江蘇省稻瘟病發生程度的氣象等級預報

任義方??+高蘋??+朱鳳

摘要：為了更好地開展稻瘟病的防治工作，探明適宜稻瘟病發生、發展的氣象條件和對應氣象等級，利用江蘇省67站的歷史氣象資料，分析稻瘟病流行年份、水稻生長前期和中后期的氣候特征。同時，結合2014年江蘇省稻瘟病發生實況，對其主要氣象影響因子進行分析。并以江蘇省宜興和金壇為例，利用2005—2014年6—8月的常規氣象資料和水稻稻瘟病的監測數據，在綜合考慮氣象條件、寄主生長情況、病菌基數之間相互關系的基礎上，通過相關性分析，篩選出氣象影響因子所對應的水稻關鍵生育期，利用最優化技術，構建綜合稻瘟病指標，并確定稻瘟病發生程度氣象等級，以判別稻瘟病發生流行的氣象適宜度。經試用檢驗，綜合稻瘟病指標對宜興和金壇稻瘟病發生程度的平均預報準確率分別超過66.7% 和62.5%，判別效果較好，可以投入實際業務應用。

關鍵詞：水稻稻瘟病；綜合稻瘟病指標；氣象等級預報；江蘇省

中圖分類號： S435.111.4+1；S165+.28文獻標志碼：

文章編號：1002-1302（2016）08-0151-04

水稻作為江蘇省第一大糧食作物，種植面積和籽粒產量分別占全省糧食面積的40%和總產量的60%，產量穩居全國第一。在氣候變化的大背景下，稻瘟病作為水稻四大病害（另外3種水稻病害分別為水稻紋枯病、水稻稻曲病、水稻病毒病）之一，病害的發生情況與致災條件趨于復雜化，危害水稻生長的地理范圍不斷擴大、程度逐步加劇。例如，2005—2007年、2013—2014年水稻稻瘟病在江蘇省均有大面積發生，且程度偏重。根據稻瘟病為害時期和發病部位可將其分為不同類型的瘟種（分別為苗瘟、葉瘟、節瘟、穗頸瘟、谷粒瘟）。其中，葉瘟在整個生育期均能發生，在分蘗至拔節期為害較重；穗頸瘟主要發病于拔節至孕穗期，以破口抽穗期為關鍵期，造成秕谷、霉病等現象，對水稻的產量及品質有嚴重的影響。此外，品種間發病差異大，經田間調查，華粳7號、揚粳4227、武運粳24、南粳9108等品種發病較重。

稻瘟病發生的強度、范圍和持續時間與中小尺度氣象要素存在著較為顯著的關系，國內稻瘟病發生氣象條件和預測預報研究始于20世紀90年代。關于氣象因子如何影響稻瘟病發生、流行及危害的研究[1-3]均指出，適溫高濕、連續陰雨寡照有利于稻瘟病菌的滋生繁殖，易導致稻瘟病的流行。劉志恒等在稻瘟病病菌與氣象條件的關系等方面做了一些探討，發現病菌對溫度和濕度較敏感，為稻瘟病發生的氣象預報機理研究奠定了基礎[4]。目前對稻瘟病發生程度進行預測預警的研究主要可以分為兩大類：一類是直接利用病害資料，建立統計模型進行預測；另一類將病害資料和氣象資料相結合，通過建立氣象條件與病害程度間的回歸模型或結合致病氣象條件直接構建指標等手段來得以實現。例如胡世錄通過分析水稻主要病害的發生流行狀況、原因，利用統計預測模型研究病害流行的波動周期和特征，并構建水稻病害發生率的時間序列預測模型[5]。辜曉青采用相關、逐步回歸等統計分析的方法篩選具有指示性的氣象等級指標，并進行稻瘟病病蟲害氣候區劃[6]。郭瑞鴿等從稻瘟病病菌致病所要求的氣象條件出發，構建天氣促病指數來反映稻瘟病發生的適宜程度[7]。姚渝麗等從稻瘟病的發生機理出發，利用氣象因子建立天氣促病指數模型[8]。

目前，江蘇省尚未涉足稻瘟病發生氣象因素及農業氣象預報方面的研究，為了今后更好地開展稻瘟病的預警服務工作，探明適宜水稻稻瘟病發生、發展的氣象條件，本研究以宜興和金壇為例，根據江蘇省歷年稻瘟病觀測資料，綜合考慮氣象條件、寄主生長情況、病菌基數之間的相互關系，從致病條件出發，選取水稻關鍵生育期利于稻瘟病流行的氣象因子，利用最優化技術，構建綜合稻瘟病指標，判別稻瘟病發生、發展的氣象條件適宜度等級，并利用發病實況進行預報準確率驗證。

