醴陵市晚稻紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)測(cè)研究

摘 要：根據(jù)2011～2013年醴陵市晚稻紋枯病病株率數(shù)據(jù)田間觀測(cè)資料，建立了基于氣象因子的水稻紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)模型，并進(jìn)行了回代預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。結(jié)果表明：晚稻日病株率分別與日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)、日平均相對(duì)濕度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，晚稻紋枯病發(fā)生與日平均氣溫和日降水量存在顯著的相關(guān)性，得到了紋枯病日病株率預(yù)報(bào)方程，最終建立了晚稻紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過(guò)回代預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，準(zhǔn)確率達(dá)到95.8%，具有較好的預(yù)報(bào)效果，能反映病情的發(fā)生情況，對(duì)紋枯病的防治有一定的指導(dǎo)作用。

關(guān)鍵詞：晚稻；紋枯病；病株率；發(fā)生等級(jí)；預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：S435.111.42 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-060X（2014）04-0045-03

Abstract： According to incidence data of sheath blight of late rice in Liling city in 2011～2013， the occurrence grade prediction model of sheath blight for late rice had been established based on meteorological factors， and a back to generation forecast verification had been conducted. The results showed that a statistical analysis was conducted between daily rate of diseased plant of late rice and daily average temperature， daily precipitation， daily sunshine hours， daily relative humidity， the occurrence of sheath blight of late rice had significant correlation with the daily average temperature and daily precipitation， thereby getting the forecast equation of daily rate of diseased plant， and finally the occurrence grade predication model of sheath blight of late rice was established. Through back to generation forecast verification， the accuracy rate of the predication model reached 95.8%. Therefore， the occurrence grade predication model of sheath blight of late rice has good forecast effect and can reflect the actual situations of disease， it has a certain guiding role in prevention and control of sheath blight for late rice.

Key words： late rice； sheath blight； rate of diseased plant； occurrence grade； prediction

水稻紋枯病的發(fā)病時(shí)間早、病歷長(zhǎng)、范圍廣、損失大，是水稻生產(chǎn)上重要的病害之一。產(chǎn)量損失一般為15%～20%，重病田可達(dá)60%～70%[1]。對(duì)某一地區(qū)而言，地理環(huán)境、作物品種和耕作措施的年際變化相對(duì)較小，而氣象條件成為病蟲(chóng)害年際間波動(dòng)的主要影響因子[2-3]。醴陵市位于湖南省東部，是湖南省重要的糧食產(chǎn)區(qū)。2011年全市水稻種植面積66.52 khm2，總產(chǎn)47.80萬(wàn)t，其中晚稻種植面積33.51 khm2，總產(chǎn)25.70萬(wàn)t。研究建立一套水稻紋枯病的氣象等級(jí)預(yù)測(cè)方法，對(duì)預(yù)報(bào)紋枯病的發(fā)生發(fā)展和防治工作，以及保障糧食生產(chǎn)安全具有重要意義。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)病蟲(chóng)害氣象等級(jí)的預(yù)報(bào)展開(kāi)了一系列的研究，應(yīng)用不同方法建立的預(yù)報(bào)模型取得了較好的應(yīng)用效果。郭瑞鴿等[4]利用溫度、濕度、降水、日照等氣象因子構(gòu)建了早稻稻瘟病氣象等級(jí)預(yù)報(bào)模型；王志偉等[5]逐步回歸的方法建立了山西冬小麥主要病蟲(chóng)害氣象等級(jí)預(yù)報(bào)模型；占衛(wèi)國(guó)[6]應(yīng)用馬爾科夫模型對(duì)鄂東南水稻病蟲(chóng)害進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究；程海霞等[7]運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法建立了小麥病蟲(chóng)害氣象等級(jí)預(yù)報(bào)模型；成兆金等[8]對(duì)關(guān)鍵氣象因子進(jìn)行多元逐步回歸分析建立了各代棉鈴蟲(chóng)累計(jì)卵量發(fā)生程度等的中短期氣象預(yù)測(cè)模型；蔣運(yùn)志等[9]分析了作物病蟲(chóng)害的發(fā)生發(fā)展與大尺度氣候背景及小尺度氣象要素之間的關(guān)系；劉銀秀[10]較早開(kāi)展了水稻紋枯病發(fā)病的氣象條件研究；萬(wàn)素琴等[11]用通徑分析方法建立了水稻紋枯病氣象等級(jí)模型。

研究擬通過(guò)田間病情調(diào)查，結(jié)合氣象條件，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法建立晚稻紋枯病發(fā)生的氣象等級(jí)預(yù)報(bào)模型，為探討更加合理的水稻紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)方法和準(zhǔn)確預(yù)報(bào)水稻紋枯病發(fā)生發(fā)展提供技術(shù)支撐，以及為水稻紋枯病的防治提供氣象服務(wù)保障。

1 材料與方法

1.1 資料來(lái)源

于2011～2013年進(jìn)行水稻紋枯病病情田間觀測(cè)，觀測(cè)地段位于醴陵市泗汾鎮(zhèn)枧上村。晚稻觀測(cè)時(shí)段為8月10日～9月20日，每次觀測(cè)間隔為5 d左右。觀測(cè)時(shí)段的日平均氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度等氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于醴陵市氣象局。2011～2013年晚稻種植品種和生育期情況如表1所示。

