刘吉平1 张国技2 徐兴耀1
(1 华南农业大学蚕桑系 2华南农业大学理学院 广州 510642)
摘 要 利用假设检验法对广东省蚕种繁殖试验所1957~1996年40年间原种微粒子病流行发生关键年(峰、谷年)进行了初步分析认为,原种微粒子病爆发不会导致来年的大爆发,但又有影响,并表现连续几年微粒子病发生偏高的趋势;原种微粒子病低谷年的出现,则邻近几年的发病率都有偏低的趋向。同时,分析了各年年平均温度对原种微粒子病流行发生的影响.结果显示:八十年代后微粒子病平均发生率偏高,平均温度亦显著偏高,峰年前年的年平均温度明显高于历史平均水平,峰年及来年的年平均温度则偏高,而低谷年前年的平均温度明显低于历史平均水平,低谷年及来年的年平均温度亦有偏低趋向。据此认为,气温是造成十多年来原种微粒子病流行的原因之一;并预测1995、1996、1997年发病率会降低,但仍趋向高于历史平均发病率,且1996年比1995年和1997年的发病率稍低.假设检验法分析结果与事实基本吻合,至于对家蚕微粒子病流行规律的研究还需进一步的深入。
关键词 家蚕原种;微粒子病;发病率;假设检验;关键年;平均温度
前 言
家蚕微粒子病是一种毁灭性的传染性蚕病,被养蚕国家列为蚕种生产的唯一检疫对象。经过一个多世纪来的努力,人们对家蚕微粒子病的病原及其生物学特性、传染规律、诊断与防治方法等进行了一系列的研究,为有效地控制本病的危害积累了经验。然而,该病对蚕业生产的危害仍然存在,并在少数气候条件特殊的地区时有爆发和流行(钱元骏,1995)。因此,通过对该病的流行发生原因进行量化分析研究,找出该病发生的关键年(发病峰(谷)年)的规律,并建立一套有效的预测方法,不仅对家蚕微粒子病的综合防治有指导作用,且对家蚕及其他有益经济昆虫的流行病发生预测有参考价值。本文拟通过灵活应用T一检验法对广东省石牌蚕种场家蚕原种微粒子病流行发生规律进行探索研究。
l 基本原理和方法
将广东省石牌蚕种场1957~1996年家蚕原种微粒子病的显微镜检出率(简称病毒率),作为事件考察,设为(Yt),其中t=1,2,3,…, 40;Yt指第t年的病毒率。则按如下步骤进行灾变分析:
1.1 绘出1957~1996年的病毒率与年份的坐标曲线图,根据流行图找出各峰(谷)年的年份,将其称为关键年,依次记为t1,t2,t3,…,tn<=40。
1.2 设被考察事件服从均值为5、方差为o2未知的正态分布。若(Yt)不服从正态分布,就要进行适当的数据转换。则当主序列{Yt}不受关键年影响,那么关键年及前后错位K年的子序列为{Yti+k},k=0,±1,±2,…,±K(K大小由物理规律决定,不超过两关键年间最小间隔的一半),即于序列{Yt;+k}的均值Yk与总体均值x不存在显著性差异。根据这一原理,接着进行如下的统计分析:
1.2.1 数据转换。由于病毒率是百分变量,一般服从离散的二项分布,需通过角变换,将离散样本转换为近似正态分布,即: Xt=sin-1(Yt)
t=1,······n,(n=40) 1.2.2
计算总序列{yt}经数据转换后{Xt}样本场值X和标准差S:

1.2.3 关键年及前后错位K年的序列{Xti+K},对这2K+1个子序列分别计算样本均值Vk:
“式中若Xti+K &{Xt}则令其为 0,分母m取求和项数。
(4)计算统计量T值,并根据对应T值的概率T值大小进行异常分析。
利用统计软件SAS,分别计算统计量TK及概率值PK,取min{Pk}中K作为错位年。当P<a(通常取a为0.01,0.05,0.10),即表示有1-a的置信度认为与关键年错位K的年份年平均病毒率v与总平均值X有显著差异,亦即认为我们研究的事件{ Yt}家蚕原种微粒子病的显微镜检出率(简称病毒率)与关键年错位K年时,可能发生异常事件。Y值大于零时,表示发生的病毒率高于平均值X;T值小于零时,表示发生的病毒率小于平均值X
2 结果与分析
2.1 建立流行曲线图
根据广东省丝绸集团公司蚕种质检站提供的广东蚕种繁殖试验所1957-1996年各年原种发病情况,建立如下曲线图:
由上图可知,原种微粒子病流行高峰年份分别1961、1967、1978、1981、1988、1990、1994年,低谷年分别是1959、1960、1962、1963—1966、1968—1977、1980、1985、1989、1993年。
2.2 原种微粒子病流行的峰年及低谷年对邻近各年发病率的影响
根据变点分析的原理,经分别计算原种微粒子病流行的峰年及低谷年和各自邻近各年发病率对历史平均发病率的T值和对应概率P值及平均发病率的大小,得出表1结果:
表 1:数据经Xt=Sin-1(Yt)转换后计算T值和相应的P值大小以及转换后均值U和转换前的平均发病率Yt(%):
