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油松毛虫幼虫种群动态格局的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文在以6种分布型指数测定油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu)幼虫种群静态空间格局的基础上,通过聚类分析,可将油松毛虫幼虫种群在上树过程中的水平格局和垂直格局聚为两类:即前期型和中后期型;其6种分布型指数可分为三类:即(1)m~*/m,C_A,I_δ;(2)入;(3)C,L。 相似文献
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油松毛虫越冬幼虫上树下树历期的预测 总被引:1,自引:0,他引:1
通过1984~1986年对越冬幼虫的系统调查数据,分别求得油松毛虫越冬幼虫上树历期约为51d;下树历期约为87d;上树高峰期为每年的3月28日~4月19日;下树高峰期为每年的10月份。并同时对越冬幼虫上树过程中的物候学进行了观察。 相似文献
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枣园节肢动物群落优势功能集团的空间时序动态及其相关性 总被引:16,自引:1,他引:16
对太谷地区枣园不同生态系统中节肢动物群落优势功能集团的空间时序动态及其相关性进行了研究,结果表明,在五种生境类型的枣园中各功能集团在空间的分布有一定的规律性;枣园间作物(或杂草的有无)和用药与否对功能集团的空间分布结构影响不明显。在不同生态环境中,节肢动物群落各营养层在时间和空间上所占的比例是不同的;但在同一营养水平上分布是相关的,这种相关性揭示了中性昆虫在群落食物网中起着重要的作用,可见综合防治既要保护和利用天敌,又要保护和利用中性昆虫。 相似文献
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有害生物管理及其可持续控制的探讨 总被引:7,自引:0,他引:7
夏乃斌 《北京林业大学学报》1999,21(4):108-111
1有害生物防治历史的简单回顾 纵观有害生物防治的历史可以明显地看出,人们在与有害生物长期作斗争的发展过程中,一方面根据有害生物防治实践的经验,逐步建立和发展了"综合"的概念和内容,即不仅要在防治对象上是综合的,而且在防治目的和防治方法上也是综合的.同时在理论基础上,从原来以一般的生物学为基础,提高到以生态学、经济学、社会学为基础.另一方面,从有害生物的防治实践中深刻地吸取了反面教训,深知对付有害生物决不能孤立地只从一个方面进行病虫害的防治工作,因为这样做常常会顾此失彼,得不到全面的效应.如抗主要病虫品种的大面积推广会使某些次要病虫上升;栽培制度和方法的改进,有时会引起新的病虫问题;化学药剂的大量连续使用,会加重环境的严重污染,并造成产品的残毒;某些内吸性药剂的不断使用导致了有害生物抗药性的增加,而广谱性长效药剂的过度使用,则往往会杀伤大量的天敌,同时促使某些次要害虫上升为主要害虫等. 相似文献
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本文根据油松毛虫幼虫转移生境的特性,将其越冬过程分解为上树阶段和下树阶段.首先通过主成分分析,寻找出影响越冬幼虫种群数量变动的关键因子主要是越冬幼虫生境的温度和空气中的相对湿度.在此基础上,通过主成分回归建立数学模型,预测越冬幼虫种群数量,为制定油松毛虫防治策略提供准确的虫情报告. 相似文献
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油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu)幼虫种群静态空间格局的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文以油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu)幼虫为材料,采用频次分布X~2检验法和分布型指数法测定种群空间格局,并提出了研究种群空间格局的新模型和新的拟合方法:(1)m~*-m幂的法则(另文发表);(2)用刀切法估计种群分布型指数;(3)用麦夸方法最优拟合Taylor幂的法则和新的模型。通过频次分布X~2检验法和分布型指数法测定结果表明:油松毛虫幼虫的静态空间格局为负二项分布;其空间格局的基本成份为疏松个体群;个体群的分布是聚集型,但在低密度时呈现为均匀型;个体群内个体的分布为随机型;个体群的平均大小介于40—60之间。通过新模型m~*-m幂的法则拟合结果表明:当Iwao m~*—m迥归模型中的α<0,β>1时,新模型测定油松毛虫幼虫种群的静态空间格局为聚集型,其聚集度则随着密度的升高而增加。用刀切法估计种群分布型指数,可以减小估计的偏离度,并给出近似的区间估计值。用麦夸方法拟合Taylor幂的法则和新模型,可以求得原变量的最小残差解,使其幂函数得到最优参数的估计值。 相似文献
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油松毛虫幼虫序贯抽样技术的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
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. 相似文献