江蘇省小麥赤霉病氣象條件適宜度判別指標

徐云??+高蘋??+繆燕??+顧天真

摘要：以江蘇省植保站農田小氣候試驗中跟蹤監測的作物層氣象數據及小麥赤霉病病情系統消長動態監測數據為研究對象，應用相關分析方法，找出適宜赤霉病發生發展的農田小氣候條件為作物層正點觀測值同時滿足氣溫Temp≥13 ℃、相對濕度RH≥70%。研究作物層溫濕度與自動氣象站溫度、濕度及風速之間的關系，確定影響農田小氣候的主要氣象因子，建立回歸方程，找出小麥易感病關鍵期內，適宜赤霉病發生發展的自動站氣象條件為：正點定時記錄同時滿足氣溫T≥14.3 ℃、相對濕度U≥64.7%。在此基礎上，構造合理的濕熱指數W，確定W的各界限值，以動態判別小麥赤霉病發生流行的氣象適宜度。經試用檢驗，判別效果較好，可以投入實際業務中應用。

關鍵詞：小麥赤霉病；氣象條件適宜度；相關分析；江蘇省

中圖分類號： S165+.28；S435.121.4+5文獻標志碼：

文章編號：1002-1302（2016）08-0188-04

小麥赤霉病是一種典型的氣候型病害，是長江流域麥區的主要病害。赤霉病不僅降低小麥產量，也影響小麥品質，給小麥生產造成巨大經濟損失。為科學合理地防治赤霉病，國內學者嘗試著用不同的方法，建立赤霉病發生程度和流行趨勢的短、中、長期預報模型[1-11]。高蘋等用前期海溫作為預報因子，采用人工神經網絡的BP網絡模型進行赤霉病預報[1-2]。馮成玉等依據濕段天氣在小麥感病的穗期開展赤霉病的短期定量預報[3]。騰明佳、南都國等運用灰色系統理論，建立了小麥赤霉病灰色預測模型[4-5]。霍治國等建立了赤霉病最大熵譜分區預報模式[6]，上海地區還曾進行了模糊相似優先比預測赤霉病[7]，另外，模糊隸屬度法、主成分分析法等在赤霉病預測上的應用也有研究[8-9]。這些方法、模型大多采用代表氣象臺站觀測的氣象要素資料。本研究以江蘇省植保站布置的農田小氣候試驗為基礎，利用架設在代表麥田的農田小氣候觀測儀器跟蹤監測作物層氣象數據以及小麥赤霉病病情系統消長動態，它們可以真實地反映麥田的田間小氣候狀況。通過分析麥田農田小氣候與氣象臺站自動氣象觀測數據的關系，研究赤霉病發生流行氣象條件適宜度判別指標，動態監測預報赤霉病發生程度和流行趨勢，使農民適時、適量開展針對性科學防治，減少用藥次數，節本增效。

1材料與方法

1.1資料來源

2013年和2014年，江蘇省植物保護站在全省布置了張家港、宜興、通州、丹陽、高郵、儀征、靖江、興化、東臺、洪澤、東海等10多個縣（市、區），進行小麥赤霉病病情系統消長動態觀測與農田小氣候同步觀測試驗。農田小氣候觀測儀每天24 h不間斷對代表麥田的溫度、濕度、輻射等氣象要素進行自動監測記錄。試驗數據匯總至江蘇省植保站，其中儀征HOBO未收到，另外由于室外水汽、灰塵及電池少電失效等原因影響，部分站點某些時次的小氣候監測數據缺失。本研究的農田小氣候資料采用24 h逐時正點觀測的數據。若正點數據缺失，就用時間上最臨近的非正點觀測數據代替。

2003—2014年張家港等地區的逐時溫度、相對濕度、降水、風速等氣象資料來源于國家氣象信息中心提供的國家級自動氣象站及區域自動氣象站地面氣象月報表數據文件，由“自動氣象觀測系統管理平臺”取得。其中2003年是北京時間02：00、08：00、14：00、20：00定時觀測記錄，2004—2014年采用24 h正點定時記錄。

