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松材線蟲病病死木數(shù)量回歸預(yù)測研究

2021-05-21 06:06沈曉旭
南方農(nóng)業(yè) 2021年5期
關(guān)鍵詞:潛山松材線蟲病

沈曉旭

(潛山市林業(yè)局,安徽潛山 246300)

松褐天牛(Monochamus alternatusHope)是天??疲–erambycidae)墨天牛屬(Monochamus)昆蟲,不僅是松樹的蛀干害蟲,還是松材線蟲?。跙ursaphelenchus xylophilus(SteineretBuhrer)]的重要媒介昆蟲。松材線蟲屬于線蟲綱(Nematoda)墊刃線蟲目(Tylenchida)滑刃科(Aphelenchoididae)傘刃屬(Bursaphelenchus),是為害松樹的重要病害,傳播速度快,治理十分困難,目前尚未研究出有效的防治措施。

近年來,松材線蟲病在安徽省潛山市持續(xù)發(fā)展,為遏制松材線蟲病發(fā)展趨勢,科學(xué)進行松材線蟲病防治規(guī)劃,并按照財政預(yù)算要求精準進行治理經(jīng)費預(yù)算,開展以下研究探索松材線蟲病精細化預(yù)測預(yù)報技術(shù)[1-3]。

1 研究方法

1.1 試驗地點

在安徽省潛山市槎水鎮(zhèn)、余井鎮(zhèn)、龍?zhí)多l(xiāng)、梅城鎮(zhèn)選擇25 個松材線蟲病發(fā)病小班開展試驗。

1.2 試驗數(shù)據(jù)

安徽省潛山市2018—2020 年秋季松材線蟲病普查小班數(shù)據(jù)和標準木調(diào)查數(shù)據(jù)。

1.3 試驗方法

在安徽省潛山市選擇近年來病死松樹較多的小班,按照《林業(yè)有害生物監(jiān)測預(yù)報技術(shù)規(guī)范》(LY/T 2516-2015)、[4]《松材線蟲病普查監(jiān)測技術(shù)規(guī)程》(GB_T23478-2009)[5]和《松褐天牛防治技術(shù)規(guī)范》(LY/T1866-2009)[6]規(guī)定,連續(xù)3 年監(jiān)測松褐天牛和松材線蟲病病死樹發(fā)展趨勢。在實際試驗開展中,解剖調(diào)查松褐天牛種群密度困難大,且對松林破壞大,在實際監(jiān)測中不具可操作性;使用松褐天牛誘捕器誘捕松褐天牛成本高、監(jiān)測持續(xù)時間長且會受到誘捕器和引誘劑種類的影響。因此采用松褐天牛蛀孔數(shù)來近似表示松褐天牛種群密度。

于2018—2020 年每年秋季松材線蟲病普查時,在發(fā)病小班內(nèi)選擇20 株標準木,調(diào)查松褐天牛蛀孔數(shù),計算每棵松樹標準木平均松褐天牛蛀孔數(shù),用來近似表示松褐天牛蟲口密度。對選中的調(diào)查小班,分年度統(tǒng)計病死松樹數(shù)量,與上一年度松褐天牛蛀孔數(shù)建立模型,用來進行2021 年度松材線蟲病病死木數(shù)量預(yù)測。

1.4 擬合工具與擬合方法

擬合工具采用Excel 2016,使用回歸工具進行建模與分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 2018—2019 年試驗小班監(jiān)測結(jié)果與預(yù)測模型建立

試驗小班的監(jiān)測結(jié)果如表1 所示。對表1 數(shù)據(jù)進行線性回歸分析,結(jié)果如表2 所示。

回歸分析結(jié)果表明,小班內(nèi)20 株標準木的2018 年松褐天牛蛀孔數(shù)與所在小班2019 年病死木數(shù)量存在線性回歸關(guān)系,并具有較高的相關(guān)性,在a=0.05 水平下,相關(guān)系數(shù)R=0.969 7。

如表3 線性回歸建模結(jié)果表明,若x為松褐天牛蛀孔數(shù)(個),y為該小班下一年度病死木數(shù)量(株),則二者回歸模型為:y=0.595 601+53.325 250x

2.2 2020 年病死木預(yù)測結(jié)果

應(yīng)用回歸模型,使用表1 中2019 年“松褐天牛蛀孔數(shù)”預(yù)測2020 年病死木數(shù),并與表1 中2020 年實際病死樹進行比較,結(jié)果如表4 所示。25 個小班中,2020 年病死木預(yù)測值與實際值誤差小于10%的小班數(shù)為20 個,占比為80%;預(yù)測誤差小于5%的小班數(shù)為13 個,占比為52%。

表1 試驗小班監(jiān)測數(shù)據(jù)登記表

表2 回歸分析

表3 回歸擬合結(jié)果

表4 2020 年病死木預(yù)測精度表

3 結(jié)論

使用2018 年松褐天牛蛀孔數(shù)與2019 年度所在小班病死樹數(shù)量建立的回歸模型為y=0.595 601+53.325 250x;該模型的預(yù)測結(jié)果具有較高的預(yù)測精度,誤差小于10%的占比80%,小于5%的占比52%。

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