昆虫生态学课件

ms正態分佈0123-1-2-3mm+sm+2sm+3sm-sm-2sm-3s68%的資料95%的資料99.7%的資料68-95-99.7規則0標準正態分佈t分佈自由度9t分佈自由度2t分佈3.847.8112.59a＝0.05的臨界值χ2分佈F分佈曲線若事件A發生的概率較小，如小於0.05或0.01，則認為事件A在一次試驗中不太可能發生，這稱為小概率事件實際不可能性原理，簡稱小概率原理。小概率原理試驗三要素因素：試驗中所研究的影響試驗指標的因素叫試驗因素，簡稱因素；水準：試驗因素所處的某種特定狀態或數量等級稱為因素水準，簡稱水準；指標：在試驗中具體測定的性狀或觀測的專案稱為試驗指標。處理和重複事先設計好的實施在試驗單位上的具體專案叫試驗處理，簡稱處理；在試驗中，將一個處理實施在兩個或兩個以上的試驗單位上，稱為處理有重複測量值=真實值+隨機誤差+非隨機誤差

xi=

+

i1．隨機誤差（隨機抽樣誤差）：影響因素眾多，變化無方向性，不可避免，但可用統計方法進行分析。

2．系統誤差受確定因素影響，大小變化有方向性。

3．非系統誤差（過失誤差）研究者偶然失誤而造成的誤差。誤差偏差bias準確度與可靠性準確度：觀察值與真值的接近程度，受系統誤差的影響。可靠度，也稱可重複性：重複觀察時觀察值與其均值的接近程度，受隨機誤差的影響。試驗設計原則控制(Control)隱藏變數對反應的效應。隨機化(Randomization)安排試驗單位接受指定的處理。重複(Replication)試驗於許多試驗單位，以降低結果的機會變異。試驗設計三原則的關係及作用重複隨機化控制無偏誤差估計估計誤差降低誤差統計推斷提高精確性三原則作用共性問題（1）因素不宜超過10個，那樣可能會造成主次不分；也不宜太少（如只選一、二個因素），可能會遺漏重要因素，或遺漏因素間的交互作用；（2）試驗水準範圍盡可能大。每一因素的水準個數適當多一些；（3）不切實際地降低試驗水準間隔，會引起試驗次數增加；因素水準間隔太大，試驗結果中不確定性成分增加；（4）因素和水準的含意是廣義的：五種棉花用於織同一種布，要比較不同棉花影響布的品質的效應，這時“棉花品種”可設定為一個因素，五種棉花就是該因素下的五個水準。一、完全隨機設計所有試驗單位隨機指定到所有處理的試驗設計。完全隨機試驗可提供確實的證據，顯示不同處理是造成不同效應的原因。試驗進行之前的隨機分組，各組成員背景應該在各方面都類似。試驗進行之中，各組的試驗環境除了處理外應該都相同。各組的平均反應差異，必然來自於不同的處理或是各組的隨機差異。相同處理的兩組也可能有不同平均反應差異。二、配對設計與區組設計配對設計：兩種處理分別(隨機的)施行在一對特性相同或類似的試驗單位上。區組設計：特性相同或類似的試驗單位組成區組(block)，在各區組內隨機安排試驗單位接受指定的處理。例昆蟲對呈味物質的取食反應（葉碟法）試驗單位：甘藍植株試驗因素：處理方法(食鹽和清水)試驗處理：共2個處理配對方法：選關於主脈對稱2個葉碟構成一組，共得7組，每組中一個葉碟塗抹食鹽水，另一個塗抹清水試驗指標：取食方格數三、方差分析（F檢驗）化合物取食方格合計平均食鹽31.927.931.828.435.9155.931.18蔗糖24.825.726.827.926.2131.426.28奎寧22.123.627.324.925.8123.724.74檸檬酸27.030.829.024.528.5139.827.96合計T=550.8用於推斷多個總體均數有無差異

eg.為了比較菜青蟲對4種不同呈味物質的取食反應，選取了大小基本相同的菜青蟲20條，隨機分成4組，用葉碟法試驗，4小時後，各組菜青蟲取食方格數如下：離均差平方和的分解組間變異總變異組內變異總變異矯正係數組間變異組內變異在同一處理組內，雖然每個受試對象接受的處理相同，但測量值仍各不相同，這種變異稱為組內變異，也稱SSe。用各組內各測量值與其所在組的均數差值的平方和來表示，反映隨機誤差的影響。計算公式均方(MS)變異程度除與離均差平方和的大小有關外，還與其自由度有關，由於各部分自由度不相等，因此各部分離均差平方和不能直接比較，須將各部分離均差平方和除以相應自由度，其比值稱為均方。

F值多重比較方法統計上把多個平均數兩兩間的相互比較稱為多重比較(multiplecomparisons)多重比較的方法甚多，常用的有最小顯著差數法(LSD法)和最小顯著極差法(LSR法)最小顯著差數法(LSD)計算顯著水準為α的最小顯著差數，然後將任意兩個處理平均數的差數的絕對值與其比較。計算平均數標準誤，採用新複極差法，查誤差自由度的SSR表，平均數大小排序、比較LSR法多重比較p234SR0.053.083.233.33SR0.014.324.554.68LSR0.054.404.624.76LSR0.016.186.516.69變異來源DFSSMSF處理間K-1SStSt2St2/Se2誤差K(n-1)SSeSe2總變異nK-1SST重複數相等的單因素方差分析無重複雙因素資料A因素B因素Ti.B1B2……BbA1X11X12X1bT1.A2X21X22X2bT2.…………………………AaXa1Xa2XabTa.T.jT.1T.2……T.bT..第三節兩向分組資料的方差分析方差分析表變異來源自由度DF平方和SS均方MSF值A因素a－1SA2SA2/Se2B因素b－1SB2SB2/Se2誤差(a－1)(b－1)Se2總變異ab－11、組合內只有單個觀察值的兩向分組資料A因素B因素Ti..B1B2……BbA1X111X112……X11nX121X122……X12n……X1b1X1b2……X1bnT1..A2X211X212……X21nX221X222……X22n……X2b1X2b2……X2bnT2..………………………………AaXa11Xa12……Xa1nXa21Xa22……Xa2n……Xab1Xab2……XabnTa..T.j.T.1.T.2.……T.b.T…有重複雙因素資料第三節兩向分組資料的方差分析方差分析表變異來源自由度DF平方和SSMSA因素a－1SA2B因素b－1SB2AB互作(a－1)(b－1)SAB2誤差ab（n－1）Se2總變異abn－12、組合內有重複觀察值的兩向分組資料四、直線回歸與相關X

x累積溫y盛發期35.534.131.740.336.840.231.739.244.212169273139-1

表1累積溫和一代三化螟盛發期的關係一些夏季害蟲盛發期的早遲和春季溫度高低有關。江蘇武進連續9年測定3月下旬至4月中旬旬平均溫度累積值(x，旬·度)和水稻一代三化螟盛發期(y，以5月10日為0)的關係，得結果於右表。例:累積溫和一代三化螟盛發期的關係例:累積溫和一代三化螟盛發期的散點圖

