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早稻紋枯病發(fā)生的氣象條件分析及預(yù)報

2021-10-23 11:25:26林漢龍謝春生陳紅春陳觀浩
生物災(zāi)害科學(xué) 2021年3期
關(guān)鍵詞:水稻

林漢龍,謝春生,袁 傳,陳紅春,陳觀浩

(1. 廣東省化州市笪橋鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站,廣東 化州 525132;2. 廣東省化州市平定鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站,廣東 化州525135; 3. 廣東省化州市官橋鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站,廣東 化州 525145;4. 廣東省化州市病蟲測報站,廣東 化州 525100)

【研究意義】化州市位于廣東省西南部,是廣東省產(chǎn)糧大縣之一,全市光照充足,雨量充沛,很適合雙季稻的生長發(fā)育,全市常年雙季稻播種面積5.11萬hm2左右。水稻紋枯病是全球范圍內(nèi)危害嚴(yán)重的水稻三大病害之一,由立枯絲核菌(Rhizoctonia solani)引起[1-5]。自20世紀(jì)80年代起,隨著施肥水平和種植密度的提高,水稻紋枯病已成為本市水稻常發(fā)、重發(fā)性第1大病害,對水稻產(chǎn)量和品質(zhì)影響很大[6-8]。據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì),1989年以來,水稻紋枯病在本市年平均發(fā)生面積達(dá)2.1萬hm2,產(chǎn)量損失一般病田為10%~15%,重病田可達(dá)40%以上。因此,做好水稻紋枯病發(fā)生流行氣象條件分析,建立病害預(yù)測模型,對保障糧食安全、促進(jìn)農(nóng)民增產(chǎn)增收有著重要的意義。【前人研究進(jìn)展】水稻紋枯病為一種高溫、高濕病害,在栽培條件和品種變化不大的情況下,不同年份病害發(fā)生輕重主要受溫濕度的綜合影響[9-11]。關(guān)于水稻紋枯病預(yù)測預(yù)報等研究,國內(nèi)學(xué)者運(yùn)用多種生物統(tǒng)計(jì)學(xué)方法組建了水稻紋枯病氣象預(yù)測模型。劉銀秀[12]較早利用氣象因子建立水稻紋枯病發(fā)病程度預(yù)測模型;陳觀浩等[13]應(yīng)用離差均方比相似分析預(yù)測早稻紋枯病發(fā)生流行趨勢;周偉等[14]建立了醴陵地區(qū)早稻紋枯病發(fā)生等級預(yù)測模型;王秋芽等[15]組建了耒陽市水稻紋枯病發(fā)病的氣象條件促病指數(shù)Z;萬素琴等[9]采用通徑分析方法,建立了水稻紋枯病氣象等級預(yù)測模型;孫樸等[16]基于氣溫與降雨量建立了水稻紋枯病流行程度預(yù)測模型;陳懷亮等[17]分析了作物病蟲害的發(fā)生發(fā)展與中小尺度氣象要素之間的關(guān)系。【本研究切入點(diǎn)】由于氣候條件的改變,單純考慮單一氣象因子的情況已不足以揭示水稻紋枯病發(fā)生流行的規(guī)律,應(yīng)將視野擴(kuò)展到不同因子間交互作用綜合影響的情況,以便更準(zhǔn)確地預(yù)測水稻紋枯病發(fā)生流行的趨勢,及時采取防控措施。【擬解決的關(guān)鍵問題】根據(jù)化州市早稻紋枯病的實(shí)際調(diào)查資料和同期氣象資料,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法分析影響水稻紋枯病發(fā)生流行時的氣象條件,并根據(jù)關(guān)鍵的氣象因子建立預(yù)測病害發(fā)生程度的模型,為當(dāng)?shù)厮炯y枯病的預(yù)報和防控提供服務(wù)。