1資料與方法

1.1研究資料

水稻稻瘟病觀測資料為宜興和金壇2005—2014年的大面積普查情況（包括病穗率、發生面積），全省67個氣象站從1959—2014年的逐日氣象資料，以及病害發生情況的文字記載作為適宜稻瘟病發生氣象條件分析的旁證材料。

1.2研究方法

1.2.1江蘇省稻瘟病發生氣候條件分析在稻瘟病流行年份，水稻生長前期（6—7月），其氣候特點主要表現為溫暖、多雨寡照；水稻生長中后期（8月），其氣候特點表現為低溫、多雨寡照[1，4]。以宜興站為例，結合稻瘟病觀測資料，分析2005—2014年水稻生長期的氣候特點。這10年中，水稻生長前期溫度有6年為正距平，2005、2006 年平均氣溫達 27.7、27.42 ℃；降水有6年為正距平，距平值較大的年份出現在2006、2008、2011年，對應的降水量分別為 566、442.9、835 mm，降水時間分別為28、38、39 d。在這10年間的水稻生長中后期，2011、2012年平均總降水量分別高達366.1、272.2 mm，比歷年平均多125.9～219.8 mm；除2006年外，雨日均在10 d以上；日照時數有6年為負距平，其中2014年日照時數最少，比歷年平均減少64.28%；溫度有5年為負距平，最低值也出現在2014年。可見，宜興水稻生長期的氣候特點與適宜稻瘟病流行的條件對應較好。然而由表1可以看出，水稻生長前期或中后期氣象條件適宜的年份并未完全與對應年份稻瘟病發生的程度完全重合。因此，是否適宜稻瘟病的大流行須要綜合考慮水稻的整個生育期的氣象條件。

2014年稻瘟病見病早、發展期長、發病普遍率高、發生程度重，在江蘇省各地均能查見，大面積上發病以谷粒瘟、枝梗瘟、穗頸瘟和節瘟為主。結合水稻稻瘟流行前、中后期的氣象條件，分析全省的發病實況。6月初在丘陵、沿江及沿海等地秧田即查見苗瘟發病中心，移栽后普遍查見葉瘟。同期的氣象條件有利于苗瘟、葉瘟的發生，并在空間分布上也有較好的對應（圖1）。全省6、7月平均氣溫較常年同期略偏低；平均降水量北少南多，時空分布不均，主要集中在沿江中東部及蘇南地區，且當年出梅時間偏晚。除淮北和蘇南局部地區外，相對濕度除個別地區全省一致偏高；而日照時數除沿海局部地區全省一致偏少。8月中下旬雜交秈稻及早熟粳稻破口不久即見枝梗瘟及谷粒瘟，部分水稻齊穗后，灌漿達到一半以上甚至進入乳熟期之后，田間病情仍然不斷發展、病情加重。在丘陵、沿江、沿海、里下河及淮北等地區，感病品種病穗率為2%～10%，少數錯過防治適期的重發田塊病穗率高達 30%～95%，病穴率超過70%，南京丘陵地區甚至絕收。相應地，全省8月平均氣溫較常年顯著偏低；月降水量大部分地區偏多，時空分布不均，月內大部分地區出現了連陰雨天氣，有12個站達連陰雨極端天氣氣候事件標準；相對濕度全省一致偏高；日照時數全省一致偏少，為1959年以來歷史同期最少值（圖2）。

1.2.2稻瘟病氣象等級指標構建思路實際在稻瘟病的發生發展中，氣象條件、寄主生長情況、病菌基數三者的影響缺一不可。稻瘟病是氣象型病害，適宜的光、溫、水條件利于稻瘟病的流行。具體來說，溫度主要影響稻瘟病菌的生長發育。須要綜合考慮菌絲生長的溫度、分生孢子形成的溫度和發芽溫度。在適溫范圍內，降雨或持續高濕有利于病菌孢子的形成、萌發和侵入，時晴時雨或早晚霧濃、露重，最有利于病菌的生長繁殖。光照不足，寄主本身同化作用降低，稻株組織柔嫩，有利于病菌的侵入和病斑的擴展。

同時，通過上述稻瘟病流行年份水稻生長期間氣侯特點的分析，發現稻瘟病的流行與水稻生長前期和中后期氣象條件均有聯系。前期降水與越冬病稻草上的菌絲產生分生孢子有關，降水偏多、雨日多有利于越冬病稻草上的菌絲產生分生孢子。期間始現葉瘟，雖然對水稻生長影響有限，但適宜的氣象條件可促使稻瘟病病菌的萌發、傳播、侵染，增加病菌基數累積量，為后期稻瘟病在田間擴散蔓延，提供足夠的菌源[9-10]。水稻生長中后期處于拔節孕穗至抽穗灌漿期即為稻瘟病發生敏感期，在前期發病的基礎上，適宜的氣象條件有利于病菌大量繁殖和暴發，使穗頸瘟得到進一步發展和流行，對穗瘟病的大暴發起著至關重要的作用[11-12]。