1、直線回歸方程的計算[例2]試計算表1資料的回歸方程。在例1已算得：

因而有：

b=-159.0444/144.6356=-1.0996[天/(旬·度)]a==7.7778-(-1.0996×37.0778)=48.5485(天)故得表1資料的回歸方程為：=48.5485-1.0996x2、直線回歸方程的計算

x，3月下旬至4月中旬旬平均溫度累積值旬平均溫度累積值和一代三化螟盛發期的關係3、直線回歸方程的圖示

=SSy-b(SP)=SSy-b2(SSx)=∑y2-a∑y-b∑xy離回歸平方和4、直線回歸的估計標準誤將SSy分解成兩個部分，即：5、直線回歸關係的假設測驗

回歸和離回歸的方差比遵循F分佈

［例3］試用F測驗法檢測表1資料回歸關係的顯著性。變異來源DFSSMSFF0.01回歸1174.8886174.888616.4012.25離回歸774.667010.6667總變異8249.55565、直線回歸關係的假設測驗6、回歸方程的應用－預測(一)所有引數為x的個體y的平均值的預測區間

保證概率為0.95的預測區間為：［例4］試根據表1資料估計：當3月下旬至4月中旬的積溫為40旬·度時，歷年的一代三化螟平均盛發期在何時(取95%可靠度)？將x=40代入方程得6、回歸方程的應用－預測6、回歸方程的應用－預測(二)某一個體引數為x，該個體y的預測區間

6、回歸方程的應用－預測保證概率為0.95的預測區間為：

［[例5］試根據表1資料估計：某年3月下旬至4月中旬的積溫為40旬·度，試估計該年的一代三化螟盛發期在何時(取95%可靠度)？6、回歸方程的應用－預測

五、正交設計

利用正交表來安排多因素試驗、分析試驗結果的一種方法。它從多因素試驗的全部水準組合中挑選部分有代表性的水準組合進行試驗，以偏概全，找出最優水準組合。

例：為提高某桃蚜模擬粘捕色板的“葉色競爭係數”，選擇了四個因素進行試驗：C（青色），M（洋紅色），Y（黃色），K（黑色）。並確定了因素水準範圍：

C、M、Y、K∈

[0,100%].要搞清楚C、M、Y、K對模擬色板的葉色競爭係數有什麼影響，哪些主要，哪些次要，確定最優參數。第一次正交試驗各顏色參數的水準（%）均為：0，25，50，75，100第二次正交試驗各顏色參數的水準（%）為：C：10，20，30，40M：10，20，30，40Y：85，90，95，100K：0，5，10，15正交實驗設計原則1、多因素試驗中，作為初步淘汰部分因素最經典的方法；2、因素多時水準不宜過多（水準太多宜選用均勻設計）；3、極端化條件的原則4、選擇的正交表可容納的因素數一般比實際因素多1，便於直觀地比較隨機誤差。六、均勻設計U7(76)均勻表代號試驗次數水準數因素數如U6(64)表示要做次6試驗，每個因素有6個水準，該表有4列。

1234112362246533624441535531266541U6(64)列號試驗號s列

號

D213

0.18753123

0.2656412340.2990U6(64)使用表6.1均勻設計的特點

均勻設計能從全面試驗點中挑選出部分代表性的試驗點，這些試驗點在試驗範圍內充分均衡分散，但仍能反映體系的主要特徵。例如正交設計是根據正交性來挑選代表點的，均勻分散，整齊可比。“均勻分散”使試驗點均衡地布在試驗範圍內，讓每個試驗點有充分的代表性,“整齊可比”使試驗結果的分析十分方便，易於估計各因素的主效應和部分交互效應，從而可分析各因素對指標的影響大小和變化規律。6.1均勻設計的特點為了照顧“整齊可比”,它的試驗點並沒有做到“均勻分散”;為了達到“整齊可比”，試驗點的數目就必須比較多(例如用正交表安排每因素為q個水準數的多因素試驗,試驗的次數為rq2,r為自然數)。均勻設計只考慮試驗點在試驗範圍內充分“均勻散佈”而不考慮“整齊可比”,因此它的試驗布點的均勻性會比正交設計試驗點的均勻性更好，使試驗點具有更好的代表性，大大減少了試驗次數。6.1均勻設計的特點採用均勻設計，每個因素每個水準僅做一次試驗，當水準數增加時，試驗數隨水準數增加而增加，若採用正交設計，試驗數則隨水準數的平方數而增加。如用正交設計需做961次5因素31水準的試驗，採用均勻設計只需做31次試驗，其效果基本相同。均勻設計試驗結果要採用回歸分析方法—線性回歸或多項式回歸分析。回歸分析中可對模型中因素進行回歸顯著性檢驗，根據因素偏回歸平方和的大小確定該因素對回歸的重要性；在各因素間無相關關係時，因素偏回歸平方和的大小也體現了它對試驗指標影響的重要性。6.2均勻設計表和使用表各部分的含義均勻設計表任兩列組成的試驗方案並不等價。均勻設計表用Un(qs)或Un*(qs)表示,有＊和無＊代表的是用兩種不同類型的均勻設計表,＊類型表是由Un+1類型的表構造形成的。以下用均勻設計表U11(116)、U9*(94)和它們各自的使用表介紹一下表的各部分代表的意義(表中未用列已經刪除)：均勻設計表U11(116)和它的使用表均勻設計表U11(116)U11(116)的使用表1234561234567891011123571024610393694108481967510432661789573102548527139751821098641111111111111S列號D2150.163231450.2649413450.35285123450.428661234560.4942說明：設計表中的列代表的是各因素的水準，但具體代表的是哪個因素的水準，需按使用表確定，使用表s一欄的數字是試驗的因素數，它後面的數字指定了各種因素數進行試驗時該如何選擇設計表的列；使用表中D欄代表不同因素數選擇設計表的不同列時均勻設計的偏差，偏差越小，均勻性越好，試驗成功的幾率和結果的可靠性越大。均勻設計表U9*(94)和它的使用表均勻設計表U9*(94)U9*(94)的使用表1234123456789137924683917428655556824719384629731s列號D2120.157432340.19806.3均勻設計表的構造方法用好格子點法構造均勻設計表的方法如下：(1)定義試驗次數n,尋求比ｎ小的整數h,且使ｎ和ｈ的最大公約數為1,符合這些條件的正整數組成一個向量h=(h1,…,hm)；(2)均勻設計表的第ｊ列由uij=ihj[modn](同餘運算)產生，若jhi超過n,則用它減去n的一個適當的倍數，使差落在[1,n]之中。uij可以遞推來生成：u1j=hj，ui+1,j=uij+hj(若uij+hj≤n)或者ui+1,j=uij+hj-n(若uij+hj>n)，這裏i=1,…,n-1。6.3均勻設計表的構造方法（續1）

