基于MaxEnt模型預(yù)測(cè)瓜類細(xì)菌性果斑病在中國(guó)的潛在地理分布

摘要

瓜類細(xì)菌性果斑病（bacterial fruit blotch）是瓜類作物上重要的種傳細(xì)菌性病害， 病原菌為西瓜噬酸菌Acidovorax citrulli。我國(guó)是全球西甜瓜的主要生產(chǎn)區(qū)。近年來(lái)， 瓜類細(xì)菌性果斑病的頻繁發(fā)生已嚴(yán)重影響我國(guó)西甜瓜產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。為明確瓜類細(xì)菌性果斑病在我國(guó)的適生性， 根據(jù)其在全球的最新分布數(shù)據(jù)， 本研究利用MaxEnt模型結(jié)合ArcGIS軟件預(yù)測(cè)了瓜類細(xì)菌性果斑病在我國(guó)的潛在地理分布。結(jié)果表明， MaxEnt模型的平均AUC （area under curve， AUC）值均大于0.9， 預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性較高。在歷史氣候條件下，瓜類細(xì)菌性果斑病適生區(qū)分布廣泛， 主要包括華中、華南和華東地區(qū)， 以及部分華北、東北地區(qū)， 占我國(guó)面積的47.36%。影響瓜類細(xì)菌性果斑病在我國(guó)潛在分布區(qū)域的主要?dú)夂蛞蜃影ㄗ顭嵩路葑罡邷囟取⒃缕骄鶗円箿夭睢⒆罡稍路萁邓亢妥罡杉酒骄鶞囟取Ｎ磥?lái)氣候情景無(wú)論是低環(huán)境強(qiáng)迫還是高環(huán)境強(qiáng)迫， 適生區(qū)面積均呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)， 預(yù)示著隨著氣候的變化， 瓜類細(xì)菌性果斑病在我國(guó)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)不斷增加， 因此建議應(yīng)加強(qiáng)檢疫監(jiān)測(cè)和防控， 嚴(yán)防其擴(kuò)散。

關(guān)鍵詞

瓜類細(xì)菌性果斑病;" MaxEnt模型;" 氣候變化;" 潛在地理分布

中圖分類號(hào)：

S 432.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：" A

DOI：" 10.16688/j.zwbh.2024066

收稿日期：" 20240202""" 修訂日期：" 20240312

基金項(xiàng)目：

江蘇現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)項(xiàng)目（JATS［2023］315）

致" 謝：" 參加本試驗(yàn)部分工作的還有江代禮、譚翰杰、張能和紀(jì)燁斌等同學(xué)，特此一并致謝。

* 通信作者

E-mail：

tianyanli@njau.edu.cn

#

為并列第一作者

Potential distribution prediction of bacterial fruit blotch of melons in China based on MaxEnt

ZHANG Wenyao1，" CHEN Xuerong2，" XIE Hongfang3，" TIAN Yanli1，4*，" HU Baishi1，4

（1. College of Plant Protection， Nanjing Agricultural University， Key Laboratory of Surveillance and Management

for Plant Quarantine Pests， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Nanjing" 210095， China; 2. Agricultural

Technology Extension Service Center of Pengyang County， Guyuan City， Ningxia Hui Autonomous Region，

Guyuan" 756599， China; 3. Plant Protection and Quarantine Station of Nanjing， Nanjing" 210008， China;

4. Xinjiang Key Laboratory of Agricultural Biosafety， Urumqi" 830091， China）

Abstract

Acidovorax citrulli， is the causal agent of bacterial fruit blotch （BFB）， a serious seed borne disease affecting cucurbit crops worldwide， particularly watermelon and melon. China is a major global producer of these crops. In recent years， frequent BFB outbreaks have significantly impacted the healthy development of China’s watermelon industry." This study predicted the potential distribution of BFB in China， using the MaxEnt model combined with ArcGIS， based on recent global distribution data. The average AUC values of all models exceeded 0.9， indicating high prediction accuracy. Under historical climate conditions， suitable areas for BFP cover 47.36% of China’s area， including most of central， south and east China， as well as parts of north and northeast China. The main climate factors influencing the potential distribution were the maximum temperature of the warmest month， mean diurnal range monthly， precipitation of the driest month， and mean temperature of the driest quarter. In future climate scenarios， both low and high environmental pressure scenarios， the suitable areas will expand， indicating an increased risk of BFB occurrence with climate change. Therefore， it is recommended to strengthen quarantine monitoring and prevention efforts to prevent its spread.