1.2 研究方法

1.2.1 紋枯病病株率預(yù)測(cè)模型 水稻紋枯病的發(fā)生受眾多氣象因子共同影響，如氣溫、空氣相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、降水量等。研究根據(jù)相鄰兩次觀測(cè)紋枯病病株率的變化值計(jì)算該時(shí)段的日病株率，分別分析日病株率與日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)、日平均相對(duì)濕度之間的相關(guān)性，掌握影響日病株率的主要?dú)庀笠蜃印Ｍㄟ^(guò)多元回歸統(tǒng)計(jì)分析，最終得到日病株率預(yù)報(bào)方程。

1.2.2 基于病株率的水稻紋枯病分級(jí) 研究表明，水稻紋枯病病株率與病情指數(shù)有著很好的相關(guān)性[12-13]，有學(xué)者還建立了運(yùn)用病株率劃分水稻紋枯病病級(jí)劃分方案[14]，并取得了較好的應(yīng)用效果。參考其他學(xué)者的研究成果，文章提出基于日病株率的水稻紋枯病發(fā)病等級(jí)分級(jí)方案。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析

試驗(yàn)數(shù)據(jù)用Excel 2003進(jìn)行計(jì)算與分析，用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS13. 0進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)和相關(guān)性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 紋枯病日病株率與氣象因子分析

通過(guò)對(duì)2011～2013年晚稻紋枯病發(fā)病情況田間觀測(cè)日病株率數(shù)據(jù)與日氣象因子的相關(guān)性分析可知（圖1）。日病株率分別與日平均氣溫和日降水量存在著顯著相關(guān)性（p<0.05），晚稻紋枯病的發(fā)病率與氣象因子有著顯著相關(guān)性，氣象因子的適宜性影響紋枯病發(fā)病速率。

將日病株率與日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)、日相對(duì)濕度進(jìn)行多元回歸統(tǒng)計(jì)分析，得到日病株率預(yù)報(bào)方程：

Y=-12.564+0.512 XT+0.040 XR-0.359 XS + 0.027 XRH（F=5.830，p=0.003） （1）

式1中：Y為日病株率，XT為日平均氣溫，XR為日降水量，XS為日照時(shí)數(shù)，XRH為日平均相對(duì)濕度。可見(jiàn)，晚稻紋枯病的發(fā)病與日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)、日平均相對(duì)濕度存在著極其顯著的多元線性關(guān)系。

2.2 紋枯病日病株率預(yù)報(bào)回代檢驗(yàn)

根據(jù)晚稻紋枯病日病株率與日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)、日平均相對(duì)濕度式建立的線性回歸模型（式1），通過(guò)代入晚稻紋枯病發(fā)生期（8月10日～9月20日）任一日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)、日平均相對(duì)濕度就能計(jì)算出該日紋枯病的病株率。

應(yīng)用日病株率預(yù)報(bào)方程對(duì)2011年～2013年晚稻紋枯病日病株率預(yù)報(bào)進(jìn)行回代檢驗(yàn)，分析得到預(yù)報(bào)日病株率與實(shí)際病株率存在著極其顯著的線性關(guān)系（Y=0.519 1 X +0.654 4，R2=0.573 4，P<0.01）。

2.3 紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)

應(yīng)用日病株率預(yù)報(bào)方程預(yù)報(bào)的日病株率和實(shí)際病株率，根據(jù)表2進(jìn)行晚稻紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)結(jié)果見(jiàn)表3。檢驗(yàn)分析表明：預(yù)報(bào)發(fā)生等級(jí)的準(zhǔn)確率為95.8%，能較好地反映晚稻稻紋枯病的發(fā)生情況。

3 結(jié)論與討論

（1）在其他學(xué)者的研究基礎(chǔ)上，提出了基于日病株率的紋枯病發(fā)病等級(jí)分級(jí)方案，并對(duì)2011～2013年的晚稻紋枯病發(fā)生等級(jí)界定進(jìn)行了實(shí)踐。結(jié)果表明，該分級(jí)方法能基本反映病情狀態(tài)，具有一定的科學(xué)合理性，可應(yīng)用于紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)。

（2）通過(guò)分析紋枯病日病株率與日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)、日平均相對(duì)濕度相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)日病株率與日平均氣溫和日降水量存在著顯著相關(guān)關(guān)系。這表明日平均氣溫和日降水量是影響晚稻紋枯病發(fā)生的最主要?dú)庀笠蜃印?/p>

（3）日病株率與日平均氣溫、日降水量、日照時(shí)數(shù)和日平均相對(duì)濕度經(jīng)過(guò)多元統(tǒng)計(jì)分析，得到基于氣象因子的紋枯病日病株率預(yù)報(bào)方程。回代檢驗(yàn)結(jié)果表明，預(yù)報(bào)日病株率與實(shí)際病株率存在著極其顯著的線性關(guān)系，預(yù)報(bào)結(jié)果可信。晚稻紋枯病發(fā)生等級(jí)預(yù)報(bào)檢驗(yàn)結(jié)果表明，預(yù)報(bào)結(jié)果能較好地反映紋枯病的發(fā)生發(fā)展，預(yù)報(bào)效果較好。該模型的運(yùn)用常規(guī)氣象數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算，預(yù)報(bào)紋枯病發(fā)生等級(jí)，精度高，效果好，可用于日常紋枯病氣象等級(jí)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中。同時(shí)也應(yīng)注意，紋枯病的發(fā)生發(fā)展不僅依賴(lài)于適宜的氣象條件，還受到品種、田間管理、栽培技術(shù)等方面的影響[15-16]。因此，在模型的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，應(yīng)結(jié)合前期氣象條件和田間病情實(shí)際情況進(jìn)行訂正預(yù)報(bào)，以便更好地為紋枯病的防治提供優(yōu)質(zhì)的氣象保障服務(wù)。

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（責(zé)任編輯：高國(guó)賦）