馬鈴薯晚疫病預警技術發展歷史與現狀

胡同樂，曹克強

（河北農業大學植物保護學院，河北 保定 071001）

由致病疫霉（Phytophthora infestans(Mont.)de Bary）引起的馬鈴薯晚疫病曾于1845年在愛爾蘭大流行，造成了著名的“愛爾蘭大饑荒（Irish potato famine）”[1]，目前該病在世界各馬鈴薯主產區均有發生和流行[2-3]，其危害性、防治難度及對社會造成的影響，已超過稻瘟病和小麥銹病，成為全球第一大作物病害，據估計，全球每年因晚疫病造成的經濟損失（直接損失和藥劑花費）高達30～50億美元[4-5]。由于生產上應用的品種多不抗病，國內外主要依靠化學防治控制該病危害。為了提高施藥的針對性和防治效果，近100年來科研人員一直致力于晚疫病預警技術的研究和應用。從國內外馬鈴薯晚疫病預警技術發展的歷史來看，大體經歷了三個階段，第一階段是基于一定氣象條件規則的人工預警方法；第二階段是基于預測模型的電算預警技術；第三階段是基于田間病害監測和信息技術的預警系統。

1 基于一定氣象條件規則的人工預警方法

在多年的研究基礎上，人們認識到馬鈴薯晚疫病的發生與氣象條件有密切的關系，其中溫度、相對濕度和降雨是主要的氣象要素。在世界各地都有人開始研究何種氣象條件能夠導致晚疫病菌的侵染和發病，進而進行預測預報指導防治。比較著名的氣象條件規則有以下幾個。

1.1 Cook規則

由Cook[6]于1949年為美國弗吉尼亞建立，適用于晚疫病發生年份比例低于50%的地區。75 F（≈23.9℃，筆者注）被認為是決定性溫度（Critical temperature），高于此溫度將不利于晚疫病發生；從歷史記載晚疫病發生最早日期之前的某一天開始記錄累積降雨量（Cumulative rainfall），根據晚疫病發生年份和未發生年份的累積降雨量采用最小二乘回歸法或目測法劃定中值線（Median line）即決定性降雨量線（Critical rainfall line）；累積降雨量超過決定性降雨量線并且7日平均溫度低于75 F被認為是有利于晚疫病發生的條件。至少連續兩周達到有利于晚疫病發生的條件才可導致晚疫病嚴重發生，此時模型建議施藥防治。該模型曾在美國弗吉尼亞和康乃狄格州以及加拿大不列顛哥倫比亞應用。

1.2 Wallin規則

由Wallin[7]于1951年提出，曾在美國北部和世界其它地方應用，根據馬鈴薯生長期間的相對濕度和溫度的一定累積值來預測病害的始發期。按照RH≥90%的持續小時數與此時期的平均溫度組合，人為給定一系列的“嚴重值”(Severity)(表1)，自植株出土開始記錄。當表中嚴重值累計超18～20后，7～14日內開始發病。

1.3 Irish rules

由Bourke[8]于1953年建立，在愛爾蘭應用。所需氣象數據為溫度、相對濕度和降雨量。RH≥90%且溫度＞10℃，連續12～16 h（如RH≥90%的兩次間隔不超過5 h則視為連續），滿足上述條件后7 d可以施藥防治。

1.4 Hyre規則

由Hyre[9]于1954年報道，曾在美國東部應用。以每日雨量和最高、最低溫度為依據，5日平均溫度＜25.5℃，最近10日內雨量總和≥30 mm，可作為“有利晚疫日”的標準，最低溫度低于7.2℃則不能作為“有利晚疫日”，“有利晚疫日”連續出現10 d，則7～14 d后開始發病。

表1 溫度和相對濕度與Wallin嚴重值（0～4）的關系（據Krause1975年改制）Table 1 The relationship of temperature and relative humidity to the severity values of Wallin (Adapted from Krause,1975)

1.5 Smith Periods

由Smith[10]于1956年報道，目前僅在英國應用，以相對濕度和最低溫度為依據。其規則為：生長季內在連續2 d最低溫度≥10℃并且每日均出現RH≥90%連續11 h以上的條件，有利于病菌侵入。

1.6 Beaumont rules

這是Beaumont[11]提出的早期應用較廣的預測方法，目前還有一些地方仍在采用。其預測標準是：在生長季節中第一次出現連續48 h內相對濕度不低于75%、溫度不低于10℃，則15～22 d后將普遍發病。