1.2分析方法

1.2.1尋找適宜赤霉病發生發展的農田小氣候條件有關研究表明，赤霉病是由多種鐮刀菌侵染引起的，其流行程度與菌量、品種及小麥揚花灌漿期間的氣候條件密切相關，在溫暖潮濕和半潮濕地區尤其嚴重[12-15]。相對濕度、降水量和溫度，即小麥易感病關鍵期的天氣狀況對發病輕重起著決定性作用[16-17]。因此，根據各試驗站點小麥赤霉病始見病日至病情穩定期病情系統消長動態監測數據，分時段統計農田小氣候資料同時滿足不同溫度與濕度數值組合的總時次數及出現頻率，與赤霉病病穗率作相關性分析，找出適宜赤霉病發生發展的農田小氣候溫濕度條件。

相關性分析方法與檢驗：

假定農田小氣候資料中同時滿足某溫度與濕度的出現頻率[P]（%）與病穗率增加[S]（%）之間存在線性關系：

[JZ（][S]=a+b[P]。[JZ）][JY]（1）

若已知n組[S]與[P]的實測值（[S]i與[P]i）（i=1，2，…，n），則用一元線性回歸求出待定系數a、b以及經驗相關系數r。

給出置信度水平α，查表得到臨界值rα。若|r|>rα，表明[P]與[S]具有式（1）所示的顯著相關關系。

1.2.2農田小氣候與氣象臺站自動氣象數據對比分析將農田小氣候觀測資料與同時段自動氣象站氣象要素觀測值進行對比，對兩者之間作回歸分析，找出適宜赤霉病發生發展的農田小氣候條件所對應的自動氣象站氣象條件，使農田小氣候觀測的試驗數據得以延伸應用。

影響農田作物層溫度、濕度的氣候因素包括風速、氣溫、空氣濕度等。本研究統計了江蘇省內張家港等十幾個試驗站點的農田小氣候溫度、濕度與同區域自動氣象站風速、氣溫、空氣濕度之間的相關系數。風速采用2 min定時風速，取1位小數。空氣濕度采用相對濕度（U），即空氣中實際水汽壓與當時氣溫下的飽和水汽壓之比，以百分數（%）表示，取整數。

鑒于簡單的統計相關分析的局限性，即各個氣候影響因子之間可能存在相互作用，本研究進一步采取多元回歸分析方法，通過F統計量檢驗各因子對農田小氣候的方差貢獻，來確定影響農田小氣候溫濕度的主要氣象因子，建立自動氣象站風速、氣溫、相對濕度與農田小氣候溫度、濕度的標準化多元回歸方程，計算出適宜赤霉病發生發展的自動氣象站氣象條件。

1.2.3建立濕熱指數W判別小麥赤霉病發生流行的氣象適宜度經過以上分析得出適宜小麥赤霉病發生發展的氣候條件為同時滿足一定的溫度、濕度，本研究利用該兩要素，經過多種組合方法，采用和、積、商等形式，進行反復計算，最終構造濕熱指數W，來判別小麥赤霉病發生流行的氣象適宜度。

2結果與分析

2.1適宜赤霉病發生發展的農田小氣候條件

利用相關性分析方法，計算各試驗站點農田小氣候24小時正點觀測的溫濕度數據中，同時滿足不同溫度與濕度數值組合的出現頻率與病情系統消長動態監測到的赤霉病病穗率的相關關系[18]，結果（表1）表明，適宜赤霉病發生發展的農田小氣候條件為：正點觀測值同時滿足氣溫Temp≥13 ℃、相對濕度RH≥70%。

通過α=0.05的顯著性檢驗，“*”為通過α=0.1的顯著性檢驗。[FK）]

