云南松毛虫幼虫空间格局及其抽样技术研究

张雯

（宁德市林业局，福建 宁德352100）

云南松毛虫（Dendrolimus houi Lajorquiere）属鳞翅目（Lepidoptera）枯叶蛾科（Lasiocampidae）［1］，又名大柏毛虫或柳杉毛虫，是一种危害马尾松的森林食叶害虫，也是福建省宁德地区重要乡土树种柳杉的历史性成灾害虫［2］。近年来，云南松毛虫依然是宁德地区的主要食叶害虫，危害较大。目前，关于云南松毛虫预测预报、防治技术试验、虫灾级数表的研制以及生物学特性等方面的研究已有报道［3－6］。但对了解该虫种群的猖獗、扩散行为和种群管理具有实际应用价值的空间格局研究则少有人研究，尤其是宁德地区柳杉林地中云南松毛虫幼虫空间格局的研究仍属空白。为揭示云南松毛虫幼虫种群的空间结构，进一步了解该虫的行为习性，提高虫情预报的准确性，笔者于2014年对该虫幼虫的空间格局及林间调查抽样技术进行了探讨，以期为云南松毛虫的综合防治策略提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 样地概况

试验地点位于福鼎市后坪国有林场长后工区1－7－2小班楼坪铛一块面积为14.10hm2的柳杉纯林中，柳杉为林场于1985年所造，平均树高13.1 m，胸径14.8cm，造林密度为1 300株·hm－2，林下植被以芒箕骨为主。试验地地处27°09′56″N，128°01′8″E，海拔742～905m。试验地所在区域年无霜期长达270d，平均气温18.5℃，年均降雨量1 661.6mm，常年风向以东北风为主。试验地土壤为黄红壤，平均土层厚度为60cm左右，腐殖质层厚8cm左右，立地质量等级为中等肥沃级。

1.2 调查方法

2014年3月中下旬，参照何中声等调查马尾松毛虫的方法［7］，根据实际情况，在试验地南坡的上、中、下坡位，分别设立30m×30m标准地9块，每种坡位设3块。每块标准地应用棋盘式抽样法调查30株柳杉，统计各样株的云南松毛虫幼虫数，记录林分状况、坡向、坡位、坡度和地被种类，并统计归类。

1.3 研究方法及数据处理

采用丛生指标I、聚块性指标M＊/－x、CA指标、扩散系数C、负二项分布中的K指标、兰星平Lα指标、张连翔Z/V 指标等7个指标分析云南松毛虫幼虫的空间格局［8－10］；分别采用Iwao的 M＊－M 回归分析法、Taylor的幂法则、兰星平的Lα＝a＋b－x回归模型、张连翔的Z＝a＋bV回归模型对云南松毛虫幼虫聚集度指标进行判定和分析［7－9］，采用Blackith（1961）的种群聚集均数（λ）检验分析云南松毛虫幼虫聚集的原因［7］；采用Iwao研究的最佳抽样模型和序贯分析模型进行抽样技术研究［11］；采用Excel 2003和DPS v7.05版软件进行数据处理［12］。

2 结果与分析

2.1 云南松毛虫幼虫空间分布型的测定

将各标准地中调查所得的云南松毛虫幼虫进行统计，并采用各种聚集度指标对云南松毛虫幼虫在柳杉林间的空间分布型进行测定，结果见表1。由表1可知，9块标准地丛生指标（I）、Kunou指标（CA）和K指标均＞0，聚块性指标M＊/－x、扩散系数（C）、Lα指标和Z/V 指标均＞1，这表明云南松毛虫幼虫在各标准地中均属聚集分布。由于各标准地均测得0＜K＜8、λ＞2，说明云南松毛虫幼虫在柳杉林间存在较强的聚集度，且聚集的原因是由于其自身的生物学特性所引起的。

表1 云南松毛虫幼虫的聚集度指标

2.2 云南松毛虫幼虫空间格局的回归模型分析

经计算，云南松毛虫幼虫空间格局的回归模型如表2所示，在Iwao M＊－M模型中，α＝－1.493 3＜0，β＝1.510 8＞1，相关系数R＝0.9887；在Taylor幂法则回归模型中，lga＝－0.281 8＜0，b＝2.079 5＞1，相关系数R＝0.975 1；在兰星平的Lα＝a＋b－x回归模型中，a＝0.705 7＞0，b＝1.010 0＞1，相关系数R＝0.999 9；在张连翔的Z＝a＋bV回归模型中，a＝2.263 8＞0，b＝1.035 4＞1，相关系数R＝0.999 9。这表明云南松毛虫幼虫在林间的分布呈聚集型分布，但幼虫个体之间相互排斥。又由于4个回归模型的相关系数R值均为0.9以上，P值均达到0.01的极显著水平，说明4个回归模型拟合效果均较好，皆为有效、合理的回归模型。

