小茴香田藜科藜属杂草空间分布型及其抽样技术

2021-12-08 00:47李平
甘肃农业科技 2021年11期
关键词:小茴香

李平

摘要:采用随机调查、空间分布型检验和线性回归方法,研究了甘肃民勤小茴香田藜科藜属杂草空间分布型及其抽样技术。结果表明,苗期小茴香田藜科藜属杂草空间分布型呈聚集分布。根据平均拥挤度(M*)与平均密度()Iwao回归关系,建立了小茴香田藜科藜属杂草防治最适抽样数模型及其序贯抽样模型。

关键词:小茴香;藜科藜属;空间分布型;理论抽样模型

中图分类号:S567      文献标志码:A      文章编号:1001-1463(2021)11-0024-04

doi:10.3969/j.issn.1001-1463.2021.11.006

Spatial Distribution Pattern and Sampling Technology of Chenopodi-aceae  Chenopodium Weeds in Fennel Fields

LI Ping

(Wuwei Agricultural and Technology Extension Center, Wuwei Gansu 733000, China)

Abstract:The spatial distribution pattern and sampling technology of Chenopodiaceae Chenopodium weeds in Minqin fennel fields of Gansu Province were studied by random survey, spatial distribution pattern test and linear regression methods. The results showed that the spatial distribution pattern of Chenopodiaceae Chenopodium weeds in seedling fennel fields was aggregated. According to the Iwao regression relationship between the average crowding degree(M*) and the average density(), the control optimal sampling number model and sequential sampling model of Chenopodiaceae Chenopodium weeds in fennel fields were proposed.

Key words:Fennel;Chenopodiaceae Chenopodium;Spatial distribution type;Theoretical sampling model

甘肃是全国中药材重要产区,小茴香(Foeniculum vulgare Mill.)是甘肃特色药材资源之一,也是甘肃现代农业优势产业与脱贫攻坚支柱型产业之一。小茴香又名茴香、谷茴香、草茴香、怀香子、香丝菜等,始见于《唐本草》,属于伞形科茴香属草本植物。在国内,小茴香嫩茎叶可作蔬菜食用,果實成熟后多作高级香料和保健品使用,是传统的中药资源之一。国际上,小茴香主要用于提取精油,广泛应用于医药、化妆品等[1 - 7 ]。民勤地处河西走廊东北部,被巴丹吉林、腾格里两大沙漠包围,地貌形态复杂,气候差异性大,病虫害少,具备生产小茴香优势自然禀赋。近年来,甘肃省民勤县沿沙地区部分小茴香生产地调查发现,藜科藜属杂草 (Chenopodiaceae Chenopodium)为小茴香苗期田间发生较为常见的杂草类型之一。藜科植物多数为一年生草本植物,少数为半灌木或灌木,极少数为小乔木。全球藜科植物共约有130属1 500余种,广泛分布于世界各大洲,主要分布于欧亚大陆、南北美洲、非洲和大洋洲的沙漠、荒漠、半干旱及盐碱地区。我国有藜科植物39属180余种,广泛分布于全国各地,但主要生长在盐碱地区和北方各省的干旱地区。其特点是根系发达,多数器官组织液中富含盐分,通过与其他植物竞争地上和地下的空间、光照、空气、水分、养分等抑制其他植物的生长[8 ]。目前,甘肃河西地区小茴香田藜科杂草空间分布型及其预测预报基础研究鲜有报道,部分地区仍存在部分农户对该杂草化学防治不合理、专业化统防统治科学依据亟待提高的问题。笔者选择甘肃省民勤县小茴香生产地,开展藜科藜属杂草空间分布型及其抽样技术调查研究,旨在为小茴香田藜科藜属杂草测报防治提供基础的理论和技术参考。

1   材料与方法

1.1   调查地点和方法

调查地点为甘肃省民勤县东坝镇裕民村。当地平均海拔1 367 m,年均降水155.8 mm,年均气温9.5 ℃,全年无霜期163 d。指示小茴香品种为甘肃省民勤县农民自留种。2021年5月18日随机选择样本田,面积120 m2,株行距0.2 m×0.3 m,生育期20~30 d。每个样本田按棋盘式横向均匀选择5个点,纵向均匀选择10个点,每点为1个样方,每样方4株,面积0.06 m2。每个样本田调查50个样方。一共调查样本田5个样方250个,分别统计各样方内藜科藜属杂草数量,制作χ2频次表。

1.2   空间分布型检验

1.2.1   聚集度指标检验   采用扩散系数C、Cassie指标CA、Lloyd聚集指数M*/m、David&Moore丛生指数I以及聚集均数λ检验空间分布型[9 - 13 ]。

1.2.2   线性回归检验   平均拥挤度(M*)与平均密度()进行Iwao回归检验,方程式M*= α+β。方差(S2)与平均密度()进行Taylor回归检验,方程式lg(S2)=lga+blg()。

1.3   理论抽样模型和序贯抽样模型

Iwao理论抽样模型N=t2/D2[(α+1)/+β-1],N为最适抽样数或理论抽样数,=即平均密度,D为相对允许误差限,t为置信区间分布值(一般取95%置信区间,即t=1.96),α、β同Iwao回归方程参数。

