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杜鹃群落是以杜鹃属Rhododendron植物为优势种的植被类型,主要分布于中国西南地区海拔较高的山地[1]。全世界杜鹃属植物约960种,中国约650种,是杜鹃属分布中心,也是杜鹃花生物多样性最高的国家,除新疆地区之外,全国其他省(市、自治区)均有分布,其中以西南地区分布最为广泛。贵州省是杜鹃原生种分布区数量最多的省份之一,是杜鹃花中国中心分布区向外扩张的过渡地带,有着丰富的原生种和大量可能的新种和变种[2]。有关学者先后对杜鹃植物开展了种子萌发特性、形态解剖、抗旱评价、引种驯化、繁殖利用、群落特征以及多样性保护及保育研究[3-5]。但对于杜鹃群落生物多样性的研究较少,尤其采用群落数量分类学方法对杜鹃群落生物多样性研究鲜有报道。采用群落数量分类方法结合群丛特性进行分析,能够定量解析群丛特性、组成特点,更加准确地反映杜鹃与其他植物种类间的关系。在对退化杜鹃群落进行恢复中,以群丛为单位进行恢复,提高了其可操作性。本研究选择贵阳市乌当区万亩杜鹃群落作为研究对象,采用典型样地调查、群落数量分类及多样性分析等方法展开研究,旨在筛选出万亩杜鹃群落生物多样性最高的群丛,为杜鹃群落生物多样性保护提供技术指导,奠定理论基础。
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本研究选择贵阳市乌当区典型杜鹃群落为研究对象。乌当区位于贵阳市东北部,属贵阳城市规划的9个组团之一,地处26°55′～26°33′N,106°30′～107°03′E。乌当区属亚热带季风湿润气候,具有明显的高原性气候的特点,冬无严寒,夏无酷暑,光、热、水同季,垂直气候差异明显,年平均降水量1 179.8~1 271.0 mm。年平均气温14.6 ℃。森林覆盖率达49.36%。由于地形、地貌类型多样,形成多种小气候,宜于农业生产,大部分地区可满足农作物1 a 2熟,蔬菜1 a 3~4熟的需要。主要灾害性天气有干旱、倒春寒、冰雹、秋季连阴雨、秋风、凝冻[6]。区境内河流均属于长江流域乌江水系,河床狭窄,比降大,流速较快。全区土壤为黄壤区,黄棕壤、石灰土、紫色土和冲积土[7]。植被属于黔中山原湿润性灰岩常绿栎林、常绿落叶混交林及马尾松Pinus massoniana林区,主要树种有青栲Cyclobalanopsis glauca,丝栗栲Castanopsis fargesii,细叶青冈栎Cyclobalanopsis gracilis,柞木 Quercus mongolica等,落叶树种有枫香Liquidambar formosana,光皮桦 Betula luminifera等。次生植被有大面积天然牧草和灌丛草坡[8-9]。
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采用典型样地调查法,对贵阳市乌当区杜鹃群落进行调查。在贵阳市乌当区杜鹃群落分布区域随机布设调查样点15处,分别在每个调查样点区域内随机设置10 m × 10 m典型群落调查样方3个,共计调查样方45个,统计每个调查样方内的植物种类、生活型、密度、高度、盖度、频度等群落特征指标,用于群落数量分类与多样性等指标的计算。
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贵阳乌当杜鹃群落调查数据统计分析与整理,均采用SPSS 18.0软件和Microsoft Office Excel 2007软件完成。
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结合《中国植被》和实际生态学意义,采用TWINSPAN分类法,对贵阳乌当杜鹃群落进行群落数量分类。
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采用重要值(Ⅵ,对贵阳乌当杜鹃群落进行分析,计算公式[10-11]：
$$I{V_{Ii}} = \left( {\frac{{{D_i}}}{{\sum {{D_i}} }} + \frac{{{F_i}}}{{{{\sum F }_i}}} + \frac{{{C_i}}}{{\sum {{C_i}} }}} \right) \div 3 \times 100\% $$ 其中： VIi表示第i种物种的重要值；Di表示第i种物种的密度；Fi表示第i种物种的频度；Ci表示第i种物种的盖度(乔木层中Ci表示第i中物种的显著度)。
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采用Margalef指数、Simpson指数和Shannon-Wiener指数对贵阳乌当杜鹃群落物种多样性进行分析,计算公式为[10-13]：
$$\begin{array}{l} {\rm{M}}\arg {\rm{alef}}指数R = \frac{{S - 1}}{{\ln N}};\\ {\rm{Simpson}}指数D = \sum\limits_{i = 1}^s {{{({p_i})}^2}} ;\\ {\rm{Simpson}} - {\rm{Wiener}}指数H = - \sum\limits_{i = 1}^s {({p_i}ln{p_i})} \end{array}。$$ 其中：S表示植被群落中物种数目,N表示群丛中全部物种个体总数,Pi为第i种的相对重要值。
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采用Pielou均匀性指数对贵阳乌当杜鹃群落进行分析,计算公式为[11]：
$${\rm{Pielou}}均匀性指数E = \frac{H}{{\ln S}}。$$ 其中：H 表示Shannon-Wiener多样性指数,S表示植被群落中物种数目。
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采用TWINSPAN分类法,对贵阳乌当杜鹃群落15个调查样点进行等级分类,经过4次划分,得到为4组。结合《中国植被》和实际生态意义,采用第4级的分类结果,将贵阳乌当杜鹃群落划分为4组(图 1),结合分类将4个组命名为4个植物群丛。群丛Ⅰ：锈叶杜鹃Rhododendron siderophyllum+白栎Quercus fabrei群丛,包括样点2和样点6。群丛Ⅱ：锈叶杜鹃+白栎+麻栎Quercus acutissima群丛,包括样点1,样点4,样点9,样点3,样点5和样点7。群丛Ⅲ：锈叶杜鹃+麻栎群丛,包括样点10,样点12,样点13和样点15号。群丛Ⅳ：锈叶杜鹃+麻栎+藤黄Garcinia hanburyi群丛,包括样点8,样点11和样点14。
图 1 乌当杜鹃群落15个样点TWINSPAN树状分类图
Figure 1. TWINSPAN classification of 15 sampling pointies in the Wudang of the Rhododendron community
表 1 贵阳乌当杜鹃群丛重要值特征
Table 1. Important values trait of the Rhododendron communities in Wudang，Guiyang
