应用模糊聚类分析研究菜蚜种群动态

在分别描述了杭州郊区秋末冬初季节小白菜上菜蚜种群数量动态和空间动态的基础上，应用模糊聚类分析法研究了菜蚜种群的数量和空间的整体动态，结果表明，桃蚜，萝卜蚜及其混合种群的数量动态呈指数或Ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线变化，它们的空间格局呈聚集分布；而且凝集强度始终从高到低呈持续下降，运用模糊聚类法，可将其种群的整体动态分成４个时期，依次为：苗期（或移栽后的返青期）的迁入期，成株初期的增殖扩散期，成株后生长盛期     

角倍蚜干母空间分布型及抽样技术研究

采用聚集度指标和回归分析检验法研究了角倍蚜Ｓｃｈｌｅｃｈｔｅｎｄａｌｉａｃｈｉｎｅｎｓｉｓ（Ｂｅｌｌ）干母种群的空间分布型，结果表明，干母种群在林间呈聚集分布，分布的基本成分是个体群，在分布型研究的基础上，探讨了理论抽样数方案，通过不同抽样方式的精度比较，表明棋盘式抽样方式最佳。     

烟蚜种群动态与天敌效果评价

根据１９９５年和１９９７年烟田系统调查资料,得出烟蚜Ｍｙｚｕｓ ｐｅｒｓｉｃａｅ（Ｓｕｌｚｅｒ）的种群数量动态呈双峰曲线,第一高峰消长阶段烟蚜茧蜂Ａｐｈｉｄｉｕｓ ｇｉｆｕｅｎｓｉｓ Ａｓｈｍｅａｄ和食蚜绒螨Ａｌｌｏｔｈｒｏｍｂｉｕｍ ｓｐ．以及第二高峰消长阶段龟纹瓢虫Ｐｒｏｐｙｌａｅａ ｊａｐｏｎｉｃａ９Ｔｈｕｎｂｅｒｇ）,中华草岭Ｃｈｒｙｓｏｐａ ｓｉｎｉｃａ Ｔｊｅｄｅｒ和大灰食蚜蝇Ｍｅｔａ     

麦长管蚜种群动态的模糊聚类分析

根据田间调查的结果,本文从昆虫种群动态的数量动态、空间动态和时间动态的统一观出发,运用模糊聚类分析的方法研究了麦长管蚜的种群动态。根据聚类的结果,将麦长管蚜的种群动态划分为点片发生期、扩散为害期、迅速增长期、高峰期、高峰持续期、调落期及崩溃期。     

玉米蚜种群的空间动态

应用不同的聚集指标对玉米蚜种群的空间动态进行分析。结果表明 ,玉米蚜在玉米田始终成聚集分布 ;选择受密度影响较小的聚块性指标 M/X 的值 ,描述了玉米蚜种群空间格局的时序动态 ,表明玉米蚜聚集强度有明显的规律 ,呈现高—低—高的趋势。综合玉米蚜种群数量的消长规律、环境因子的变化等信息 ,对其空间图式及其时序动态特征的成因进行了分析     

麦蚜种群动态的灰色区间 Fuzzy 聚类分析

本文从麦蚜种群的数量、空间和时间的统一观出发,选用百株蚜量((?)x_1∈〔(?),(?)〕)、聚块性指标(_m/m=(?)x_2∈〔(?),(?)〕)和有蚜株率((?)x-3∈〔(?),(?)〕)作为种群动态的特征测度,用灰色区闻模糊聚类分析法,将田间的种群动态化分为若干个亚系统,然后对每个亚系统中的种群动态进行了分析.     

七星瓢虫对萝卜蚜和桃蚜捕食功能的初步研究

七星瓢虫（Ｃｏｃｃｉｎｅｌｌｓｅｐｔｅｍｐｕｎｃｔａｔａ）是山东十字花科菜田捕食菜蚜（萝卜蚜Ｌｉｐａｐｈｉｓｅｒｙｓｉｍｉ和桃蚜Ｍｙｚｕｓｐｅｒｓｉｃａｅ）的天敌优势种，其捕食能力强、发生盛期较莱蚜早，对莱蚜发生具较强的自然控制能力．室内研究了七星瓢虫各龄幼虫及成虫对萝卜蚜和桃蚜的捕食功能反应，结果表明，其功能反应均属ＨｏｌｌｉｎｇⅡ型；七星瓢虫对萝卜蚜和桃蚜均具较大的捕食潜力；１、２龄幼虫捕食量较小，且差异不大，而３龄后捕食量迅速上升，至产卵前成虫达高峰，同样条件下七星瓢虫对桃好的捕食量大于对萝卜好的捕食量；模拟后的各方程理论值与实测值相差不大，相关系数（ｒ）均大于０．９９．     