用上述方法生成的表記作Un(nm),例如n=11時，可以形成象前面介紹的U11(116)表。向量h稱為該表的生成向量，可以將Un(nm)記成Un(h)。給定n,相應的h可以用上面的方法求得，從而m也就確定了，所以m是n的一個函數，稱為歐拉函數，記為E(n)。這個函數告訴我們均勻設計表最多可能有多少列。根據數論結果可知：(1)當n為素數時,E(n-1)=n-1;(2)當n為素數冪時,即n可表示成n=pl,這裏p為素數,l為正整數，E(n)=n(1-1/p)，如n=9,可表為n=32,於是E(9)=9(1-1/3)=6,即U9最多可以有6列;(3)若n不屬於上述兩種情況，6.3均勻設計表的構造方法（續2）這時n一定可以表示為不同數的方冪積，即：n=p1l1p2l2…psls,這裏p1,…,ps為不同的素數，l1,…,ls為正整數，這時E(n)=n(1-1/p1)…(1-1/ps),例如n=12可表為n=22×3,於是E(12)=12(1-1/2)(1-1/3)=4,即U12最多可能有4列。上述的三種情形中以n為素數時最好，最多可以有n-1列，非素數時表的結構中永遠不可能有n-1列，比如E(6)=2，則最多只能安排兩個試驗因素，為此,王元和方開泰建議，用Un+1表劃去最後一行構造形成新的Un*表，如U6*(66)可有6列之多。6.4使用表的產生方法從均勻設計表Un(nm)中選出s列,則可能的選擇有(ms)種，但不同列組合起來所代表的點集的均勻性是不同的，所設計試驗的效果也是不同的，因而如何選用均勻設計表中的列必須引入一個判別表的均勻性好壞的準則。度量均勻性的準則是偏差(discrepancy)，偏差越小，則設計表的均勻性越好。6.4均勻設計表的使用表的產生方法(續2)

均勻設計表U13*(134)和它的使用表及3因素時各次試驗的因素水準組合方式12341234567891011121315911210483113546825113136212107777812249311110861211131912410613953S列號D2130.096231340.1442412340.2076試驗次數序號因素1選用水準因素2選用水準因素3選用水準11911214833135448255131366121077778824991111010612111113912121061313536.5均勻設計的應用方法(1)確定指標、因素、水準；(2)選擇合適的均勻設計表建立具體因素水準組合，取得每次試驗的指標值；(3)建立試驗指標—各因素水準的回歸模型（最重要的環節)；(4)在各試驗因素的試驗範圍內尋找最佳的各因素水準組合並進行驗證試驗；(5)驗證試驗成功則“撒細網”進一步試驗。6.6具體問題的解決方法試驗次數問題：試驗次數選為因素數的３倍左右為宜設計表的選擇回歸模型建立回歸模型優化試驗參數優化使用均勻設計時需要注意的其他問題6.6.1設計表的選擇(1)要滿足試驗次數的要求：即確定Un表n的問題；(2)列數要滿足試驗因素數要求：如U6(62)表和U6*(66)表，雖然n值相同，可前者有２列，只能安排２因素試驗，而後者最多卻可以安排４因素試驗。(3)在確定了試驗次數n的情況下,若Un*表也能滿足因素數的要求，應優先採用Un*表。(4)Un*表比Un表更容易安排試驗。結果不能採用方差分析，

要用回歸分析或逐步回歸分析例.均勻設計法在全光亮鍍鎳研究中的應用1.均勻設計表的選取本實驗的目的是提高鍍層光亮性。經初步研究，取其固定組成為硫酸鎳25g/L，次磷酸鈉25g/L，醋酸鈉25g/L。考察因素為穩定劑，主光亮劑，輔助光亮劑，潤濕劑4個因素，每個因素取值範圍為t個水準（t為實驗次數），4個因素的一次項及二次項各有4項，4項因素間的兩兩交互作用設有6項，共14項，實驗數不能小於14，本實驗選用U17（178）表。均勻表U17（178）U17（178）表的使用表本實驗為4因素，這4個因素安排在均勻表的1，5，7，8列，去掉U17（178）的最後一行，將實驗方案及結果見下表。2.指標的選擇和優化

指標是回歸方程中的回應函數，在本實驗中即是鍍件品質。根據我們對鍍件的要求，定義一個綜合指標z，z的分值由外觀評分R，沉積速度評分V，耐腐蝕性評分Q乘以不同的權重構成，z=0.5R+0.2V+0.3Q。R，V，Q的分值分別為0－100。3.實驗方法試樣為10cm×5cm×0.2cm的低碳鋼板，在88－90℃

的恒溫水浴槽內施鍍，鍍液pH值控制在4.5-5.0。鍍前處理按常規進行，按均勻設計表中確定的組成分別配成16種化學鍍液，掛鍍法施鍍1h，清洗，晾乾，對試樣進行外觀的評定。沉積速度測定：沉積速度，樣片增加的重量/樣片的面積(g/cm2)耐腐蝕性測定：10％硫酸浸泡24h，根據失重及腐蝕後外觀評分4.結果處理及分析4.1建立數學模型及篩選變數考慮到可能有的數學關係，將各因素的一次項，二次項，兩因數間的交互作用項均作為考察對象，回歸方程模型為：

R=b0+∑bixi+∑bijxixj+∑biixi2(i=1,2,3,4;i≠j)b為各項係數。將給因素的值及綜合指標輸入電腦，用自後淘汰變數法(backwardselection)進行回歸分析和變數篩選，sigF＞0.10的變數被淘汰，最後得到指標與相關組成的回歸方程。Z=86.726+6.555×d－4.554×p2＋1.384×c2＋0.01641×ω2－3.177×p×c＋0.1932×p×ω－0.1209×c×ω－0.3779×d×ω

c为主光亮剂；d為輔助光亮劑；ω為潤濕劑；p為穩定劑。4.2對回歸方程的優化處理用求條件極值的強約束優化法對回歸方程進行優化，用Matlab語言編程，用BFGS擬牛頓(Quasi-Newton)演算法及最小二乘法尋優，本實驗找到的最優解為：主光亮劑HC3.7mg/L，輔助光亮劑HD1.1ml/g，穩定劑0.2mg/L，潤濕劑19.7mg/L，乳酸6mol/L。

4.3優化結果的驗證按最優解所得到的組成配成鍍液進行施鍍，所得試樣外觀達到鏡面全光亮，鍍件經各種腐蝕介質分別浸泡24h後外觀仍然光亮，鍍層無明顯變化。鍍片綜合指數評定值為96.2，優於實驗中最好的5號試樣。鍍速可達11－5μm/h，鍍液使用週期可達8週期以上。4.4各因素對鍍層品質影響的分析回歸方程中各項係數的大小反映了該因素對指標影響的大小，但由於給係數的單位不同不能進行比較，因此需對給變數的係數進行標準化，將回歸方程係數變為標準回歸係數b0

：

主光亮劑c2

輔助光亮劑d穩定劑p2

潤濕劑ω2

b00.3840.384－0.759－0.418

交互pc

交互pw

交互cw

交互dwb0－0.4850.233－0.229－0.714從以上數據看出，但因素對綜合指標影響最大的是穩定劑，其次是潤濕劑。根據交互作用項的係數可看出，潤濕劑與輔助光亮劑的交互作用dw影響最大，其次主光亮劑與穩定劑的交互作用影響液也較大。優選法試驗設計初步單因素雙因素單峰情形多峰情形多因素正交試驗設計0.618法分數法對分法縱橫對折法單峰情形從好點出發法平行線法雙因素盲人爬山法分批試驗法盲人爬山法單峰函數f(x)在[a,b]上只有唯一的最大（小）值點C;f(x)在[a,C]上遞增（減），在[C，b]上遞減（增）。案例煉鋼時通過加入含有特定化學元素的材料，使煉出來的鋼滿足一定的指標要求。假設為了煉出某種特定用途的鋼，每噸需要加入某些元素的量在1000g到2000g之間，問如何通過試驗的方法找到它的最優加入量。（三）黃金分割法—0.618法試驗點的選取：

x1=小+0.618×(大－小)；

x2=小+大－x1。一般：xn=小+大－xm。概括為“加兩頭，減中間”。拋物線法0.618法只比較兩點的好壞，歷史的數據已棄置不用了，改進的方法之一：三點x1<x2<x3,可以定了曲線上的三點：(x1,f(x1)),(x2,f(x2)),(x3,f(x3))。而過這三點的拋物線[插值公式]是：（五）其他幾種常見的優選法2.盲人爬山法一種採用小步調整策略的優選法，其依據的原理就是“單峰函數的最佳點與好點在差點的同側”。（五）其他幾種常見的優選法3.分批試驗法均分分批試驗法第一批第二批比例分割分批試驗法第一批第二批4.平行線法

