试论昆虫种群调查中的两级抽样方法

本文阐述了两级抽样在昆虫种群调查中的应用价值,探讨了简化抽样过程的方法,并推导出不同条件下的两级抽样理论抽样数公式。     

华山松球果螟越冬幼虫调查抽样技术研究

华山松球果螟是危害华山松种实的主要害虫.利用华山松不同方位虫口密度与样地虫口密度回归分析确定华山松球果螟越冬幼虫的最适抽样方位为西面,应用Iwao,Talor,m*-v及La-m回归模型确定序贯抽样方程和最适抽样数,并以La-m模型为例制作华山松球果螟越冬幼虫序贯抽样表.     

油松毛虫蛹种群抽样技术的研究

本文进行了油松毛虫蛹种群估值抽样及风险决策抽样技术的研究,其目的是为进行油松毛虫种群动态研究,实施综合管理决策提供优化的抽样设计。对估值抽样提供了三种方案:整株抽样,轮枝抽样,简易估计法。研究表明,在一定条件下,用后两种方案代替整株抽样估计种群密度可以提高抽样效率,降低抽样费用,且估计精度能达到一般科研和生产上防治决策的要求精度。关于风险决策抽样,给出了三组序贯抽样决策模型,任何一组均可应用。文中还应用了笔者提出的一组新的抽样设计模型,其结果与前人研究方法所得的结果一致。     

水稻纹枯病抽样技术

采用Iwao.m-x回归法和Southwood公共kc值法求得理论抽样数模型,从而导出在不同置信度、为害株率-x和允许误差d下的理论抽样数n和最适抽样单位.采用Iwao和Willson提出的序贯抽样法得到2个序贯抽样模型,进而获得纹枯病的Iwao-Willson复合序贯抽样法.经比较,结果表明该方法为最佳调查法,可大大减小调查误差.     

落叶松球蚜指名亚种侨居型种群三阶抽样和序贯抽样技术的研究

该文首先分别建立了三阶抽样和序贯抽样模型,然后再将两种模型中的参数联系起来并加以使用,可明显提高风险决策的效率和准确性,为制定害虫防治策略提供可靠的科学依据．     

油松毛虫幼虫序贯抽样技术的研究

本文在测定油松毛虫经济阈值的基础上,对4种序贯抽样技术进行了研究,得出如下4点:(1)以概率分布为基础的序贯抽样模型为:d_0=27.35043N-570.3982,d_1=27.35043N+570.3982;(2)Iwao(1975)的序贯抽样模型为:(3)Kuno(1968)的序贯抽样模型为:(4)高春先(1983)的复序贯抽样:以Iwao方法为基础,同时结合Kuno方法作出判断.当经济阈值m_0=30,D_0=0.20时,以概率分布为基础的序贯抽样的最大抽样数为复序贯抽样的10倍,Iwao的序贯抽样为复序贯抽样的3.75倍.由此说明复序贯抽样可以进一步减少样本单元数,提高判别能力.     

蔬菜安全检测抽样技术

抽样环节是蔬菜安全检测工作中的重要环节,介绍了抽样环节的原则、方法及现场抽样技术要点,力图使抽检的样品更具有代表性,确保检测结果的科学性、有效性和公正性。     

冬小麦返青期地下害虫危害空间分布型及其抽样技术

采用空间分布型检验、聚集强度指标检验和线性回归方法研究了冬小麦返青期枯心苗空间分布规律及其抽样方法。结果表明,冬小麦返青期枯心苗空间分布(即地下害虫危害空间分布)呈聚集分布,聚集程度受种植环境影响较大。建立了冬小麦早春枯心苗最适抽样模型及序贯抽样模型。     

西兰花根腐病田间分布及抽样技术研究

为进一步提高对西兰花根腐病预测预报与持续控制能力,对病株的空间分布型进行了分析.结果表明,西兰花根腐病病株田间分布趋向于聚集,以个体群作为空间分布的基本成分,病株个体间相互吸引;病害在大田中存在明显的发病中心,而个体群之间趋于均匀分布;且病株个体的空间格局随病株密度的提高越趋均匀分布.在此基础上,提出了Iwao最适理论抽样模型N=507.926 7/m-37.234 7,并建立序贯抽样模型T0（N） =0.9820N±4.2989√N.     