因此，在明確適宜稻瘟病發生氣候條件的大背景下，針對影響最終稻瘟病暴發程度以及產量水平的發病敏感期（即穗頸瘟的高發期），結合前期的天氣條件，將葉瘟的暴發情況和氣象適宜條件作為影響穗頸瘟暴發程度的病菌基數，構造綜合稻瘟病指數來判別最終稻瘟病暴發的氣象適宜度。

1.2.3構建綜合稻瘟病指數綜上所述，本研究選取6—8月作為稻瘟病發生流行的氣象條件監測期，該時段覆蓋了水稻的葉瘟和穗頸瘟發病期。注意到日降水量和相對濕度不對應的情況，本研究考慮在其他氣象因子符合的條件下，日降水量或相對濕度達到促病條件均會導致稻瘟發生。將逐日氣象條件滿足日平均溫度為20～30 ℃，相對濕度大于90%或日降水量大于5 mm，日照時數小于1 h的情況定義為致病日。同時，將極差化處理后的病穗率與相對發生面積的乘積定義為稻瘟發病度。分析結果表明，該稻瘟發病度與實際稻瘟發生程度有很好的對應關系，可見該稻瘟發病度可以較好地表征瘟情實況。

根據指標構建思路，結合發病敏感期和菌源基數情況，考慮氣象條件對水稻整個生育過程中稻瘟病發生的影響，定義綜合稻瘟病指數Z為：

關于葉瘟指數和穗頸瘟指數敏感時段的篩選和權重系數的確定，須要綜合考慮水稻生長發育關鍵期和稻瘟病發高峰期，以及稻瘟發病度。在監測期中取30 d為固定研究時長，逐日滑動取樣（在監測時段中共有63個樣本時段），進行稻瘟發病度與葉瘟指數和穗頸瘟指數的相關分析。分別選取前、中后期里面相關性最高的時段作為其敏感時段，作為葉瘟和穗頸瘟流行的代表時段。并利用最優化技術，確定其中的權重函數α、β，計算綜合稻瘟病指數Z。

2結果與分析

2.1綜合稻瘟病指數等級劃分

將綜合稻瘟病指數Z按從大到小進行排序，可根據稻瘟病發生程度與各個等級中的樣本數，將Z值劃分成3個等級，具體做法參照郭瑞鴿的方法[7]。利用綜合稻瘟病指數Z不同取值范圍來反映氣象條件對病害發生的適宜程度，即稻瘟氣象等級（表2），自等級1～3分別代表從弱適宜到強適宜。

2.2歷史對比分析檢驗

利用宜興2005—2013年6—8月的氣象要素，通過回代歷史氣象要素計算歷年綜合稻瘟病指數Z，并與稻瘟發病度進行相關分析，分析結果通過了0.01顯著性檢驗，相關系數達0.789。從宜興歷年綜合稻瘟病指數和稻瘟病流行氣象條件適宜程度的等級判別的年變化（圖3）可以看出，其中2005、2006、2011年的氣象條件利于宜興水稻稻瘟病的發生，綜合指標判定的適宜發生程度均為3級，極易流行稻瘟。從發生實況來看，2005、2006年都大面積發生水稻稻瘟病，與反演結果較吻合。為了進一步驗證構建指數的合理性和可靠性，根據稻瘟氣象等級劃分結果，對宜興近9年稻瘟病發生發展的等級進行判定，并與觀測的實際病害發生程度級別（稻瘟發病度）進行對比分析。結果表明，綜合稻瘟病指數Z在宜興發病實況為“大流行”和“輕度流行”的預報準確率均達75%。

2.3預測對比分析檢驗

利用宜興2014年的氣象要素，計算綜合稻瘟病指數Z，對稻瘟病發生流行的適宜程度進行預測。分析結果表明，綜合稻瘟病指數Z值為13.27，稻瘟病發生大流行。該預測結果與稻瘟流行程度的實況相一致，即2014年的氣象條件為宜興稻瘟病的大發生、重發生提供了可能。

同時，利用該指數應用于其他站點進行預測驗證，定義預報等級正確個數占研究樣本數的比例為預報準確率。選出江蘇省有歷史稻瘟觀測資料并與宜興水稻品種（武運粳）相近的金壇為例，進行檢測。結果表明，從2005—2012年中，金壇僅有2005年和2007年稻瘟流行，其他年份未見稻瘟或極少發生，綜合稻瘟病指數對這8年的預報準確率均達 62.5%。其中，對于個別發生程度較低的年份，綜合稻瘟病指數還沒有給出有說服力的驗證結果，有待今后進一步搜集資料驗證。對2013年的稻瘟病發生程度預報程度偏重；2014年的預報等級與實況一致。