改進單純形法1965年J．A．Nelder等提出來的，在基本單純形法的基礎上引入了反射、擴大、收縮與整體收縮規則，變固定步長為可變步長，解決了優化速度與優化精度之間的矛盾。兩因素單純形的推移過程因素1因素2BACDEONA改進單純形ND單純形整體收縮因素1因素2ABCC’A’在單純形的推移過程中，新實驗點在空間的位置座標按以下方法計算：其他高級演算法調優演算法蒙特-卡洛模擬遺傳演算法模擬退火人工神經網路蟻群演算法土壤環境

固、液、氣3相組成。具有特定的溫、濕度條件、通氣狀況、機械組成、化學特性和有機物，形成一個特殊生態環境，大部分昆蟲都與土壤有不同程度的聯繫。1，影響植物，間接影響昆蟲；2，生活場所；3，化蛹場所、越夏越冬。

1、土壤溫、濕度一、土壤溫度土棲昆蟲在土中的活動，常隨著土層溫度變化而呈垂直方向變化。防治意義。二、土壤濕度：土壤水分＋土壤空隙空氣濕度，取決於降水量和灌溉。1、土壤空氣中的濕度除表土層外總處於飽和。昆蟲卵和蛹期常棲土壤。2、影響著土棲昆蟲分佈。細胸金針蟲、小地老虎：高濕；溝金針蟲、華北螻蛄旱地高原。3、土壤含水量與地下害蟲活動為害有密切關係。如果實行水旱輪作，使田裏有一個長期的淹水條件，可以顯著減少旱作階段的地下害蟲。4、在土壤內產卵的昆蟲，產卵時對土壤含水量也有一定要求。此外，土壤濕度過大，往往使土壤昆蟲易於感病死亡。2、土壤理化性質土壤成分、通氣性、糰粒結構、土壤的酸鹼度、含鹽量質地和結構：與地下害蟲分佈和活動關係密切。華北螻蛄：砂壤土；東方螻蛄：粘土。金龜甲幼蟲（蠐螬），疏鬆砂土和壤土。螻蛄：砂質濕潤土壤，尤其是經過耕犁、施有廄肥的鬆軟土壤；黃守瓜：粘土。土壤酸鹼度：溝金針蟲：酸性缺鈣土；細胸金針蟲：鹼性土。小麥紅吸漿蟲幼蟲：pH7～11。蔥蠅：強酸性土壤中產卵。土壤含鹽量：影響東亞飛蝗發生，0.25％以下時雌蝗產卵選擇不明顯；含鹽量達0．8％以上的土壤不適宜飛蝗產卵和卵的成活。3、土壤有機物

在施肥土壤中昆蟲密度比沒有施肥的多，施有機肥的更多。

一些腐食性昆蟲在其生命活動過程中，將一部分有機物轉化為可以被植物利用的可給態化合物。土栖昆虫增加了土壤隙度，使土壤微生物好气性过程加强，利于有机物分解。有些土栖昆虫消化道内存有大量土壤微生物和共生微生物，粪便为土壤积累了腐植质（螨类和线虫）。防治地下害蟲和根部病害時應避免盲目灌施農藥，以減少對有益土棲動物和微生物的殺傷，防止惡化土壤環境和降低土壤肥力。

第三節、生物因數

指環境中的所有生物由於其生命活動而對某種昆蟲所產生的直接和間接影響，以及該種昆蟲個體間的相互影響。這些影響主要表現在營養聯繫上，如種間競爭、種內競爭及共生、共棲等。其中食物和天敵是生物因素中的兩個最為重要的因素，制約著昆蟲種群數量動態。特點：

1．非生物因素對昆蟲的影響是比較均勻的。生物因素在一般情況下，只影響昆蟲的某些個體。

2．非生物因素對昆蟲的影響與昆蟲種群個體數量無關。但生物因素對昆蟲影響的程度，則與昆蟲種群個體數量關係密切。如在一定空間範圍內，寄主愈多，昆蟲愈容易找到食物，既種間競爭小；特別是昆蟲天敵受昆蟲種群數量多少的影響很大。所以，非生物因素也稱為非密度制約因素，生物因素也稱為密度制約因素。

3．非生物因素一般只是單方面對昆蟲發生影響，而生物因素對昆蟲的影響則是相互之間。如某種昆蟲的天敵數量增多，其種群數量即將隨之下降；昆蟲種群數量下降，勢必造成其天敵的食物不足，天敵數量也隨之下降，而又導致該種昆蟲種群數量的增多。

4．生物因素受非生物因素的影響，即非生物因素可以通過生物因素對某種昆蟲產生間接的影響。

食物聯繫是表達生物種間關係的基礎。

1、食物對昆蟲生長發育、繁殖和存活的影響

雖然雜食性和多食性的昆蟲可取食多種食物，但它們仍都有各自的最嗜食的植物或動物種類。同一植物不同器官。對昆蟲的發育曆期、成活率、性比、繁殖力等都有明顯的影響。如棉鈴蟲飼以玉米雌穗、雄穗、心葉，飼以棉蕾、鈴、心葉都表現出明顯差異。意義：（1）預測引進新的作物後，可能發生的害蟲優勢種（2）根據害蟲最適食性範圍，改進耕作制度和選用抗蟲品種，以創造不利於害蟲生存的條件。一、食物因數

單食性：只取食一種植物或僅旁及該植物的某些近緣種；

寡食性：只取食一科或與該科植物相近緣的某些種；

多食性：能夠取食親緣關係不同的許多科的植物的。

其他食性的昆蟲類群也有食性的專門化特徵，如只有一種寄主的寄生性昆蟲稱為狹寄生，具有許多種不同科的寄主則為廣寄生。昆蟲與寄主的協同進化關係及寄主的抗性自然界沒有一種寄主願意接受所有的寄生者，也不存在一種寄生者會不選擇的去取食所有的寄主。產卵期的選擇性要求取食期選的擇性要求取食後營養的選擇性要求發育過程對特殊生理物質的選擇性要求寄主植食性昆蟲對寄主的選擇性表現