黄瓜霜霉病的序贯抽样技术研究

对黄瓜霜霉病的序贯抽样技术进行了研究，采用Iwao模型制定了指导防治工作的序贯抽样检索表，研究结果为这种病害的调查取样和管理工作提供了科学依据。     

农业抽样调查中统计理论和抽样方法选取研究

对比分析了概率抽样和空间抽样理论和方法,用农业抽样调查实例证明了对于存在空间相关的空间抽样问题,采用空间统计理论和方法确定的抽样策略才是适宜和高效的。同时从理论的角度验证了分层抽样和系统抽样是抽样调查中行之有效的方法。     

Design of a spatial sampling scheme considering the spatial autocorrelation of crop acreage included in the sampling units

Information on crop acreage is important for formulating national food polices and economic planning.Spatial sampling,a combination of traditional sampling methods and remote sensing and geographic information system(GIS)technology,provides an efficient way to estimate crop acreage at the regional scale.Traditional sampling methods require that the sampling units should be independent of each other,but in practice there is often spatial autocorrelation among crop acreage contained in the sampling units.In this study,using Dehui County in Jilin Province,China,as the study area,we used a thematic crop map derived from Systeme Probatoire d’Observation de la Terre(SPOT-5)imagery,cultivated land plots and digital elevation model data to explore the spatial autocorrelation characteristics among maize and rice acreage included in sampling units of different sizes,and analyzed the effects of different stratification criteria on the level of spatial autocorrelation of the two crop acreages within the sampling units.Moran’s I,a global spatial autocorrelation index,was used to evaluate the spatial autocorrelation among the two crop acreages in this study.The results showed that although the spatial autocorrelation level among maize and rice acreages within the sampling units generally decreased with increasing sampling unit size,there was still a significant spatial autocorrelation among the two crop acreages included in the sampling units(Moran’s I varied from 0.49 to 0.89),irrespective of the sampling unit size.When the sampling unit size was less than3 000 m,the stratification design that used crop planting intensity(CPI)as the stratification criterion,with a stratum number of 5 and a stratum interval of 20%decreased the spatial autocorrelation level to almost zero for the maize and rice area included in sampling units within each stratum.Therefore,the traditional sampling methods can be used to estimate the two crop acreages.Compared with CPI,there was still a strong spatial correlation among the two crop acreages included in the sampling units belonging to each stratum when cultivated land fragmentation and ground slope were used as stratification criterion.As far as the selection of stratification criteria and sampling unit size is concerned,this study provides a basis for formulating a reasonable spatial sampling scheme to estimate crop acreage.     

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。     

枇杷潜蛾幼虫空间分布型及抽样技术研究

运用6项聚集度指标和2种回归方法对枇杷潜蛾幼虫的空间分布型及聚集原因进行分析。结果表明,该虫在任何密度下都呈聚集分布并遵从负二项分布,聚集原因是由某些环境因素所致,分布的基本成分为个体群;几种常见的抽样方法与全查比较,并进行差异性显著测验,表明5点式为最佳抽样方法;通过分析并拟合出枇杷潜蛾幼虫在枇杷园中的最适理论抽样数模型和序贯抽样模型。     

桉树枝瘿姬小蜂虫瘿空间格局及其抽样技术研究

应用频次分布法、聚集度指标法和回归模型分析法对桉树枝瘿姬小蜂虫瘿在桉树林间的空间格局进行了测定。结果表明,桉树枝瘿姬小蜂虫瘿在林间呈聚集分布,分布的基本成分为个体群,其聚集原因主要是由本身的生物学特性与环境的差异性因素综合影响所致。同时,应用Iwao M*-M回归模型中的2个参数α、β的值,建立了理论抽样数模型N=t2(1.474 0/x+0.105 4)/D2和序贯抽样模型Tn=nm0±(n[1.474 0m0+0.105]4m02)～(1/2),并计算了林间调查的理论抽样数,列出了序贯抽样分析表,旨在为揭示该虫的生态学特性和种群消长趋势,提高虫情调查及预测预报的准确率和制订防治策略提供理论依据。     

