稻纵卷叶螟卷叶有虫率与化蛹率关系的研究

陈观浩，梁盛铭，陈 冰，颜松毅

(1.广东省化州市病虫测报站，广东化州52510 0;2.广东省化州市气象局，广东化州 525100)

化州市位于广东省西南部，为典型的双季稻区，常年种植水稻面积5.11万hm2左右，为广东省重要的水稻生产基地。稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis(Guenée)是影响化州市水稻安全生产的主要害虫之一(陈观浩，2004)，与稻飞虱合称为水稻两迁害虫。21世纪以来，由于境外虫源地(翟保平和程家安，2006)、水稻栽培制度改变(陈观浩等，2006)、冬春变暖(陈观浩等，2011;刘祖建等，2012)及种植作物品种变化等方面的原因，稻纵卷叶螟在化州市普遍猖獗危害，具有发生期显著提前;次害代发生重，重发世代增多;暴发频率加快，对水稻为害进一步加剧(陈观浩等，2011)。

田间虫情调查是稻纵卷叶螟测报最可靠的手段和依据，也是研究稻纵卷叶螟的一项基本工作(张跃进，2006;卜锋等，2012)。发生期的预测是稻纵卷叶螟预测预报的重要内容，而发生期预测的查蛹法适用于当地虫源为主世代，准确性较高，且能较早做出预测，也是目前基层测报站最常用的方法(张左生和王功满;1988;廖皓年等，1996;吴智色等，2007)。但该虫化蛹前多数幼虫离开老虫苞，爬到叶鞘内侧以及稻丛基部嫩叶(小分蘖、无效分蘖)或黄叶上吐丝缀叶，结小虫苞化蛹，也有的在稻丛的稻株间作薄茧化蛹，也有少数幼虫在老虫苞内化蛹(郭金华，1984;张左生和王功满，1988;匡石滋，1989;雷国明，1992)。稻纵卷叶螟的这种化蛹习性给虫口密度、化蛹进度的测报调查工作增加了很大难度，而且不可避免地带来较大的偏差。怎样将上述化蛹习性运用到稻纵卷叶螟的化蛹进度调查上去，目前很少有人研究。鉴于此，本文试图通过对稻纵卷叶螟卷叶有虫率和化蛹率进行调查，揭示稻田卷叶有虫率与化蛹率的关系，并建立相关模型，为简化稻纵卷叶螟田间调查技术和预测预报提供依据和方法。

1 材料与方法

1.1 调查方法

在各代老熟幼虫达50 %以上，或大量白叶出现后5～7 d 或预计化蛹始盛期时，进行本项目的调查。采用双行平行跳跃式取样，调查时把整丛所有稻纵卷叶螟卷叶虫苞摘下，并及时详细剥检，凡是卷叶虫苞内有活虫(包括幼虫、蛹、蛹壳，下同)记为“1”，卷叶虫苞内无活虫则记为“0”，计算卷叶有虫率;然后详细调查该丛水稻其他部位活虫数，与卷叶虫苞内活虫数一起计算化蛹率。每次调查活虫50头以上。2008～2011年共获得27 组(含2、3、5、6 主要世代)的卷叶有虫率与化蛹率资料，2012年应用以上调查方法取得10 组数据进行模型回检。

1.2 建立数学模型

用2008～2011年共获得27 组资料建立数学模型，应用数理统计原理，分别用直线函数y=a+bx、一元二次函数y=ax2+bx+c、一元三次函数y=ax2+bx3+cx+ d、对数函数y=a+ blnx、指数函数y=aebx和幂函数y=axb进行拟合。最优模型以剩余平方和(Q)和剩余标准差(Syx)综合判定(宁仲根等，1997 a;张连翔等，1997;杨瑶君等，2009)。

1.3 数据处理

文中数据采用SPSS18.0 软件进行相关和回归分析，绘图采用Excel 软件。

2 结果与分析

2.1 卷叶有虫率与化蛹率关系的确定

27 组卷叶有虫率与化蛹率相互对应的结果列于表1。

表1 稻纵卷叶螟卷叶有虫率和化蛹率的统计数据Table 1 Leafroller parasite rate and pupation leafroll statistics

从表1 可看出，化蛹率有随着卷叶有虫率的减少而增大的趋势，故可对其进行回归分析，探索最优回归模型。以表1 中的卷叶有虫率作为自变量x(横轴)，化蛹率作为因变量y(纵轴)，建立直角坐标系，画出散点图(图1)。