科名 种名 生活型 重要值 群丛I 群丛Ⅱ 群丛Ⅲ 群丛Ⅳ 杜鹃花科Ericaceae 镑叶杜鹃Rhododendron siderophyllum S 48.72 29.80 36.23 48.74 杜鹃花科Ericaceae 小果南烛Lyonia ovalifolia S 6.02 5.51 5.26 — 杜鹃花科Ericaceae 映山红Rhododendron S 7.32 8.12 8.27 4.66 壳斗科Dagaceae 麻栋Quercus acutissima T 8.91 28.55 11.34 10.28 壳斗科Dagaceae 栲 Castanopsis fargesii T — 3.55 5.80 0.80 壳斗科Dagaceae 白栋Quercus fabrei S 13.66 11.45 1.90 7.90 禾本科Gramineae 五节芒 Miscanthus floridulus P — 0.17 — — 禾本科Gramineae 茅叶荩草 Arthraxon lanceolatus P — — 0.64 — 禾 本 科 Gramineae 芒 Miscanthus sinensis P — — 0.88 1.04 蕨科 Pteridiaceae 蕨 Pteridium aquilinum P — 1.32 2.13 — 蕨科 Pteridiaceae 密毛蕨 Pteridium reyolutum P — — 0.76 5.07 桑科 Moraceae 小构树 Broussonetia CasinoCi S — — 0.40 — 桑科 Moraceae 專草 Humulus scandens P — — 0.67 — 藤黄科 Guttiferae 藤黄 Farcinia hanburyi T — — — 8.82 藤黄科 Guttiferae 金丝桃 Hypericum monogynum S — 1.11 — — 百合科Liliaceae 拔葜 Smilax china CS 0.67 8.34 — — 车前科 Plantaginaceae 车 前 草 Plantago asiatica P — — 0.37 — 豆科 Leguminosae 三叶崖豆藤 Millettia unijuga CS — 1.39 — — 金缕梅科 Hamamelidaceae 枫香 Liquidambar formosana T — — — 2.23 菊科 Compositae 艾蒿 Artemisia vulgaris P — — 0.46 — 茜草科Rubiaceae 鸡矢藤 Paederia scandens CS — — 1.19 — 蔷薇科Rosaceae 插田泡Rubus coreanus S — — 1.52 2.88 忍冬科 Caprifoliaceae 珍珠荚莲 liburnum/oetidum S 3.88 — 7.40 — 莎草科 Cyperaceae 莎 草 Cyperus rotundus P — 0.34 — — 山茶科Theaceae 怜木 Juryajaponica S 3.33 — 5.96 4.36 杉科 Taxodiaceae 杉木 Cunninghamia lanceolata T 7.50 — — — 石松科 Lycopodiaceae 石松 Lycopodium clavatum P — — 2.71 — 石竹科 Caryophyllaceae 银柴胡 Fypsophilaoldhamiana P — — 0.37 — 五加科 Araliaceae 檧木 Aralia chinensis S — — 5.75 2.53 虎耳草科 Saxifragaceae 滇鼠刺 Ktea ilicifolia S — 0.36 — — 苋科 Amaranthaceae 牛漆 Achyranthes bidentata P — — — 0.69 说明：共计植物31种，其中群丛Ⅰ9种，群丛Ⅱ13种，群丛Ⅲ21种，群丛Ⅳ13种。“—”表示该样地中未发现该种植物；“T”表示乔木植物（tree）；“P”表示多年生植物（perennial plant）；“S”表示灌木（shrubbery）；“CS”表示攀援灌木（climbing shrub）。 -
群丛Ⅲ中,杜鹃花科Ericaceae,壳斗科Fagaceae分别共出现3种植物,分别占群丛出现种的14.29%；禾本科Gramineae,蕨科Pteridiaceae,桑科Moraceae分别出现2种植物,分别占群丛出现种的9.52%,其他科共出现9种植物,占群丛出现种的42.86%。群丛Ⅳ中,壳斗科出现3种植物,占群丛出现种的23.08%,杜鹃花科出现2种植物,占群丛出现种的15.38%；其他科共出现7种植物,占群丛出现种的53.85%。
对贵阳乌当杜鹃群落植物生活型分析发现,乔木植物5种,占群落出现种的16.13%；灌木植物14种(其中攀援灌木植物3种,占群落出现种的9.68%),占群落出现种的45.16%；草本植物12种(均为多年生草本植物)占群落出现种的38.71%。对贵阳乌当杜鹃群落4种群丛植物组成生活型分析发现,群丛Ⅰ中共出现9种植物,其中乔木2种,占群丛出现植物种的22.22%；灌木植物7种(其中攀援植物1种,占群丛出现种的11.11%),占群丛出现种的77.78%；群丛中未出现草本植物种类。群丛Ⅱ中共出现13类植物,其中乔木2种,占群丛出现植物种的15.38%；灌木植物8种(其中攀援植物2种,占群丛出现种的15.38%),占群丛出现种的61.54%；草本植物3种,占群丛出现种的23.08%。群丛Ⅲ中共出现21种植物,其中乔木2种,占群丛出现植物种的9.52%；灌木植物10种(其中攀援植物1种,占群丛出现种的4.76%),占群丛出现种的47.62%；草本植物9种,占群丛出现种的42.86%。群丛Ⅳ中共出现13种植物,其中乔木4种,占群丛出现植物种的30.77%；灌木植物6种,占群丛出现种的46.15%；草本植物3种,占群丛出现种的23.08%。
对贵阳乌当杜鹃群丛植物重要值分析发现,群丛Ⅰ中,锈叶杜鹃重要值最高,为48.72%,白栎次之,为13.66%；群丛Ⅱ中,锈叶杜鹃重要值最高,为29.80%,麻栎次之,为28.55%,白栎重要值为11.45%；群丛Ⅲ中,锈叶杜鹃重要值最高,为36.23%,麻栎次之,为11.34%；群丛Ⅳ中,锈叶杜鹃重要值最高,为48.74%,麻栎次之,为10.28%。
综上所述,乌当杜鹃群落是以锈叶杜鹃为主,白栎、麻栎为辅的群落类型。
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贵阳乌当杜鹃群落Margalef丰富度指数分析如表 2所示。Margalef丰富度指数从高到低的变化趋势为群丛Ⅲ(4.714),群丛Ⅱ(3.306),群丛Ⅳ(3.081),群丛Ⅰ(2.111)。
表 2 贵阳乌当杜鹃群落α多样性与均匀性指数特征
Table 2. Index trait of α diversity and evenness of Rhododendron communities in Wudang，Guiyang
群丛 R D H E Ⅰ 2.111 0.719 1.665 0.758 Ⅱ 3.306 0.798 1.873 0.730 Ⅲ 4.714 0.828 2.270 0.745 Ⅳ 3.081 0.729 1.830 0.714 贵阳乌当杜鹃群落Simpson多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数分析如表 2所示。Simpson多样性指数从高到低的变化趋势为群丛Ⅲ(0.828),群丛Ⅱ(0.798),群丛Ⅳ(0.729),群丛Ⅰ(0.719)；Shannon-Wiener多样性指数从高到低的变化趋势为群丛Ⅲ(2.270),群丛Ⅱ(1.873),群丛Ⅳ(1.830),群丛Ⅰ(1.665)。
