华山松大小蠹空间格局及最佳模型的研究.pdf
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2006年2月23日
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参见附件(200KB,9页)。
西北林学院学报 1 9 9 7 , l 2 ( 增) Z l =妯 J o u r n a l o f No r t h we s t F o r e s t r y C o L l e g e
‘
7 文 华山松大小蠹空间格局及最佳模型的研究
, .
(, , 一
. 墅堂彗 , 戴建昌
( 林业部三北防护林局F 7 5 0 0 0 1 银川1 西北林学院; 7 1 2 1 0 0陕西扬陵}
中国林科院亚热带林研究所l 3 1 1 4 0 0_ 折江富阳{ 第一作者: 男, 5 6 岁. 高级工程师)
要 通过频次比较 检验法, 对华山松大小蠹八侵成虫( 凝脂数) 分别进行 P o i s s o n
分布, 负二项分布( 矩法、 零频率法) 和Ne y ma n分布( A型、 C型、 N一。 。 型) 检验. 当虫株
率小于4 8 时, 呈负二项分布。将 1 3 种聚集度指标法及新的聚集度指标群用于该虫的空
问分布研究中, 认为均是可行的。并将刀切估计法应用于1 3种聚桌度指标上; 拟合出了7
种空间最佳模型; 总地来说, 聚集度回归模型在研究昆虫空间分布格局中是最佳的方击。
华山松太小蠢八侵成虫种群聚集临界密度为0 . 0 0 7 6头 株, 在林间的分布格局是聚集度
萋 制 幽 全 盐 亟 . ; 掣彬 , 髦 关 键 词 翌 业盘 尘 耋 盟 全 壹 。 垒 掣 “ , 一 一 分类号 7 6 3 . 3
华山松小蠹虫作为重要的森林害虫, 前人已作了大量的工作, 但在空间格局动态方面的研
究仍属空白, 因此研究其空间格局, 及对若干种研究方法的选择, 从而得出最佳模型, 对更加准
确地了解其发生发展规律, 深八掌握其空间生物学信息都具有十分重要作用。
1 研究方法
材料来源于1 9 9 5 年4 月~l O 月, 在西北林学院火地塘教学实验林场、 宁东林业局甸阳坝
林场、 太白林业局苏家淘林场、 留坝县庙台子林场的调查资料。 在林间踏查的基础上, 随机在不
同海拔高度的林分中, 布设面积为2 0 m×3 0 m的样地, 以株为单位逐丰调查, 统计全株侵入孔
数( 侵入孔数用凝脂数表示) ,共调查 2 7 块标准地
1 . I 频次分布比较法( x 一检验法)
本文以 P o i s s o n分布、 负二项分布和奈曼分布( 在参数 一0 , 2和趋于无穷时为Ne y ma n
—
A、 Ne y ma n - -C和Ne y ma n分布三种) 为其理论分布进 行x 拟合检验。其中理论分布的参
数采用矩法进行估计, 而负二项分布的参数采用矩法和零频率法两种方法进行估计
1 . 2 聚集度指标法及刀切估计方 n
聚集度指标是反映昆虫种群空间聚集程度的, 常用的聚集度指标有
①扩散系数C
收稿日期 1 9 9 7 一O 8 —2 9
维普资讯 http:www.cqvip.com 西北林学院学报 1 2卷
均匀分布
随机分布 ( 1 )
聚集分布
其中 一1圭 , 为 均值, 一_ l _ 圭( . 一S t ) z 为方差, t为每株虫口 数, 这里 一 , 以下 其中 — ,三 , 为 均 值 , 一寺 三 ( - 一 为 方 差, t 为 每 株 虫 口 数 , 这 里 一 以F
7 ' l 、 含义均相同。
②丛生指标( Da r i d a n d Mo o r e )
f < 0
J一 旦 一 1 一 0
m 1
【 > 0
③c ^指数( C o s s i e , 1 9 6 3 )
f < 0
C 一 { 一0 ‘ }
l > O
④负二项分布 K值( Wa t e r s , 1 9 5 9 )
K 一
均匀分布
随机分布
聚集分布
均匀分布
随机分布
聚集分布
一 一 型 ! 一上
1
一
口一 — c^
K值越小, 聚集程度越强, 如果 K值趋于。 。 ( 一般在 8 上) 则近似 P o i s s o n分布。
⑤扩散指数 J ( Mo r i s i t a ,1 9 5 9 )
圭 . ( . 一1 ) <0 均匀分布
I 一 丙 { 一 0 随 机 分 布 【 > 0 聚集分布
