，本文提出用卷葉有蟲率來估測化蛹率的調查方法，可大大節(jié)省調查時間，降低查蟲難度，提高準確率。但需要注意，調查取樣(卷葉數(shù))越多，所得數(shù)據(jù)越準確，一般應調查活蟲數(shù)50頭以上。

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