贵阳乌当杜鹃群落Pielou均匀性指数分析如表 2所示。Pielou均匀性指数从高到低的变化趋势为群丛Ⅰ(0.758),群丛Ⅲ(0.745),群丛Ⅱ(0.730),群丛Ⅳ(0.714)。
综上所述,贵阳乌当杜鹃群落Margalef丰富度指数、Simpson多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数均呈现出群丛Ⅲ＞群丛Ⅱ＞群丛Ⅳ＞群丛Ⅰ的趋势,而Pielou均匀性指数则呈现出群丛Ⅰ＞群丛Ⅲ＞群丛Ⅱ＞群丛Ⅳ。
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贵阳乌当杜鹃群落可分为4种植物群丛,依次为群丛Ⅰ：锈叶杜鹃+白栎群丛；群丛Ⅱ：锈叶杜鹃+白栎+麻栎群丛；群丛Ⅲ：锈叶杜鹃+麻栎群丛；群丛Ⅳ：锈叶杜鹃+麻栎+藤黄群丛。杜鹃群落主要以杜鹃科、壳斗科、禾本科植物为主；在贵阳乌当杜鹃群落中锈叶杜鹃种群占绝对优势,麻栎、白栎种群次之,因此,杜鹃群落主要是以锈叶杜鹃为主,麻栎、白栎为辅的植物群落结构类型。贵阳乌当杜鹃群丛Margalef丰富度指数、Simpson多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数均呈现出群丛Ⅲ＞群丛Ⅱ＞群丛Ⅳ＞群丛Ⅰ的趋势,而Pielou均匀性指数则呈现出群丛Ⅰ＞群丛Ⅲ＞群丛Ⅱ＞群丛Ⅳ。贵阳乌当杜鹃群落多样性保护应当遵从群丛Ⅲ的植物结构类型进行保护,对群丛Ⅰ,群丛Ⅱ和群丛Ⅳ进行适当修复,使其结构接近群丛Ⅲ的结构类型。
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本研究针对贵阳乌当万亩杜鹃林群落进行多样性研究,按植物群落的自然演替规律,该群落处于灌木或灌丛群落阶段,正向乔灌群落阶段演替,并非顶级群落及地带性植被类型,因此,处于不稳定阶段。目前,贵阳市乌当区想要打造万亩杜鹃林,作为贵阳城郊以观赏杜鹃花的休闲旅游区,但随着群落演替的进行,杜鹃群落的变化会直接影响旅游观光效果,因此,进一步研究贵阳乌当万亩杜鹃林最佳群落结构、物种组成、物种多样性、人工正向干扰或结构调整,对旅游观光效果及群落的相对稳定性有重要意义。正如黔西的百里杜鹃,目前观光效果很好,在长期人为正向干扰下,其群落结构具相对稳定性,但从物种多样性及演替规律来看,目前的结构是否为最佳,有待于进一步研究。
Analysis of quantity characteristics and α diversity of the Rhododendron communities in Wudang District, Guiyang City
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摘要: 选择贵阳市乌当区典型杜鹃Rhododendron群落作为研究对象,采用标准样地调查法、群落数量分析法等方法,对其不同杜鹃群丛的植物组成、结构、重要值、α多样性分析进行分析。结果表明:①贵阳乌当杜鹃群落分为4种植物群丛,分别为Ⅰ:锈叶杜鹃Rhododendron siderophyllum+白栎Quercus fabrei群丛;Ⅱ:锈叶杜鹃+白栎+麻栎Quercus acutissima群丛;Ⅲ:锈叶杜鹃+麻栎群丛;Ⅳ:锈叶杜鹃+麻栎+藤黄Garcinia hanburyi群丛。②杜鹃群落主要以锈叶杜鹃为主,麻栎、白栎为辅的植物群落结构类型。③杜鹃群丛Margalef丰富度指数、Simpson多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数均呈现出群丛Ⅲ> 群丛Ⅱ> 群丛Ⅳ> 群丛Ⅰ的趋势,而Pielou均匀性指数则呈现出群丛Ⅰ> 群丛Ⅲ> 群丛Ⅱ >群丛Ⅳ的趋势。④杜鹃群落多样性保护应当遵从群丛Ⅲ的植物结构类型进行保护,对群丛Ⅰ,群丛Ⅱ和群丛Ⅳ群丛进行适当修复,使其结构接近群丛Ⅲ的结构类型。Abstract: The Rhododendron communities in Wudang District of Guiyang City was studied by sample plot and quantitative analysis to analyze the plant components, structures, important values and α diversities of different Rhododendron communities. The research had the following findings.(1)There were four Rhododendron communities in Wudang District of Guiyang City,namely,Rhododendron siderophyllum and Quercus fabrei (Community Ⅰ),Rhododendron siderophyllum, Quercus fabrei and Quercus acutissima(Community Ⅱ),Rhododendron siderophyllum and Quercus acutissima (Community Ⅲ),Rhododendron siderophyllum, Quercus acutissima and Garcinia hanburyi(Community Ⅳ). (2) With Rhododendron siderophyllum as the dominant plants,the Rhododendron communities also had plants such as Quercus acutissima and Quercus fabrei. In terms of Margalef index for richness, Simpson index for diversity,Shannon-Wiener index for diversity,the ranking of four Rhododendron communities was as follows:Community Ⅲ> Community Ⅱ> Community Ⅳ> Community Ⅰ;the ranking for Pielou Evenness index was Community Ⅰ> Community Ⅲ> Community Ⅱ> Community Ⅳ. (4) When preserving the diversity of the Rhododendron communities,the plants structures of Community Ⅲ should be used as reference. Community Ⅰ,Community Ⅱ and Community Ⅳ should be restored to make their plants structures close to that of Community Ⅲ.