我國各地曾試用Beaumont rules預測法，但發現其準確性不夠理想，測報日期與實際發病日期常相差20～40 d，因此對指導防治的實際意義不大，目前已很少有人采用。英國認為此法的準確度可達70%，可能與其獨特的地理環境和氣候條件有關。

1.7 中心病株觀測法

我國曾采用過根據中心病株的出現預測病害流行的方法，在達到上述Beaumont rules后，檢查大田或觀測圃的中心病株，觀測圃發現中心病株后，可開始普查大田，消滅中心病株并準備防治。

1.8 CARAH模型

由比利時的Ducattillon于1986年提出，以田間逐小時相對濕度和溫度為依據，當生長季節出現表2中任何一種情形后，晚疫病菌的孢子將進入葉片內，即開始進入侵染過程。只要得到以后每天的平均溫度，就可以根據表3中提供的數據得到一個分值，然后將每天得到的分值進行累加，得夠7分表明一個侵染過程已經結束，新的侵染過程即將開始。在比利時，10年前還采用Guntz－Divoux的方法進行分值計算，但由于近年來生理小種的變化，現在一般采用Conce的參數進行分值計算[12]。

表2 晚疫病發生的嚴重程度與濕潤期持續的時間和濕潤期間的平均溫度的關系Table 2 The relationship of the disease severity to the consecutive hours and the average temperature in the humid period

1.9 Negative prognosis模型

由Ullrich和Schrodter[13]于1966年報道，在德國應用。Negative prognosis模型所需氣象數據為逐小時相對濕度、溫度和降雨量，采用負預測（Negative prognosis）的方法預測何種條件下不適合晚疫病的發生，主要用于指導生長季節的第一次化學防治。在生長季節，根據表4進行分值累加，當累加值達到150，進行預警，田間需要針對晚疫病開始第一次化學防治。不同地區在使用時需根據當地條件對預警值進行調整。

表3 進入侵染過程后每天侵染曲線得分的計算方法Table 3 The method to calculate the daily infection capability score after infection

表4 晚疫病發生危險值（據Ullrich和Schrodter 1966年改制）Table 4 Late blight risk values（Adapted from Ullrich and Schrodter,1966）

2 基于預測模型的電算預警技術

人工預警方法是依據單一氣象條件規則，通過人工計算而進行晚疫病預警的技術方法，其缺點是操作人員的勞動強度大，且時效性較差。隨著上世紀個人電子計算機（微機）的普及，使復雜的數學計算變得容易進行，并且可以在很短時間內完成，另一方面，氣象數據采集和傳輸的自動化使得及時得到最新的數據和計算結果成為可能，因此促進了馬鈴薯晚疫病預警技術的發展。世界各地均出現了一些單機版的預警程序（也可稱為專家系統：Expert System，ES），此外，一些系統模型和模擬模型也開始借助于微機應用于晚疫病的預警。

2.1 微機計算代替人工計算的預警技術

這些預警程序其實質是用微機計算代替人工計算，是上述人工預警技術的計算機程序，如Bligtcast系統是將Hyre規則和Wallin規則共同納入計算機程序；比利時的CARAH模型直接納入計算機程序等。

2.2 應用系統模型或模擬模型的預警系統

這些預警系統除依據上述氣象規則外，還將作物的生長發育時期、抗病性程度和化學藥劑的持效時間等因素共同納入計算機程序，即所謂系統模擬的方法。先后出現了 Fry模型（1983，美國）、NEGFRY（1995，丹麥）、PHYTEB（1995，德國）、PDM（1983，美國）、PlANT-PLUS（荷蘭）、PROPHY（荷蘭）和PROPLANT（德國）。這些系統的共同特點是均為單機運行，也就是說向程序中輸入一些數據（氣象數據、作物生育期、品種抗病性、最近一次化學防治時間及所用藥劑）之后，程序就會自動運算，最終給出是否需要對晚疫病進行化學防治、何時防治以及藥劑種類。以下將對幾個主要的預警系統作一簡介。

2.2.1 Fry模型

Fry模型包含兩個模擬模型，一個模型模擬百菌清（此模型專門針對百菌清設計）施用后天氣條件對其在作物表面的分布及保留量的影響；另一個模型模擬作物品種抗病性和天氣條件對晚疫病菌侵染的影響，兩個模型共同決定下一次施用百菌清的時間和劑量[14]。

2.2.2 NEGFRY

NEGFRY包含兩個模型，一個模型為上述Negtive prognosis，負責指導生長季中第一次化學防治的時間（預警值為160），其后的化學防治時間由上述Fry模型的第二個模擬模型決定[15]。