Key words

bacterial fruit blotch of melons;" MaxEnt model;" climate change;" potential distribution

瓜類細(xì)菌性果斑病菌（西瓜噬酸菌）Acidovorax citrulli［1］是我國(guó)進(jìn)境植物檢疫性有害生物及全國(guó)農(nóng)業(yè)植物檢疫性有害生物，主要危害西瓜、甜瓜等葫蘆科作物。該病自1965年首次在美國(guó)報(bào)道以來(lái)，已在世界上許多西甜瓜產(chǎn)區(qū)相繼發(fā)生，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失［2］。我國(guó)在20世紀(jì)90年代首次報(bào)道瓜類細(xì)菌性果斑病發(fā)生，隨后在我國(guó)內(nèi)蒙古、廣東、福建、山東等地均有發(fā)生，造成大田西瓜和甜瓜減產(chǎn)甚至絕收［37］。帶菌種子是瓜類細(xì)菌性果斑病最主要的初侵染源和遠(yuǎn)距離傳播的病菌載體，也是近10年來(lái)該病在我國(guó)傳播的主要原因。然而，調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)西甜瓜以及砧木種子攜帶瓜類細(xì)菌性果斑病菌的帶菌率較高［8］。因此，瓜類細(xì)菌性果斑病的防控技術(shù)應(yīng)以種子處理為主，尤其是在病害發(fā)生的適生區(qū)加強(qiáng)種子檢疫和消毒，降低病害發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。綜上所述，明確瓜類細(xì)菌性果斑病菌在中國(guó)的潛在地理分布，對(duì)于該病害的精準(zhǔn)防控具有重要意義。

物種分布模型（species distribution model， SDM）也稱生態(tài)位模型（ecological niche models， ENM）， 是一種基于物種分布點(diǎn)或豐富度及分布地區(qū)環(huán)境變量（氣候、海拔、植被等）的數(shù)學(xué)模型［9］。模型依據(jù)分布信息估測(cè)物種所需的生態(tài)環(huán)境， 將結(jié)果投射到不同的時(shí)空中， 以概率的形式預(yù)測(cè)物種當(dāng)前或未來(lái)的分布情況［10］， 模型結(jié)果通常反映大尺度空間上物種適宜生境的分布。作為研究環(huán)境變量對(duì)物種分布影響的重要方法， SDM被廣泛應(yīng)用于入侵物種潛在分布區(qū)預(yù)測(cè)、氣候變化對(duì)物種豐富度的影響、物種生境的適宜度評(píng)價(jià)等［11］。MaxEnt （maximum entropy， MaxEnt）模型作為當(dāng)下應(yīng)用較多的一種SDM模型， 主要利用物種分布點(diǎn)和環(huán)境變量及基于機(jī)器學(xué)習(xí)和最大熵原理來(lái)模擬物種潛在分布［1213］， 即使在物種分布信息較少的情況下也能有較好的預(yù)測(cè)結(jié)果［14］， 被廣泛應(yīng)用于多種有害生物的適生性分析， 包括柑橘木虱Diaphorina citri［15］、腐爛莖線蟲(chóng) Ditylenchus destructor［16］、玉米褪綠斑駁病毒Maize chlorotic mottle virus［17］、落葉松枯梢病菌Neofusicoccum laricinum［18］和梨火疫病菌Erwinia amylovora［19］。目前， 關(guān)于瓜類細(xì)菌性果斑病菌的研究報(bào)道主要集中于快速檢測(cè)方法建立［2022］、致病機(jī)制解析［2326］、防控藥劑篩選［2729］等方面， 尚未有關(guān)于其在我國(guó)潛在地理分布的研究。