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小贯小绿叶蝉 Empoasca onukii在中国茶园广泛分布，是对茶树Camellia sinensis危害最大的害虫之一[1]。小贯小绿叶蝉对茶树嫩茎、嫩叶的刺吸会导致茶叶焦枯，抑制茶树正常生长，严重影响茶叶的产量和品质[2−3]。游猎性蜘蛛(游猎蛛)作为一种捕食性天敌，捕食量大、行动活跃、捕食范围广，对防治害虫、调节生态系统平衡都有重要作用[4−6]。利用天敌与害虫之间的捕食关系对茶园害虫进行生物防治的方法已有诸多报道[7−16]，这些研究大都直接讨论天敌与害虫之间的关联，对于不同种天敌之间的竞争作用却极少研究。但单一地增加茶园害虫的优势种天敌等势必会导致整个茶园生态系统的不稳定[17−18]。FAUST等[19]将2个物种之间的作用关系分为中性、竞争、偏害、寄生、捕食、偏利和互利共生等几种类型。天敌和害虫之间的关系分为捕食和寄生2种类型，天敌之间为了争夺资源多数是竞争关系[20]。除了天敌与害虫之间的捕食和被捕食关系外，各天敌之间的竞争关系也需要得到重视。因此，从生物多样性等多维度对茶园整个生态环境进行调控更有利于长期高效防治茶园害虫，以达到绿色环保的平衡调节作用[21]。
在昆虫种群数量生态学的研究中，对害虫及天敌数据的统计分析通常为抽样分析，采用的分级方式为连续等分分级，这会使得不同精度级宽下的结果具有主观性和偶然性。张书平等[22]将Fuzzy分级法与灰色关联度法相结合研究茶园与假眼小绿叶蝉 Empoasca vitis数量上关系密切的天敌种类，是一种较好的种间关系研究方法。多数学者对林木种间竞争的研究较多[23]，未见对茶园各天敌种间竞争关系的报道，将数据按不同方式分级后再研究种间竞争关系的研究更少。为此，本研究运用灰色关联度法，并将Fuzzy分级法与竞争系数法相结合，研究‘农抗早’‘Nongkangzao’和‘平阳特早’‘Pingyangtezao’茶园游猎蛛取食小贯小绿叶蝉的种间竞争关系，并通过竞争强度指数验证所得结论，为茶园合理保护和利用种间竞争关系强的天敌，有效防治小贯小绿叶蝉提供科学依据。
1. 材料与方法
1.1 调查地点和时间
在安徽农业大学科技示范园(31°56′N，117°12′E)中共调查了2种茶园，分别为‘农抗早’和‘平阳特早’茶园，面积均为0.2 hm2。调查时间为2021年3月25日至11月19日，隔15 d调查1次，共14次。茶园互不相连，按常规措施管理。在春茶采摘结束和秋末进行茶树修剪，并且在秋末进行茶园耕翻，加强秋冬季管理，及时除草、修剪茶树和采摘茶叶，诱杀和人工捕杀害虫，不施用化学农药。
1.2 调查方法
采用平行跳跃法在茶园随机选取3行，每行茶树相隔1 m，在每行间隔1 m处设置1个2 m×1 m的样方，每行取10个样方，每个茶园取30个样方。用目测调查的方式在每个样方随机选取10片叶，调查一些不易振落的害虫及天敌的种类和数量，再用盘拍法对样方中所有枝条进行盘拍(盘拍所用搪瓷盘口长为40 cm，宽30 cm，搪瓷盘上喷洒稀释1 000倍的洗衣粉水溶液)。调查记载盘中害虫及天敌物种数和个体数，不能准确鉴定的物种样本编号保存，装瓶带回室内由专家鉴定。
1.3 分析方法
1.3.1 灰色关联度法
将害虫数量(Yi)及其主要天敌数量(Xj)分别看作1个本征系统，害虫数量作为该系统的参照序列，天敌作为比较序列，并把不同样方的害虫及其主要天敌的数量作为该序列在第k个样方的效果白化值，进行双序列关系分析。数据经均值化后得:
$$ Y_i=\left\{Y_i(1),\; Y_i(2),\; \cdots ,\; Y_i(n)\right\},\; i=1; $$ (1) $$ X_j=\left\{X_j(1),\; X_j(2),\; \cdots,\; X_j(n)\right\}, \;j=1,\;2,\; \cdots,\; M。 $$ (2) 式(1)和式(2)中：n表示样方数，M表示天敌种类数。Yi与Xj在第k个样方上的关联系数rij为：
$$ {r}_{ij}=\frac{{\mathrm{min}}_{i}{\mathrm{min}}_{j}\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right|+\rho {\mathrm{max}}_{i}{\mathrm{max}}_{j}\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right|}{\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right|+\rho {\mathrm{max}}_{i}{\mathrm{max}}_{j}\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right|} 。 $$ (3) 式(3)中：ρ 为分辨系数，取值区间为[0, 1]，一般取 ρ = 0.5，为扩大各物种之间关联度的差异，本研究取 ρ = 0.8。$|Y_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right) |$ 为序列Yi与Xj在第k点上差的绝对值；$ \mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right| $为1级最小差，$ {\mathrm{min}}_{i}{\mathrm{min}}_{j}\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right| $ 为2级最小差。$ \mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right| $与$ {\mathrm{max}}_{i}{\mathrm{max}}_{j}\left|{Y}_{i}\left(k\right)-{X}_{j}\left(k\right)\right| $ 分别为1级和2级最大差。利用该公式可求出第j种天敌(Xj)与害虫(Yi)数量间的关联度为$R({Y}_{i},{X}_{j})=1/n\displaystyle \sum _{k=1}^{M}{r}_{ij}\left(k\right)$，其大小反映害虫与天敌相互联系的紧密程度。天敌与害虫数量间关联度越大，表明天敌与害虫数量关系越密切[24]。本研究由数据处理系统软件(DPS系统)进行灰色关联度数据的运算。
1.3.2 模糊分级法
在论域[A1, A2, A3$, \;\cdots , $ An$, \;\cdots , $ Am]上按所求解问题的性质和要求规定的一个隶属函数μi，叫作Fuzzy分级隶属函数。将通常连续等分分级的频数作为原始数据，设原始数据为[a1, a2, a3$,\; \cdots , $ an$, \;\cdots , $ am]，称${\hat{{a}}}_{{i}}=\displaystyle \sum _{{n}={i}-5}^{{i}+5}{{\mu }}_{{i}}{{a}}_{{n}}$为第i个Fuzzy等级的Fuzzy频数。它在论域上的分布曲线叫Fuzzy频数曲线[25−26]。本研究规定Fuzzy分级隶属函数μi为：
