農田節(jié)肢動物類群不同分類級別和個體數對物種數的替代效果

謝冰一,程新如,呂 樂,張宏斌,陳寶雄,劉云慧,宇振榮,段美春,*

1 西南大學農學與生物科技學院,重慶 400715

2 農業(yè)農村部農業(yè)生態(tài)與資源保護總站, 北京 100125

3 中國農業(yè)大學資源與環(huán)境學院,北京 100193

如何在獲得足夠糧食產量的同時保護生物多樣性是當前的研究熱點[1—3]。生物多樣性是生態(tài)安全的基礎,常用作指示生態(tài)環(huán)境質量的重要指標[4]。目前,我國針對農田區(qū)域的生物多樣性研究仍不能滿足我國農田生物多樣性保護的要求,也無法為恢復農田生物多樣性、實現(xiàn)農業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供足夠的數據和技術支持。在評估農田多樣性的工作開展過程中,物種水平的數據(如物種豐富度)最為理想[5],它反映了生物多樣性最為人熟知的一方面：物種多樣性。但獲得物種多樣性的信息難度較大,往往需要較多的時間、詳細的分類學知識和專家的支持。由于農田的物種大多數是常見種,分類學家往往對發(fā)現(xiàn)新物種概率更大的自然保護區(qū)更感興趣,并且往往需要及時快速地評估農田生物多樣性和生態(tài)環(huán)境狀況。由于目前鑒定技術與分類學知識的局限,物種的鑒定是生物多樣性評估工作中最大的困難之一,同時也阻礙了農田生物多樣性調查和評估工作的廣泛開展。那么在農田生物多樣性評估中,是否可以采用更高級別的分類數據或者直接統(tǒng)計某一指示類群的個體數(多度)來代表鑒定到物種水平的物種豐富度？ 研究結論是否受分類水平的影響,是否目級數和科級數的結果和物種數的結果一致、或者基于某一指示類群的個體數和物種豐富度的分析結果是否一致？如果答案是肯定的,那么必將大大降低工作成本,加速和推動農田生物多樣性調查和評價工作。

節(jié)肢動物是農田生物多樣性重要的組成部分,是農田中最豐富的生物類群之一[6—7]。農田節(jié)肢動物是農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基礎,如蜘蛛、蜂類可提供蟲害控制、授粉等生態(tài)系統(tǒng)服務[8],同時節(jié)肢動物多樣性隨環(huán)境的變化也是評估農田生態(tài)環(huán)境質量的重要指標之一[9—10],也是農業(yè)生物多樣性評估的重要指示生物類群之一[11—13]。其中,由于蜂類、蜘蛛這兩類生物對于農業(yè)環(huán)境變化敏感,分類基礎較好,和其他類群相關性強,同時物種類繁多,數量基數大,因此成為農田生物多樣性評估、農業(yè)生境質量調查最常用的類群之一[14—16]。

本研究以節(jié)肢動物中蜘蛛與蜂類為指示生物,通過收集農田中節(jié)肢動物的分目數據,蜘蛛和蜂類兩類群的分科數據和個體數來比較其相對于物種水平的物種豐富度的指代效果,以回答如下兩個問題：(1)以節(jié)肢動物評估農田生物多樣性時,是否可以用較高分類水平的數據,如目級數和科級數,來替代物種水平上的物種豐富度的結果？(2)是否可以只統(tǒng)計指示類群的個體數來反映其物種水平的物種豐富度結果？

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域位于浙江省寧波市鄞州區(qū)古林鎮(zhèn),該地地形平坦,平均海拔高度5m,地屬于鄞西平原,土層較厚,以紅壤和黃壤為主；亞熱帶季風氣候,氣候溫和,年平均氣溫17.9℃,年平均降水量1400—1450mm,年平均日照2010h,無霜期259d。為了衡量生物多樣性指數對于環(huán)境梯度的敏感性,選擇該地區(qū)的一片有機農業(yè)管理區(qū)和一片常規(guī)管理區(qū)及其下不同的生境類型進行取樣設計,以衡量不同指標在不同管理措施和生境下差異結果的一致性。

