1、松茎象种群研究管理论文摘要：通过对萧氏松茎象有虫株率和平均株虫口密度的抽样调查和数学模型优化 ， 分折研究得出平均虫口密度与有虫株率之间的关系可用双曲线回归函数Y=1/（-0.0068+0.9839/X）来描述 ， 能满足生产需要 。
关键词：萧氏松茎象；虫口密度；有虫株率；预测模型；优化萧氏松茎象Hylobitelusxiaoizhang是我国近年来出现的钻蛀性森林害虫 ， 主要危害湿地松(PinuselliottiiEngelm)、火炬松(P.teadaL.)和马尾松P.massonianaLamb.) 。
萧氏松茎象因其以幼虫钻入树皮取食韧皮部 ， 给调查该害虫种群数量等测报工作带来很大的因难 。
在生产实践中 ， 萧 。

2、氏松茎象的有虫株率是比较容易得到的 ， 而虫口密度却需通过刮树皮才能调查 。
本研究采用了多种数学模型对萧氏松茎象被害株率与平均虫口密度之间的关系进行拟合 ， 从中筛选出最佳的数学模型 ， 用于萧氏松茎象发生的预测预报 。
1材料与方法1.1调查取样方法2000年6月和2001年6月分别在江西省上犹县平富林场、永修县云山垦殖场开展了萧氏松茎象幼虫有虫株率和虫口密度的调查 。
试验林地为1012年湿地松纯林 ， 坡度1525 。
， 树高58m ， 胸径1214cm ， 郁闭度0.80.9 。
上犹县调查面积2.5hm2 ， 永修县调查面积1.5hm2 ， 划分为84个样地 ， 每个样地通过刮树皮调查90-150株不等 。
调查时 ， 逐株记录幼虫数和样地内的 。

3、有虫株率 。
1.2建立与优化数学模型采用数理统计原理 ， 应用森林病虫害监测预报Delphi分析程序1 ， 建立被害株率与平均虫口密度之间的数学模型 ， 包括线性回归、对数回归、幂指数回归、指数回归等模型 ， 然后通过比较相关系数 ， 筛选出最优的关系模型 ， 并绘制最优模型曲线图 。
2结果分析2.1有虫株率和平均虫口密度的统计分析根据调查取样方法 ， 分别调查了84个标准地中萧氏松茎象的有虫株率和虫口密度 ， 统计每个标准地的有虫株率和平均虫口密度 ， 结果如表1 。
表1萧氏松茎象有虫株率与平均虫口密度调查标准地号12345678384有虫株率（%）45.54034.546.218.22024.487.189.1虫口密度（头/百株） 。

【松茎象|松茎象种群研究管理论文】4、755434.564.12626.236.9211208以有虫株率作为自变量x(横轴) ， 平均虫口密度作为因变量y(纵轴) ， 建立直角坐标系 ， 画出散点图(见图1) 。
图1萧氏松茎象平均虫口密度(Y)与有虫株率(X)的关系2.3最优回归方程的选择从回归分析的结果看 ， 因相关指数R=0.9835最大的双曲线回归函数选取作为比较理想的数学模型 ， 见图1 。
3、讨论3.1通过最优回归方程的筛选 ， 萧氏松茎象的平均虫口密度与有虫株率之间的关系可用双曲线回归函数来描述 。
即萧氏松茎象的平均虫口密度随有虫株率的增大而增加 。
3.2搞清楚了萧氏松茎象有虫株率与平均虫口密度之间的关系 ， 为调查林分的害虫发生量提供了一个很简便的方法 ， 也为通过调查萧氏松茎象的有虫株率来估计平均虫口密度并预测其发生量提供了理论依据 。
3.3建议在南方萧氏松茎象为害区应用本数字模型时 ， 可对其进行校正后使用 。
参考文献1国家林业局植树造林司,等.森林病虫害监测预报方法及应用程序M,哈尔滨:东北林业大学出版社,2002.第 5 页 共 5 页免责声明：图文来源网络征集 ， 版权归原作者所有 。
若侵犯了您的合法权益 ， 请作者持权属证明与本站联系 ， 我们将及时更正、删除！谢谢 。

稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0814/0023697756.html

标题：松茎象|松茎象种群研究管理论文