$$ {\mu }_{i}=\left\{\begin{array}{l}1.0\;n=i\\ 0.8\;n=i+1,\;i-1\\ 0.6\;n=i+2,\;i-2\\ 0.4\;n=i+3,\;i-3\\ 0.2\;n=i+5,\;i-5\\ 0.1\;n=i+5,\;i-5\\ 0\;n ＞ i+5,\;n ＜ i-5\end{array}\right. 。 $$ (4) 式(4)中：n为原始数据项数，i为Fuzzy频数项数。则Fuzzy频数为$ {\hat{a}}_{i}=\displaystyle \sum _{n=i-5}^{i+5}{\mu }_{i}{a}_{n}={a}_{i}+ 0.8\left({a}_{i+1}+{a}_{i-1}\right)+0.6\left({a}_{i+2}+{a}_{i-2}\right)+0.4\left({a}_{i+3}+{a}_{i-3}\right)+0.2\left({a}_{i+4}+{a}_{i-4}\right)+0.1\left({a}_{i+5}+{a}_{i-5}\right) $。为了解茶园游猎蛛的自然种群动态，减少在对游猎蛛进行竞争关系分析时由种群数据导致的误差，本研究根据游猎蛛种群数量变化幅度，对游猎蛛的种群数据按照30个样方中5只游猎蛛的级宽进行等分分级统计(级宽不宜太宽也不宜太窄)，算出各级出现的频数，再以30个样方中5只游猎蛛为级宽的频数作为原始数据即[a1, a2, a3$,\; \cdots , $ an$, \;\cdots , $ am]进行Fuzzy分级统计。由Excel 2019计算Fuzzy频数。
1.3.3 竞争系数法
一般用Levins的生态重叠公式计算竞争系数[27]：
$$ {\alpha }_{ij}=\sum _{k=1}^{n}\left({P}_{ik}{P}_{jk}\right)/\sum _{k=1}^{n}{P}_{ik}^{2} 。 $$ (5) 式(5)中：$ {P}_{ik} $ 和$ {P}_{jk} $分别为种i和种j在第k个样方中的相对优势度，n为样地数。
使用重叠的方法计算竞争系数的公式[28]：
$$ {\alpha }_{ij}=\sum _{k=1}^{n}\left({P}_{ik}{P}_{jk}\right)/\sqrt{\sum _{k=1}^{n}{P}_{ik}^{2}\sum _{k=1}^{n}{P}_{jk}^{2}} 。 $$ (6) 式(6)中：αij为种j对种i的竞争系数，Pik和Pjk分别是第i个物种和第j个物种使用的第k个资源的比例。αij = αji，PIANKA[28]评价该式是对称的，并称其为重叠值。MAY[29−30]将该式与其他表达式进行比较，沿用了PIANKA的表达式，并将其作为按函数比例进行计算的竞争系数。本研究中所求得的竞争系数均按上述(6)式计算。
1.3.4 竞争强度法
本研究将关联度与竞争系数相结合，引入竞争强度指数的概念。不同天敌与同一害虫之间关联度的比值称为相对密切度，该相对密切度与2种天敌之间竞争系数的乘积即为竞争强度指数，种i对种j的竞争强度指数(C)为：
$$ C={\alpha }_{ij}\left(\frac{{R}_{iy}}{{R}_{jy}}\right) 。 $$ (7) 式(7)引入了害虫与天敌关系因素，Riy、Rjy分别为天敌Xi、Xj与害虫Y数量上的关联度，αij为种j对种i的竞争系数。本研究中竞争系数和竞争强度指数均由 Excel 2019 对Fuzzy频数计算所得，再使用DPS数据处理系统软件用多重比较方法中的 Duncan 新复极差法进行竞争系数和竞争强度指数平均值和显著水平的分析[31]。
2. 结果与分析
2.1 游猎蛛与小贯小绿叶蝉数量关系的灰色关联度
选取调查日期中2个茶园游猎蛛数量最多的7种蜘蛛作为主要天敌，分别为鞍型花蟹蛛Xysticus ephippiatus、三突花蟹蛛Ebrechtella tricuspidata、粽管巢蛛Clubiona japonicola、斑管巢蛛C. reichlini、斜纹猫蛛Oxyopes sertatus、黑色跳蛛Plexippus paykulli和条纹蝇虎P. setipes。它们的数量动态见表1。
表 1 2个茶园小贯小绿叶蝉与游猎蛛数量动态Table 1 Population dynamics of E. onukii and wandering spiders in two tea plantations茶树品种 日期
(月-日)害虫数量/头 游猎蛛数量/头 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 ‘农抗早’ 03-25 3 10 16 3 2 32 7 7 04-16 11 2 7 1 0 7 0 19 05-07 42 2 6 0 0 2 2 0 05-23 30 1 5 0 0 5 12 1 06-04 222 7 1 5 0 1 5 0 06-20 175 20 5 5 5 0 5 0 07-08 594 14 65 51 88 6 38 0 08-10 209 27 23 15 60 20 26 24 08-22 429 23 19 29 59 33 25 6 09-06 92 19 9 19 23 57 18 6 09-17 30 17 17 13 10 31 13 19 10-13 1 8 1 2 0 45 4 5 11-01 52 4 2 9 9 39 4 19 11-19 47 1 1 3 6 15 3 5 合计 1 937 310 250 155 177 253 155 262 ‘平阳特早’ 03-25 9 2 3 0 0 13 17 4 04-16 11 0 5 0 0 1 6 2 05-07 31 1 6 0 0 0 6 0 05-23 57 3 4 1 0 0 5 0 06-04 251 1 5 0 3 0 11 0 06-20 139 15 8 18 2 0 10 1 07-08 674 26 46 24 34 22 7 0 08-10 318 17 3 17 42 33 13 0 08-22 534 8 18 21 48 31 10 29 09-06 160 29 12 14 18 39 16 10 09-17 20 13 12 12 19 37 12 9 10-13 4 7 2 0 0 20 11 2 11-01 23 5 2 8 3 2 2 3 11-19 108 1 2 3 5 26 2 4 合计 2 339 245 230 128 128 170 118 174 说明：X1~X7分别指鞍型花蟹蛛、三突花蟹蛛、粽管巢蛛、斑管巢蛛、斜纹猫蛛、黑色跳蛛和条纹蝇虎数量(头)。 用灰色关联度法求得小贯小绿叶蝉与游猎蛛数量之间的灰色关联度(表2)。由表2可知：与小贯小绿叶蝉在数量上关联度最大的前3位天敌，‘农抗早’茶园为斑管巢蛛、粽管巢蛛和黑色跳蛛；‘平阳特早’茶园为斑管巢蛛、粽管巢蛛和三突花蟹蛛。2个茶园均有斑管巢蛛和粽管巢蛛。
表 2 2个茶园小贯小绿叶蝉与游猎蛛间的灰色关联度Table 2 Grey correlation between E. onukii and wandering spiders in two tea plantations游猎蛛 ‘农抗早’ ‘平阳特早’ 游猎蛛 ‘农抗早’ ‘平阳特早’ 灰色关联度 排位 灰色关联度 排位 灰色关联度 排位 灰色关联度 排位 鞍型花蟹蛛 0.833 8 5 0.826 1 4 斜纹猫蛛 0.754 8 6 0.794 7 6 三突花蟹蛛 0.856 9 4 0.856 2 3 黑色跳蛛 0.857 0 3 0.802 6 5 粽管巢蛛 0.890 2 2 0.857 1 2 条纹蝇虎 0.744 2 7 0.763 4 7 斑管巢蛛 0.896 7 1 0.860 3 1 2.2 游猎蛛种群数量的Fuzzy分级统计
