三明市马尾松毛虫越冬代幼虫的空间格局

结合三明市马尾松毛虫工程治理中所调查的越冬代马尾松毛虫幼虫种群数量和危害程度,采用概率分布模型、分布型指数及回归模型法探讨三明市马尾松毛虫越冬代幼虫空间分布格局。结果表明,三明市马尾松毛虫越冬代幼虫呈聚集分布,分布的基本成分为个体群。同时,列出林间调查最适抽样数及序贯抽样分析表,提出马尾松毛虫防治的上下限指标,为害虫的综合治理提供了一定的理论依据。     

马尾松毛虫越冬代幼虫空间分布格局研究

根据2008年广西沙塘林场马尾松毛虫越冬代幼虫虫口密度,采用分布型指数及回归模型法探讨了广西沙塘林场马尾松毛虫越冬代幼虫空间分布格局。结果表明,马尾松毛虫越冬代幼虫呈聚集分布,分布的基本成分为个体群。列出了林间调查最适抽样数及序贯抽样分析表,提出了马尾松毛虫越冬幼虫防治的上下限指标,为害虫综合治理提供了一定的理论依据。     

越冬代灰飞虱在小麦田的空间分布型及抽样技术的研究

采用聚集度指标法和回归分析法对越冬代灰飞虱在小麦田中的空间分布进行了调查和检验,结果表明,越冬代灰飞虱在小麦田中的分布为聚集分布,在此基础上得出田间调查的理论抽样数公式,N=t2D2（1.252 92m＋0.060 73）。描述了Kuno种群序贯抽样的模型,Tn=1.252 92/（D2-0.06n0 73）。     

马尾松毛虫的空间分布型及抽样方法研究

本文运用聚集度指标法，回归模型法和频次分布法研究了马尾松毛虫越冬代幼虫的空间分布型。结果表明幼虫的分布型符合聚集分布。低密度情况下的幼虫服从Ｎｅｙｍａｎ Ａ型分布，幼虫在单株树上的分布服从负二项分布，各轮枝层虫口密度差异显著，可将其划分为３组。比较６种不同的抽样方法，以Ｚ字形法为最好。抽样数量以２４侏为宜。     

馬尾松毛虫越冬幼虫空間分布型及其抽样技术

马尾松毛虫越冬幼虫空间分布型是属负二项分布,其分布基本成分是疏松的个体群。采用Iwao法测定聚集度和资料代换为佳,越冬期虫情调查以对角线法抽样精度较高,并可通过调查树干0～2米或树冠第一轮虫口,建立回归式推算全树虫口密度。     

马尾松主要病虫害生态空间分布规律研究

应用生态空间分布的分析方法研究马尾松幼林主要病虫害的空间分布规律，结果表明微红梢斑螟、马尾松毛虫和马尾松赤枯病均为聚集分布．     

文山松毛虫越冬代幼虫空间分布型及其应用

选择10块不同立地条件的林分设样地，测定文山松毛虫越冬代幼虫的空间分布型，分别建立最适抽样数关系式，并对越冬代幼虫进行序贯抽样分析、结果表明：越冬代幼虫空间分布为聚集分布．当m0=21条／株时，最大抽样数为282株；m0=17条／株时，最大抽样数为188株。     

灾变模型在马尾松毛虫幼虫发生量预报中的应用

  目的  提高马尾松毛虫Dendrolimus punctatus幼虫发生量预测预报结果的准确性。  方法  利用灰色灾变预测GM(1, 1)模型预测了安徽省潜山县1989-2016年马尾松毛虫越冬代、1代和2代严重发生的年份。  结果  马尾松毛虫越冬代虫口数的GM(1, 1)灾变预测模型为:${\hat z^{(1)}}(k + 1) = 9.580\;75{{\rm{e}}^{0.269\;33k}} - 8.580\;75$, 其中k为年序号, ${\hat z^{(1)}}(k + 1)$为灾变年序号。1代幼虫虫口数的GM(1, 1)灾变预测模型为:${\hat z^{(1)}}(k + 1) = 18.181\;8{{\rm{e}}^{0.241\;87k}} - 17.181\;8$。2代幼虫虫口数的GM(1, 1)灾变预测模型为:${\hat z^{(1)}}$(k+1)=20.123 7e0.197 58k-19.123 7。根据此模型求得已知年份的拟合值与观察值, 对两者差异进行t检验, 差异均不显著, 即拟合值与观察值间吻合度高, 各灾变年精度值平均为84.40%, 84.85%和84.08%, 总体平均精度依次为96.25%, 92.34%和94.09%, 模型精度高。由此推算未来时刻的预测值得到, 从2011年马尾松毛虫越冬代幼虫灾变年算起, 再过10 a即2021年为马尾松毛虫越冬代大发生年。从2011年马尾松毛虫1代幼虫灾变年算起, 再过11 a即2022年为马尾松毛虫1代幼虫大发生年。从2011年马尾松毛虫2代幼虫灾变年算起, 再过9 a即2020年为马尾松毛虫2代幼虫大发生年。  结论  灾变预测对马尾松毛虫幼虫发生量灾变的预报是一种较理想的预报方法。     

缙云山马尾松种群的空间分布格局研究

探索马尾松种群的分布格局及动态变化规律,从而指导人工马尾松林的合理经营管理和开发利用。运用扩散系数的t检验、Morisita指数的F检验以及一些种群聚集强度指数来研究缙云山马尾松种群的空间分布格局类型,结果表明缙云山马尾松以大中型个体为主,不同地段的马尾松空间格局分布有所差异,但整体表现不明显,总体表现为随机分布。文章同时指出为避免马尾松林的消失,应分批次种植马尾松幼苗,从而使马尾松种群保持一个平衡的状态。     