1 材料與方法

1.1 病害資料

水稻紋枯病的病情資料來自化州市病蟲測報站。病害資料主要為化州市1986—2018年各年于病情穩(wěn)定期(齊穗期)調(diào)查的病情指數(shù)。各年水稻紋枯病測報調(diào)查方法詳見參考文獻(xiàn)[18],每年在病情穩(wěn)定期調(diào)查統(tǒng)計(jì)病株率和病情嚴(yán)重度,測算病害發(fā)病面積。以病情指數(shù)和發(fā)病面積確定發(fā)生程度。將化州市33 a的早稻紋枯病實(shí)際發(fā)生程度(y)劃分為輕、中等偏輕、中等發(fā)生、中等偏重和大發(fā)生,對應(yīng)的級別為1、2、3、4和5,以水稻紋枯病發(fā)生等級作為病害因變因子。

1.2 氣象資料

從1986—2018年調(diào)查來看,化州市早稻紋枯病發(fā)生流行時期在4—6月,此時期是化州市早稻移植、分蘗 、孕穗至乳熟階段,也是水稻紋枯病侵染-潛育-發(fā)病-再侵染-發(fā)病的階段,因此,選擇4—6月的氣象要素資料,主要包括平均氣溫、相對濕度、降水量、日照時數(shù)、雨日數(shù)等氣象因子,數(shù)據(jù)來源于廣東省化州市氣象局觀測數(shù)據(jù)。

1.3 資料處理及研究方法

氣象資料在溫(平均氣溫)、水(降水量、相對濕度)、光(日照時數(shù))等氣象單因子統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,考慮到不同因子間交互作用對水稻紋枯病發(fā)生程度的影響,構(gòu)建了降雨系數(shù)[(降水量×雨日數(shù))0.5]、溫濕系數(shù)(相對濕度與溫度之比)、溫雨系數(shù)(降水量與溫度之比)、光溫比(日照時數(shù)與溫度之比)、光濕比(日照時數(shù)與相對濕度之比)等相關(guān)交互氣象因子。

應(yīng)用Excel和SPSS統(tǒng)計(jì)軟件,根據(jù)歷年各氣象因子與發(fā)生程度進(jìn)行相關(guān)性分析,分析各氣象因子對水稻紋枯病的影響,并根據(jù)所篩選出的相關(guān)性高因子,采用逐步回歸統(tǒng)計(jì)方法建立氣象預(yù)測預(yù)報模型并檢驗(yàn)。選取1986—2014年數(shù)據(jù)作為建模樣本(n=29),2015—2018年數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。擬合評分以擬合值(預(yù)測值)與實(shí)際發(fā)生程度相差0.5級以下為符合,記100%;相差0.5~1.0級為基本符合,記80%;相差1.1~1.5級記70%;相差1.6級以上為不符合,記0。歷史符合率和預(yù)報準(zhǔn)確率為相應(yīng)各年符合程度評分值的平均值[19-20]。

2 結(jié)果與分析

2.1 水稻紋枯病發(fā)生程度與氣象條件關(guān)系分析

2.1.1雨日相關(guān)分析表明,4—6月雨日與早稻紋枯病發(fā)生程度呈極顯著正相關(guān)關(guān)系,r=0.560 5>r0.01(27)=0.470,雨日增多有利于早稻紋枯病發(fā)生發(fā)展。化州早稻整個生長季節(jié)均在雨季,在水稻易感病期,若長時期與雨日相吻合,在這天然的病害保濕庫里,病害的發(fā)生和流行必定迅速,受害嚴(yán)重。本研究結(jié)果表明雨日是影響早稻紋枯病發(fā)生的重要因子。

2.1.2日照時數(shù)統(tǒng)計(jì)分析表明,4—6月日照時數(shù)與早稻紋枯病發(fā)生程度存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,r=|-0.401 1|>r0.05(27)=0.367,其中4月中旬—5月上旬日照時數(shù)與早稻紋枯病發(fā)生程度存在極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,r=|-0.644 3|>r0.01(27)=0.470。天氣晴朗,日照充足能抑制水稻紋枯病菌絲的生長和蔓延[21],不利于水稻紋枯病發(fā)生流行。