由图1和图2可看出：2个茶园Fuzzy分级频数集中性明显大于等分分级频数。图1A中在第4、7和12个级宽处出现3个明显的峰值，而图1B中 7条曲线均由高到低一致趋于平缓。图2A中从第11个级宽处多数曲线已贴近横轴，而图2B中的曲线从第15个级宽开始才趋于横轴。通过Fuzzy分级法得到的新数据明显增加了原始数据的有效区间，并且Fuzzy频数由原始数据通过Fuzzy隶属函数求得，每个原始数据都与几个等级发生联系，而等分分级里每个原始数据只与1个等级发生联系，因此Fuzzy频数无明显的分级界限。对2种频数进行t检验，‘农抗早’茶园中鞍型花蟹蛛、三突花蟹蛛、粽管巢蛛、斑管巢蛛、斜纹猫蛛、黑色跳蛛和条纹蝇虎这7种蜘蛛的t值依次为2.333、2.379、2.281、2.646、3.937、3.059、1.975，‘平阳特早’茶园这7种蜘蛛的$ t $值依次为 2.176、2.048、2.153、2.477、3.151、2.090、1.591。自由度为34时，t0.01=2.728，t0.05=2.032，t0.10=1.091，除条纹蝇虎外，2个茶园各游猎蛛2种频数间的差异都显著，并且斜纹猫蛛的2种频数间差异极显著。Fuzzy频数的直接图示是曲线，可保持原始数据的精度，故用此法分级的数据进行后续竞争关系的分析，其结果更接近实际。
图 1 ‘农抗早’茶园游猎蛛种群数量等分分级频数曲线(A)和Fuzzy频数曲线(B)Figure 1 Equally graded frequency curve (A) and Fuzzy frequency curve (B) of the number of wandering spiders in ‘Nongkangzao’ tea plantation
图 2 ‘平阳特早’茶园游猎蛛种群数量等分分级频数曲线(A)和Fuzzy频数曲线(B)Figure 2 Equally graded frequency curve (A) and Fuzzy frequency curve (B) of the number of wandering spiders in ‘Pingyangtezao’ tea plantation2.3 游猎蛛间竞争系数及其差异
以Fuzzy频数作为原始数据，计算2个茶园各游猎蛛之间的竞争系数并将结果列于表3。对各游猎蛛及其竞争对手之间的竞争系数进行方差分析，再用新复极差法分析天敌之间竞争系数的差异性(表4)。所得结果中，当竞争对手分别为鞍型花蟹蛛、三突花蟹蛛、粽管巢蛛和条纹蝇虎时，游猎蛛间差异显著，此时不同竞争对手下竞争力最强的游猎蛛不同，故暂时无法得出茶园竞争力最强的蜘蛛类别，但除斑管巢蛛和黑色跳蛛外，无论竞争对手为哪种游猎蛛，所有游猎蛛都与斜纹猫蛛差异显著，且斜纹猫蛛的均值都最小。因此，可得出结论：除斑管巢蛛和黑色跳蛛外，5种游猎蛛里斜纹猫蛛竞争力最弱。
表 3 2个茶园各游猎蛛之间的竞争系数Table 3 Competition coefficients among wandering spiders in two tea plantations茶树品种 竞争对手 游猎蛛间竞争系数 鞍型花蟹蛛 三突花蟹蛛 粽管巢蛛 斑管巢蛛 斜纹猫蛛 黑色跳蛛 条纹蝇虎 ‘农抗早’ 鞍型花蟹蛛 1.000 0 0.991 5 0.983 7 0.939 8 0.906 3 0.959 2 0.991 0 三突花蟹蛛 0.991 5 1.000 0 0.995 2 0.973 3 0.893 8 0.928 2 0.995 3 粽管巢蛛 0.983 7 0.995 2 1.000 0 0.980 3 0.901 5 0.916 7 0.993 6 斑管巢蛛 0.939 8 0.973 3 0.980 3 1.000 0 0.872 9 0.856 8 0.961 4 斜纹猫蛛 0.906 3 0.893 8 0.901 5 0.872 9 1.000 0 0.959 8 0.871 7 黑色跳蛛 0.959 2 0.928 2 0.916 7 0.856 8 0.959 8 1.000 0 0.915 9 条纹蝇虎 0.991 0 0.995 3 0.993 6 0.961 4 0.871 7 0.915 9 1.000 0 ‘平阳特早’ 鞍型花蟹蛛 1.000 0 0.989 3 0.998 5 0.976 5 0.913 7 0.993 5 0.975 1 三突花蟹蛛 0.989 3 1.000 0 0.984 2 0.977 4 0.869 7 0.984 4 0.992 5 粽管巢蛛 0.998 5 0.984 2 1.000 0 0.967 4 0.909 3 0.996 3 0.967 4 斑管巢蛛 0.976 5 0.977 4 0.967 4 1.000 0 0.939 7 0.954 0 0.957 1 斜纹猫蛛 0.913 7 0.869 7 0.909 3 0.939 7 1.000 0 0.880 6 0.826 5 黑色跳蛛 0.993 5 0.984 4 0.996 3 0.954 0 0.880 6 1.000 0 0.967 7 条纹蝇虎 0.975 1 0.992 5 0.967 4 0.957 1 0.826 5 0.967 7 1.000 0 表 4 2个茶园各游猎蛛之间竞争系数新复极差法分析结果Table 4 Results of the new multiple range test analysis of competition coefficients among various wandering spiders in two tea plantations竞争对手 F 物种 2个茶园竞争
系数均值5%显著
水平1%极显著
水平竞争对手 F 物种 2个茶园竞争
系数均值5%显著
水平1%极显著
水平鞍型花蟹蛛 7.530 粽管巢蛛 0.991 1 a A 斜纹猫蛛 1.203 黑色跳蛛 0.920 2 a A 三突花蟹蛛 0.990 4 a A 鞍型花蟹蛛 0.910 0 a A 条纹蝇虎 0.983 0 a A 斑管巢蛛 0.906 3 a A 黑色跳蛛 0.976 4 a A 粽管巢蛛 0.905 4 a A 斑管巢蛛 0.958 2 a AB 三突花蟹蛛 0.881 7 a A 斜纹猫蛛 0.910 0 b B 条纹蝇虎 0.849 1 a A 三突花蟹蛛 11.356 条纹蝇虎 0.993 9 a A 黑色跳蛛 0.562 鞍型花蟹蛛 0.976 4 a A 鞍型花蟹蛛 0.990 4 a A 粽管巢蛛 0.956 5 a A 粽管巢蛛 0.989 7 a A 三突花蟹蛛 0.956 3 a A 斑管巢蛛 0.975 4 a A 条纹蝇虎 0.941 8 a A 黑色跳蛛 0.956 3 a A 斜纹猫蛛 0.920 2 a A 斜纹猫蛛 0.881 7 b B 斑管巢蛛 0.905 4 a A 粽管巢蛛 3.305 鞍型花蟹蛛 0.991 1 a A 条纹蝇虎 12.037 三突花蟹蛛 0.993 9 a A 三突花蟹蛛 0.989 7 a A 鞍型花蟹蛛 0.983 0 a A 条纹蝇虎 0.980 5 a A 粽管巢蛛 0.980 5 a A 斑管巢蛛 0.973 9 a A 斑管巢蛛 0.959 2 a A 黑色跳蛛 0.956 5 ab A 黑色跳蛛 0.941 8 a A 斜纹猫蛛 0.905 4 b A 斜纹猫蛛 0.849 1 b B 斑管巢蛛 1.610 三突花蟹蛛 0.975 3 a A 粽管巢蛛 0.973 9 a A 条纹蝇虎 0.959 2 a A 鞍型花蟹蛛 0.958 2 a A 斜纹猫蛛 0.906 3 a A 黑色跳蛛 0.905 4 a A 说明：计算不同竞争对手下各游猎蛛在2个茶园竞争系数的平均值，5%水平上均数最大的标记为a，1%水平上均数最大的标记为A。向下比较，与之差异性不显著的标记相同字母，差异性显著的标记不同字母。 2.4 游猎蛛与小贯小绿叶蝉数量关系的竞争强度及其差异