2.2.3 PROPHY

PROPHY是荷蘭開發的一個計算機系統，其模型根據所輸入的氣象數據、天氣預報、作物品種抗病性、最近一次施用化學藥劑的時間種類劑量以及該藥劑抗雨水沖刷的能力等判斷晚疫病菌的侵染危險性和作物表面化學藥劑的保留量，并給出是否需要用藥以及所需的藥劑種類和劑量[16]。

3 基于田間病害監測和網絡技術的預警系統

上述單機版的預警系統適合針對單一田塊或單一農場，每個農場均需要配備氣象站、微機（安裝上述程序）和系統運行維護人員，因此，其推廣應用受到了很大限制，目前只有PlANT-PLUS（荷蘭）和PROPLANT（德國）被一些農業服務公司出售和推廣，但用戶較少。另一方面，上述模型對于生長季中的第一次化學防治均依賴于預測模型，而不同的模型氣象條件指標各不相同，因此在一個具體的地區還需要對不同的模型進行試驗和校對，事實上歐洲一些國家進行的模型實用性測試結果表明，不同年份田間最早出現病害的時間，往往與模型的預測結果出入較大，沒有一個模型適用于幾個不同的地點。因此，如果完全按照模型的預測進行噴藥，在很多年份可能偏早或偏晚；再有，一個農場（或一個田塊）的晚疫病最初來源不一定都是本農場（或本田塊），很多情況下是從周圍農場（或田塊），病害可以跨過邊界（農場主的邊界、省界甚至國界）傳播蔓延，這是模型預測所解決不了的，同時也往往是晚疫病在大范圍內流行的主要原因。

基于上述問題，人們越來越重視對田間晚疫病發生情況進行監測的重要性和必要性，并且隨著網絡技術的發展和互聯網的普及，使這種田間疫情監測結果可以實時呈現（以網頁的形式）或發放（通過電話、傳真、Email或手機短信）給周邊馬鈴薯種植者。因此，基于田間病害監測和網絡技術的馬鈴薯晚疫病預警系統（有的稱作決策支持系統：Decision Support System，DSS）在世界各地特別是歐洲發達國家建立，并且成為該領域當今發展趨勢的主流。

目前服務于實際生產的馬鈴薯晚疫病預警系統主要有Fight AgainstBlight（英國,www.potato.org.uk/ blight,www.blightwatch.co.uk）、PhytoPRE+2000（瑞士,www.phytopre.ch）、Pl@nteInfo（丹麥,http:// planteinfo.dk/BlightMgmt/BlightMgmt.asp）Phytophthoramodel－Weihenstephan（德國,http://www.syngenta－agro.de/de/regio/service/phyto/content/navi/ normal/ph0.shtm）、MILEOS（法國,www.mileos.fr）和China－blight（中國,www.china－blight.net）。這些系統的結構和功能基本相近，主要包含“田間晚疫病實時分布”和“近期天氣條件是否適合晚疫病菌侵染”兩項功能，此外還包括馬鈴薯品種抗病性、化學藥劑和晚疫病綜合防治方法等信息。下面簡單介紹一下Fight Against Blight&Blightwatch、PhytoPRE+2000、Pl@nteInfo和China－blight。

3.1 Fight Against Blight

由英國馬鈴薯協會（British Potato Council）組建并負責運行，主要包含兩個功能模塊，一個是“Blight Incidents”即“田間晚疫病疫情分布”，另一個是“Blightwatch”即“近期天氣條件是否適合晚疫病菌侵染”。前者是由一個具有300多名“觀察員”（為科研人員、農業咨詢顧問或農場主）組成“晚疫病疫情監測報告人員網絡”在生長季對所在地田間晚疫病的發生情況進行觀察，一旦發現晚疫病即向系統報告，經有關部門或實驗室確認后在英國地圖上標記疫情發生地點，并提供該疫情發生點的詳細信息（地塊位置、發病時間、發病程度和品種等），以便為該疫情發生點周圍的馬鈴薯種植者提供晚疫病預警信息[17]。這些“觀察員”分布于英國所有的馬鈴薯種植區，因此可以對生長季晚疫病的田間分布和發生動態做到全面的監測和預警。“Blightwatch”即“近期天氣條件是否適合晚疫病菌侵染”，是根據英國氣象部門提供的氣象數據（可以精確到全英范圍內任何一個郵政編碼所對應的區域）判斷是否達到前面所述“Smith Periods”，從而讓馬鈴薯種植者了解本地近期的氣象條件是否適合晚疫病菌侵染，以采取相應的措施[18]。