Grid soil sampling adoption and abandonment in cotton production

Technology adoption in precision agriculture has received considerable attention, while abandonment has received little. Survey data are now available to evaluate adoption and abandonment decisions. Understanding the factors motivating technology adoption and abandonment has implications for educational efforts directed toward improving the efficiency of production inputs and for research and development to improve the value of precision agriculture technologies. The objective of this research was to identify factors motivating the adoption and abandonment of grid soil sampling in precision cotton production. These decisions were evaluated assuming a random utility model. Data were obtained from a 2005 survey of cotton producers in 11 Southeastern states in the USA. Results from limited dependent variable regressions indicate that younger producers who farmed more cotton area, owned more of their cropland, planted larger amounts of non-cotton area, used a computer for farm management and used a Personal Digital Assistant (PDA) in the field were more likely to adopt grid soil sampling for cotton precision farming. Results also suggest that producers with more cotton area who owned livestock and adopted management zone soil sampling were more likely to abandon grid soil sampling, while those who used a PDA in the field, used grid soil sampling for more years and followed up grid soil sampling with variable-rate fertilizer application were less likely to abandon grid soil sampling for cotton production.     

水质监测与采样一体化无人船设计与试验

良好的水体水质是池塘健康养殖的基础,为了实现监测和采样的自动化,设计了一体化无人水质监测船并进行了性能试验。兼顾水质监测与采样需求,对船体结构进行设计,考虑承重和稳性对船舱传感器与采样、电源与控制盒、水样采集瓶功能区进行布局设计,基于双螺旋桨差速驱动模型融合GPS和姿态传感器开发了自主巡航控制系统,应用物联网技术集成水质采样控制系统和水质监测数据平台。综合试验结果表明：无人船行驶轨迹准确,监测点位最大偏差量为1.49m,最小偏差量为0.39m,平均偏差量为1.003m;监测及采样功能稳定,可实时回传水体的pH值、温度和溶氧数据,6只500mL水样采集瓶能够实现符合国家标准的水下50cm精准取样。研究结果为水产养殖全水面水质监控提供了一种低成本高可靠的实施方案。     

茶小卷叶蛾幼虫空间格局及抽样技术

应用聚集度指标、Taylor的幂法则、Iwao的m*-m回归分析法,对茶小卷叶蛾幼虫空间格局进行了分析,并研究了茶小卷叶蛾幼虫在茶树上的序贯抽样技术。结果表明,茶小卷叶蛾幼虫在茶树上的空间分布属聚集分布,个体间相互吸引,分布的基本成分是个体群,其聚集性随密度的增大而增加。其聚集原因经Blackith种群聚集均数测定,当m<1.009 5时,其聚集是由外界环境条件所致;当m>1.009 5时,其聚集是由于害虫本身的群集行为与环境条件综合影响所致。在此基础上提出了最佳理论抽样数和最佳序贯抽样模型:N=1.962/D2[1.236 02/m+1.279 54],T0(n)=3.6 n±8.988 8 n1/2,最大样本数为n=234。     

泽兰实蝇幼虫和虫瘿的空间分布型及抽样技术

[目的]明确泽兰实蝇幼虫及虫瘿在野外的空间分布特点,为应用泽兰实蝇对紫茎泽兰进行生物防治并提高其防治效果提供理论指导.[方法]采用棋盘式取样法在云南省昆明市呈贡区松花村旁紫茎泽兰入侵较重的区域选取3块样地进行泽兰实蝇幼虫及虫瘿的分布情况调查,通过6种聚集度指标(扩散系数、丛生指数、聚集度指标、聚块性指标、La指标和负二项分布指标)、m*-m回归模型和Taylor幂法则等研究泽兰实蝇幼虫及虫瘿种群在野外的空间分布型,并利用种群聚集均数分析幼虫及虫瘿的聚集原因.根据Iwao的理论抽样数计算公式和序贯抽样理论公式,建立理论抽样模型及序贯抽样模型.[结果]泽兰实蝇幼虫在野外均呈聚集分布,种群分布的基本成分是个体群,但个体间相互吸引;泽兰实蝇虫瘿在野外也呈聚集分布,种群分布的基本成分是个体群,但个体间相互排斥.聚集均数分析结果表明,泽兰实蝇幼虫及虫瘿的聚集原因主要由泽兰实蝇的产卵、取食等习性和环境共同引起;建立了泽兰实蝇幼虫及虫瘿理论抽样数模型:N=(9.919/m+1.033)/D2、N=(6.632/m+0.015)/D2和序贯抽样模型:T0=10n±1.9617.24n+0.4、T0=10n±1.966.77n+4.[结论]泽兰实蝇幼虫及虫瘿在野外均呈聚集分布,聚集原因主要由泽兰实蝇的产卵、取食等习性和环境共同引起.