2.1.3降水量4—6月降水量對早稻紋枯病發(fā)生的影響不如雨日明顯,4—6月降水量與病害之間呈一定正相關(guān)。由相關(guān)分析可知,兩者之間呈弱相關(guān),相關(guān)系數(shù)r=0.247 0r0.01(27)=0.470,說明此時段的降水對早稻紋枯病發(fā)生具有顯著的促進(jìn)作用,這是由于此時段正值該病害菌核萌發(fā)期,降水量越多越有利水稻紋枯病的菌核萌發(fā)和菌絲生長及病菌侵入。

2.1.4相對濕度研究表明水稻紋枯病發(fā)病相對濕度為70%~96%,90%以上最適宜[22-23]。統(tǒng)計(jì)分析表明,化州市4—6月早稻生長季月平均相對濕度在80%~91%,4—6月相對濕度與早稻紋枯病發(fā)生程度呈正相關(guān)關(guān)系,r=0.237 9r0.01(27)= 0.470,說明此時段相對濕度對早稻紋枯病有顯著的促進(jìn)作用。水稻紋枯病的重復(fù)侵染,主要是通過病原菌的氣生菌絲進(jìn)行,濕度愈高,愈適于菌絲的發(fā)育和侵染。

2.1.5氣溫研究表明溫度在22~28 ℃時,最適宜水稻紋枯病發(fā)生流行[22]。化州市4—6月早稻生長季月平均氣溫在20.8~29.4 ℃。計(jì)算氣溫與早稻紋枯病發(fā)生程度的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)4—6月氣溫與病害發(fā)生程度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,r=|-0.321 9|r0.01(27)=0.470,說明此時期的氣溫對水稻紋枯病具有抑制作用,其它時段氣溫的影響均不顯著。4月下旬—5月上旬降雨多,氣溫不高,相對濕度加大(經(jīng)計(jì)算,此時段的降水量、雨日與氣溫均呈負(fù)相關(guān),與相對濕度呈正相關(guān)),這樣易加重早稻紋枯病的發(fā)生和為害。

2.1.6水、熱綜合作用對病害發(fā)生的影響統(tǒng)計(jì)分析表明:水、熱綜合作用對化州市早稻紋枯病發(fā)生程度的影響以降雨系數(shù)、溫濕系數(shù)、溫雨系數(shù)的綜合作用最為明顯。4—6月降雨系數(shù)、溫濕系數(shù)、溫雨系數(shù)與早稻紋枯病發(fā)生程度均呈正相關(guān)關(guān)系,其中4月中旬—5月上旬降雨系數(shù)、溫濕系數(shù)、溫雨系數(shù)與早稻紋枯病發(fā)生程度相關(guān)系數(shù)(r)分別為0.708 9、0.705 3、0.677 5 (r0.01=0.470),均達(dá)極顯著水平,且相關(guān)系數(shù)(r)均大于單一氣象因子。由此可知,不同因子間交互作用對水稻紋枯病影響更顯著。

綜上所述,水稻紋枯病發(fā)生流行與氣象條件密切相關(guān)。雨日增多、降水增加、相對濕度、降雨系數(shù)、溫濕系數(shù)和溫雨系數(shù)增大有利于早稻紋枯病發(fā)生流行;天氣晴朗、日照充足不利病害發(fā)生流行。

2.2 預(yù)測模型

2.2.1預(yù)報因子的選擇通過對早稻紋枯病發(fā)生歷史資料和氣象資料的回歸分析,發(fā)現(xiàn)病害的發(fā)生程度與4月中旬—下旬降雨系數(shù)(x1)、4月中旬—5月上旬溫濕系數(shù)(x2)、4月中旬—下旬溫雨系數(shù)(x3)、4月中旬—下旬雨日(x4)的關(guān)系最為密切,因此確定上述4因子為早稻紋枯病發(fā)生流行的關(guān)鍵氣象因子。

2.2.2預(yù)測模型的建立對上述篩選出的預(yù)報因子建立早稻紋枯病發(fā)生程度多元線性回歸預(yù)測模型,見式(1)。

該預(yù)測模型復(fù)相關(guān)系數(shù)R為0.932 7,決定系數(shù)R2為0.869 9,F(xiàn)值為40.127 4,顯著水平=0.000 0小于0.01,表明回歸極顯著,所建立的預(yù)測模型可以使用。對上述每個氣象因子與y進(jìn)行t檢驗(yàn),結(jié)果表明:4個因子的偏回歸系數(shù)均達(dá)顯著或極顯著水平(表1)。

