河南省小麥白粉病發生等級預測技術

摘要： 利用1991—2010年鎮平縣、伊川縣，1981—2000年安陽縣，1990—2000年項城市的小麥白粉病調查資料和氣象觀測資料，通過數理統計的方法分析影響小麥白粉病發生等級的各種氣象因子，建立了河南省小麥白粉病預測模型。研究結果表明：鎮平縣、伊川縣、安陽縣、項城市小麥白粉病的發生等級都與3月份的相對濕度和上一年3月下旬的溫雨系數有一定關系，4個代表站的相關系數都通過α=0.01的顯著性水平檢驗；利用以上2個氣象因子建立了河南省小麥白粉病發生等級的預測模型，該模型可以預測河南省各地的小麥白粉病發生等級，為全局性把握河南省小麥白粉病的發生等級提供了參考依據。利用該模型對2012年河南省11個調查站點進行小麥白粉病發生等級預測，預測結果整體較好，有4個站點預測等級與實際等級相同，其余誤差都在1個等級之內，基本上達到了預測要求；另外，該模型可以進一步根據各地的實際情況改進河南省各地小麥白粉病預測模型，加入當地小麥白粉病的獨特影響因子，可進一步建立更加準確的模型。

關鍵詞： 河南省；小麥白粉病；發生等級；預測；氣象因子

中圖分類號：S435.121.4+6 文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2015）08-0116-03

河南省是受小麥白粉病影響較大的省份之一 [1]，河南省的糧食產量每年都要受到小麥白粉病的影響 [2]，因而河南省小麥白粉病的預測預報工作就顯得特別重要。近年來，科研工作者在河南省小麥白粉病的預報預測方面做了不少的工作，取得了不少研究成果 [3-10]，但是大部分都是以點帶面，多數是以1個縣（市）的觀測資料作為研究對象，建立小麥白粉病模型，進而代表市（省）等大范圍小麥白粉病的特點。這種模型代表性有限，不能對大范圍的趨勢性作出預測，也不能全局性地把握小麥白粉病的發生情況；此外，由于受各地具體因素的影響，各地建立的小麥白粉病預測模型各不相同，很難被其他地區借鑒使用，雖然研究的內容較多，但不能很好地推廣使用，從而造成人力物力的浪費。本研究在以往研究的基礎上，選取對小麥白粉病影響較大的幾個氣象因子，利用數理統計的方法對多個具有代表性的縣市數據進行回歸分析，建立多因子預測模型，通過調整各地的影響因子和系數，建立較為統一的方程，從而更好地預測各地小麥白粉病的發生情況。

1 材料與方法

根據河南省小麥白粉病的發生情況，選取河南省以及鎮平縣、伊川縣、安陽縣、項城市的小麥白粉病調查資料和同期氣象觀測資料進行研究。調查資料來源于河南省植物保護植物檢疫站，氣候資料來源于河南省氣候中心。由于資料有限，河南省數據選取1979—2012年，鎮平縣、伊川縣數據選取1991—2010年，安陽縣數據選取1981—2000年，項城市數據選取1990—2000年。本研究利用SPSS 19.0軟件，通過數理統計的方法分析影響小麥白粉病發生等級的各種氣象因子，進而建立河南省小麥白粉病預測模型。

2 河南省小麥白粉病發生程度

小麥白粉病的發生程度根據當地發病盛期的平均病情指數來確定，病情指數越高，發病越嚴重，可以按照病情指數分為5個等級（表1）。病情等級是表示病害發生平均水平的一個數值，是由病葉率、病葉平均嚴重度決定的。綜合歷年河南省小麥白粉病的病情指數，可以得到河南省小麥白粉病的歷年發生等級，詳見圖1。

從圖1可以看出，河南省小麥白粉病呈輕微—暴發—下降—波動的變化趨勢。1979—1988年小麥白粉病一直維持在輕微等級；1989—1991年小麥白粉病突然暴發，全省達到嚴重等級；1992—2000年小麥白粉病處于下降或相對平穩的狀態，但發生等級明顯高于1979—1988年；2001年以后小麥白粉病一直在中等等級附近波動，中等與輕微等級次數持平，嚴重等級略少。

河南省小麥白粉病發生的情況與全國小麥白粉病的擴展趨勢相同，主要在20世紀80年代末90年代初加重暴發，并在以后成為重要的常見病害。因此，小麥白粉病的研究應主要集中在20世紀80年代末以后。

3 各地小麥白粉病的發生程度

從圖2可以看出，河南省4個代表站點小麥白粉病的發生情況與全省的情況基本相似，但略有不同。20世紀90年代初發生的情況較為嚴重；2001年以后發生的情況較輕；安陽縣、伊川縣的總體情況與河南省的情況基本相同，項城市、鎮平縣的情況略輕，這與當地各種影響因子的綜合影響有很大的關系。

