计算机模拟昆虫的种群数量动态变化对于昆虫种群预测和害虫治理十分重要。本文介绍以年龄-龄期两性生命表(age-stage,two-sex life table)为基础,利用计算机模拟预测昆虫的种群动态、种群捕食、寄生和取食的波动、害虫防治时机以及模拟...计算机模拟昆虫的种群数量动态变化对于昆虫种群预测和害虫治理十分重要。本文介绍以年龄-龄期两性生命表(age-stage,two-sex life table)为基础,利用计算机模拟预测昆虫的种群动态、种群捕食、寄生和取食的波动、害虫防治时机以及模拟的变异性。利用年龄-龄期两性生命表软件(程式)TWOSEX-MSChart与捕食率软件CONSUME-MSChart分析生命表与捕食率数据,再将分析结果用模拟软件TIMING-MSChart模拟预测种群增长过程中龄期结构以及捕食能力、寄生能力和取食能力的变化。依据种群动态可以预测害虫危害、天敌捕食、寄生蜂寄生能力,再用这些数据确定杀虫剂的施药时机和施药次数,预测生物防治中天敌释放的适当时机、释放数量和释放次数等;同时还可以依据生命表的变异性,利用自我重复取样(bootstrap)技术得到的2.5和97.5百分位(percentiles)或其他百分位的生命表预测种群增长的不确定性。借助基于两性生命表理论的计算机模拟可以预测害虫种群增长以及化学防治和生物防治的最佳时期,以达到经济有效的害虫综合治理,并为农业可持续性提供理论与技术支撑。展开更多
年龄-龄期两性生命表(age-stage,two-sex life table)简称两性生命表,是种群生态学研究与害虫治理中常用的重要理论与分析工具。根据两性生命表理论而设计的方便用户的软件TWOSEX-MSChart近年来被越来越多国内外学者用于昆虫种群研究的...年龄-龄期两性生命表(age-stage,two-sex life table)简称两性生命表,是种群生态学研究与害虫治理中常用的重要理论与分析工具。根据两性生命表理论而设计的方便用户的软件TWOSEX-MSChart近年来被越来越多国内外学者用于昆虫种群研究的数据分析。两性生命表软件的分析功能是由许多的统计技术与计算机模拟方法作为数据分析的支撑,其中自我重复取样(bootstrap)是其重要技术之一。本文详述了bootstrap技术的基本原理、方法、优缺点及其在两性生命表分析中的应用,并介绍了其理论基础多项式定理(multinomial theorem)在生命表研究中的应用。与常用统计方法相比,bootstrap不需要数据分布假设就可以对数据总体的分布特性进行统计和推断。在两性生命表分析中,bootstrap不仅可以估算种群参数或一般统计值的方差和标准误,同时利用paired bootstrap test还可以比较不同处理间的差异,准确显示种群的变异性。利用相同的自我重复取样样本(same bootstrap samples)可以正确计算昆虫的孵化率与不同繁殖型对种群参数的贡献,并可连接天敌的生命表与捕食率分析,以正确分析昆虫种群的繁殖力或天敌种群的捕食潜能等。此外,本文介绍了bootstrap数学理论基础的多项式定理,其在两性生命表研究中的应用进一步证明了bootstrap重复取样技术能得到较稳定和可靠的总体参数估计,并分析了生命表研究中考虑无效bootstrap样本的重要性。近年来,关于两性生命表及bootstrap的应用相关研究较多,但是关于bootstrap技术的原理及方法很少报道。本文将有助于从事昆虫学和生态学的研究人员理解bootstrap技术和多项式定理的基本理论与原理及其在两性生命表分析中的应用,以更好地将其运用于相关科研工作中。展开更多
文摘计算机模拟昆虫的种群数量动态变化对于昆虫种群预测和害虫治理十分重要。本文介绍以年龄-龄期两性生命表(age-stage,two-sex life table)为基础,利用计算机模拟预测昆虫的种群动态、种群捕食、寄生和取食的波动、害虫防治时机以及模拟的变异性。利用年龄-龄期两性生命表软件(程式)TWOSEX-MSChart与捕食率软件CONSUME-MSChart分析生命表与捕食率数据,再将分析结果用模拟软件TIMING-MSChart模拟预测种群增长过程中龄期结构以及捕食能力、寄生能力和取食能力的变化。依据种群动态可以预测害虫危害、天敌捕食、寄生蜂寄生能力,再用这些数据确定杀虫剂的施药时机和施药次数,预测生物防治中天敌释放的适当时机、释放数量和释放次数等;同时还可以依据生命表的变异性,利用自我重复取样(bootstrap)技术得到的2.5和97.5百分位(percentiles)或其他百分位的生命表预测种群增长的不确定性。借助基于两性生命表理论的计算机模拟可以预测害虫种群增长以及化学防治和生物防治的最佳时期,以达到经济有效的害虫综合治理,并为农业可持续性提供理论与技术支撑。