第一步——產卵期的選擇性要求要求寄主植物的生境與昆蟲本身的一致，其色、形、味能對昆蟲能產生刺激和招引作用，驅使昆蟲進行選擇、產卵或覓食。

第二步——取食期選的擇性要求當一種昆蟲選擇某一種植物後，能否使該昆蟲產生食欲及取食，與其表面的物理性狀、組織結構特徵、化學物質等有關。

第三步——取食後營養的選擇性要求昆蟲一旦開始取食，決定其繼續取食的關鍵是該植物的營養效應能否充分滿足其生長發育的要求。

第四步——發育過程對特殊生理物質的選擇性要求當普通營養物質滿足昆蟲的生長需求後，食料植物中是否含有蟲體自身不能合成的生理必需物，如特殊的維生素、合成激素的前體等，就成是保障其完成發育、並繼續取食植物的決定因素。2、植物抗蟲性指同種植物在某種害蟲為害較嚴重的情況下，某些品種或植株能避免受害、耐害、或雖受害而有補償能力的特性。在田間與其它種植物或品種植物相比，受害輕或損失小的植物或品種稱為抗蟲性植物或抗蟲性品種。

植物保護自身不被昆蟲取食的現象為抗蟲性（抗蟲三機制），提高植物抗蟲能力是治理害蟲的重要的手段。這三類抗蟲性在不同種類、品種上的表現不同。但抗蟲性是普遍存在的現象。不選擇性抗生性耐害性（1）不選擇性：植物使昆蟲不棲息、不產卵或不取食的一些特性。如由於形態、生理生化特性、揮發物，可以阻止昆蟲趨向植物產卵或取食；或者由於植物物侯特性，使其某些生育期與昆蟲產卵期或為害期不一致；或者由於植物生長特性，所形成的小生態環境不適合昆蟲生存。（2）抗生性：植物不能全面滿足昆蟲營養需要或含有毒物質，或缺少對昆蟲特殊需要的物質，取食後發育不良，壽命縮短，生殖力減弱，甚至死亡，或者由於昆蟲取食刺激而在傷害部位產生化學或組織變化而抗拒繼續取食。（3）耐害性：植物在害蟲為害後具有較強增殖和補償能力。如蕪菁品種圓而長的，一般具有強大的根，比扁平或扁圓具細根的品種，對蘿蔔蠅侵害有較強的耐害性，且受害後恢復較快。又如某些禾穀類作物受蛀莖蟲為害時，被害莖枯死，但能以分蘖補償。

昆蟲的生物性敵害，通常叫做天敵。昆蟲之間，以及昆蟲與其他生物之間，由於種間鬥爭，可存在捕食、寄生、共生、共棲和競爭的自然現象。天敵因數不是昆蟲生存所必須的條件，而是抑制因數之一。天敵因數對於農業害蟲種群消長是經常起作用的1種因素。二、天敵因數1、致病微生物細菌、真菌、病毒、病原線蟲、病原原生動物、立克次體

(1)細菌

分属于芽孢杆菌科、肠杆菌科、假单胞菌科。芽孢杆菌如苏芸金杆菌和日本金龟芽孢杆菌等。症狀：行動遲緩，食欲減遲，死後身體軟化和變黑。內臟常軟化。帶粘性，有臭味。

(2)真菌（蟲生菌）

主要属为：接合菌亚门的虫生霉，子囊菌亚门的虫草菌，半知菌亚门的白僵菌、绿僵菌、多毛孢、轮枝孢等属。

症狀：身體僵化，不破裂，濕度大時產生黴層（田間應用需要高濕環境）病原微生物(3)病毒

核型多角体病毒(NPV)、質型多角體病毒(CPV)和顆粒體病毒(GV）。專化性很強。

利用病毒防治害蟲，用量很少就可取得良好效果，持效期長。但必須活體培養。病症：常見的病症是體液液化渾濁、無臭味；或腹部膨脹、排出堊白色糞便；或是體出現藍、紫等暈色及彩虹色。(4)線蟲

线虫动物门、线虫纲。主要是索线虫总科的索线虫科和小杆总科中的斯氏线虫科、异小杆线虫科。(1)身體與寄主昆蟲相比的大小;(2)捕食性天敵昆蟲通常需捕食許多頭獵物才能完成個體發育，而寄生性天敵昆蟲只需寄生於1頭寄主內即可完成個體發育；(3)致死時間；(4)捕食時可自由活動，而寄生時不離開寄主；(5)捕食性天敵昆蟲成、幼蟲食物(獵物)一般相同，而寄生性天敵昆蟲成、幼蟲食物一般不同。2.天敵昆蟲

捕食性天敵昆蟲：

18個目近200多科內均有捕食性天敵昆蟲，捕食植食性昆蟲的多為害蟲的天敵。如螳螂目，脈翅目，鞘翅目的肉食亞目、多食亞目的瓢蟲等，膜翅目針尾亞目，雙翅目的食蟲虻、食蚜蠅等，半翅目的獵蝽、花蝽等。

引進或繁殖捕食性昆蟲是生物防治中常用的方法，如澳洲瓢蟲Rodoliacardinalis被從澳洲引進亞、非、拉、美、歐防治吹綿蚧，小紅瓢蟲Rodoliapumila由我國引至埃及控制吹綿蚧等。

寄生性天敵昆蟲：包括內寄生與外寄生兩類。按寄主的發育階段有卵期寄生、幼期寄生、蛹期寄生和成蟲期寄生。

當寄生性天敵在寄主上的發育期佔有寄主兩個以上的發育階段時為跨期寄生。寄生性天敵昆蟲的寄生現象有四種類型:

一個寄主體內只有一個寄生物為單寄生。一個寄主體內有兩頭以上的同種寄生物是多寄生。一個寄主體內有兩種以上的寄生物為共寄生。一個寄主被第一個寄生物寄生、第二個寄生物又寄生於第一個寄生物的現象則是重寄生。

其他動物中以蜘蛛、蟎類最多，其對害蟲種群數量有較強的控制力，但其食性雜、專一性差。

魚及兩栖類中蟾蜍、蜥蜴和蛙的食物主要是昆蟲，魚類則對控制孑孓有重要作用。

以昆蟲為食的鳥類也相當多，如啄木鳥等。

3.其他捕食昆蟲的動物

蝙蝠是以昆蟲為食物的獸類的代表.

食蟲目中如鼩鼱常以在土壤中越冬、越夏或棲息的昆蟲為食，其捕食率高達30

90%。

熱帶亞熱帶地區某些植物需要“捕食”昆蟲及其它小型動物才能完成其發育過程，這些植物的葉特化為成了專門的捕食器官。第五章昆蟲種群生態學（一）第一節種群的概念第二節昆蟲種群的結構和數量變動第三節昆蟲種群數量的季節消長類型第四節昆蟲種群生命表第五節昆蟲種群分佈型第六節昆蟲種群的生態對策第一節概念種群population：在一定的生活環境內、佔有—定空間的同種個體的總和。共同屬性：形態結構、生活方式、遺傳性，生殖隔離不同屬性：出生率、死亡率、性比、平均壽命、年齡組成、基因頻率、繁殖速率、密度及數量變動、空間分佈、遷移率、滯育率種群的功能：自動調節，群體資訊傳遞、行為適應、數量回饋控制。關於種內關係，不能只從表面上看待，例如，隨著昆蟲數量的增加，種內對食物、隱蔽場所等生存條件的競爭加劇，有的甚至出現自相殘殺（小地老虎、棉鈴蟲幼蟲），從個體角度來看，這種種內對抗和非對抗性的矛盾是有害的，但是從種群整體的水準上看，保存較強個體，淘汰較弱個體，對本種進化是有利的，同時也是防止種群密度過剩的一種方式。第二節種群結構與數量變動一、種群結構