本研究利用MaxEnt模型， 對(duì)瓜類細(xì)菌性果斑病在我國(guó)的適生區(qū)進(jìn)行了預(yù)測(cè)， 利用刀切法探究了影響因素較高的氣候因子， 對(duì)這些氣候因子的響應(yīng)曲線進(jìn)行了分析， 定量描述了

瓜類細(xì)菌性果斑病適生的環(huán)境條件， 分析不同環(huán)境情景下的氣候數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)適生區(qū)域的轉(zhuǎn)移情況， 為病害的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)和有效防控提供了一定的理論基礎(chǔ)。

1" 材料與方法

1.1" 材料

1.1.1" 氣候數(shù)據(jù)

本研究中過(guò)去氣候采用1970年-2000年的19個(gè)氣候因子bio 1～bio 19（表1）， 數(shù)據(jù)來(lái)源于WorldClim 2.1數(shù)據(jù)庫(kù)（https：∥worldclim.org/）， 分辨率為2.5 arc-minutes。未來(lái)氣候情景選擇第6次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（coupled model intercomparison project phase 6， CMIP6）， 國(guó)家（北京）氣候中心氣候系統(tǒng)模式的中等分辨率（Beijing climate center climate system model 2 medium resolution， BCC-CSM2-MR）［30］。BCC-CSM2-MR主要包含4種情景， 即低強(qiáng)迫情景SSP126、中等強(qiáng)迫情景SSP245、中高等強(qiáng)迫情景SSP370和高強(qiáng)迫情景SSP585， 并且相較于CMIP5中的全球模式，在氣溫和降水等方面的模擬能力有明顯的提高［30］。本研究針對(duì)2021年-2040年、2041年-2060年、2061年-2080年、2081年-2100年這4個(gè)時(shí)間段，選取低強(qiáng)迫SSP126和高強(qiáng)迫SSP585兩種情景，預(yù)測(cè)未來(lái)瓜類細(xì)菌性果斑病適生區(qū)的變化情況。

1.1.2" 地圖數(shù)據(jù)

從標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)（http：∥bzdt.cn.mn.gov.cn/）下載中華人民共和國(guó)國(guó)界和省界以及省級(jí)行政區(qū)劃圖的矢量文件。

1.1.3" 分布點(diǎn)數(shù)據(jù)

查閱公開(kāi)發(fā)表的文獻(xiàn)和歷年國(guó)家公布的《全國(guó)農(nóng)業(yè)植物檢疫性有害生物分布行政區(qū)名錄》， 共獲得143個(gè)物種分布點(diǎn)信息數(shù)據(jù)。

1.1.4" 軟件版本

MaxEnt 3.4.4 來(lái)源于（https：∥biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/）。ArcGIS使用10.8版本， 插件SDM Toolbox采用2.6版本， ENMTools采用1.0版本。

1.2" 數(shù)據(jù)處理方法

1.2.1" 氣候數(shù)據(jù)處理

過(guò)去氣候數(shù)據(jù)使用ArcGIS中SDM Toolbox插件， 以中國(guó)矢量地圖為掩膜裁剪， 并轉(zhuǎn)為asc格式。未來(lái)氣候數(shù)據(jù)首先需要在ArcGIS中按照波段分別提取19個(gè)氣候因子的信息， 再裁剪出中國(guó)的數(shù)據(jù)保存為asc格式。

1.2.2" 地圖數(shù)據(jù)處理

所有使用的地圖相關(guān)數(shù)據(jù)都在ArcGIS中統(tǒng)一坐標(biāo)系， 地理坐標(biāo)系選擇WGS 1984， 投影坐標(biāo)系選擇Albers。