根据Iwao序贯抽样模型T(1、 2)=nm0±t,计算抽样的上下限T1和T2值。式中,n即抽样数,m0即防治指标,t为置信区间分布值(一般取95%置信区间,即t=1.96);α、β同Iwao理论抽样模型参数。

Iwao最大抽样数模型Nmax=t2/d2[(α+1)m0+(β-1)m02],d为绝对误差限,m0、t、α、β同Iwao序贯抽样模型参数。

1.4   数据统计与分析

采用Excel 2003和DPS 17.10软件处理数据。

2   结果与分析

2.1   空间分布型检验

由表1可知,1~5号田的χ2值小于该自由度下或奈曼分布、或P-E分布、或负二项分布P0.05时的χ2值,表示上述田间的杂草实际分布与奈曼分布、P-E分布或负二项分布模型显著相符。奈曼分布、P-E分布、负二项分布属于聚集分布,可认为1~5号样本田的杂草空间分布呈聚集分布。

由表2可知,1~5号田的扩散系数C > 1,Lloyd聚集指数M*/m > 1,Cassie指数CA > 0,丛生指数I > 0,表示上述田间杂草空间分布型呈聚集分布。1~5号田的聚集均数λ < 2,表示上述田间杂草聚集分布受环境条件决定[9 ]。聚集均数(λ)和平均密度()方程式为λ=0.890 8-0.027 3,R2=0.978 8,F= 138.72 > F0.01,表示杂草聚集程度与平均密度呈极显著正相关。

2.2   理论抽样模型与序贯抽样模型

平均拥挤度(M*)和平均密度()Iwao回归极显著,方程式为M*=1.243 7+0.135 9,R2= 0.986 8,F=224.74 > F0.01,式中密度扩散系数β=1.243 7 > 1,表示杂草空间分布呈聚集分布。方差(S2)和平均密度()Taylor回归极显著,方程式lg(S2)=1.229 2lg()+0.143 5,R2= 0.993 0,F=728.40 > F0.01,式中聚集特征指数b=1.229 2 > 1,表示杂草空间分布呈聚集分布。根据Iwao回归式和Iwao理论抽样模型,一般取95%置信度,t=1.96,可得出苗期小茴香田藜科藜属杂草最适抽样模型N=3.841 6/D2(1.135 7/+0.243 7)。

根据Iwao序贯抽样模型,假定本例藜科藜属杂草防治指标为每样方4株,即m0=4.0;取95%置信区间,即t=1.96,可得出相应序贯抽样方程T(1、 2)= 4n±5.694 8。根据最大抽样模型应用本例,一般取95%置信值,即t=1.96,可得出本例估计防治指标最大抽样式Nmax=32.430 8/d2。应用中,若取绝对误差限d=0.1,可得出Nmax≈202.7,即当估计防治指标每样方藜科藜属杂草数量(4.0±0.4)株时,田间调查的最大抽样数是203个;若d=0.2,可得出Nmax≈50.7,即当估计防治指标每样方藜科藜属杂草数量(4.0±0.8)株时田间调查的最大抽样数是51个;若d=0.3,可得出Nmax≈22.5,即当估计防治指标每样方藜科藜属杂草数量(4.0±1.2)株时,田间调查的最大抽样数是23个。

3   结论与讨论

藜科藜属杂草是甘肃农田分布普遍、较为常见的杂草类型之一[14 ]。通过抽样调查、空间分布型检验和聚集强度指标检验,表明甘肃民勤沿沙地带苗期小茴香田藜科藜属杂草空间分布型呈聚集分布,且栽培环境可能是影响藜科杂草聚集分布的主要因素。该结论与对苗期洋葱田藜科杂草空间分布型的研究一致[15 ]。笔者通过数学模型提出了苗期小茴香田藜科藜屬杂草最适抽样数模型N= 3.841 6/D2(1.135 7/+0.243 7)、估计防治指标序贯抽样模型T(1、 2)= 4n±5.694 8及其最大抽样数模型Nmax=32.430 8/d2。

实际应用中,可先根据预备调查时的藜科杂草平均密度、允许误差范围通过理论抽样方程求出最适抽样数,再根据序贯抽样方程求出上下限T1和T2值。当抽样调查的杂草数量大于上限值T1,即杂草危害高于防治指标,需要开展防治;当抽样调查的杂草数量小于下限值T2,即杂草危害低于防治指标,不需要防治;当抽样调查的杂草数量在T1~T2,仍需进行抽样调查。在序贯分析过程中,有时会遇到调查数据始终在T1~T2,导致抽样一直进行,无法判定是否需要防治。此时,可将防治指标(m0)代入最大抽样式求出最大抽样数(Nmax),然后根据序贯抽样方程求出最大抽样数的上下限T1和T2值。当调查到最大抽样数时,若抽样调查的杂草数量仍在T1~T2,则根据该数值最靠近的边界限值决定是否开展防治。

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(本文责编:杨   杰)

收稿日期:2021 - 05 - 21

作者简介:李   平(1983 — ),男,陕西西安人,农艺师,硕士,主要从事植物保护研究和推广工作。联系电话:(0)13884093137。Email:274620558@qq.com。

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