指種群內某些生物學特性、對環境適應能力或在形態上可以是完全相同的個體群在總體中所占的比例。其中主要是性比和年齡組配【一個自然種群中同一發育階段不同發育進度的數量比例或占的百分率】，研究種群的年齡組成，對於預測種群數量的變化趨勢具有重要意義

。⑴增長型：出生的比死亡的多，種群的密度數越來越大。增長型年齡組成老年成年幼年⑵穩定型：特點是各年齡期的個體數比例適中。在一定時期內出生的新個體數接近衰老死亡的個體數。種群中個體數目保持相對穩定。穩定型年齡組成老年成年幼年⑶衰退型：新出生的個體不能補償衰老死亡的個體數。種群密度越來越小。衰退型年齡組成老年成年幼年

種群動態主要研究種群的大小或數量在時間上和空間上的變化規律。（1）有多少？（數量、密度）（2）哪里多哪里少？（分佈和空間結構）（3）從哪里來？到哪里去？（空間數量變動）（4）什麼時間來？什麼時間走？（時間變動）（5）為什麼？（種群數量調節機制）二、種群數量變動(種群動態)種群基數、繁殖速率、死亡率、相對遷移率。昆蟲種群動態的基本模式可以概括為：

二、種群動態(一)種群基數(N)指前一代某一發育階段(卵、幼蟲、蛹或成蟲)在一定空間的平均數量，是估測其下一代種群數量變動的基礎數據。(二)繁殖速率（R）

一種昆蟲種群在單位時間內增長的個體數量的最高理論倍數。繁殖速率的大小主要取決於種群的生殖力(出生率)、性比和一年發生代數。可以下式表示：

e為單雌產卵量，m為雄蟲數，f為雌蟲數，n為一年發生代數。(三)死亡率(d)

在一定時間內種群死亡個體數占總數的百分率。因時間、環境條件而變化。也常用存活率(S)來表示環境因素對昆蟲種群數量變動的影響，即S＝1一d。

(四)遷移率(M)

具翅成蟲的活動常影響種群數量變動。在一定時間內遷出個體和遷入個體數量差占總體的百分率。種群數量的調查取樣調查法：五點取樣，棋盤式取樣，Z字形取樣，對角線取樣用黑光燈或性資訊素誘集遷飛性昆蟲上代總量作為下代種群基數。種群數量的調查標誌重捕法：某種群有P個體，其中C個第一次被捕並標記（如用噴塗顏料、示蹤原子等方法），放回原處。經一段時間後，估計標記個體與原來未標記的個體混勻，再捕捉R個個體其中L個個體帶有標記，則:C:P=L:R種群數量的調查去除取樣法：一個密閉種群隨著連續捕捉，數量逐漸減少，因而花費同樣捕捉力量所取得的捕獲數將逐漸降低，捕獲累計數逐漸增大。將逐次捕捉數/單位努力（Y軸）對累積捕捉數（X軸）作圖，該模擬直線與X軸交點處即為種群數量估計值。此外，還有卵量調查，果蛀率觀察，鳴叫計數（蟬），其他可用於昆蟲為害的特徵。第三節昆蟲種群數量季節消長

昆蟲的種群數量是隨季節的變化而消長波動的，這種波動在一定空間內常有相對的穩定性，因而形成了昆蟲種群的季節消長類型。一年發生l代的昆蟲，其季節消長型比較穩定；一年發生多代的昆蟲則較複雜，而且常因地理條件和在當地一年發生代數不同，其種群數量的消長變化較大。種群數量季節消長的類型一、單峰型

1.1斜坡型：麥葉蜂、稻薊馬、稻小潛蠅、豌豆潛葉蠅、桃小食心蟲

1.2拋物線型：稻苞蟲、高粱蚜、大豆蚜、斜紋夜蛾、銀紋夜蛾、甜菜夜蛾等。二、雙峰型（馬鞍型）

麥長管蚜、菜粉蝶、蘿蔔蚜、桃蚜、螻蛄等。三、多峰型（階梯上升型或波浪型）

三化螟、亞洲玉米螟、棉鈴蟲、棉紅鈴蟲等。

種群數量常因分佈地區、年份及耕作制度等不同而發生變動，應研究找出變動的主導因素，以作為測報和防治的依據。

第二節森林昆蟲種群及其動態

種群(population)概念：是種(species)下的分類單元，是指在一定的生活環境內、佔有—定空間的同種個體的總和。種群是物種在自然界存在的基本單位。種群是生物群落的基本組成。也是生態學研究的基本單位。

種群具有：1、種的一般生物學屬性(如形態結構、生活方式、遺傳性相同，以及與其它種存在嚴格的生殖隔離)。2、群體自身的生物學屬性，如出生率、死亡率、性比、平均壽命、年齡組成、基因頻率、繁殖速率、密度及數量變動、空間分佈、遷移率、滯育率等。但同—種的種群在長期的地理隔離或寄主食物持化的情況下、也會使同種種群之間在生活習性、生理、生態特性，甚至在形態結構或遺傳上發生—定的變異。由於長期的地理隔離而形成的種群，稱為“地理種群”或“地理宗”。由於以寄主食物為主而形成的不同種群，稱為食物種群或食物宗(寄主宗)。如蘋果綿蚜在原產地美國須在蘋果和美洲榆兩種寄主植物上完成其世代交替(其有性世代發生在美洲榆上)，但傳入歐洲後，因無美洲榆而終於逐漸適應在蘋果上完成世代交替，形成了兩個不同的食物種群。

（一）昆蟲種群的結構和數量變動

1、昆由種群的結構

昆蟲種群的結構即昆蟲種群的組成，是指種群內生物學特性、對環境適應能力或生理特性互不相同的個體群在總體中所占的比例。其中主要是性比和年齡組配。

1.1性比是指成蟲或蛹雌性與雄性之比。或以雌蟲率表示．大多數昆蟲自然種群的性比為1：1左右，但常因為環境因素的變化，使種群性比發生變化。如食物不足、營養不良。可使性比明顯變小；1.2年齡組配是指—個自然種群中昆蟲各年齡組(如卵、幼蟲、蛹、成蟲)的相對比例或百分率；

此外，由於一些昆蟲具有多型現象而產生各種生物型，如有翅型和無翅型、長翅型和短翅型、群居型和散居型等，其在種群中的比例或百分率，也影響種群的變化。

有時需要研究兩種或兩種以上的種群，特稱為混合种群(mixedpopulation)。如在研究害蟲生物防治或綜合防治時，就需要考慮害蟲和天敵等兩種或兩種以上種群的數量變動。

2、昆蟲種群的數量變動

昆蟲種群數量的變動主要取決於種群基數、繁殖速率、死亡率相遷移率。

2.1種群基數（種群密度）

種群基數(N)指前一代或前一時期某—發育階段(卵、幼蟲、蛹或成蟲)在一定空間的平均數量，或指單位時間內昆蟲的個體數。

種群絕對密度：總數量調查（多用於脊椎動物或人口統計）或抽樣調查，或標記重捕法即：在—定空間內，標記(如用噴塗顏料、示蹤原子等方法)、釋放、捕回成蟲，按釋放和捕回數量比來估計種群基數，其一般計算公式為：種群基數N＝(捕回成蟲總量n×釋放標記成蟲量m)／捕回標記成蟲量M。（林肯指數法，1950）標誌重捕法：如在對某鼠的種群調查中，第一次捕獲並標誌了39只鼠，第二次捕獲34只，其中有標誌鼠15只。該種群數量為N，則N：39=34：15N=39×34／