由表一可知,峰年、低谷年的发病率与历史平均水平差异显著,峰年明显高于历史平均发病率(Y—0.0115%),峰年对前后年份的微粒子病流行发生影响不显著,但仍然可看出峰年前年发病率偏低,来年偏高的趋势;而低谷年的发病率明显低于历史平均发病率,低谷年前后1~3年的发病率有趋向于偏低,但比低谷年略有上升。以上的分析结果,基本与生产实际情况相吻合。
2.3 年平均温度对原种微粒子病流行的关键年影响分析
根据气象部门提供的广州市1957~1997年间的各年年平均温度,用以上方法继续对年平均温度对家蚕原种微粒子病流行影响进行分析。结果得出K=-1对该病流行非常显著(显著水平达99%以上),见表二:
表2:微粒子病流行关键年及错位K年的各年对应年平均温度(℃)与历史平均温度的T值检验和概率P大小、K年的平均温度t
从表二可知,峰年和低谷年的前一年的年平均温度均对原种微粒子病流行影响表现极为显著,峰年前年的年平均温度明显高于历史平均水平,峰年及来年的平均温度则偏高;而低谷年前一年的年平均温度明显低于历史平均水平,低谷年及来年的年平均温度亦有偏低趋向;同时根据图一的流行状况,进行分段考察发现;代表八十年代以前的1957~1979年间的平均温度显著低于历史平均水平(T=-2.13,P=1.044);而八十年代以后的1980~1996年间的平均温度高于历史平均水平(T=1.74,P=0.10)。即80年代后的平均温度明显高于50~70年代的平均温度。可见造成近十多年来原种微粒子病进一步流行发生的原因与平均气温升高有关。
利用最小二乘法,找出原种微粒子病流行发生率与关键年(峰、谷年)前年的平均温度的关系:
T:关键年(峰、谷年)前年的平均温度
由公式(1)可知,方程的置信度虽为100%,但回归判定系数R=0.527,即说明影响原种微粒子病流行发生的因子还不够。
3 讨论
3.1 应用概率统计T检验法对家蚕微粒子病流行发生关键年分析,分析结果与事实相吻合
正确地预测家蚕微粒子病流行发生的时期,是决策实施综合防治的基础。只有预测可靠,决策才可靠。灾变规律分析预测的是近些年才发展起来的,能反映和预测非线性多因素系统灾异事件与主导因素的关系。
家蚕原种是生产一代杂交种的蚕种,它对后代影响很大。而家蚕微粒子病是既能经口食下传染又能经胚胎传染,是既影响当代又影响下代的传染性蚕病。通过广东省蚕种繁殖试验所1957~1996年40年间原种微粒子病流行发生关键年分析认为,原种微粒子病爆发不会导致年的大爆发,但又有影响,并表现连续几年微粒子病发生偏高的趋势;原种微粒子病低谷年的出现,则邻近几年的发病率都有偏低的趋向。以1994年峰年为例,按关键年法分析预测认为:1995、1996、1997年发病率会降低,但仍趋向高于历史平均发病率,且1996年比1995年和1997年的发病率稍低。这与生产实际情况基本相符,出现这种趋势的原因可能与病原的来源有关。近些年来人们相继发现家蚕与野外昆虫存在复杂的交叉感染网,并指出广东原种生产中微粒子病发生主要是野外昆虫微孢子虫污染桑叶,家蚕经口食下感染而引起的。当微粒子病发生的高峰年出现时,必定引起人们重视对病原的消灭,加强对环境的清洁消毒,从而控制住微粒子病的进一步流行;当微粒子病发生率极低(平均为0.0018%)时,可以认为环境的病原密度亦是相当低的,因此出现连续几年病毒率较低的事实;但随时间的推进,病原在环境中慢慢累积,加上人们消防毒意识逐渐淡薄等主客观原因造成微粒子病的又一次爆发。
3.2 气温是影响原种微粒子病流行发生的重要原因之一。
Maddox等指出,在众多的物理因子中,温度对微粒子孢子侵染作用影响最为重要,且还会影响到某些微粒子孢子的分布。我们统计分析结果:峰年前年的年平均温度明显高于历史平均水平,峰年及来年的年平均温度则偏高;而低谷年前一年的平均温度明显低于历史平均水平,低谷年及来年的年平均温度亦有偏低趋向,以及与八十年代后微粒子病平均发生率偏高,平均温度亦偏高等。以上的结果也进一步证实了前人的观点。温度对原种微粒子病流行发生的影响,主要是通过影响与家蚕存在交叉感染微孢子虫的野外昆虫种群密度大小来影响微孢子虫繁衍数量,进而影响感染家蚕的微孢子虫密度。气温偏高,寄主种群繁殖快且多,导致病原微孢子虫亦繁殖快且多;否则,相反。公式(1)的结果也说明峰谷年前年的平均温度与微粒子病平均发生率成正相关。
3.3 影响微粒子病流行发生的因素很多,特别是人为因素最难控制
从公式(1)的结果显示,家蚕微粒子病流行发生除受到年平均温度的影响外,还要考虑受到其他诸如环境病原密度、环境消毒水平、蚕品种抗性、养蚕技术水平、气象环境、蚕茧价格政策等等因素影响。其中蚕茧价格政策的不稳定,亦是影响家蚕微粒子病流行发生的原因之一,它的升降影响人们种桑养蚕的积极性和对环境病原消毒的重视程度,进而影响微粒子病流行发生(另文道)。因此,对家蚕微粒子病流行发生规律还需进一步的研究。
(选自中国蚕丝学会第二届青年学术讨论会论文)
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