1.2.3" 分布點(diǎn)數(shù)據(jù)處理

將所有分布點(diǎn)在Excel中輸入十進(jìn)制格式的經(jīng)緯度信息， 并在ArcGIS中使用SDM Toolbox除去自相關(guān)的點(diǎn)位， 保證每一個(gè)柵格（raster）中只保留離中心最近的一個(gè)點(diǎn)， 防止過(guò)擬合的分布點(diǎn)信息對(duì)模型數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響［32］。將最終得到的135個(gè)點(diǎn)位分別按物種名（species）、經(jīng)度（longitude）、緯度（latitude）順序記錄， 并保存為csv格式。

1.3" MaxEnt模型構(gòu)建和檢驗(yàn)

1.3.1" MaxEnt模型構(gòu)建

首先使用ENMTools計(jì)算每?jī)蓚€(gè)氣候變量之間的皮爾遜系數(shù)，進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)［33］。當(dāng)兩個(gè)氣候之間的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值≥0.8時(shí)，說(shuō)明兩者高度相關(guān)，需要比較兩者的貢獻(xiàn)度，刪去貢獻(xiàn)度低的氣候因子［14］。在MaxEnt軟件中分別輸入刪去過(guò)擬合數(shù)據(jù)的分布點(diǎn)經(jīng)緯度和篩選過(guò)后的氣候因子，采用自舉法（bootstrap），選取25%點(diǎn)位作為測(cè)試集，剩余75%分布點(diǎn)作為訓(xùn)練集，勾選刀切法（jackknife）和響應(yīng)曲線（response curves），重復(fù)次數(shù)為10次。刀切法被用于測(cè)試各個(gè)環(huán)境變量對(duì)模型構(gòu)建的重要程度以及影響力［14］。輸出格式（output format）中，cloglog輸出是當(dāng)前預(yù)測(cè)適生區(qū)最優(yōu)的輸出方式［34］，所以本研究采用該輸出形式。多次重復(fù)運(yùn)行后，輸出我國(guó)瓜類細(xì)菌性果斑病適生區(qū)分布的預(yù)測(cè)結(jié)果，輸出格式為ASCII，利用ArcGIS軟件轉(zhuǎn)化成柵格形式顯示。

1.3.2" MaxEnt模型檢驗(yàn)

AUC值（area under curve， AUC）為受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve， ROC曲線）下面積值。AUC的取值范圍為［0，1］， AUC值越接近1表明預(yù)測(cè)結(jié)果精度越高［35］。當(dāng)0.6lt;AUC值≤0.7，模型預(yù)測(cè)結(jié)果較差;當(dāng)0.70lt;AUC值≤0.80，模型預(yù)測(cè)結(jié)果一般;當(dāng)0.80lt;AUC值≤0.90，模型預(yù)測(cè)結(jié)果好;當(dāng)0.90lt;AUC值≤1.00，模型預(yù)測(cè)結(jié)果非常好［36］。

2" 結(jié)果與分析

2.1" 模型精度檢驗(yàn)

MaxEnt模型構(gòu)建時(shí)重復(fù)運(yùn)行10次，過(guò)去氣候條件下AUC平均值達(dá)到0.907 （圖1a）。對(duì)2021年-2040年、2041年-2060年、2061年-2080年、2081年-2100年這4個(gè)時(shí)期，SSP126情景模式下，AUC平均值分別為0.901、0.904、0.904、0.900 （圖1b～e）;SSP585情景模式下， 各模型AUC平均值分別為0.900， 0.900、0.909、0.901 （圖1f～i）， 說(shuō)明模型構(gòu)建優(yōu)秀， 預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確。