1.2 樣地設計與取樣方法

有機管理區(qū)位于古林鎮(zhèn)前虞村(29°80′N,121°40′E)的“天勝四不用農場”,該區(qū)總面積為68.67hm2,自2012年建立至今,農場在全區(qū)域范圍內實行有機管理,未使用化肥和農藥；主要生境類型包括露天菜地、蔬菜大棚、稻田和果園。露天菜地一年主要種植一輪紅薯或蔬菜,蔬菜大棚一年種植兩輪綠葉蔬菜,稻田實施水稻和小麥輪作,果園主要種植桃樹和櫻桃,并在林下散養(yǎng)蛋雞,都只施用有機肥。常規(guī)管理區(qū)位于距離有機管理區(qū)約5km的古林鎮(zhèn)共任村(29°81′N,121°45′E),以常規(guī)的集約化耕作管理方式進行種植管理。露天田塊一年一般種植2輪蔬菜或玉米、大豆等作物。水稻田進行水稻席草輪作,大棚蔬菜地年種植6輪綠葉蔬菜,施用較多的化肥和農藥,果園主要是柑橘、李樹或梨樹,有的已經荒廢,人為管理很少。詳細信息參見孫玉芳等[27]。

在每片區(qū)域中同時選擇兩種面狀生境(果園(GY),露天菜地(LC))和三種線狀生境(稻田田埂(SD),農田邊界(NB),蔬菜大棚(DC))進行節(jié)肢動物多樣性取樣,這幾種生境是該地區(qū)最為常見的農業(yè)生境類型,能較好的代表整個地區(qū)的農田節(jié)肢動物現(xiàn)狀。每種生境類型設置3個重復樣地(樣地間間隔至少100m,露天菜地和農田邊界除外),每個管理片區(qū)合計15個取樣地,總計30個樣地。在每個面狀生境樣地分別設置10m×10m的樣方,對于每個線狀生境樣地分別設置2m×50m 或1m×100m的樣帶。由于稻田田埂的寬度較窄,我們根據田埂的實際情況,在田埂中段設置50m的樣帶,選入的田埂寬度均在0.4—0.6m,以減少在不同管理措施下的偏差。

采用三種取樣方法進行農田節(jié)肢動物綜合取樣。用地表陷阱杯法進行地表節(jié)肢動物調查。對于面狀生境,采用五點取樣法在每個樣方內設置5個陷阱,將陷阱分別置于樣方中心點及樣方兩條對角線上距離樣方中心點4m左右的位置；對于線狀生境,5個陷阱杯沿著樣帶中間每間隔5m放置一個。陷阱杯為高12cm、杯口半徑4cm的硬質塑料杯。杯內倒入約1/3的飽和食鹽水,并加入幾滴洗潔精以破壞液面的表面張力。同時使容器邊緣稍低于或持平于土壤表面,并在容器上方5cm處支撐一塊有機玻璃片作為防雨罩。于5月28日—6月11日,7月27日—8月24日期間共計取樣六周,陷阱杯放置一周后收集其中標本并更換溶液。

使用掃網法對植被冠層節(jié)肢動物進行調查。對于面狀生境,在每個樣方內隨機行走掃網；對于線性生境,沿樣帶進行掃網。調查人員在樣方或樣帶內行走20min,利用捕蟲網捕獲節(jié)肢動物。步行速度大約為6—7m/min,同時揮動捕蟲網捕獲植被冠層及上方的節(jié)肢動物。捕蟲網網紗80目,網口直徑30cm,網深55cm,桿長110cm。取樣于9:30 am至5:30 pm的晴天,氣溫15℃以上,風速<2.5m/s下進行。分別于5月29—6月2日、7月29—8月3日、 8月23日—8月25日共計每個樣地完成三輪掃網。

采用掛盆陷阱法(掛盆法)對空中飛行節(jié)肢動物進行取樣。每個面狀生境樣方內設置9個陷阱盆,分別置于樣方分割為約3m的小柵格的交叉點上,在每個樣方點,黃白藍色盆形陷阱分開交叉放置。在每個線狀生境的樣帶上放置黃色、藍色、白色的盆形陷阱各3個,其中不同顏色的陷阱相間排列,每個陷阱至少間隔4m。盆形陷阱口徑為21cm、高為12.5cm,將其掛在長1.5m的支架上,支架插入地下約30cm固定。陷阱中放入300mL飽和食鹽水和少量洗潔精。每放置一周收集其中動物標本并更換溶液,取樣時間同地表陷阱杯法。