图1 稻纵卷叶螟卷叶有虫率与化蛹率的关系Fig.1 The leafroller Leafroll parasite rate and pupation

根据散点图的趋势，用直线函数、一元二次函数、一元三次函数、对数函数、指数函数和幂函数进行拟合，求出方程和相关系数(表2)。

表2 中各拟合方程的相关系数(R)均＞0.487 ［r0.01(2，25)］，说明稻纵卷叶螟卷叶有虫率与化蛹率均呈极显著相关关系。

从表2 结果看出，6种函数方程中，除指数函数和幂函数的相关系数较小外，其余4种函数的相关系数(R)均在0.96 以上，且相差很小，但以一元三次函数的相关系数(R)值最大，Q和Syx值最小，说明该方法估计精度最高，误差最小，应为首选方法。而指数函数、幂函数的估计误差较大，不能拟合，不宜采用。

表2 各种方程的函数表达式和拟合结果Table 2 Various equations function expression and fitting results

2.2 利用卷叶有虫率估测化蛹率的可行性检验

为了检验利用卷叶有虫率估测化蛹率的可行性，作者利用2012年调查的10 组数据，对一元三次函数、一元二次函数、直线函数和对数函数等4种函数进行检验。10 组回测结果表明(表3)，每个模型的预测值与实查值基本接近，经t 检验，其可靠平准降低到t0.10=1.734，两者间差异仍不明显，说明上述4种函数预测值与直接详查的调查结果均无显著差异，但前者比后者省工省时，可提高工效3～5倍。据10 组调查统计，应用卷叶有虫率估测化蛹率的简易估计，上述4种函数平均预测精度分别为88.58%、87.63%、79.66%、79.66%，其中以一元三次函数预测精度最高，因此，选择一元三次函数为最优预测模型，生产中可以应用这个模型对田间稻纵卷叶螟发生为害进行监测。

表3 对稻纵卷叶螟化蛹率简易估计4个模型的进一步验证结果Table 3 Simple estimated leafroller pupation further verify the results of the four models

2.3 数学模型的应用

根据上述最优一元三次函数模型建立稻纵卷叶螟卷叶有虫率与化蛹率关系速查表(见表4)。应用此表，仅需检查卷叶虫苞 内是否有虫即可，而无需调查稻丛其他部位的具体虫数，计算出卷叶有虫率，查表便可知稻纵卷叶螟化蛹率，故十分简易，为稻纵卷叶螟化蛹进度调查提供了一种新的手段。

表4 稻纵卷叶螟卷叶有虫率(x)与化蛹率(y)速查表Table 4 Worm leafroller leafroll rate(x)and pupation(y)，Fact Sheet

3 结论与讨论

本文的研究思路系作者受上述稻纵卷叶螟化蛹习性的启发下直接提出的，研究结果表明，稻纵卷叶螟卷叶有虫率与化蛹率之间呈负相关的关系，即随着卷叶有虫率的减少，化蛹率也提高，这符合该虫生物学特性。

通过田间调查，收集数据，用直线函数、一元二次函数、一元三次函数、对数函数、指数函数和幂函数来拟合稻纵卷叶螟卷叶有虫率与化蛹率之间的相关关系，发现化蛹率(y)与卷叶有虫率(x)之间关系密切，经过分析，一元三次函数:

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

相关系数R=0.9853，剩余平方和和剩余标准差最小，预测精度最高，可判定为最优拟合方程。

稻纵卷叶螟预测预报办法中，最费工、费事的莫过于调查稻纵卷叶螟的化蛹、羽化进度了。在残虫量不高的情况下，一次调查50头活虫，往往耗去半个工日甚至更多。但田间卷叶有虫率是容易观察和容易获得的简单性状(宁仲根，1997 b)，因此，人们往往采用有虫样百分率来估计种群密度、化蛹率等(徐汝梅，1987;丁岩钦，1994;张志勤，1997)。本文中优选出来的一元三次函数方程可用稻纵卷叶螟化蛹进度的调查，较好地解决了稻纵卷叶螟化蛹进度调查难的问题。为方便实际应用，本文利用优选出来的数学模型建立了稻纵卷叶螟化蛹率速查表，这为田间稻纵卷叶螟化蛹进度调查和预测预报找到了一个科学、简便、准确的调查方法，这对稻纵卷叶螟种群监测及综合防治具有重要指导意义。

总之，本文提出用卷叶有虫率来估测化蛹率的调查方法，可大大节省调查时间，降低查虫难度，提高准确率。但需要注意，调查取样(卷叶数)越多，所得数据越准确，一般应调查活虫数50头以上。

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