3.2 PhytoPRE+2000

由瑞士聯邦農業研究所（Agroscope Reckenholz－Tanikon ART）組建并負責運行，其“Reports of late blight”即“田間晚疫病疫情分布”的“觀察員”組成和運行模式基本與Fight Against Blight相同；其“近期天氣條件是否適合晚疫病菌侵染”功能實現同樣采用氣象部門提供的氣象數據和天氣預報，判斷是否達到“病原菌大量產孢和侵染時段（MISP：Mass Infection and Sporulation Period）”，結果以紅黃綠三種顏色表示“達到MISP”、“接近MISP”和“未達到MISP”[19]。MISP由Cao等[20]1996年報道，其規則為：在 24 h之內出現6 h以上降雨（降雨量＞0.1 mm），并且RH≥90%至少連續6 h，而且日平均溫度≥10℃。

3.3 Pl@nteInfo

由丹麥奧胡斯大學（Aarhus University，AU）、丹麥農業咨詢委員會（the Danish Agricultural Advisory Service，DAAC）和丹麥氣象局（the Danish Meteorological Institute，DMI）共同組建并負責運行。其“Potato late blight monitoring”即“田間晚疫病疫情分布”的“觀察員”組成及運行模式也基本與Fight Against Blight相同。其“近期天氣條件是否適合晚疫病菌侵染”功能實現同樣采用氣象部門提供的氣象數據和天氣預報，繪制“Infection pressure（侵染壓力）”圖，即在丹麥地圖上以紅色區域（10 h以上RH≥88%，并且溫度Temp≥10℃）表示“High risk（高度危險）”、黃色區域（10 h以上RH≥86%，并且溫度Temp≥10℃）表示“Possible risk（可能危險）”和綠色區域表示“Low risk（不危險）”[21]。

3.4 China-blight

由河北農業大學組建并與全國主要馬鈴薯種植省（自治區或直轄市）科研、推廣和生產人員共同維護運行。其“晚疫病發生實況”即“中國馬鈴薯晚疫病實時分布圖”的運行模式基本與Fight Against Bligh、PhytoPRE+2000和Pl@nteInfo相同；其“近期天氣條件是否適合晚疫病菌侵染”功能實現是根據中央氣象臺的“未來24 h降雨量預報圖”和“未來48 h降雨量預報圖”繪制“未來48 h中國馬鈴薯晚疫病侵染預測圖”，在中國地圖上以紅色和黃色分別表示“未來48 h內天氣條件非常適合晚疫病菌侵染即非常危險”和“未來48 h內天氣條件接近適合晚疫病菌侵染的條件即比較危險”，其他區域則不危險[22]。

上述展現在全國地圖上的侵染預測圖其反映的是宏觀地域范圍內的天氣條件是否適合晚疫病菌侵染，如想了解某一具體地區范圍內的天氣條件是否適合晚疫病菌侵染、某一田塊是否需要對晚疫病進行化學防治，則需要系統提供更具針對性的預測和建議，基于此設計了“馬鈴薯晚疫病化學防治決策支持系統”[22]。打開該系統后，用戶可根據自己田塊的具體情況，選擇相應的信息（生育期、品種抗病性、地塊周圍晚疫病發生情況、本地近期天氣情況和近期針對晚疫病的用藥情況等），系統就會根據這些信息給出相應地預測結果和建議，為該田塊的馬鈴薯晚疫病化學防治提供指導。

4 展望

目前，China-blight系統的設計與功能實現與上述 Fight Against Bligh、PhytoPRE+2000和Pl@ nteInfo處于同等水平，但在運行方面存在較大差距，主要表現為“晚疫病疫情監測報告人員網絡”的“觀察員”數目偏少（英國、瑞士和丹麥等國家面積還不足我們的一個省但均具有幾百個觀察員），另一方面系統得不到來自全國范圍內的氣象數據（我國氣象部門的觀測站數目及覆蓋程度遠遠低于上述國家，并且氣象數據目前不對外開放提供）。鑒于我國幅員遼闊和氣象服務發展現狀，在我國可以基于現有的China-blight平臺，分區域、分步驟建設和完善“晚疫病預警體系”，即在各馬鈴薯集中種植區域（省、自治區、直轄市或幾個地域相連的行政區域）分別建設“觀察員”隊伍，通過多年積累最終形成覆蓋全國馬鈴薯產區的“中國馬鈴薯晚疫病監測預警體系”，為我國馬鈴薯產業的持續健康發展保駕護航。

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