桂花上柑桔全爪螨种群动态的主成分分析和模糊聚类

本文从统一观出发，对柑桔全爪螨种群动态的三个组成成分进行了主成分分析和模糊聚类。桂花上柑桔全爪螨种群动态由数量动态和空间动态共同反映出来。当取隶属度Ｆ＝０．８００时，可将４～８月的种群动态聚为３类，即：种群高密度、低聚集的猖獗动态；种群由猖獗向凋落过度的动态；种群低密度、高聚集的凋落动态。     

菜蚜种群密度简易估计的数学模型

根据田间菜蚜种群的数量消长和空间扩散规律，提出了一个根据有蚜株率Ｐ来估计种群平均密度Ｍ的数学模型，并利用同样数据，对几个常见的Ｐ～Ｍ关系模型进行拟合，根据各个拟合模型的残差平方和分析，新提出的模型对菜蚜种群数据具有较高的拟合能力。该模型适合于田间在一季作物的生长初期菜蚜种群处于定居扩散期间（Ｐ＜１００％）的种群密度简易（二项抽样）估计，可简化田间菜蚜种群的密度调查工作，文中还对该模型的密度估计方差     

烟蚜种群的空动态及抽样技术研究

对烟划不同生长时期烟蚜Ｍｙｚｕｚ ｐｅｒｓｉｃａｅ Ｓｕｌｚｅｒ种群的时空动态及抽样技术进行了系统研究。结果表明：烟划不同品种和不同日期的烟蚜种群数量有极显著差异。烟草各生长时期三个品种上烟蚜种群呈聚集分布,聚集强度变化有明显的季节规律。本文还利用种群集集均数λ值分析了种群聚集的原因,通过Ｔａｙｌｏｒ和Ｉｗａｏ的方法描述了烟蚜种群空间格局的特性为聚集型且个体间相互吸引,确定了在一定精确度水平下最适     

菜蚜种群密度简易估计的数学模型

根据田间菜蚜种群的数量消长和空间扩散规律，提出了一个根据有蚜株率Ｐ来估计种群平均密度Ｍ的数学模型，并利用同样数据，对几个常见的Ｐ～Ｍ关系模型进行拟合。根据各个拟合模型的残差平方和分析，新提出的模型对菜蚜种群数据具有较高的拟合能力，该模型适合于田间在一季作物的生长初期菜蚜种群处于定居扩散期间（Ｐ＜１００％）的种群密度简易（二项抽样）估计，可简化田间菜蚜种群的密度调查工作。文中还对该模型的密度估计方差及理论抽样数进行了分析。     

贵州省荞麦蚜虫种类调查及消长规律研究

选择2016-2017年春秋2季贵州省荞麦4主产区的6个点进行蚜虫种类调查和消长规律研究,结果表明:荞麦蚜虫的种类为桃蚜、棉蚜和豆蚜3种,优势害虫为桃蚜.桃蚜的消长规律与荞麦品种、发育期、海拔有直接关系,蚜虫对甜荞的危害最大,其次是苦荞和米苦荞,多年生苦荞和矮金荞危害最小;虫口数量随着荞麦发育期逐渐增加到开花期达到最大,直到荞麦收获期下降至最低;海拔越高虫口数相对越少,反之则越多.     

萝卜蚜种群的空间格局及其时序动态

对杭州郊区结球甘蓝和小白菜上萝卜蚜种群的空间格局及其时序动态做了定量分析．两类蔬菜上萝卜蚜种群终年呈聚集分布，但聚集强度变化有明显的季节规律，一年中１１月前后有一个明显的扩散高峰．在一季作物上的聚集强度随时间的变化过程因季节而异，春夏季为高→低→高，夏秋季一直较高。秋冬季又为高→低→高，冬春季从低向高持续上升，最后对萝卜蚜种群空间图式及其时序动态特征的成因，尤其是气温和植株营养条件变化的影响进行了讨论．     

烟蚜Myzus persicae种群动态的模糊聚类分析

昆虫种群动态的内涵可分为空间、数量和时间这三个范畴。本文应用模糊聚类分析方法研究烟蚜的种群动态。文中以有蚜株率(%)、百株蚜量(头/百株)和聚集度指标(m/m)作为反映烟蚜种群动态特征的三个指标,运用系统论和集合论理论将烟蚜在烟田的消长过程分成5个亚系统,这5个亚系统是:烟苗移栽后的伸根期、伸根后期到旺长期、旺长末期到成熟初期、成熟期、成熟后期,并对这5个亚系所表征的烟蚜种群动态进行了具体分析.     

