曹學(xué)仁 車海彥 楊毅
摘要 應(yīng)用聚集度指標(biāo)法、Iwao法和Taylor冪法則,研究了檳榔黃化病病株在檳榔園的空間分布型和抽樣技術(shù)。結(jié)果表明,檳榔黃化病病株空間分布格局隨著病株密度的提高逐步從均勻型向聚集型演變發(fā)展。m*-m回歸分析表明病株空間分布的基本成分是個(gè)體群,個(gè)體間相互排斥,個(gè)體群在田間呈聚集分布趨勢(shì)。Taylor冪法則分析表明,檳榔黃化病病株的空間分布隨著病株密度的提高而趨向聚集分布。在此基礎(chǔ)上提出了理論抽樣數(shù):n=(t/D)2(0.77/m+0.319)。此研究結(jié)果為檳榔黃化病調(diào)查和監(jiān)測(cè)提供了科學(xué)依據(jù)。
關(guān)鍵詞 檳榔黃化??;空間分布型;抽樣技術(shù)
中圖分類號(hào) S763.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739(2016)09-0125-02
檳榔(Areca catechu L.)種植業(yè)已成為海南省熱帶作物產(chǎn)業(yè)中僅次于天然橡膠的第二大支柱產(chǎn)業(yè)。據(jù)海南省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示,截至2013年,全省檳榔面積8.67萬(wàn)hm2,收獲檳榔果面積4.8萬(wàn)hm2,年產(chǎn)鮮果逾60萬(wàn)t,檳榔產(chǎn)值達(dá)50億元。檳榔黃化病是一種嚴(yán)重危害檳榔生產(chǎn)的毀滅性傳染病害,該病害于1981年首次在我國(guó)海南省屯昌縣境內(nèi)原海南藥材場(chǎng)的檳榔種植園內(nèi)發(fā)生,現(xiàn)在已逐漸蔓延至瓊海、萬(wàn)寧、陵水、三亞、保亭、定安、樂(lè)東、五指山、瓊中等10個(gè)市縣[1-4]。對(duì)海南主要檳榔產(chǎn)區(qū)黃化病危害的調(diào)查結(jié)果表明,各地區(qū)平均發(fā)病率為23.81%[5]。通過(guò)電鏡觀察、抗菌素注射診斷、PCR檢測(cè)和系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)構(gòu)建等一系列研究,已經(jīng)證實(shí)海南檳榔黃化病是由植原體引起[6-8]。
植物病害空間分布型是植物病害發(fā)生流行的一種特性,調(diào)查和研究其分布規(guī)律,是研究植病生態(tài)學(xué)中的重要內(nèi)容[9]。目前已有包括香蕉束頂病、柑橘黃龍病、香蕉枯萎病、南方水稻黑條矮縮病等多種病害的病株田間空間分布型及抽樣技術(shù)的研究報(bào)道[10-13],但還未見(jiàn)有關(guān)檳榔黃化病空間分布型的研究報(bào)道。作為植原體引起的病害,目前尚無(wú)有效的藥劑防治措施。加強(qiáng)病害監(jiān)測(cè)和調(diào)查,及時(shí)清除發(fā)病的植株是防控檳榔黃化病最及時(shí)有效的措施之一。為了明確檳榔黃化病在田間的空間分布信息及其抽樣調(diào)查方法,提高其監(jiān)測(cè)預(yù)警與持續(xù)控制水平,筆者于2015年對(duì)檳榔黃化病的空間分布型和抽樣技術(shù)進(jìn)行了初步研究,現(xiàn)將研究結(jié)果總結(jié)如下。
1 材料與方法
1.1 檳榔植株樣品采集
2015年7—8月在海南瓊海和萬(wàn)寧選取6個(gè)發(fā)病程度不同的檳榔種植園,其中瓊海市陽(yáng)江鎮(zhèn)嶺下村屬輕病園區(qū),每個(gè)園采集了400株檳榔樣品,瓊海市石壁鎮(zhèn)石壁村、萬(wàn)寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)馬坡村和萬(wàn)寧市南橋鎮(zhèn)橋北村屬中病園區(qū),每個(gè)園采集了100株檳榔植株樣品。以每10株檳榔植株為1個(gè)樣方,每株檳榔采集倒數(shù)第2片或第3片葉片。
1.2 檳榔黃化病植株確定
采集的樣品室內(nèi)提取DNA后,采用車海彥等[14]建立的檳榔黃化病植原體分子檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)。分別計(jì)算每個(gè)樣本的檳榔黃化病植株的病株率,病株率(%)=檢測(cè)到植原體的植株數(shù)/采集樣品的植株數(shù)×100。
1.3 空間分布型確定
首先計(jì)算樣方發(fā)病株數(shù)均值(m)、方差(S2)及平均擁擠度m*,同時(shí)計(jì)算檳榔黃化病植株的聚集度指標(biāo)(擴(kuò)散系數(shù)C、叢生指數(shù)I、CA指標(biāo)和聚集度指數(shù)m*/m)[15]。采用Iwao的m*-m回歸分析法和Taylor冪法則等3種方法測(cè)定檳榔黃化病植株的分布格局和內(nèi)部結(jié)構(gòu)[16-17]。
1.4 抽樣技術(shù)研究
采用Iwao的理論抽樣數(shù)模型確定不同發(fā)病密度時(shí)的最適理論抽樣數(shù)[18]。