2.2" 歷史氣候條件適生性分析

2.2.1" 適生區(qū)分布

10次運(yùn)行結(jié)果平均值的asc格式文件導(dǎo)入ArcGIS， 采用自然斷點(diǎn)法（Jenks’ natural breaks）將適生區(qū)分為4類［36］。P≤0.13為非適生區(qū)， 用藍(lán)色表示;0.13lt;P≤0.37為低適生區(qū)， 用黃色表示;0.37lt;P≤0.65為中適生區(qū)

， 用橙色表示;P＞0.65為高適生區(qū)，用紅色表示（圖2）。模型結(jié)果顯示，瓜類細(xì)菌性果斑病在我國(guó)適生范

圍很廣， 在ArcGIS

中計(jì)算適生區(qū)面積， 適生區(qū)面積占我國(guó)總面積的47.36%， 高適生區(qū)面積為66.95萬(wàn)km2， 中適生區(qū)為162.93萬(wàn)km2， 低適生區(qū)為225.59萬(wàn)km2。吉林、遼寧、河北、北京、天津、寧夏、河南、山東、江蘇、上海、安徽、浙江、湖北、湖南、重慶、福建、江西、廣東、廣西、海南這些地區(qū)適生范圍幾乎遍布全境， 內(nèi)蒙古、新疆、甘肅、陜西、臺(tái)灣等地區(qū)也有較大范圍的中、高適生區(qū)，非適生區(qū)主要分布在我國(guó)的西南地區(qū)和部分東北地區(qū)。

2.2.2" 主要?dú)夂蛞蛩胤治?/p>

19個(gè)氣候因子采用皮爾遜系數(shù)和變量貢獻(xiàn)值篩選后， 剩余7個(gè)氣候變量數(shù)據(jù)， 分別是： bio 2、bio 3、bio 4、bio 5、bio 9、bio 14和bio 15。對(duì)這7個(gè)

氣候變量使用刀切法檢驗(yàn)對(duì)模型構(gòu)建的重要程度。如圖3所示， 所有氣候變量中最熱月份最高溫度（bio 5）訓(xùn)練增益值最高， 是模型構(gòu)建最為重要的氣候因子， 其次是月平均晝夜溫差（bio 2）、最干月份降水量（bio 14）和最干季度平均溫度（bio 9）， 這4個(gè)變量是影響瓜類細(xì)菌性果斑病

在我國(guó)適生區(qū)分布的主導(dǎo)因素。在僅剔除bio 2

構(gòu)建模型時(shí)， 條帶最短說(shuō)明這個(gè)氣候因子擁有最多其他變量不存在的信息。

分別對(duì)這4個(gè)氣候變量的響應(yīng)曲線（圖4）分析

可得： 最熱月份最高溫度（bio 5）在30～35℃時(shí)， 存

說(shuō)明過(guò)高的氣溫使得病原菌不能存活;最適宜的月在

概率最高， 超過(guò)最適溫度以后， 存在概率驟減，

平均晝夜溫差（bio 2）在6～8℃， 大于8℃后分布概率隨著月平均晝夜溫差增加而減少;最干月份降水量（bio 14）越高， 分布概率越大， 當(dāng)降水量大于60 mm后存在概率達(dá)到最高;分布概率隨著最干季度平均溫度（bio 9）的升高而升高， 并且當(dāng)溫度大于20℃后， 存在概率達(dá)到最高。

2.3" 未來(lái)氣候情景模式下適生區(qū)變化

在SSP126和SSP585 2種未來(lái)氣候情景下， 分別預(yù)測(cè)了2021年-2040年、2041年-2060年、2061年-2080年、2081年-2100年4個(gè)時(shí)間段里， 適生區(qū)的變化（圖5）， 并使用ArcGIS統(tǒng)計(jì)面積變化（表2）。

SSP126氣候情景下，高適生區(qū)面積先增加后下降，2061年-2080年時(shí)最高，面積增長(zhǎng)率達(dá)21.73%，

到2081年-2100年高適生區(qū)面積下降到當(dāng)前水平。總適生面積基本呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢(shì)，到2081年-2100年時(shí)，總適生面積增加了29.38萬(wàn)km2。

