新编农药实验及其抽样调查课件

1、农药实验及其抽样调查唐启义（浙江大学农业与生物技术学院 ,浙江杭州凯旋路268号，310029）chinadps抽样基本原理 抽样调查是在正确的抽样理论指导下，以最小的费用、最短的时间、最少的人力获得及时而又高精度的资料信息的技术。 首先，抽样调查的目的是用局部推断总体，即以样本估计总体，因此就存在既有估计值，又有估计误差及可靠程度问题。 其次，抽样调查是建立在随机原则的基础之上，有一套科学计算方法以克服人为因素干扰。 第三，抽样调查速度快，时效性强，可节省人力物力。因此，植保科研工作应重视抽样调查技术的应用，以降低调查费用、减轻劳动强度、加快调查速度、提高调查的准确度。主要抽样调查方法简单随

2、机取样分层抽样二级抽样整群抽样简单随机取样 取样单位是直接从总体中随机抽取，每个样本有相同概率被抽取。 取样方法：先将所有样本按其所在位置或其他特征编号，产生随机数，如用Excel或DPS，Excel里产生1-100随机数公式ROUND(RAND()*100,0)，在DPS中则为rand(100)1。然后按随机数确定抽样样本号，进行取样。简单随机取样的缺陷： 取样单位不加任何限制、完全随机地分布于整个被抽总体内，但有时由于偶然机会，使大多数取样单位集中于某一范围，这样将会降低样本代表性和精确性。分层取样 为了克服简单随机取样这一缺点，我们可将被抽总体，按实际情况分为较均匀同质的若干部分(品种、

3、生育期、长势、病虫发生状况)，称为“层”。划分层的原则是要使得每个层内抽样单位之间差异尽可能小(层内方差尽量小)而各层平均数间差异尽量大。然后按各层面积大小比例从不同层中取样，层内取样是完全随机的。分层取样的优点 够避免取样单位可能集中于取样总体的某一部分的缺点，同时由于“层”内遵从随机抽样原则，所以由分层取样所得的样本平均数和方差，仍是总体平均数和方差的无偏估计量，且误差比之简单随机取样为小。两级取样 在农业试验中，有时很难对总体中全部取样单位逐个编号，也难以划分层次。例如，要调查某棉田棉花叶片上的蚜虫数，某果园梨树的果实受虫害率等，难以将全部n个片或果实一一编号，这时可采用两级取样。取样方

4、法 第一级从总体中随机抽出取样单位，称初级单位，例如棉花植株、果园里的梨树等； 第二级乃从每个初级单位中再随机抽出取样单位（棉花叶片、梨树上的果实等），称次级单位。 整群取样 整群取样是先从总体中随机抽取单位整群，然后在每一整群内考察全部取样单位，这种取样方法称为整群取样。 例如，一块水稻田中，从4000丛中随机抽出40丛作为样本，这是简单随机取样，有时为了节省时间和人力，先随机选取10个点，再每个点包括相邻2X2丛(4丛为一个单位整群)，共取40丛。这样虽然也取40丛，但与简单随机取样有所不同。整群取样主要优点 能节省总体编号工作，田间实际取样方便又迅速。 整群取样实质上是二级取样的特例，若

5、在二级取祥的第二级中对初级单位的全部次级单位进行调查，即为整群抽样，所以整群取样获得的样本的平均数和方差也是总体平均数和方差的无偏估计量。 病虫空间分布与抽样 农药田间药效试验的检查，一般采用取样调查，而病虫田间取样调查方法，主要决定于病虫及其被害作物在田间的分布。昆虫种群的空间分布型 昆虫在自然界中是以种群为基本单位而存在的。种群由个体组成，但又不是简单的集合。种群不但有自己的特定年龄组配、性比、出生与死亡率，而且具有特定的空间分布型式，因此“空间分布型”也是昆虫种群的一个特征。 种群内个体的分布型式；因其数量、年龄、栖境等特点的不同，主要有以下3种分布型。随机分布型 又称泊松分布型，是一种

6、稀疏形的分布。其特点是种群内的个体是随机分布的，且相互之间是独立的，即一个个体的存在位置不影响其它个体的存在位置，如图1-B为随机分布。 例如玉米螟卵块在玉米田间的分布：三化螟成虫在水稻秧田中的分布及卵块在秧田中的分布；甘蔗条螟卵块的田间分布。从随机分布型中抽取的样本代表性较好，与总体的差异较小，所以取样数可少些，每个取样点可大些。核心分布型 不均匀分布，种群内的个体聚集。而核心分布型是聚集分布的一种，其分布特点是：个体形成核心团，并自核心向外蔓延，核心与核心之间则是随机的，如图1C为核心分布。例如水稻三化螟为害造成的枯心和白穗的分布，一般是由卵块孵化出幼虫后向四周分散，这类害虫的幼虫，常呈聚

7、集分布。分布形成原因 三化螟卵块在田间分布是随机型这是由于成虫的分布为随机，雌蛾产下卵块也属随机 幼虫呈核心分布，枯心苗和白穗也呈核心分布，显然是由于幼虫自卵块孵化出来后向四周作放射扩展、蔓延，但由于活动力小，扩散范围不大所致。嵌纹分布型 也是一种不均匀分布，如昆虫在田间的分布呈疏密相间。图1D为嵌纹分布型，分布不均匀，表观疏密相间，呈嵌纹状。 这是由很多个密度不同而个体间为随机分布型的昆虫混合而成。 例如棉花红蜘蛛在虫源田四周附近棉田内的分布；小地老虎幼虫在田间发生密约为每平方米5头左右时的分布；三化螟幼虫在虫口密度大时，多个核心互相接触，形成的分布，均属嵌纹分布。病虫分布形式多样，且在动态