4 各地小麥白粉病的影響因子

小麥白粉病的發生發展與當地的氣象條件、作物品種抗性、小麥的栽培管理水平有著密切的關系。就某一地區而言，當地的地理環境、作物品種、施肥措施的年際變化相對較小，而氣象條件可以直接影響田間病菌的侵染時間、循環周期、分生孢子繁殖數量，這些是決定這一特定區域病害流行程度的關鍵因素，對病害始病期、終止期、流行速度、嚴重度都有顯著影響。因此，氣象條件成為病害年際間波動的主要控制因子。

影響小麥白粉病發生程度的氣象因子較多，主要有光照、降水、氣溫、相對濕度、溫雨系數等。選取1980—2010年4個代表站點小麥白粉病發生前后的氣象因子，結合當地1980—2010年小麥白粉病的發生等級資料，將相關氣象因子和發生等級做相關性分析發現：4個代表站點的小麥白粉病發生等級與3月相對濕度、上一年3月下旬溫雨系數有著很高的相關性；3月份的相對濕度與鎮平縣、伊川縣、安陽縣、項城市小麥白粉病發生的相關系數分別為0.627、0.618、0.637、0862，通過了α=0.01的顯著性檢驗；上一年3月下旬的溫雨系數與鎮平縣、伊川縣、安陽縣、項城市小麥白粉病發生的相關系數分別為0650、0.660、0.537、0.879，也通過了α=001的顯著性檢驗（表2）。

從以上分析可以看出：鎮平縣、伊川縣、安陽縣、項城市小麥白粉病發生等級都與3月份的相對濕度、上一年3月下旬的溫雨系數有一定關系，說明3月份氣象條件對小麥白粉病的發生等級都有一定的影響。

在以往的研究中，關于3月份氣象條件對小麥白粉病的影響也有一些研究，3月份的氣象條件也被多次用于建立小麥白粉病發生的預測和預報模型，因此可以利用以上影響因子建立河南省小麥白粉病發生等級的預測模型。

5 小麥白粉病預測模型的建立和檢驗

利用對小麥白粉病的發生等級有顯著影響的地面氣象因子，采用多元回歸方法建立小麥白粉病發病等級預測模型。所選因子必須通過α=0.01及以上顯著性水平檢驗，具有最好的獨立性和生物學意義。

把4個代表站點3月份的相對濕度、上一年3月下旬的溫雨系數、小麥白粉病發生等級數據組成1個序列。分析發現，小麥白粉病發生等級與3月份的相對濕度、上一年3月下旬的溫雨系數的相關系數分別為0.471、0.585，均通過了α=0.01的顯著性檢驗。因此以此序列數據為基礎，建立河南省小麥白粉病預測方程：

[JZ]y=2.549x1+0.289x2+0.202，R=0.619。

式中：y為當年小麥白粉病發生等級；x1為3月相對濕度，%；x2為上年3月下旬溫雨系數，mm/℃。

將1991—2010年鎮平縣、伊川縣，1991—2000年項城市和1981—2000年安陽縣的氣象因子代入到預測模式，得到4個代表站點小麥白粉病發生等級逐年預測值，詳見圖3至圖6。

[FK（W11][TPLDX3.tif]

對比發現，4個代表站點的預測結果與實際結果較一致，基本上能夠反映小麥白粉病的發生等級情況。安陽縣的情況略有偏差，可能是因為20世紀80年代小麥白粉病發生情況較輕，3月份的氣象因子暫不是主要影響因子。

6 預測和檢驗

利用該預測模型對2012年河南省11個觀測站點小麥白粉[CM（25]病發生等級進行預測。2012年預測值情況見表3，可以看出有4個站點預測等級與實際等級相同，其余誤差都在1個等級之內，但是總的預報準確度都在規定的范圍內，可以滿足河南省小麥白粉病分區的預報要求。

7 結論與討論

本研究發現，上一年3月下旬溫雨系數是河南省小麥白粉病的主要影響因子之一，這在以往的研究中沒有發現，這可能與河南省的地理情況有關，河南省西部為山區，為小麥白粉病的越冬提供了條件，3月下旬溫雨系數可能對當年小麥白粉病的越冬數量有一定的影響，從而對下一年小麥白粉病的發生等級產生直接影響。河南省小麥白粉病的主要影響因子都為3月相對濕度和上一年3月下旬溫雨系數，4個代表站的相關系數都極顯著。

本研究通過對歷年數據的分析，利用對小麥白粉病的發生等級有顯著影響的3月相對濕度和上一年3月下旬溫雨系數，采用多元回歸方法建立了河南省小麥白粉病預測模型。該模型對2012年河南省10個觀測站點的預測結果較好，基本達到了預測要求。這與以往以點代面的研究有明顯的不同，為全局性研究河南省小麥白粉病發生等級提供了參考。

本模型可進一步根據各地的實際情況改進河南省各地小麥白粉病預測模型，在本地的小麥白粉病預測中加入獨特的影響因子，可進一步建立更加準確的模型。本模式結構較為簡單，預測時效性較長。由于沒有考慮影響小麥白粉病發生和流行的非氣象因素，加上病蟲害資料序列較短，模式的效果還有待在實際工作中進一步檢驗和完善。

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