麦长管蚜种群动态的模糊聚类分析

利用模糊聚类分析方法对麦长管蚜的种群进行动态分析,揭示出麦长管蚜种群动态的一般规律,以确定最佳的防治时期。通过对麦长管蚜进行定时、定点、定株的系统调查,利用平均密度( x)、平均拥挤度(m )、聚块性指标(m / x)等参数作为指标对麦长管蚜种群动态进行模糊聚类分析。分析结果表明:在小麦生长的中后期(即小麦拔节到收获),把麦长管蚜整个种群动态过程分为八个状态集,4个时期,即点片发生期、初盛期、猖獗危害期和衰退期;而且防治麦长管蚜的最佳时期要在初盛期A3,避免猖獗危害期的出现,以达到经济、有效的控制麦长管蚜危害的目的。     

小白菜花叶病流行及其介体种群时空动态的模糊聚类分析

利用模糊聚类分析方法对小白菜花叶病介体蚜虫种群增长和病害流行的时空动态分别进行分析,并对介体种群增长和病害流行时空动态进行概述。田外带毒介体扩散迁入,花叶病开始发生,在病害流行初期,由于介体在本田内未建立种群,来自田外的带毒有翅蚜虫在田内随机扩散,导致病害的空间扩展迅速,病样方率逐渐上升,病株率伴随上升,每病样方多为1株病株;在病害流行前期,随着介体的进一步迁入和定殖,病害的空间扩展加快,病样方率迅速上升,样方内病株数量增加,病害严重度上升缓慢;在病害流行中期,田内介体种群密度上升,有翅介体在田内大量扩散,导致病株遍及全田,病样方率接近饱和,病害的增长以病株率上升为主;在病害流行后期,病株率接近饱和,严重度迅速上升,然后超于平缓。     

Including predator presence in a refined model for assessing resistance of alfalfa cultivar to aphids

The aphid quantity ratio(AQR) is defined as the number of aphids on each cultivar divided by the number of aphids on all cultivars. AQR is based on the correlation between aphid populations and their host plants and is an important tool that has been utilized in evaluating Medicago sativa(alfalfa) cultivar resistance to aphids. However, assessment of alfalfa resistance to aphids can be confused by the presence of aphid predators, causing the assessment of plant resistance to aphids to be based on incorrect aphid population data. To refine the AQR and account for the effect of predators on aphid population assessments, we introduced a parameter ‘α', corresponding to the predator quantity ratio, and used αAQR as the ratio to quantify aphid populations. Populations of both aphids(4 species) and their predators(12 species) occurring in 28 M. sativa cultivars were sampled over two years at a research station near Cangzhou, Hebei Province, China. Results showed that the most suitable evaluation period was from May to June, as the aphid population was stable during this period. Compared with the AQR method, the predator population numbers based on the αAQR had a significant inverse relationship with aphid population numbers and the 28 cultivars were clustered into three classes: the resistant class, tolerant class, and susceptible class. In addition, 17 cultivars were reassigned when evaluated using αAQR. All numerical values calculated by αAQR were displayed as a Gaussian distribution, which showed that the 28 cultivars could be clustered into nine groups using a median value(±SE) of 1±0.1. Hence, ongoing alfalfa breeding trials will be assessed using the αAQR to establish a robust system that includes agronomic performance parameters in order to generalize the new method for further studies.     

Model fitting of the seasonal population dynamics of the soybean aphid,Aphis glycines Matsumura,in the field

The soybean aphid, Aphis glycines Matsumura (Hemiptera: Aphididae), is one of the greatest threats to soybean production, and both trend analysis and periodic analysis of its population dynamics are important for integrated pest management (IPM). Based on systematically investigating soybean aphid populations in the field from 2018 to 2020, this study adopted the inverse logistic model for the first time, and combined it with the classical logistic model to describe the changes in seasonal population abundance from colonization to extinction in the field. Then, the increasing and decreasing phases of the population fluctuation were divided by calculating the inflection points of the models, which exhibited distinct seasonal trends of the soybean aphid populations in each year. In addition, multifactor logistic models were then established for the first time, in which the abundance of soybean aphids in the field changed with time and relevant environmental conditions. This model enabled the prediction of instantaneous aphid abundance at a given time based on relevant meteorological data. Taken as a whole, the successful approaches implemented in this study could be used to build a theoretical framework for practical IPM strategies for controlling soybean aphids.     

早春麦长管蚜的分布型与天敌的伴随效应

在对33个品种小麦试验地抽样调查的基础上,计算出29块样地麦长管蚜的4种聚集度指标,进而确定了早春麦长管蚜空间分布型及其序贯抽样参数。为揭示田间麦长管蚜天敌的伴随效应,利用标准化诱虫黄板进行了天敌与麦长管有翅蚜种群之间的灰色关联度分析。结果显示,各种趋黄性天敌对麦长管蚜种群的数量伴随效应的大小顺序为:七星瓢虫蚜茧蜂异色瓢虫大灰食蚜蝇黑带食蚜蝇龟纹瓢虫。