8、的变化之中。因此病虫取样调查要根据具体情况而确定适宜的取样策略。 非随机分布的取样策略 对不均匀分布，进行实际调查时，取样的样点宜多，而每个样点宜小，要求不同密度的集团都能均匀选入样点。田间药效实验的取样方法五点取样：适用于随机分布病虫 单对角线取样：适用于随机分布病虫 双对角线取样：适用于随机分布病虫棋盘式取样：适用于属于随机分布型或核心分布型的害虫 平行线取样：适用于呈核心分布型的病虫取样，特点是样点较多，每个样点的取样数量应小些。 “Z”字形取样 适用于田间分布不均匀的嵌纹分布型害虫。常见病虫农药实验取样技术水稻类作物病害(以丛为单位) 平行取样(分布不均匀)或对角线取样5点取样。每小区

9、25丛，每点5丛禾谷类作物种传病害(以行长或面积为取样单位） 平行取样(分布不均匀)或对角线取样5点取样。每小区5个样点，每点取1m行长或0.5m2禾谷类作物叶部病害(以株为取样单位） 平行取样(分布不均匀)或对角线取样5点取样。每小区5个样点，每样点取20株果树叶部、果部病害每株调查每株分东、南、西、北、中五点取样，每点枝条24个、20片叶或20个果果树茎杆、枝条病害每株调查每株病枝数和病斑数、视情况分新梢瓜果类病害随机取15株每株自上而下查1015片叶叶菜类病害对角线取样5点取样每点23株，查全部叶片蚕豆豌豆病害对角线取样5点取样每点23株，分上中下3个部位，各取35片叶调查系统侵染病害(

10、整株发病)全查记载所有发病株数水稻钻蛀性害虫、飞虱、叶蝉等(以丛为单位)平行跳跃式取样(分布不均匀)每小区2550丛，每点25丛水稻叶面害虫(以丛为单位)平行取样(分布不均)或五点取样每小区2550丛，每点5丛苹果、柑桔叶螨类害虫每株调查（分嫩梢）每株分东、南、西、北、中五点取样，每点510片叶果树叶部鳞翅目害虫每株调查树冠上部100200个枝条虫数果树蚜虫每小区2株每株分东、南、西、北、中固定5个被害梢，每梢查梢顶510片叶柑桔介壳虫每小区2株每株分东、南、西、北、中5个方位共查1020个枝条叶片。梨木虱每小区2株每株分东、南、西、北、中固定5个被害梢，每梢查10片叶十字花科蔬菜害虫平行跳跃

11、式取样每小区不少于10株蚜虫平行取样事先标记10100株蚜虫量1000头以上温室白粉虱平行取样、事先标记10株以上豆类、蔬菜叶螨类事先标记20片叶棉铃虫平行跳跃，定五点每小区25株，每点5株玉米螟平行跳跃510点每小区50株，每点510株关于取样数量上述应该说是常规发生情形如发生较轻时，按理说调查数量应该加倍！关于取样方式上面列举的有10例是平行取样，占10/12，也就是说，一般农药实验，大都可采用平行取样方式。农药示范区抽样技术取样调查策略大区域分层(类型田)每层采用随机方法确定田块田块内平行跳跃方式取样大区域分层原则层次间的差异明显。层次内各个丘块差异不大（比较一致）。依据田块地形地貌确定

12、抽样层次这主要适用于山区、丘陵区这些地貌差异较大的地方，可根据地貌、地形作为分层标志，根据各层的耕地面积，计算出权重：各层权重，然后由总抽样数计算各层抽取样本数，各层样本数=总抽取样本数各层权重（可以确定最低抽取样本数为510，即当层样本数不小于510），以提高估计精度。依据作物长势(品种类型、播期、生育期)差异确定抽样层次当某地作物长势(品种类型、生育期)类型有明显差别时，可以根据作物长势(品种类型、播期、生育期)作为分层标志。如将全部丘块按作物长势分为长势好、一般和长势差3个层次。然后根据各层的丘块数，计算出权重，再计算各层应抽取的丘块数。依据病虫发生特点确定抽样层次,计算各层的权重 采用

13、随机方法确定田块对每层的各个田块按顺序编号。然后用计算机(或带产生随机数的计算器)产生1999之间的随机数，将随机数除以总田块数(田块编号最大值)的余数加上1，得到的数值即为抽取田块号。例如某类型田(层)有45个丘块，先按1到45对所有丘块编号。然后用计算器产生随机数。如第一个随机数是678，则将678除以45(或连续几次减去45，直到余数小于45为止)，得到的余数是3，3加1等于4。那么该层（类型田）第一个被抽取的丘块是编号为4的那块地。其它则以此类推，如有重复则舍弃，直到抽取到预定田块数为止。田块内抽样在每一田块中根据有害生物分布型，一般可采用平行线式、或单对角线方式(少走回头路)取样调查,取样数量可参考小区药效实验。数据处理分析数据的集中趋势均值最常用的统计量就是小学时所学到的算术平均数，它在统计中叫做均值(mean)；严格地说叫做样本均值(sample mean)，以区别于总体均值。如果记样本中的观测值为x1,xn，则样本均值定义为数据的离散趋势标准差另一个常用的尺度统计量为（样本）标准差(standard