油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu)幼虫种群静态空间格局的研究

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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。 In this paper, Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu larvae were used as materials to determine the spatial pattern of population using the frequency distribution X ~ 2 test and the distribution index method, and a new model and a new fitting method for studying the population spatial pattern : (1) the law of m ~ * -m power (published separately); (2) the knife-cut method to estimate the population distribution index; (3) the law and the new model . The results of frequency distribution X ~ 2 test and distributional index method showed that the static spatial pattern of C. predincipal larvae was negative binomial distribution, the basic composition of spatial pattern was loose individual population, the distribution of individual population was aggregated type, But they are uniform at low density. The distribution of individuals in individual groups is random. The average size of individuals is between 40-60. The results of the rule fitting by the m ~ * -m power of the new model show that the static spatial pattern of the new model for determining the larval population of A. tabulaeformis is less than or equal to α <0 and β> 1 when the Iwao m ~ * Aggregation, the degree of aggregation increases with increasing density. Using knife-cut method to estimate population distribution index can reduce the deviation of estimation and give approximate interval estimation. By using the method of Marquardt to fit Taylor’s law and new model, the least residual solution of the original variable can be obtained and the power function can get the optimal parameter estimate.
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