绿盲蝽越冬卵在葡萄园中的空间分布型和抽样技术研究

分别采用频次比较法、6种聚集度指标、Taylor幂法则和Iwao回归方程分析了酿酒葡萄园中绿盲蝽（Apolygus lucorum）越冬卵的空间分布型，并对绿盲蝽越冬卵聚集的原因及理论抽样数进行了分析和计算。结果表明：绿盲蝽越冬卵在酿酒葡萄园区的空间分布格局为聚集分布，且越冬卵密度越高，分布越聚集。利用Iwao回归方程和Taylor幂法则检验，可以看出绿盲蝽越冬卵分布的基本成分是个体群，个体之间相互吸引，并且聚集度与种群密度有很大的关系。聚集均数（λ）与平均密度（x）线性回归方程为λ＝0.931x-0.184 1 (r=0940 5)。绿盲蝽越冬卵在不同密度下，聚集均数λ均小于2，表明酒葡萄园中绿盲蝽越冬卵的种群聚集主要是由环境作用引起。结合田间调查，聚集分布的原因可能受葡萄藤生长势、葡萄冬芽鳞片疏密、种群密度等环境因素影响。利用绿盲蝽越冬卵空间分布型参数建立Iwao理论抽样数模型，可以确定不同虫口密度下绿盲蝽越冬卵的理论抽样数，为今后准确预测绿盲蝽越冬卵在葡萄园内的密度提供了理论依据。研究结果不仅丰富了绿盲蝽越冬卵在酿酒葡萄上的空间分布格局和抽样技术相关内容，也为早春酿酒葡萄园中绿盲蝽的预测预报及防治策略的制定提供参考依据。     

赤松毛虫幼虫空间分布型的研究

通过频次分布X~2检验和七种分布型指数的测定,赤松毛虫幼虫的空间分布型为一般负二项分布,空间分布的基本成份是疏松的个体群,个体群的分布为聚集分布;个体群内的分布为随机分布;个体群的平均大小约为70个个体。     

求韦泊分布三参数的一种方法

本文介绍了求韦泊分布三参数ａ，ｂ和ｃ的最小二乘估计的一种迭代搜索方法。先证明了误差平方和Ｑ（ａ，ｂ，ｃ）是ａ，ｂ和ｃ的连续函数，并具有连续一阶偏导数，和．然后在此基础上引进求ｍｉｎＱ（ａ，ｂ，ｃ）的梯度抛物线顶点搜索法，并与传统的回归方法进行比较。用不同林龄的２１个同龄林胸径总体验算表明，此法可获得精度较高的三参数估计值，而传统的回归方法误差较大，不可取。     

珍稀植物长苞铁杉种群空间分布的Weibull模型及其应用研究

首次将连续型Ｗｅｉｂｕｌｌ分布用于珍稀淑危植物长苞铁杉种群空间分布格局的研究,取得理想效果,长苞铁杉种群分布符合Ｗｅｉｂｕｌｌ分布。并根据Ｗｅｉｂｕｌｌ分布建立了长苞铁杉种群最知抽样式,为长苞铁杉种群抽样技术和取样数量确定提供了理论依据。     

马尾松林分直径结构规律的研究

以马尾松同龄林为对象,在具体林分条件下,用林分部体回归方程预估所需的林分平均因子,并以林分平均因子估计值为基础,选用三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布函数、采用查Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数表法,估计分布函数的参数值。在此基础上得到马尾松同龄林林分直径结构表。     

天然红松阔叶林径级结构模拟

以天然红松阔叶林为研究对象,设置了4块1 hm²样地,利用负指数模型、修正指数模型、限定混合Weibull分布模型及q值法进行径级结构模拟。结果表明,4块不同类型样地的径级分布均呈反“J”形,森林更新良好;指数模型整体上低估了林木株数,限定混合Weibull分布模型则高估了林木株数,而修正指数模型整个径阶范围内与实际情况较为接近,模拟效果最好,表明修正指数模型更适合天然红松阔叶林径级结构的模拟;4块不同林分的q值为1.19~1.33,说明q值法对于天然红松阔叶林的直径分布的表达效果较好。     

樟子松人工林单木叶量垂直分布规律

以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场不同年龄、不同密度和立地条件下的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)人工林为研究对象,用树干解析、枝解析等方法于2005年测定了6块样地及30株标准木的树冠因子.分别应用修正Weibull式和Richards式拟合了樟子松单木叶量垂直分布,分析了林分密度、林龄等林分条件对叶量垂直分布的影响、樟子松单木叶量与树干生长的关系以及单木叶量与叶面积指数(LAI)的关系.研究结果表明:樟子松单木叶量的垂直分布符合修正Weibull式或Richards式;单木叶量最大值出现在相对着枝深度0.36～0.85范围内.树冠内叶量最大处的相对位置与树木大小的相关关系不明显;单木累积叶量随林分密度的增大而减小.单木叶量与其最近1 a的胸径生长量呈幂函数关系,与最近1 a的材积生长量呈直线关系.     

梨上瘿螨越冬空间分布型研究

对5个梨园梨上瘿螨发生情况的抽样调查结果,经聚集指标、Taylor的幂法则和 Iwao法的统计分析得出,梨上瘿螨越冬自然种群在果园中的空间分布型为聚集分布,其分布的基本成分为个体群;同时建立了梨上瘿螨越冬种群数量调查的理论抽样数量计算公式.