n=(t/D)2[(α+1)/m+β-1]
其中:n為最適抽樣數(shù),m為樣方發(fā)病株數(shù)均值(株/樣方),t為一定置信度下的t分布值,取t=1.96,D為允許誤差值,取D=0.1、0.2、0.3,α、β為回歸模型中的參數(shù)。
2 結(jié)果與分析
2.1 聚集度指標(biāo)
田間檳榔黃化病的聚集度指標(biāo)的檢驗(yàn)見(jiàn)表1,6個(gè)種植園中,有4個(gè)種植園檢測(cè)到植原體的病株率<10%,這4個(gè)樣本的擴(kuò)散系數(shù)C<1,I<0,CA<0,m*/m <1,表明這4個(gè)種植園中檳榔黃化病病株在田間為均勻分布,有2個(gè)種植園檢測(cè)到植原體的病株率>10%,這2個(gè)種植園的擴(kuò)散系數(shù)C>1,I>0,CA>0,m*/m>1,表明這2個(gè)種植園中檳榔黃化病病株在田間為聚集分布。表明檳榔黃化病在不同發(fā)病率條件下呈現(xiàn)不同的分布特征,在發(fā)病率較低時(shí)呈現(xiàn)均勻分布,然后隨病株率上升表現(xiàn)聚集分布。
2.2 回歸分析法
2.2.1 Iwao的m*-m回歸分析。將表1中平均發(fā)病株數(shù)和擁擠度應(yīng)用Iwao回歸法分別進(jìn)行線性回歸,建立田間檳榔黃化病病株m*-m回歸式m*=1.319 m-0.330(r=0.971,P=0.001 2)(圖1)式中a=-0.330<0,說(shuō)明表明大田病株個(gè)體間相互排斥,但空間分布的基本成分是個(gè)體群;b=1.319>1,表明個(gè)體群在田間聚集分布趨勢(shì)。
2.2.2 Taylor冪法則。將表1中樣方發(fā)病株數(shù)均值和方差按Taylor冪法則公式轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)分別進(jìn)行線性回歸,建立田間檳榔黃化病病株回歸式lg S2=1.191 lgm-0.010(r=0.968,P=0.001 2)(圖2),式中β=1.191>1,表明田間檳榔黃化病病株的聚集度具有密度依賴性,隨著病株密度的提高,其聚集度也愈高。
2.3 理論抽樣數(shù)模型
應(yīng)用Iwao的理論抽樣公式來(lái)確定理論抽樣數(shù)n,建立最適理論抽樣模型為:
n=(t/D)2(0.77/m+0.319)
根據(jù)最適理論抽樣數(shù)模型得出檳榔黃化病在不同發(fā)病密度、不同允許誤差水平時(shí)的理論抽樣數(shù)(表2)。同一允許誤差值下,隨著發(fā)病密度的增高,抽樣數(shù)逐漸減少。
3 結(jié)論與討論
植物病害的空間分布信息是抽樣設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),它不僅有助于確定或改進(jìn)抽樣設(shè)計(jì)方案,而且可對(duì)研究資料提出適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)處理方法,對(duì)病害防治具有重要指導(dǎo)意義。本研究通過(guò)聚集度指標(biāo)法、Iwao回歸法和Taylor冪法則測(cè)定檢驗(yàn)結(jié)果,結(jié)果表明:檳榔黃化病在田間發(fā)病程度較低(病株率<10%)時(shí),呈均勻分布格局,但是隨著病株密度的提高,向聚集分布格局轉(zhuǎn)變,而且Taylor冪法則分析表明,隨著病株密度的提高,聚集度愈高。
理論上,種苗帶病的結(jié)果可能導(dǎo)致新檳榔園中病株的空間分布型呈均勻分布,因此本研究可在一定程度上證明種苗是檳榔黃化病傳播的方式之一,這和香蕉束頂病的研究結(jié)果一樣,該病也是由種苗傳入的[10]。而介體的傳毒可能導(dǎo)致均勻分布或有一定的發(fā)病中心(即聚集分布),這取決于介體的遷移和傳毒特性以及影響介體遷移和傳毒的栽培和其他各種環(huán)境條件。在印度,已經(jīng)證實(shí)了檳榔黃化病主要靠棕櫚長(zhǎng)翅蠟蟬(Proutistia moesta)傳播[19],這也可以證明我國(guó)也可能存在檳榔黃化病的傳播介體。
采用無(wú)病種苗、鏟除病株并結(jié)合防治介體等措施是目前防控檳榔黃化病的有效措施[3,20]。本研究結(jié)果中,發(fā)病程度低時(shí)病株在檳榔園中呈均勻分布,當(dāng)發(fā)病程度提高后轉(zhuǎn)為聚集分布,存在發(fā)病中心,這正好從理論上證明了通過(guò)及時(shí)鏟除檳榔黃化病病株可以控制病害的進(jìn)一步發(fā)生,說(shuō)明病害早期監(jiān)測(cè)在病害防治中的作用。
田間理論抽樣數(shù)隨精確度的提高、病株密度的下降而增多。因此,在實(shí)際調(diào)查中應(yīng)選擇適當(dāng)?shù)脑试S誤差,既能保證調(diào)查結(jié)果的準(zhǔn)確性,又能避免過(guò)大的工作量。
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