结合关联度和竞争系数将所求的竞争强度指数列于表5。对竞争强度指数进行方差分析，用新复极差法进行比较(表6)。由表6可知：无论竞争对手为哪种游猎蛛，粽管巢蛛都与其他蜘蛛差异显著，其次为斑管巢蛛，且游猎蛛中斜纹猫蛛与两者差异极显著。因此，可得出结论：粽管巢蛛竞争力最强，斑管巢蛛次之，斜纹猫蛛竞争力最弱。
表 5 2个茶园各游猎蛛之间的竞争强度指数Table 5 Competition intensity indices among wandering spiders in two tea plantations茶树品种 竞争对手 游猎蛛间竞争强度指数 鞍型花蟹蛛 三突花蟹蛛 粽管巢蛛 斑管巢蛛 斜纹猫蛛 黑色跳蛛 条纹蝇虎 ‘农抗早’ 鞍型花蟹蛛 1.000 0 1.019 0 1.050 3 1.010 7 0.820 4 0.985 9 0.884 5 三突花蟹蛛 0.964 7 1.000 0 1.033 8 1.018 5 0.787 3 0.928 3 0.864 3 粽管巢蛛 0.921 4 0.958 0 1.000 0 0.987 5 0.764 4 0.882 5 0.830 6 斑管巢蛛 0.873 9 0.930 1 0.973 2 1.000 0 0.734 8 0.818 9 0.797 8 斜纹猫蛛 1.001 2 1.014 7 1.063 2 1.037 0 1.000 0 1.089 8 0.859 4 黑色跳蛛 0.933 2 0.928 1 0.952 2 0.896 5 0.845 3 1.000 0 0.795 3 条纹蝇虎 1.110 4 1.146 1 1.188 6 1.158 5 0.884 2 1.054 8 1.000 0 ‘平阳特早’ 鞍型花蟹蛛 1.000 0 1.025 4 1.036 1 1.017 0 0.879 0 0.965 3 0.9012 三突花蟹蛛 0.954 4 1.000 0 0.985 2 0.982 0 0.807 2 0.922 7 0.884 9 粽管巢蛛 0.962 3 0.983 2 1.000 0 0.971 0 0.843 1 0.932 9 0.861 7 斑管巢蛛 0.937 6 0.972 8 0.963 8 1.000 0 0.868 1 0.890 0 0.849 3 斜纹猫蛛 0.949 7 0.937 0 0.980 7 1.017 2 1.000 0 0.889 3 0.794 0 黑色跳蛛 1.022 6 1.050 2 1.064 0 1.022 6 0.872 0 1.000 0 0.920 5 条纹蝇虎 1.055 1 1.113 1 1.086 1 1.078 5 0.860 4 1.017 3 1.000 0 表 6 2个茶园各游猎蛛之间的竞争强度指数新复极差法分析结果Table 6 Results of the new multiple range test analysis of competitive intensity indices among various wandering spiders in two tea plantations竞争对手 F 物种 2个茶园竞争
强度指数均值5%显著
水平1%极显著
水平竞争对手 F 物种 2个茶园竞争
强度指数均值5%显著
水平1%极显著
水平鞍型花蟹蛛 32.992 粽管巢蛛 1.043 2 a A 斜纹猫蛛 2.142 斑管巢蛛 1.027 1 a A 三突花蟹蛛 1.022 2 ab A 粽管巢蛛 1.022 0 a A 斑管巢蛛 1.013 8 ab A 黑色跳蛛 0.989 5 ab A 黑色跳蛛 0.975 6 b A 三突花蟹蛛 0.975 8 ab A 条纹蝇虎 0.892 9 c B 鞍型花蟹蛛 0.975 4 ab A 斜纹猫蛛 0.849 7 c B 条纹蝇虎 0.826 7 b A 三突花蟹蛛 33.492 粽管巢蛛 1.009 5 a A 黑色跳蛛 1.575 粽管巢蛛 1.008 1 a A 斑管巢蛛 1.000 2 a AB 三突花蟹蛛 0.989 1 a A 鞍型花蟹蛛 0.960 9 ab AB 鞍型花蟹蛛 0.977 9 a A 黑色跳蛛 0.925 5 b BC 斑管巢蛛 0.959 6 a A 条纹蝇虎 0.874 6 c C 斜纹猫蛛 0.858 6 a A 斜纹猫蛛 0.797 3 d D 条纹蝇虎 0.857 9 a B 粽管巢蛛 9.706 斑管巢蛛 0.979 3 a A 条纹蝇虎 10.533 粽管巢蛛 1.137 3 a A 三突花蟹蛛 0.970 6 a AB 三突花蟹蛛 1.129 6 a A 鞍型花蟹蛛 0.941 9 a AB 斑管巢蛛 1.118 5 a A 黑色跳蛛 0.907 7 ab ABC 鞍型花蟹蛛 1.082 7 a A 条纹蝇虎 0.846 2 bc BC 黑色跳蛛 1.036 1 a A 斜纹猫蛛 0.803 8 c C 斜纹猫蛛 0.872 3 b B 斑管巢蛛 3.588 粽管巢蛛 0.968 5 a A 三突花蟹蛛 0.951 4 ab A 鞍型花蟹蛛 0.905 8 abc A 黑色跳蛛 0.854 4 abc A 条纹蝇虎 0.823 6 bc A 斜纹猫蛛 0.801 5 c A 说明：计算不同竞争对手下各游猎蛛在2个茶园竞争强度指数的平均值，5%水平上均数最大的标记为a，1%水平上均数最大的标记为A。向下比较，与之差异性不显著的标记相同字母，差异性显著的标记不同字母。 3. 结论与讨论
本研究首先通过灰色关联度分析初步得出2个茶园与小贯小绿叶蝉数量相关性最大的游猎蛛均为斑管巢蛛和粽管巢蛛，再对7种游猎蛛的种群数量进行Fuzzy分级统计，将得出的Fuzzy频数作为原始数据进行竞争系数分析，结果显示：除斑管巢蛛和黑色跳蛛外，5种游猎蛛中斜纹猫蛛竞争力最弱。为验证结果准确性，综合灰色关联度和竞争系数结果引入了竞争强度指数概念，得出7种游猎蛛中斜纹猫蛛竞争力最弱，并且在任何竞争对手下粽管巢蛛都与其他蜘蛛差异显著，其次为斑管巢蛛，即在取食茶园小贯小绿叶蝉时粽管巢蛛和斑管巢蛛竞争力最强，斜纹猫蛛竞争力最弱。
在进行Fuzzy分级统计时，并未对小贯小绿叶蝉数量进行分级，因为在进行竞争关系分析时，只需要7种游猎蛛的数量数据，故无需对小贯小绿叶蝉数量做同样的处理。在进行灰色关联度分析时，小贯小绿叶蝉和7种游猎蛛数量均未进行处理，原因是小贯小绿叶蝉数量与7种游猎蛛数量数据大小相差较大，选择过大的级宽会导致游猎蛛数量均处于第1级宽内，选择较小级宽会出现较多级层且在靠后多个级层里只有小贯小绿叶蝉数据，而游猎蛛数据均为0。对7种游猎蛛的种群数量进行Fuzzy分级，然后进行竞争关系的统计计算，使它们的数据集中性更加突出，弥补了抽样时造成的误差，是一种简洁有效的计算方法。