其中Ⅳ一样地的总虫口数, 一为样地的树木株数。
⑥平均拥挤度m 与聚块指标m ( L l o g d ,1 9 7 6 )
m 一7 ' l + ( v m一 1 )
f < 1 均匀分布
一1 + 二 { 一1 随机分布
【 > 1 聚集分布
⑦丁岩~( 1 9 8 0 , 1 9 9 3 ) 的£ 和 C 指标
⑧m v指标( 兰星平, 1 9 9 1 , 1 9 9 2 )
1+ m +
C一 m 一
一 1 m + ( 一 1 ) v
当种群平均密度m
f < 1 均匀分布
一1 随机分布
【 >1 聚集分布
( 4 )
( 6)
( 7 )
( 8 )
( 9 )
( 1 0)
} < 一 >
m
一
C
维普资讯 http:www.cqvip.com 增刊 李开仁等 华山松太小蠹空间格局及最佳模型的研究
当m一1 时, m一 1—0 , m v恒等于 l , 即m 一 , 可根据 的值判断聚集程度, 越大聚集
程度越高; 当m> l 时, m—l>0 . 若m v> 1 为均匀分布。
⑧新聚集度指标群( 兰星平, 1 9 9 3 ) , 新指标群的判断标准如表 l 。
L 一 ( 口一 m) + m — m — m + 1 ( 1 2 )
L 一 口 +口 ( 1 3 )
L, 一 m +m v ( 1 4 )
L 一 口一 m ( 1 5)
表 1 聚集度指标群的取值与分布型的关系
Ta b l e 1 Re l a t i o n s hi p b e t we e n g r o u p o f c r o wd i n g i n de x a n d d i s t r i b ut i o n p a t t e r n
◎聚集度指标的刀切估计法( J a c k n l f e m e t h o d又译作大折刀法) , 是O n e n i n i l l e ( 1 9 5 6 年)
提出的一种参数估计方法。其原理简述如下:
设 , , …, 是依赖于参数B的分布的L个观察值, g =g ( x , 。 , …, ) 是以L个观
察值来确定的B的估计值, g 。 是由全部L个观察值 z , z “, z 来确定的估计值。将L个观
察值分成 m组, 每组有 个数据, 以x i ( l , …. m, =1 ......
‘
7 文 华山松大小蠹空间格局及最佳模型的研究
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(, , 一
. 墅堂彗 , 戴建昌
( 林业部三北防护林局F 7 5 0 0 0 1 银川1 西北林学院; 7 1 2 1 0 0陕西扬陵}
中国林科院亚热带林研究所l 3 1 1 4 0 0_ 折江富阳{ 第一作者: 男, 5 6 岁. 高级工程师)
要 通过频次比较 检验法, 对华山松大小蠹八侵成虫( 凝脂数) 分别进行 P o i s s o n
分布, 负二项分布( 矩法、 零频率法) 和Ne y ma n分布( A型、 C型、 N一。 。 型) 检验. 当虫株
率小于4 8 时, 呈负二项分布。将 1 3 种聚集度指标法及新的聚集度指标群用于该虫的空
问分布研究中, 认为均是可行的。并将刀切估计法应用于1 3种聚桌度指标上; 拟合出了7
种空间最佳模型; 总地来说, 聚集度回归模型在研究昆虫空间分布格局中是最佳的方击。
华山松太小蠢八侵成虫种群聚集临界密度为0 . 0 0 7 6头 株, 在林间的分布格局是聚集度
萋 制 幽 全 盐 亟 . ; 掣彬 , 髦 关 键 词 翌 业盘 尘 耋 盟 全 壹 。 垒 掣 “ , 一 一 分类号 7 6 3 . 3
华山松小蠹虫作为重要的森林害虫, 前人已作了大量的工作, 但在空间格局动态方面的研
究仍属空白, 因此研究其空间格局, 及对若干种研究方法的选择, 从而得出最佳模型, 对更加准
确地了解其发生发展规律, 深八掌握其空间生物学信息都具有十分重要作用。
1 研究方法
材料来源于1 9 9 5 年4 月~l O 月, 在西北林学院火地塘教学实验林场、 宁东林业局甸阳坝
林场、 太白林业局苏家淘林场、 留坝县庙台子林场的调查资料。 在林间踏查的基础上, 随机在不
同海拔高度的林分中, 布设面积为2 0 m×3 0 m的样地, 以株为单位逐丰调查, 统计全株侵入孔
数( 侵入孔数用凝脂数表示) ,共调查 2 7 块标准地
1 . I 频次分布比较法( x 一检验法)
