曹 瑛,金平濤,楊 非,張寶強,陳小平

(1.西安市農業(yè)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(yè)技術推廣中心，陜西 藍田 710500；4.西安市長安區(qū)農業(yè)技術推廣中心，陜西 西安 710100)

小麥是陜西關中地區(qū)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(qū)，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(qū)的優(yōu)勢禾本科雜草，嚴重發(fā)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(jiān)測及提高防效提供依據(jù)。

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(qū)、高陵區(qū)、藍田縣選取多花黑麥草中等至偏重發(fā)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(shù)。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(jù)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(shù))，按順序將雜草莖數(shù)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(shù)n、樣本x的平均密度M、方差S2,并計算擴散系數(shù)C(C= S2/M)；擴散型指數(shù)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(jù)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(shù)公式中的“b”值(S2=aMb,a、b為待估計參數(shù)，a為抽取因素，b為聚集特征的指數(shù)。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(jù)聚集均數(shù)：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(huán)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(huán)境因素共同作用所致。

(3)抽樣方法選定。 在原始數(shù)據(jù)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(shù)，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(shù)的確定 。根據(jù)理論抽樣數(shù)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(shù)。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(shù)。

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(shù)C>1，CA>0,擴散性指數(shù)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(shù)

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(shù)(M)的對數(shù)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(shù)(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(shù)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(fā)生密度越大,理論抽樣點數(shù)越少；發(fā)生密度越小，理論抽樣點數(shù)越多(表5)。

表5 多花黑麥草不同密度下的最適抽樣樣點數(shù)

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(fā)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(jù)多花黑麥草理論抽樣數(shù)的計算，在允許誤差0.3時，密度約5～15莖·0.33 m-2，抽樣數(shù)為24個以上，密度約15～35莖·0.33 m-2，抽樣點數(shù)為10個以上，密度約35莖·0.33 m-2以上時，抽樣點數(shù)6～10個即可。在麥田化學除草時，亦可根據(jù)多花黑麥草的分布型特征進行施藥，雜草發(fā)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。