在SSP585情景下，每一個(gè)時(shí)間段相較于當(dāng)前氣候模式，高適生區(qū)面積有所增加，并在

2041年-2060年時(shí)達(dá)到最高，增長(zhǎng)率為29.92%;中適生區(qū)在2081年-2100年時(shí)面積最大，增長(zhǎng)率為24.35%;低適生區(qū)相較于當(dāng)下，面積都有所減少。總適生區(qū)面積在每個(gè)時(shí)間段與過(guò)去氣候預(yù)測(cè)適生區(qū)相比都有所增加，2081年-2100年時(shí)最高，增加了24.63萬(wàn)km2。

3" 討論與展望

隨著社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，各國(guó)家、地區(qū)之間的貿(mào)易往來(lái)更加頻繁，外來(lái)生物入侵的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加［37］，對(duì)外來(lái)入侵生物的風(fēng)險(xiǎn)分析在防控管理策略中顯得尤為重要。瓜類細(xì)菌性果斑病作為一種我國(guó)發(fā)生面積廣泛的外來(lái)入侵病害，每年對(duì)西甜瓜產(chǎn)業(yè)造成較大的經(jīng)濟(jì)損失。由于帶菌種子是主要初侵染源，并且西甜瓜整個(gè)生育期都易受到侵染，對(duì)于調(diào)入疫情發(fā)生概率較高地區(qū)的種苗，需要嚴(yán)格檢疫措施，并在植株整個(gè)生育過(guò)程中做好監(jiān)控監(jiān)測(cè)。MaxEnt模型因其準(zhǔn)確性較高，但對(duì)分布點(diǎn)數(shù)據(jù)要求不高，常被用于適生性分析［38］。本研究主要利用MaxEnt模型與ArcGIS結(jié)合，使用歷史氣候和不同強(qiáng)迫場(chǎng)景下的未來(lái)氣候，對(duì)瓜類細(xì)菌性果斑病在我國(guó)的適生區(qū)域進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果能夠?yàn)椴『Φ目茖W(xué)防控和及時(shí)監(jiān)測(cè)提供一定的幫助。

ROC曲線下面積即AUC值是MaxEnt精度檢驗(yàn)的重要指標(biāo)。ROC曲線根據(jù)一系列不同的二分類方式，分別以假陽(yáng)性率（1-特異率）和真陽(yáng)性率（1-遺漏率）為橫縱坐標(biāo)繪制而成，曲線下面積值即AUC值。由于MaxEnt模型在繪制ROC曲線時(shí)，是利用預(yù)測(cè)出的適生區(qū)占總面積比例作為評(píng)估特異

性的代替措施。因此，當(dāng)適生面積較大時(shí)，計(jì)算所得特異性就會(huì)較差，即模型的AUC值會(huì)偏低。本研究

中預(yù)測(cè)出瓜類細(xì)菌性果斑病適生面積較大，占我國(guó)總面積47.36%，模型AUC值均大于0.9，說(shuō)明構(gòu)建的模型優(yōu)秀，準(zhǔn)確性較好。同時(shí)近5

年來(lái)，我國(guó)江蘇省宿遷市和南通市，浙江省杭州市、麗水市、溫州市，山東省臨沂市、菏澤市、日照市，吉林省長(zhǎng)春市、松原市、白城市，遼寧省盤錦市、丹東市等地出現(xiàn)新的瓜類細(xì)菌性果斑病疫情，與本研究所得的適生區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果基本相符，進(jìn)一步佐證該模型的準(zhǔn)確性。

模型預(yù)測(cè)呈現(xiàn)的適生區(qū)遍布我國(guó)大部分省份，僅西藏、青海等極少數(shù)西南地區(qū)適生面積較小。中、高適生區(qū)分布區(qū)域與我國(guó)西甜瓜主要產(chǎn)區(qū)（山東、河南、河北、江蘇、新疆、內(nèi)蒙古、浙江、湖南等）［39］重合度極高，病害發(fā)生后若不及時(shí)采取相應(yīng)措施，將會(huì)對(duì)我國(guó)西甜瓜產(chǎn)業(yè)造成巨大損失，潛在適生區(qū)做好病害的防控對(duì)西甜瓜產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展有重要意義。