15=88（只）種群相對密度：單位時間內黑光燈誘集上代總量作為下代的種群基數或用有蟲株率表示。2.2繁殖速率

繁殖速率(R)是指一種昆蟲種群在單位時間內增長的個體數量的最高理論倍數，它反映了種群個體數量增加的能力。繁殖速率的大小主要取決於種群的生殖力(出生率)、性比和一年發生代數。可以下式表示：

R=[e*f/（f+m）]n

式中e為單雌平均生殖力(產卵量)，m為雄蟲數，f為雌蟲數，n為一年發生代數。

理論值為生理出生率，生态出生率為特定生態條件下的實際出生率。2.3死亡率

(d)

一般用在一定时间内种群死亡个体数占总数的百分率表示。種群的死亡率和生殖力(出生率)一樣，是指在一定環境條件和時間下的種群死亡率，即生態死亡率(ecologicalmortality)，它是因時間、環境條件而變化的。也常用存活率(S)來表示環境因素對昆蟲種群數量變動的影響，即S＝1一d。

2.4遷移率

昆虫种群的个体，尤以具翅成虫的活动性，常影响种群的数量变动。一般以迁移率(M)表示，遷移率為在一定時間內遷出個體和遷入個體數量差占總體的百分率。一般情況下種群無明顯的擴散和遷移，其遷移率可視為零。

（二）昆蟲種群分佈型

昆蟲種群分佈型(distributionpatternofinsectspopulation)是指昆蟲的個體在一定時間和空間內的分佈形式。也稱為空間格局(spatialpattern)和空間分佈(spatialdistribution)。瞭解昆蟲種群空間分佈型，對正確制訂調查方法和估計昆蟲數量動態等有著重要意義。一般分為均勻分佈、隨機分佈和聚集分佈。1、均勻分佈又稱正二項分佈(positivebinomialdistribution)。個體間保持一定的距離，分佈均勻，在單位(樣方)中個體出現的概率(P)與不出現的概率(Q)是完全或幾乎相等的。

2、隨機分佈又稱泊松分佈(Poissondistribution)。樣本分佈一般也是稀疏的和比較隨機的，某個體的存在不影響其他個體的分佈。3、聚集分佈

聚集分布是指种群内个体间互不独立。可因环境的不均匀或生物本身的行为等原因，呈现明显的聚集现象。总体中一个或多个个体的存在影响其它个体在同一取样单位中的出现概率。（三）昆蟲種群生命表

生命表(1ifetab1e)是指按特定的種群年齡(發育階段)或生長時間，研究分析種群的死亡率(存活率)、死亡原因、死亡年齡等的一覽表。生命表可分為3種類型，即特定時間生命表，適用於具有穩定年齡組配和世代完全重疊的昆蟲種群的研究；特定年齡生命表，適用於世代離散的昆蟲種群的研究；世代平均生命表，適用於世代半重疊的昆蟲種群研究。

常用的特定年齡種群生命表中的自然種群生命表的組建和應用。其一般包括以下各項：(1)蟲期(發育階段，x)，從卵期開始，按發育階段順序依次排列。也可根據一些昆蟲種群數量變動的特點，設孵化期，或將幾個幼蟲齡期合為一個蟲期。(2)在x蟲期開始的存活數(12)，一般第1個蟲期(卵期)的存活數最好折算為1000，以便於以後計算。(3)死亡原因(dxF)。(4)每一蟲期內死亡數(dx)，應包括不同死亡原因下的死亡數。(5)死亡率(qn)。(6)存活率(sn)。最後分析下代種群數量動態趨勢，或進一步分析影響種群數量動態的關鍵蟲期和關鍵致死因素，為預測和防治提供依據。

第三節生物群落和生態系統

一、群落的定義和一般特徵：生物群落(bioticcommunity；biocoenosis)是指一定地段或一定生境內各種生物種群構成的結構單元。生物群落這一名稱的範圍可廣可狹，如稻田生物群落、蘋果園生物群落等；或稻田昆蟲群落、蘋果園昆蟲生物群落等；或稻田飛虱類群落、蘋果園蚜蟲群落等。

生物群落的基本特徵主要表現在：(1)物種多樣性

和穩定性

群落多樣性(diversityofcommunity)是群落中物種數和各物種個體數構成群落結構特徵的一種表示方法。一般認為群落的結構越複雜，多樣性越高，群落也越為穩定，群落多樣性是比較群落穩定性的一種指標，在評價害蟲綜合治理的生態效益中有著重要的意義。

(2)

優勢現象群落中各個生物成員在群落中的重要性不同。如常常一個或幾個優勢種可能決定群落的特徵。(3)森林昆蟲群落的結構包括空間結構、時間結構和營養結構。二、森林昆蟲群落的結構1、空間結構：垂直結構和水準結構同一地域的同一群落都具有其時間和空間結構的特點。如一個森林群落常可以劃分為喬木層、灌木層、草木層、苔蘚、地衣層等；在同一植物上各種昆蟲的生態位有所不同。2、時間結構：晝夜節律、季節動態和演替引起生物組成的變動。群落隨時間而變化的動態特徵，稱為群落演替。群落演替的速度因群落的組成和環境變化的幅度而不同，有的幾年，有的幾十年甚至幾百年才能出現。

3、營養結構：食物鏈和食物網、營養級。第四節昆蟲地理分佈世界動物地理分區概述：世界共分六大動物地理區域，它們是：新北區，主要是北美各國；

古北區，包括歐洲和亞洲北部、非洲北部；

東洋區，包括亞洲南部各國；

新熱帶區，主要指南美和中美；

非洲區[熱帶區]，包括非洲、馬達加斯加及其附近的島嶼；

澳洲區，包括澳大利亞及其附近島嶼。第五節生物多樣性與森林害蟲控制生物多樣性的概念生物多樣性是指生態系統內現存的相互作用的植物、動物和微生物物種的總和；或指生命的種類及其過程，包括所有的有機體的種類、它們間的遺傳差異及相關的群落和生態系統，多樣性各個生物階元（物種、生態系統等）的數量及相對頻率。生物多樣性包括不同的組織層次，即遺傳多樣性、物種多樣性、群落或生態系統多樣性2、生物多樣性的測度（1）BergerParker優勢度指數：I=Nmax/NT其中Nmax為優勢種群數量，NT為全部種群數量（2）Shannon-Wiener多樣性指數：H=-∑Pi·logPi（I=1,2,3,……s）其中Pi為第i種的個體數與總個體數的比值；S為物種數（3）均勻度指數：E=H/Hmax=H/lns其中：E為均勻度，H為多樣性指數，lns為種類數，s取自然對數，個體總數N＝∑ni

（4）豐富度指數Pi=Ni/N

其中：Ni為第I類群個體數，N為個體總數（5）Sorenson相似性係數：Cs=2j/(a+b)式中：j為兩個群落或樣地共有的物種數；a和b分別為樣地A和樣地B的物種數

第六節害蟲的預測預報害蟲的預測預報也就是要預先掌握害蟲發生期的遲早，發生量的多少，對植物危害的輕重，以及分佈、擴散範圍等。害蟲的預測預報工作是進行害蟲綜合防治的必要前提。只有對害蟲發生為害的預測預報做得及時、準確，才能正確地擬定綜合治理計畫，及時採取必要的措施，經濟有效地壓低害蟲的發生數量。