1.3 數據處理

所有捕獲的節(jié)肢動物參考《中國土壤動物檢索圖鑒》[17]分目,其中對蜘蛛目和掛盆法捕獲的蜂類請專家進行分科和分種,統(tǒng)計科級數和物種水平的物種豐富度。采用Pearson相關分析,計算各個分類級別下面的豐富度(即該級別下面的分類類別數量)之間的相關性,通過線性擬合得出其回歸模型并計算R2,以衡量高級別的分類數據(如目級數和科級數)能否替代物種級別的分類數據(物種數)。采用Pearson相關分析蜘蛛和蜂類的物種豐富度和其類群個體數之間的相關性,并通過線性擬合得出其回歸模型并計算R2,用來衡量指示類群的個體數能否替代其物種豐富度[10]。

采用雙因素方差分析,基于不同分類級別的指數評估不同管理措施和生境間的生物多樣性差異。如果該鑒定水平下的指數和物種分類水平下的物種數在不同管理措施和生境間的差異顯著性結果一致,那么就說明這種分類級別及其指數能較好地替代物種鑒定水平的物種豐富度評價結果[18],雙因素方差分析在SPSS 16.0 中進行。

為了比較不同分類級別下的數據在不同管理措施與不同生境間的物種組成差異的一致性,采用基于Euclidean指數的非度量多維尺度分析(NMDS)。不同管理措施和生境間樣地包含的物種組成信息的差異程度,通過點與點間的距離體現(xiàn),距離越遠,差異越大。壓力指數stress小于0.2的結果都是可接受的[19],NMDS在PAST軟件進行。

2 結果

2.1 研究區(qū)域蜘蛛及蜂類組成情況

三種方法共捕獲節(jié)肢動物40067頭,主要分屬9個目,其中掛盆陷阱法捕獲22502頭,地表陷阱杯法13527頭,掃網法4038頭。蜘蛛總計捕獲8660頭(含幼體),分屬于22科,其中成年蜘蛛5294頭,分屬于87種。其中常見科為狼蛛科(Lycosidae)(5170頭,占59.7%),皿蛛科(Linyphiidae)(1226頭,占14.2%),肖蛸科(Tetragnathidae)(946頭,占10.2%)。優(yōu)勢物種為溝渠豹蛛(Pardosalaura)(1031頭,11.7%)；另有48種個體數均小于10頭。有機管理和常規(guī)管理樣地捕獲優(yōu)勢物種見表1,另有24頭(分屬15種)僅出現(xiàn)在常規(guī)管理樣地中,有92只(分屬24種)僅出現(xiàn)在有機管理樣地中。

掛盆法共收獲蜂類20科68種2387只,優(yōu)勢科為隧蜂科(Halictidae)(1465只,占61.4%),其中優(yōu)勢物種為裁切淡脈隧蜂(Lasioglossumscitulum)(1189只,占49.8%)。有機管理樣地和常規(guī)管理樣地捕獲優(yōu)勢物種見表1,另有33只(分屬11種)僅出現(xiàn)在常規(guī)管理樣地中,有94只(分屬30種)僅出現(xiàn)在有機管理樣地中。

2.2 不同分類級別指數的相關性分析

基于節(jié)肢動物的目級數與蜘蛛的物種數顯著相關(r=0.32,P<0.01),線性回歸擬合的R2=0.10 (圖1)；蜘蛛科級數與物種數的相關性更密切(r=0.79,P<0.01),R2=0.63;同時蜘蛛的個體數與物種數間有顯著相關性(r=0.69,P<0.01),R2=0.48(圖2)。

根據掛盆法目級數、蜂類科級數和物種水平下的物種數的相關性分析可知,節(jié)肢動物目級數與蜂類的物種數有極顯著相關性(r=0.53,P<0.01),R2=0.28；蜂類科級數與物種數有極顯著的相關性(r=0.95,P<0.01),R2=0.89(圖3)。同時蜂類個體數的與物種數有極顯著相關性(r=0.84,P<0.01),R2=0.71(圖4)。

