Метод последовательного учета

Возможны и другие способы сокращения работы при учете насекомых. Обратим внимание, что при взятии проб мы гарантировали одинаковую ошибку независимо от уровня численности насекомых. Всегда ли в этом есть необходимость? Очевидно, что при практических учетах важно знать не столько реальную численность насекомых, сколько превышает ли она допустимый уровень, возникает ли опасность потери существенной части урожая. Соответственно, при низких уровнях численности можно ее завысить или занизить в несколько раз без какого–либо ущерба. Наоборот, при приближении к критическим уровням точность определения численности приобретает особое значение. Здесь даже небольшая ошибка может привести к существенной потере материальных средств, к ненужному загрязнению местности. План последовательного учета с интервальной оценкой плотности популяции позволяет сократить затраты труда примерно вдвое по сравнению с традиционными методами определения численности. Пример подобного плана последовательного учета приведен на рисунке 26. Здесь показаны три градации: сильное, среднее и слабое заражение вредителем. Для практических нужд, по–видимому, достаточно только двух градаций: выше порога вредоносности и ниже него.

Эти планы представляют собой оси координат. Ось абсцисс – последовательность проб, которые берутся для учета (1,2,3 и т.д.), а ось ординат – сумма учтенных насекомых, обнаруженных в этих пробах. На осях ординат нанесены также зоны неопределенности, каждая из которых ограничена двумя параллельными линиями, идущими под углом и симметрично по отношению к нулевой точке. На рисунке показано по две такие зоны, но при расчете, исходя из порога вредоносности, достаточно одной. Для расчета этих зон, точнее линий, их ограничивающих, необходимо на основе предварительных учетов найти среднее число особей на пробу и дисперсию этих данных, выбрать порог вредоносности, а также уровень достоверности нашего учета.

Когда эти зоны построены, мы начинаем наносить на график результаты последовательно взятых проб. Получающаяся восходящая кривая в зависимости от ее наклона продолжается за пределами зоны неопределенности выше, или ниже ее. Соответственно, численность учитываемых насекомых оказывается выше или ниже порога вредоносности.

Рис.26. План последовательного учета яиц шелкопряда–монашенки Porthetria monacha L. Ось абсцисс – число последовательно берущихся проб (по 100 г хвои), ось ординат – суммарное количество обнаруженных яиц. Пунктирной линией показаны результаты реального учета, при сильной зараженности деревьев монашенкой (по А.И.Воронцову и др., 1983)

Более подробный расчет для последовательного учета приведен в статье А.И.Воронцова и др.(1983).

Метод корреляционных функций

Регулярные обследования с целью учетов насекомых проводятся многими организациями как в сельском, так и в лесном хозяйстве. Естественная цель этих обследований – во-время заметить начинающееся массовое размножение вредного вида. Однако массовые размножения редко ограничены каким-то одним полем или лесом. Изменения метеорологических условий, благоприятные для массового размножения сразу охватывают большой географический район. Кроме того, насекомые активно мигрируют, что приводит к определенному выравниванию плотностей популяций. Поэтому во многих случаях число учетов в районе можно сократить.

Ф.Н.Семевский предложил для рационализации системы учетов так называемый метод корреляционных функций. Суть его сводится к следующему. Определяют плотность популяций какого-либо вида во многих парах равноудаленных точек, например, на расстоянии 1 км друг от друга. Вполне вероятно, что если в одной точке из такой пары наблюдается высокая зараженность, то в другой на расстоянии в 1 км она тоже не будет низкой. И, наоборот, если вредитель в одной точке совсем отсутствует, то на расстоянии в 1 км его плотность навряд ли будет высокой. Следующие шаги – определение корреляции для пар точек, удаленных друг от друга на 10, 100 км и т.д. Очевидно, что чем дальше удалены друг от друга точки, тем менее сходны плотности популяций в этих точках. Возможен и такой случай, когда корреляция плотностей исчезает даже на близком расстоянии.

Если отложить на графике коэффициенты корреляции плотностей для все более удаленных точек мы получим график корреляционной функции, который может быть взят за основу для рационализации процесса учета в пределах данного географического района.