一、預測預報的類型就測報期限的長短可分為短期測報、中期測報和長期測報。1．短期測報一般僅測報幾天到10多天的蟲期的動態。根據害蟲的前一蟲期推測下一蟲期的發生期和數量，作為當前防治措施的依據。2．中期測報一般都是跨世代的，即根據前一代的蟲情推測下一代各蟲期的發生動態，作為部署下一代的防治依據。期限往往在一個月以上。3．長期測報是對兩個世代以後的蟲情測報，在期限上一般達數月，甚至跨年。就預測預報內容來分，可分為發生期預測、發生量預測和分佈蔓延預測。1、發生期預測是指昆蟲某一蟲態出現時間的預測。發生期預測在害蟲防治上很重要。2、發生量預測就是預測未來害蟲數量的變化。3、分佈蔓延預測根據害蟲生物學特性及適生環境指標，結合氣象等生態因數數據。預測可能分佈蔓延範圍。就是預測分佈區和發生面積。

二、

預測預報方法（一）期距法：各蟲態出現的時間距離，簡稱“期距”。即昆蟲有前一個蟲態發育到後一個蟲態，或前一個世代發育到後一個世代經歷的時間天數。

1．誘集法：盛期→下一盛期。

2．飼養法：平均曆期

3．調查法：用實際調查數據進行期距預測。始期指某蟲態百分率20%的時間，盛期指達50%的時間，末期指達到80%的時間。如某鱗翅目害蟲：化蛹百分率=（活蛹數+蛹殼數）/（活幼蟲數+活蛹數+蛹殼數）×100%羽化百分率=（蛹殼數）/（活幼蟲數+活蛹數+蛹殼數）×100%化蛹盛期與羽化盛期的時間間距，就是蛹的曆期。（二）物候法就是根據自然界的生物中，某些物種對於同一地區內的綜合外界環境條件有相同的時間性反應。如：一種害蟲的某一蟲期和它的寄主植物在一定生長階段同時出現，這樣我們就可以根據寄主某一發育期的出現來預測害蟲的發生期。（三）積溫法就是利用有效積溫法則進行測報的方法，（如前述）（四）氣候圖法可用於害蟲的分佈預測和數量預測，（如前述）（五）形態指標法根據生物有機體與生活條件統一的原理，外界環境條件對昆蟲的有利或不利，在一定程度上反映在形態和生理狀態上。因此可以利用害蟲的形態或生理狀態作為指標來預測害蟲未來數量的多少。如在華北地區，棉蚜蚜群中當有翅成蚜和若蚜占蚜量的38-40%左右時，在7-10天後將大量擴散遷飛。（六）種群數量估計法——生命表一般來說，生命表可定義為是與年齡或發育階段有聯繫的某種群特定年齡或時間的死亡和生存的記載。昆蟲生命表即：採用田間系統調查或一定條件下的室內實驗，系統觀察並以一定的表格形式，記錄某一種群在各年齡或發育階段的死亡數量、死亡原因和成蟲階段的繁殖數量。記載：蟲期（x）、起始存活數（Lx）、死亡原因（dxF）、死亡數（dx）、死亡率（100qx）、下代的卵量。（例桑天牛生命表）種群趨勢指數I=N2/N1I的大小說明種群消長情況。

第七節害蟲的調查統計一、取樣方法1、全部調查法：2、隨機取樣法：雙對角線式、單對角線式、棋盤式、平行線式、“Z”字形式、五點式等。二、取樣單位1．

面積常用於調查地下害蟲和密植的苗木上的害蟲。2．

長度適用於苗圃。3．

植株或植株的一部分。4．

容積常用於調查倉庫害蟲。5．

重量也常用於調查倉庫害蟲。6．

時間常用於調查比較活潑的昆蟲，以單位時間內采的或目測到的蟲數來表示。7．

器械根據各種害蟲的特性，設計特殊的調查統計器械，如捕蟲網掃捕的網數。

三.調查方法（一）普查普查一般是沿一定路線用目測法邊走邊調查，調查是除記載樹種、樹齡、載植方式、樹勢、衛生狀況等外，著重調查蟲害情況、種類、發育階段、分佈狀況、受害程度等。受害程度分輕、中、重三極。食葉害蟲以樹葉被害1/3以下為輕；1/3—2/3為中；2/3以上為重。枝幹害蟲被害率25%以下為輕；26-50%為中；50%以上為重。（二）詳細調查在普查的基礎上，為了進一步查清害蟲的種類，發生和為害情況，選擇有代表性的果區或林地，選定調查點，分別對食葉、蛀幹、枝稍和果實害蟲進行詳細調查。害蟲種類組成調查，可用採集、誘集等。害蟲數量調查：1.食葉害蟲調查選樣株不同部位，小型的密度大時選葉片，也可用震落法，及收集蟲糞等間接方法。2．枝梢害蟲調查選樣株，有時選樣枝段、枝被害率等。3．蛀幹害蟲調查樣方大小要因蟲口密度而定4．果實種子害蟲調查五點式取樣，取1-2千個果，檢查被害情況。5．地下害蟲調查隨機挖坑，㎡為單位，一定深度的土中棲息的害蟲數量。§5-2-2種群的增長一、種群的增長型（populationgrowthform）任何種群的數量都是隨時間而變化的，當種群佔據新的適宜環境，或度過不良氣候環境條件後，會通過繁殖迅速增加種群個體數，這種增長有兩種基本類型：指數增長（J型增長）種群在無食物和生存空間限制的條件下呈指數式增長，種群個體的平均增長率不隨時間變化。

N：種群數量N0：種群初始數量

Nt：種群t時刻的數量r：種群增長率

退出返回主目錄主菜單§5-2-2種群的增長指數增長（J型增長）暫態增長率r>0，則種群數量指數上升。（圖示）r=0，種群數量相對穩定。r<0，種群數量指數下降。自然種群指數增長只是短期的，當空間資源較為充分時表現出來，如：細菌、浮游生物等在生長前期往往表現為指數增長。退出返回主目錄主菜單種群的增長的J曲線退出返回主目錄主菜單§5-2-2種群的增長邏輯斯諦增長（S型增長）在自然條件下，環境、資源條件總是有限的，種群不可能按指數增長方式增長下去，指數增長只是短期的，當種群數量達到一定量時，種群對有限空間資源和其他生活必需條件的種內競爭加劇，增長速度開始下降，種群數量越多，競爭越劇烈，增長速度也越小，直到種群數量達到環境容納量（K）並維持下去。增長呈S型。S型增長的logistic模型如下：N：種群數量K：環境容納量

r：種群增長率退出返回主目錄主菜單種群的增長的S曲線退出返回主目錄主菜單綿羊數量的S型增長退出返回主目錄主菜單草履蟲數量的S型增長退出返回主目錄主菜單§5-2-2種群的增長邏輯斯諦增長（S型增長）與指數增長相比，新增的因數(k-N)/k表明：當N由0

k時，(k-N)/k則由1

0，即隨著種群數量N的增大，種群指數增長的實現程度就逐漸變小，直到N=k時，增長為0。即：

N<K，(k-N)/k>1種群增長