表1 蜘蛛和蜂類優(yōu)勢種個體數

圖1 基于節(jié)肢動物目級數、蜘蛛科級數和蜘蛛物種數的回歸擬合Fig.1 Linear regression fitting between species richness and the number of families within Araneaea and orders levels within Arthropoda

2.3 不同分類級別指數在不同管理措施和生境間差異的顯著性比較

蜜蜂和蜘蛛數據的雙因素方差分析都表明,目級數和科級數在不同管理措施之間的差異和基于物種水平的物種數結果一致,都是有機管理顯著高于常規(guī)管理(表2)。在不同生境間的顯著性差異上,基于蜘蛛和蜂類科級數的結果和物種數的結果比基于節(jié)肢動物目級數的結果更一致：就蜘蛛而言,在物種水平上,果園和農田邊界的物種數顯著高于蔬菜大棚,其他生境間不存在顯著性差異。在科級水平上,也是果園和農田邊界的科級數顯著高于蔬菜大棚,同時果園和農田邊界還顯著高于水稻田埂。而在目級水平上,果園顯著高于蔬菜大棚,同時還顯著高于水稻田埂和露天農田；就蜂類而言,在物種水平上,蔬菜大棚物種數顯著低于其余四種生境,其余四種生境間物種數無顯著性差異。在科級水平上,與物種數的結果一致。在目級水平上,水稻田梗的目級數顯著高于其余四種生境,蔬菜大棚的物種數顯著低于露天農田與農田邊界。

圖2 基于蜘蛛目個體數及物種數的回歸擬合 Fig.2 Linear regression fitting between number of individuals and species richness within Araneaea

圖3 基于目級數、蜂類科級數與物種數線性回歸擬合 Fig.3 Linear regression fitting between the order levels of Arthropoda, the number of families and species richness within Apoidea

圖4 基于蜂類物種水平的個體數及物種數的線性回歸擬合 Fig.4 Linear regression fitting between number of individuals and species richness within Apoidea

同時,基于指示類群的個體數在不同管理措施之間的差異和物種數結果也一致,有機管理顯著高于常規(guī)管理。在不同生境間的顯著性差異上,基于蜘蛛和蜂類個體數的結果與物種數結果的一致性介于科級水平和目級水平的結果之間(表2)。就蜘蛛而言,在個體數上,果園數顯著高于蔬菜大棚、露天農田與水稻田?。痪头漕惗?個體水平的結果與物種水平的結果一致。

2.4 不同管理措施和生境間不同分類級別數據的非度量多維尺度分析

NMDS分析表明,以蜘蛛為指示生物,在目級、科級與物種水平下,從樣地分布的相似性上,科級和物種水平的數據結果比較相似。由于不同管理措施和不同生境的常見目級都類似,所有樣地都聚集在一起,因此目級數據在不同管理措施和生境間區(qū)分不開(圖5)。對于科級和物種水平數據,雖然不同管理措施下的樣地總的區(qū)分度不明顯,但是對于稻田田埂、果園和農田邊界這三種生境,有機和常規(guī)的樣地明顯分開(圖6，圖7),說明有機管理下三種生境的蜘蛛種類組成明顯不同于常規(guī)管理樣地。有機和常規(guī)管理下露天菜地的蜘蛛組成在科級數據和物種級別數據都聚集在一起。僅蔬菜大棚這種生境,在科級水平下,有機管理和常規(guī)的樣地相互分開(圖6),而在物種水平下,兩種管理措施下的樣地又混合在一起(圖7)。

表2 不同分類級別多樣性指數在不同管理措施和生境間的差異顯著性檢驗

圖5 有機管理和常規(guī)管理下不同生境類型節(jié)肢動物目級水平(stress=0.16)數據的非度量多維尺度分析(NMDS) Fig.5 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) of arthropod individuals at the order level (stress=0.16) in different habitats under organic and conventional management practicesO：有機管理 organic management；C：常規(guī)管理 conventional management；DC：蔬菜大棚 vegetable greenhouse；GY：果園 orchard；LC：露天菜地 open-air field；NB：農田邊界 field margin；SD：稻田田埂 paddy ridge

圖6 有機管理和常規(guī)管理下不同生境類型蜘蛛科級水平(stress=0.087)數據的非度量多維尺度分析(NMDS) Fig.6 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) of arthropod individuals at the family level (stress=0.087) in different habitats under organic and conventional management practices