表1 復(fù)相關(guān)關(guān)系及F檢驗(yàn)

2.2.3預(yù)報模型的檢驗(yàn)將1986—2014年相應(yīng)的氣象資料代入所建立的模型,得出各年份化州市早稻紋枯病預(yù)測的發(fā)生程度,并進(jìn)行歷史回代擬合檢驗(yàn)。由表2可知,1986—2014年擬合率最高值達(dá)100%,最低值為80%,平均擬合率為95.9%。經(jīng)計(jì)算,該預(yù)測模型擬合值(預(yù)測值)與實(shí)測值的相關(guān)系數(shù)為0.932 7,通過α=0.01信度檢驗(yàn),表明據(jù)此預(yù)測模型擬合值(預(yù)測值)與實(shí)測值擬合程度較高。

表2 歷年早稻紋枯病發(fā)生程度實(shí)測與擬合結(jié)果

應(yīng)用建立的早稻紋枯病氣象預(yù)測模型對2015—2018年早稻紋枯病發(fā)生程度進(jìn)行試報檢驗(yàn)(表2),4 a平均試報擬合率達(dá)95.0%,預(yù)報效果較理想,說明此預(yù)測模型對化州市早稻紋枯病具有很好的預(yù)測性。

3 結(jié)論與討論

通過分析1986—2014年早稻紋枯病發(fā)生程度與各氣象因子的相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)諸多氣象因子對早稻紋枯病發(fā)生程度均有顯著的影響,其中以雨日、日照、降水影響最為明顯。4—6月雨日、降水量、相對濕度、降雨系數(shù)、溫濕系數(shù)、溫雨系數(shù)與早稻紋枯病發(fā)生程度呈正相關(guān),即雨日增多、降水增多、相對濕度和降雨系數(shù)等增大有利于早稻紋枯病的發(fā)生流行;日照時數(shù)與早稻紋枯病發(fā)生程度呈負(fù)相關(guān),天氣晴朗、日照充足不利于早稻紋枯病的發(fā)生流行。

對化州市早稻紋枯病發(fā)生程度進(jìn)行了歷史模擬和外延預(yù)報,結(jié)果比較理想,歷史模擬平均擬合率95.9%,2015—2018的外延預(yù)報平均擬合率95.0%,可提前15~20 d作出預(yù)報,為指導(dǎo)大田防治工作提供科學(xué)依據(jù),對生產(chǎn)十分有利。

關(guān)于利用氣象資料進(jìn)行水稻紋枯病的預(yù)測預(yù)報技術(shù)前人已有了較多的研究,但大多研究影響水稻紋枯病的主要?dú)庀箢A(yù)報因子多以降水、氣溫等單因子居多[10-16]。本研究不僅全面分析研究了水、熱綜合氣象條件對水稻紋枯病發(fā)生流行的影響,而且建立的預(yù)測模型,其主要?dú)庀笥绊懸蜃右捕嘁运疅峋C合因子居多,可以較全面反映生態(tài)環(huán)境條件對水稻紋枯病發(fā)生流行的影響,進(jìn)一步提高預(yù)報準(zhǔn)確率,能夠直接用于指導(dǎo)大面積防治,減少產(chǎn)量損失。由于水稻紋枯病的發(fā)生程度不僅受氣象條件的影響,還與品種抗病性、田間菌源數(shù)量、栽培技術(shù)、防治力度等諸多因素有關(guān)[24-26]。因此僅選取氣象因子會存在一定的偏差,在實(shí)際應(yīng)用中,應(yīng)結(jié)合水稻紋枯病氣象監(jiān)測預(yù)報與其他因素綜合分析水稻紋枯病的發(fā)生情況,并不斷完善和修正預(yù)測模型,以提高趨勢預(yù)測效果。

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