對(duì)所有氣候因子采用貢獻(xiàn)率和皮爾遜系數(shù)結(jié)合進(jìn)行篩選，最后得到7個(gè)氣候因子并構(gòu)建模型。刀切法顯示，為模型構(gòu)建提供較高增益的氣候因子是：最熱月份最高溫度、月平均晝夜溫差、最干月份降水量和最干季平均溫度。最熱月份最高溫度低于30℃或高于15℃，最干月份降水量低于60 mm，月平均晝夜溫差大于8℃，最干季平均溫度低于15℃都會(huì)降低病害存在概率。對(duì)氣候因子響應(yīng)曲線的分析不難發(fā)現(xiàn)，該病害喜好高溫高濕，晝夜溫差較小的氣候條件。分析結(jié)果與病原菌適宜生長(zhǎng)溫度［40］以及病害的適宜發(fā)病條件［41］等是符合的，進(jìn)一步證明了模型預(yù)測(cè)的科學(xué)性、準(zhǔn)確性。雖然當(dāng)前多數(shù)西甜瓜產(chǎn)地由露天種植逐漸改為設(shè)施栽培［42］，但由于棚內(nèi)植株密集，環(huán)境高溫高濕，并且主要采用噴灌設(shè)施，十分有利于病害的發(fā)生和擴(kuò)散，因此，即使在氣候并非適宜發(fā)病的情況下，也需要警惕果斑病的發(fā)生。

相較于CMIP5， CMIP6增加了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的考慮，綜合考慮了典型濃度排放路徑（representative concentration pathway， RCP）和共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑（shared socioeconomic pathway， SSP）［4344］。SSP一共有5種情景：SSP1～SSP5分別描述了5種社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)對(duì)未來(lái)氣候的影響［45］;RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5分別表示了不同的溫室氣體排放情景，其中RCP8.5導(dǎo)致的溫度上升幅度最大，其次是RCP6.0和RCP4.5， RCP2.6對(duì)全球變暖的影響最小［46］。在未來(lái)氣候變化情景下，無(wú)論是低環(huán)境強(qiáng)迫（SSP126）還是高環(huán)境強(qiáng)迫（SSP585），總適生區(qū)的面積都呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，這也預(yù)示著隨著氣候的變化，果斑病在我國(guó)發(fā)生的潛在風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)不斷增加。中、高適生區(qū)覆蓋的地區(qū)總體變化不大，所以即使在氣候變化的情況下，疫情發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)較高的地區(qū)在當(dāng)下和未來(lái)都需要警惕病害的發(fā)生和蔓延。

研究采用的WorldClim 2.1數(shù)據(jù)庫(kù)中過(guò)去氣候僅包含1970年-2000年的數(shù)據(jù)，缺少最近20年的氣候數(shù)據(jù)，且病害的分布不僅受氣候影響，還有海拔、植被、人類活動(dòng)等其他因素的影響。因此，本研究用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)還不夠充分，預(yù)測(cè)結(jié)果也可能會(huì)有一定的偏差，后續(xù)應(yīng)該綜合考慮多種因素，進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化模型。瓜類細(xì)菌性果斑病適生范圍極廣，并且可以在西甜瓜的整個(gè)生育期發(fā)生，帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，本研究的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)相關(guān)部門制定相應(yīng)的監(jiān)測(cè)預(yù)警、防控策略，作物的生產(chǎn)管理規(guī)劃等提供一定的參考，并為應(yīng)對(duì)氣候變化導(dǎo)致的適生區(qū)的變化提供數(shù)據(jù)支撐。

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（責(zé)任編輯：楊明麗）