沈曉旭
中圖分類號(hào):S763.1
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B DOI: 10.19415/j.cnkl.1673-890x.2021.05.064
松褐天牛(Monochamus al工erna工us Hope)是天??疲–erambycidae)墨天牛屬(Monochamus)昆蟲,不僅是松樹的蛀干害蟲,還是松材線蟲病[ Bursaphelenchusxylophilus(S工einere工Buhrer)]的重要媒介昆蟲。松材線蟲屬于線蟲綱( Nema工oda)墊刃線蟲目(工ylenchida)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I斗I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(shì),科學(xué)進(jìn)行松材線蟲病防治規(guī)劃,并按照財(cái)政預(yù)算要求精準(zhǔn)進(jìn)行治理經(jīng)費(fèi)預(yù)算,開展以下研究探索松材線蟲病精細(xì)化預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)[3].
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(gè)松材線蟲病發(fā)病小班開展試驗(yàn)。
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(biāo)準(zhǔn)小調(diào)查數(shù)據(jù)。
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(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)規(guī)范》( LY/工 2516-2015)、[4]《松材線蟲病普查監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)程》( GB_工23478-2009)[5]和《松褐天牛防治技術(shù)規(guī)范》(LY/工1866-2009)[6]規(guī)定,連續(xù)3年監(jiān)測(cè)松褐天牛和松材線蟲病病死樹發(fā)展趨勢(shì)。在實(shí)際試驗(yàn)開展中,解剖調(diào)查松褐天牛種群密度困難大.且對(duì)松林破壞大,在實(shí)際監(jiān)測(cè)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(cè)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)且會(huì)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(shí),在發(fā)病小班內(nèi)選擇20株標(biāo)準(zhǔn)木,調(diào)查松褐天牛蛀孔數(shù),計(jì)算每棵松樹標(biāo)準(zhǔn)水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(duì)選中的調(diào)查小班,分年度統(tǒng)計(jì)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(jìn)行202 1年度松材線蟲病病死木數(shù)量預(yù)測(cè)。
擬合工具采用Excel 2016,使用回歸工具進(jìn)行建模與分析。
試驗(yàn)小班的監(jiān)測(cè)結(jié)果如表1所示。對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)木的2018年松褐天牛蛀孔數(shù)與所在小班2019年病死小數(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(gè)),為該小班下一年度病死小數(shù)量(株),則二者回歸模型為:y=0.595 601+53.325 250x
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(cè)2020年病死木數(shù),并與表1中2020年實(shí)際病死樹進(jìn)行比較,結(jié)果如表4所示。25個(gè)小班中,2020年病死木預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差小于10%的小班數(shù)為20個(gè),占比為80%;預(yù)測(cè)誤差小于5%的小班數(shù)為13個(gè),占比為52%。
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(cè)結(jié)果具有較高的預(yù)測(cè)精度,誤差小于10%的占比80%,小于5%的占比52%。
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(責(zé)任編輯:趙中正)