表2 云南松毛虫幼虫空间格局的回归模型

2.3 林间理论抽样数确定

在林业实地抽样调查时，确定适合的抽样数量可以在提高调查精度的同时节省人力物力。由表2可知，Iwao M＊－M 模型的相关系数R＝0.988 7，P值为0.000 1，达到0.01的极显著水平。故可依据Iwao提出的理论抽样数公式N＝t2＊［（α＋1）/－x＋β－1）］/D2计算云南松毛虫幼虫在宁德地区林间的最适理论抽样数。由于概率保证值t在林间调查中通常取1，Iwao M＊－M模型的方程式为M＊＝－1.493 3＋1.510 8－x，即α＝－1.493 3，β＝1.510 8，所以抽样理论公式为N＝t2＊（－0.493 3/－x＋0.510 8）/D2。当允许误差D分别取0.05、0.1、0.2时，可有计算出不同虫口密度下云南松毛虫幼虫载宁德地区柳杉林中的最适理论抽样数（表4）。由表4可看出，在柳杉林间，允许误差相同时，抽样数随着云南松毛虫幼虫平均虫口密度的增大而减少；而在云南松毛虫幼虫平均虫口密度相同的林地中，允许误差越小，则需要的抽样数就越大。

表3 不同幼虫虫口密度水平下的最适理论抽样数

2.4 序贯抽样研究

根据宁德地区柳杉的生长情况和云南松毛虫在宁德地区历年的发生危害情况，对于林龄20a左右的柳杉林，当云南松毛虫幼虫虫口密度在10头·株－1左右时，有大发生趋势。在此次调查中，每块标准地的调查数均为30株，故取n＝30，m0＝10代入式（1）、（2）。计算得上限指标为337，下限指标为263。这说明，当调查得到的累计云南松毛虫幼虫虫口数超过337头时，需要进行及时防治；当介于263头和337头之间时，需要进行继续调查抽样，以确定是否需要防治；当低于263头时，不需防治。

3 小结与讨论

云南松毛虫幼虫在宁德地区的柳杉林间呈聚集分布，但个体间相互排斥。幼虫呈聚集分布的原因是云南松毛虫成虫的产卵特性和柳杉林间的生态环境因子等共同决定的。而个体间相互排斥，是因为卵孵化成为幼虫后，幼虫需取食柳杉针叶和嫩枝，使得个体间因食物存在种内竞争，导致个体间相互排斥。

4个回归模型的相关系数R值均为0.9以上，P值均达到0.01的极显著水平，说明4个回归模型拟合效果均较好，皆为有效、合理的回归模型，4种模型均表明云南松毛虫幼虫在宁德地区的柳杉林间呈聚集型分布。本研究依据Iwao M＊－M模型的直线回归式在允许误差一定的情况下，通过预估林间幼虫虫口密度水平，确定调查时的最适抽样数，为云南松毛虫幼虫预测预报提供理论依据。

［1］江叶钦，张亚坤，陈文杰，等.云南松毛虫的防治研究［J］.福建林学院学报，1989，9（1）：22－27

［2］陈顺立，林庆源，黄金聪.南方主要树种害虫综合管理［M］.厦门：厦门大学出版社，2003

［3］徐真旺，罗松根，林少波，等.云南松毛虫预测预报虫灾级数表的研制［J］.森林病虫通讯，2000，19（2）：12－14

［4］雷祖培，张兰，阚显照，等.绿得宝防治乌岩岭保护区云南松毛虫药效试验的初步研究［J］.中国农学通报，2009，25（11）：165－168

［5］蔡国贵.云南松毛虫高毒力白僵菌Bbd3菌株的筛选及应用［J］.南京林业大学学报：自然科学版，2006，30（1）：105－108

［6］郑道雄.柳杉云毛虫生物学特性及防治技术试验研究［J］.林业勘察设计（福建），2008（1）：116－119

［7］何中声，刘金福，洪伟，等.三明市马尾松毛虫越冬代幼虫的空间格局［J］.福建林学院学报，2007，27（4）：308－312

［8］丁岩钦.昆虫数学生态学［M］.北京：科学出版社，1994：22－57

［9］兰星平.La－M模型在检验昆虫种群空间分布型与抽样调查中的应用［J］.林业科学研究，1996，9（1）：41－46

［10］张连翔，吕尚彬，温豁然，等.种群空间格局研究的Z—V模型及其抽样设计方法［J］.西北林学院学报，1997，12（1）：75－79

［11］Iwao S.Application of the m＊－m method to the analysis of spatial patterns by changing the quadrat size［J］.Res.Popul.Ecol.，1972，14：79－128

［12］唐启义，冯明光.实用统计分析及其DPS数据处理系统［M］.北京：科学出版社，2002：205－208