總體來說，歷年宜興和金壇稻瘟發病度與綜合稻瘟病指數Z有較好的相關關系（圖3）。從表3可以看出，綜合稻瘟病指數Z對宜興和金壇稻瘟流行等級的預報預測效果均較好，預測與實況結果多數只相差0～1個等級，僅有1年漏報（即預報等級小于實際發生等級）。宜興和金壇3個病害等級的平均預報準確率水平分別超過了66.7% 和62.5%。因此，利用綜合稻瘟病指數法建立江蘇省穗瘟氣象等級，監測氣象條件對病害的適宜程度是可行的。

3結論與討論

本研究以江蘇省宜興和金壇為例，在對稻瘟病流行年份、水稻生長前期和中后期氣候特征分析的基礎上，從稻瘟病病菌發展的4個階段（萌發、侵入、潛伏、暴發）出發，綜合各個氣象因子對促進稻瘟病發生、發展的影響，并考慮時間累積效應，有效結合前期和中后期適宜稻瘟病流行的氣象條件，構建綜合稻瘟病指數。該指標考慮氣象條件、寄主生長情況、病菌基數之間相輔相成的關系，具有明確的生物學意義。

利用病穗率和相對發病面積定義的稻瘟發病度，可以較好地體現稻瘟病的實際發生情況和程度。在構建綜合稻瘟病指數Z基礎上，通過統計分析，等級劃分稻瘟病的氣象適宜度。經過歷史回代和預測均證明預測的稻瘟病發生氣象等級可以較好地反映氣象條件對稻瘟病暴發的適宜性，利用該指標對宜興和金壇稻瘟病發生程度的平均預報準確率水平分別超過了66.7% 和62.5%。可見，利用綜合稻瘟病指數可以合理防治稻瘟病的發生，有效提高農氣業務服務的水平和能力。

適宜的氣象條件只是稻瘟病流行的必要條件，并不是充分條件。本研究主要從氣象角度對稻瘟病的發生進行監測預警，由于逐年間和各個站點間存在水稻品種、種植方式、防病措施等方面的差異性，因此利用綜合稻瘟病指數監測和預測的發病等級，必然會與稻瘟病實際發生的程度存在一定的差異。在今后對指數進行驗證的過程中，有待進一步研究氣象條件對病害的影響機理，利用多種監測數據，提高模型預報的準確性。

參考文獻：

[1]劉靜，王健林，宋迎波，等. 寧夏水稻稻瘟病發生程度的氣象等級預報[J]. 安徽農業科學，2009，37（11）：5021-5023.

[2]高迎娟，焦煥杰，崔金平. 吉林通化地區稻瘟病發生程度氣象等級預報方法[J]. 中國農學通報，2014，30（19）：308-311.

[3]于雷，張景媛，范維君. 氣象因子對稻瘟病的影響及預報[J]. 黑龍江氣象，1994（2）：35-36.

[4]劉志恒，王世維，魏松紅，等. 2011—2012年遼寧省稻瘟病菌種群動態分析[J]. 沈陽農業大學學報，2014，45（4）：393-397.[HJ1.85mm]

[5]胡世錄. 中國水稻主要病害流行統計預測模型研究[D]. 福州：福建農林大學，2012.

[6]辜曉青. 江西早稻稻瘟病氣象風險區劃研究[J]. 安徽農業科學，2008，36（28）：12385-12386.

[7]郭瑞鴿，杜筱玲，劉文英，等. 江西早稻瘟病發生的氣象條件監測預警方法[J]. 氣象與減災研究，2008，31（3）：48-51.

[8]姚渝麗，楊信東，郭明智，等. 利用天氣促病指數表模型預報稻瘟病發病趨勢[J]. 氣象，29（7）：52-55.

[9]劉瑞強，陳觀浩，施宗超，等. 稻瘟病葉瘟和穗瘟關系模型的建立與應用[J]. 安徽農學通報，2006，12（5）：189.[ZK）]

[10]彭洪江，彭仕鐘，吳先麗. 水稻稻瘟病葉瘟與穗頸瘟相關性分析[J]. 西南農業學報，1995，8（1）：79-83.

[11]寧萬光，謝瑛，史洪中，等. 信陽水稻稻瘟病發生規律及基于灰色預測模型的預測預報[J]. 江蘇農業科學，2014，42（6）：102-104.

[12]王偉舵，于俊杰，聶亞鋒，等. 2011—2014年江蘇省稻瘟病菌種群動態及毒力變化[J]. 江蘇農業學報，2015，31（2）：285-289.