2个茶园竞争力最强和最弱的蜘蛛相同。本研究的2个茶园均按常规措施管理，不使用化学农药，且于冬季除草修剪，修剪会影响天敌的虫口基数，而‘农抗早’和‘平阳特早’抗逆性和抗寒性强[32]，因此在相近的受害程度后，‘农抗早’和‘平阳特早’恢复时间均较短，恢复效果均较好，害虫所处环境变化的速度一致性可能是研究结果相同的原因之一。此外，茶园竞争力最强的是斑管巢蛛，这可能与斑管巢蛛的生活习性有关。斑管巢蛛定居且游猎于树冠上被害卷叶或枯叶等阴暗干燥处，白天基本不出行，黄昏时刻，蜘蛛开始活动，主动巡游猎取食，沿着枝、叶逐一搜索前进，几乎无遗漏之处。合理保护和利用斑管巢蛛这类竞争力强的蜘蛛可达到有效防治小贯小绿叶蝉的目的。
对茶园游猎蛛之间竞争作用的研究可以更好地理解游猎蛛之间的竞争如何影响害虫的数量和变化趋势以及如何影响生物防治的有效性[33]。至今利用害虫与天敌的种间关系对茶园害虫进行生物防治更多地还是停留在增加优势种天敌数量的方向上，分析天敌之间的竞争作用有利于选出最高效的天敌组合，在不破坏茶园原有生态环境的基础上高效防治害虫。
本研究中的7种游猎蛛都是广食性天敌，但为了研究方便，把它们作为只取食小贯小绿叶蝉一种食饵的单食性天敌，若进行深入研究就需要考虑多种猎物(害虫)共存时天敌对食物的嗜食性，在此基础上应用竞争关系分析方法就能更加真实地反映天敌之间的关系。另外，本研究是分析天敌两两之间的竞争关系，实际上，在食饵不足时，7种天敌之间也存在竞争关系，这种情况有待进一步研究。
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图 1 乌当杜鹃群落15个样点TWINSPAN树状分类图
Figure 1 TWINSPAN classification of 15 sampling pointies in the Wudang of the Rhododendron community
表 1 贵阳乌当杜鹃群丛重要值特征
Table 1. Important values trait of the Rhododendron communities in Wudang，Guiyang
科名 种名 生活型 重要值 群丛I 群丛Ⅱ 群丛Ⅲ 群丛Ⅳ 杜鹃花科Ericaceae 镑叶杜鹃Rhododendron siderophyllum S 48.72 29.80 36.23 48.74 杜鹃花科Ericaceae 小果南烛Lyonia ovalifolia S 6.02 5.51 5.26 — 杜鹃花科Ericaceae 映山红Rhododendron S 7.32 8.12 8.27 4.66 壳斗科Dagaceae 麻栋Quercus acutissima T 8.91 28.55 11.34 10.28 壳斗科Dagaceae 栲 Castanopsis fargesii T — 3.55 5.80 0.80 壳斗科Dagaceae 白栋Quercus fabrei S 13.66 11.45 1.90 7.90 禾本科Gramineae 五节芒 Miscanthus floridulus P — 0.17 — — 禾本科Gramineae 茅叶荩草 Arthraxon lanceolatus P — — 0.64 — 禾 本 科 Gramineae 芒 Miscanthus sinensis P — — 0.88 1.04 蕨科 Pteridiaceae 蕨 Pteridium aquilinum P — 1.32 2.13 — 蕨科 Pteridiaceae 密毛蕨 Pteridium reyolutum P — — 0.76 5.07 桑科 Moraceae 小构树 Broussonetia CasinoCi S — — 0.40 — 桑科 Moraceae 專草 Humulus scandens P — — 0.67 — 藤黄科 Guttiferae 藤黄 Farcinia hanburyi T — — — 8.82 藤黄科 Guttiferae 金丝桃 Hypericum monogynum S — 1.11 — — 百合科Liliaceae 拔葜 Smilax china CS 0.67 8.34 — — 车前科 Plantaginaceae 车 前 草 Plantago asiatica P — — 0.37 — 豆科 Leguminosae 三叶崖豆藤 Millettia unijuga CS — 1.39 — — 金缕梅科 Hamamelidaceae 枫香 Liquidambar formosana T — — — 2.23 菊科 Compositae 艾蒿 Artemisia vulgaris P — — 0.46 — 茜草科Rubiaceae 鸡矢藤 Paederia scandens CS — — 1.19 — 蔷薇科Rosaceae 插田泡Rubus coreanus S — — 1.52 2.88 忍冬科 Caprifoliaceae 珍珠荚莲 liburnum/oetidum S 3.88 — 7.40 — 莎草科 Cyperaceae 莎 草 Cyperus rotundus P — 0.34 — — 山茶科Theaceae 怜木 Juryajaponica S 3.33 — 5.96 4.36 杉科 Taxodiaceae 杉木 Cunninghamia lanceolata T 7.50 — — — 石松科 Lycopodiaceae 石松 Lycopodium clavatum P — — 2.71 — 石竹科 Caryophyllaceae 银柴胡 Fypsophilaoldhamiana P — — 0.37 — 五加科 Araliaceae 檧木 Aralia chinensis S — — 5.75 2.53 虎耳草科 Saxifragaceae 滇鼠刺 Ktea ilicifolia S — 0.36 — — 苋科 Amaranthaceae 牛漆 Achyranthes bidentata P — — — 0.69 说明：共计植物31种，其中群丛Ⅰ9种，群丛Ⅱ13种，群丛Ⅲ21种，群丛Ⅳ13种。“—”表示该样地中未发现该种植物；“T”表示乔木植物（tree）；“P”表示多年生植物（perennial plant）；“S”表示灌木（shrubbery）；“CS”表示攀援灌木（climbing shrub）。 
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表 2 贵阳乌当杜鹃群落α多样性与均匀性指数特征
Table 2. Index trait of α diversity and evenness of Rhododendron communities in Wudang，Guiyang
群丛 R D H E Ⅰ 2.111 0.719 1.665 0.758 Ⅱ 3.306 0.798 1.873 0.730 Ⅲ 4.714 0.828 2.270 0.745 Ⅳ 3.081 0.729 1.830 0.714
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