本文以 P o i s s o n分布、 负二项分布和奈曼分布( 在参数 一0 , 2和趋于无穷时为Ne y ma n
—
A、 Ne y ma n - -C和Ne y ma n分布三种) 为其理论分布进 行x 拟合检验。其中理论分布的参
数采用矩法进行估计, 而负二项分布的参数采用矩法和零频率法两种方法进行估计
1 . 2 聚集度指标法及刀切估计方 n
聚集度指标是反映昆虫种群空间聚集程度的, 常用的聚集度指标有
①扩散系数C
收稿日期 1 9 9 7 一O 8 —2 9
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均匀分布
随机分布 ( 1 )
聚集分布
其中 一1圭 , 为 均值, 一_ l _ 圭( . 一S t ) z 为方差, t为每株虫口 数, 这里 一 , 以下 其中 — ,三 , 为 均 值 , 一寺 三 ( - 一 为 方 差, t 为 每 株 虫 口 数 , 这 里 一 以F
7 ' l 、 含义均相同。
②丛生指标( Da r i d a n d Mo o r e )
f < 0
J一 旦 一 1 一 0
m 1
【 > 0
③c ^指数( C o s s i e , 1 9 6 3 )
f < 0
C 一 { 一0 ‘ }
l > O
④负二项分布 K值( Wa t e r s , 1 9 5 9 )
K 一
均匀分布
随机分布
聚集分布
均匀分布
随机分布
聚集分布
一 一 型 ! 一上
1
一
口一 — c^
K值越小, 聚集程度越强, 如果 K值趋于。 。 ( 一般在 8 上) 则近似 P o i s s o n分布。
⑤扩散指数 J ( Mo r i s i t a ,1 9 5 9 )
圭 . ( . 一1 ) <0 均匀分布
I 一 丙 { 一 0 随 机 分 布 【 > 0 聚集分布
其中Ⅳ一样地的总虫口数, 一为样地的树木株数。
⑥平均拥挤度m 与聚块指标m ( L l o g d ,1 9 7 6 )
m 一7 ' l + ( v m一 1 )
f < 1 均匀分布
一1 + 二 { 一1 随机分布
【 > 1 聚集分布
⑦丁岩~( 1 9 8 0 , 1 9 9 3 ) 的£ 和 C 指标
⑧m v指标( 兰星平, 1 9 9 1 , 1 9 9 2 )
1+ m +
C一 m 一
一 1 m + ( 一 1 ) v
当种群平均密度m
f < 1 均匀分布
一1 随机分布
【 >1 聚集分布
( 4 )
( 6)
( 7 )
( 8 )
( 9 )
( 1 0)
} < 一 >
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一
C
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当m一1 时, m一 1—0 , m v恒等于 l , 即m 一 , 可根据 的值判断聚集程度, 越大聚集
程度越高; 当m> l 时, m—l>0 . 若m v> 1 为均匀分布。
⑧新聚集度指标群( 兰星平, 1 9 9 3 ) , 新指标群的判断标准如表 l 。
L 一 ( 口一 m) + m — m — m + 1 ( 1 2 )
L 一 口 +口 ( 1 3 )
L, 一 m +m v ( 1 4 )
L 一 口一 m ( 1 5)
表 1 聚集度指标群的取值与分布型的关系
Ta b l e 1 Re l a t i o n s hi p b e t we e n g r o u p o f c r o wd i n g i n de x a n d d i s t r i b ut i o n p a t t e r n
◎聚集度指标的刀切估计法( J a c k n l f e m e t h o d又译作大折刀法) , 是O n e n i n i l l e ( 1 9 5 6 年)
提出的一种参数估计方法。其原理简述如下:
设 , , …, 是依赖于参数B的分布的L个观察值, g =g ( x , 。 , …, ) 是以L个观
察值来确定的B的估计值, g 。 是由全部L个观察值 z , z “, z 来确定的估计值。将L个观
察值分成 m组, 每组有 个数据, 以x i ( l , …. m, =1 ......
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