圖7 有機管理和常規(guī)管理下不同生境類型蜘蛛物種水平 (stress=0.10)數據的非度量多維尺度分析(NMDS) Fig.7 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) of arthropod individuals at the number of spiders (stress=0.10) in different habitats under organic and conventional management practices

以蜂類為指示生物的結果中,以目級、科級、物種水平下的分析結果上科級和物種水平的數據結果更一致。常規(guī)管理水平下樣地更為集中,說明有機管理水平下不同樣地蜂類種類組成差異更大,但是整體上都無法區(qū)分有機和常規(guī)之間的蜂類組成差異(圖8、9、10)。針對不同生境在兩種管理措施下的差異,三個級別下,農田邊界和水稻田埂在不同管理措施間都能區(qū)分開。目級分類水平下,果園和露天菜地的樣地在有機和常規(guī)管理下都無法區(qū)分開,而蔬菜大棚在兩種管理措施下能級別區(qū)分開(如圖8)；科級和物種級分類水平下結果正好相反,果園和露天菜地能區(qū)分開,蔬菜大棚不能區(qū)分開(圖9、10)。

3 討論

與劉云慧等采用步甲類群分科數與物種數反映的結果類似,鞘翅目分科水平上及步甲科分種水平上多樣性數據反映的結果基本相同[10],我們選取的節(jié)肢動物類群的蜘蛛和蜂類在不同分類水平下的相關性從大到小分別為科級、個體數、目級,其中科級數和個體數與物種數的相關性系數都大于0.7。在Dormann 等的研究中指出,兩個變量相關系數0.7以上,這兩個變量共線性會很強烈,因此相互之間可以直接替代[20]。全球的尺度上,Zou等也發(fā)現(xiàn),在各種不同生物類群中,尤其是在節(jié)肢動物類群中,分科數與物種數之間具有較好的一致性,因此在研究中為節(jié)省鑒定時間與成本,可以用分科數來替代物種數[21]。本研究中,雙因素方差分析表明蜂類和蜘蛛的科級數和個體數在不同管理措施和生境間的差異和物種數結果基本一致,均可較為真實地反映有機農業(yè)和低集約化生境類型具有更高的生物多樣性的普遍結論。NMDS結果也顯示科級的數據和物種水平的數據結果相似最大,而目級的相似性相對更低?？赡艿脑虬ǎ?1)在更高的分類等級(如目級)上進行的鑒定工作雖然既容易又快速,但是由于更高的分類級別并不是自然單位,而是為促進信息系統(tǒng)分類的人為分類級別,故所得結果可能無法更好地反映物種豐富度的指示結果[21]。同時,農田生物類群相對于自然生境更為單一,常見的目級類群數量有限,因此在不同管理措施和生境間的差異性結果更不明顯。(2)在較低的分類等級(例如屬)的數量結果可能會對于物種多樣性帶來更有力的說明,但鑒定到該水平往往也是耗時且具有困難的[22—24]。因此,科級水平的數據可能是反映物種水平數據時較好的折中。(3)在兩類節(jié)肢動物的統(tǒng)計分析過程中,個體數與物種數之間也有較強的正相關性,從概率上講,捕獲到的個體越多,個體屬于不同物種的概率也就越大。故在進行關于生物多樣性評估的工作中,需要快速獲得基于大量蜘蛛和蜂類物種數據的結果時,可通過直接統(tǒng)計其科級數或個體數量來指示物種數,但前提是不同樣地的取樣強度,包括取樣范圍、取樣方法、取樣時間和取樣周期等是一致的。

圖8 有機管理和常規(guī)管理下農田不同生境類型掛盆法節(jié)肢動物目級水平(stress=0.085)數據非度量多維尺度分析(NMDS)Fig.8 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) of arthropod individuals at the order level(stress=0.085)in different habitats under organic and conventional management practices by coloured pan traps

圖9 有機管理和常規(guī)管理下農田不同生境類型掛盆法蜂類科級水平(stress=0.029)數據非度量多維尺度分析(NMDS)Fig.9 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) of arthropod individuals at the family level (stress=0.029) in different habitats under organic and conventional management practices by coloured pan traps

圖10 有機管理和常規(guī)管理下農田不同生境類型掛盆法蜂類物種水平(stress=0.042)數據非度量多維尺度分析(NMDS)Fig.10 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) of arthropod individuals at the number of bees (stress=0.042) in different habitats under organic and conventional management practices by coloured pan traps

此外本研究顯示,不同分類水平指數與物種數相比較所反映的不同管理措施和生境間的多樣性變化趨勢基本類似,其中有機管理水平顯著高于常規(guī)水平,蔬菜大棚內生物多樣性最低。在不同管理措施間的生物多樣性差異結果和以前的研究一致,許多研究都表明,常規(guī)管理田塊由于化肥農藥等大量使用,未施農藥的有機田塊中具有更高的植物多樣性以及植食性節(jié)肢動物多樣性,因而更高的營養(yǎng)級類群如蜘蛛等捕食者可以獲得充足的獵物資源,從而增加捕食性節(jié)肢動物的多樣性[25—27]。在不同生境間,一般生境的植物結構復雜、覆蓋度高、生境異質性高、微氣候穩(wěn)定都有利于田間動物群落的建立及其個體的存活[25]。與受人為干擾較多的蔬菜大棚和農田內部相比,農田邊界、水稻田埂和果園的植被結構更加豐富和復雜,且農田邊界和水稻田埂受到的人為干擾較少,屬于半自然生境類型,可以為農田節(jié)肢動物提供棲息地、避難所、食物資源和遷移廊道,因此它們的生物多樣性更高。

物種豐富度(即物種數)是物種多樣性測度中操作簡便且指示效果明顯的一個α多樣性指數,但也只是衡量物種多樣性的一方面。衡量α多樣性的指數還包括多度(也就是個體數)、Shannon指數、Simpson指數、均勻度指數,Fishers′α等[29—30],它們分別反映了生物多樣性不同方面的信息,有各自的適用條件?？紤]目級、科級信息的多樣性指數也是必要的。因此,衡量生物多樣性時,采用多個生物類群、多個分類級別和多個多樣性指數都是有必要的,特別是對于天敵和傳粉生物,其個體數量關系到生態(tài)服務功能的強弱,在進行生物多樣性評價時更應給予考慮。

本文的前提是把物種數看作衡量生物多樣性高低的最佳指標,但是生物多樣性包括遺傳、物種和生態(tài)系統(tǒng),乃至景觀多樣性,因此物種數不能反映生物多樣性的全部信息。并且,此處選擇的物種數只是常用的兩類生物類群(蜘蛛和蜂類)的物種數,其他生物類群,如步甲,蝴蝶,鳥類,植物等的物種數高低并不一定和蜘蛛、蜂類的物種數保持一致性[31]。如在歐洲大尺度的研究中,就發(fā)現(xiàn)僅用一個指示類群的高低并不能很好地衡量其他生物類群的多樣性狀況[32],在本研究中,蜘蛛和蜂類對于不同生境間的響應也存在一定的差異。由于每個類群都具有獨特的生態(tài)行為特征,因而對于環(huán)境的響應都有其特異性[33—34]。因此,同時采取多個類群來綜合評價生物多樣性的高低具有更好的代表性[35]。

4 結論

在農田節(jié)肢動物不同分類級別的指示效果中,節(jié)肢動物分目或指示類群分科數據的指示結果與物種級別數據的指示結果基本一致,故可以在一定程度上采用較高層次分類的數據——其中科級水平的數據作為首選,或直接統(tǒng)計指示類群個體數,以快速獲取數據,減少鑒定難度并提高工作效率。如果需要更細致、準確的研究,深入進行生物多樣性的編目與評估等,則需要更仔細鑒定的工作,把標本鑒定到物種水平,乃至不同功能群。同時,采用多個指示類群,多個多樣性指數綜合評價等方法能更為全面地反映生物多樣性的整體信息。

致謝：西南大學生命科學院王露雨副教授和云南紅河學院張睿副教授分別對蜘蛛和蜂類進行鑒定,寧波市農產品質量安全管理總站金彬、張松泊,寧波市農業(yè)科學研究院任少鵬、金樹權,寧波天勝“四不用”農牧場朱升海、華家寧、裘辰光、俞婉君、陳良才和梁東生協(xié)助田間取樣,特此致謝。