[FL（2K2]2.2[JP3]作物層溫濕度與自動氣象站溫度、濕度及風速之間的關系

對張家港等十幾個試驗點2013年、2014年小麥易感病關鍵期農田小氣候24 h正點觀測的溫度、濕度與同區域自動氣象站正點定時溫度、濕度、風速記錄進行相關分析（樣本不考慮不同站點之間的差異性），結果表明：

（1）溫度：自動氣象站溫度與農田小氣候溫度呈高度正相關，相關系數為0.96，擬合優度r2為0.923，非常接近于1，說明擬合效果不錯（圖1）。P值（Significance F）遠小于 0.001，說明模型有極明顯的統計學意義，通過了α=0.001的顯著性檢驗。

（2）濕度：自動氣象站濕度與農田小氣候濕度呈高度正相關，相關系數為0.94。通過了α=0.001的顯著性檢驗（圖2）。

即小麥易感病關鍵期內，適宜赤霉病發生發展的自動站氣象條件為：正點定時記錄同時滿足氣溫T≥14.3 ℃、相對濕度U≥64.7%。

2.3濕熱指數W判別赤霉病發生流行的氣象適宜度

從以上分析可以看出，小麥易感病關鍵期的天氣狀況對發病輕重起著決定性作用。適宜小麥赤霉病發生發展的自動站氣象條件為：同時滿足氣溫T≥14.3 ℃、相對濕度U≥64.7%。一定的溫度、濕度同為小麥赤霉病的影響因素，因此，筆者利用該兩要素，采用和、積、商等多種組合形式，進行反復計算，最終發現以其乘積形式構造的濕熱指數W，在判別小麥赤霉病發生流行的氣象適宜度應用中效果最優。

濕熱指數W，其表達式為：

[JZ（]W=[SX（]T=14.3[TX-]〖〗T0[SX）]×[SX（]U=64.7[TX-]〖〗U0[SX）]×100。[JZ）][JY]（4）

式中：W為某時段濕熱指數；T為對應時段內自動氣象站正點溫度，T0為該地區累年5月份平均溫度；U為對應時段內自動氣象站正點相對濕度，U0為該地區累年5月份平均相對濕度。求平均時間段為W所對應的某時段。

利用濕熱指數W來判別小麥赤霉病發生流行的氣象適宜度，還需要確定W的界限值。

根據公式（4），計算2013年、2014年江蘇省張家港、宜興等十幾個站點各時段的W值，與病情系統消長動態監測到的赤霉病病穗率增加量（某時段末日監測的病穗率與首日病穗率之差）進行統計分析，作散點圖（圖3）。

式中：S為某時段赤霉病病穗率增加量（%）（某時段末日監測的病穗率與首日病穗率之差），W為對應時段的濕熱指數值。

對方程回歸系數的顯著性檢驗，P<0.001，達到了極顯著水平。

利用方程（5），得到W=3.2時，S=10%；W=5.3時，S=20%；W=7.4時，S=30%。即：

當濕熱指數W<3.2時，小麥赤霉病病穗率增加小于10%，赤霉病發生流行的氣象適宜度等級為1級；當3.2≤W<5.3時，小麥赤霉病病穗率增加量為10%～20%，赤霉病發生流行的氣象適宜度等級為2級；當5.3≤W<7.4時，小麥赤霉病病穗率增加量為20%～30%，赤霉病發生流行的氣象適宜度等級為3級；當濕熱指數W≥7.4時，小麥赤霉病病穗率增加將超過30%，氣象條件對赤霉病的流行非常適宜，赤霉病發生流行的氣象適宜度等級為4級。

實際應用中，從小麥赤霉病始見病日開始，根據氣象要素的實況值計算濕熱指數W，判別前期氣象條件是否適宜赤霉病發生發展；應用歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）細網格（0.25°×0.25°）數值預報、T639等中、短期數值預報產品，預測未來幾天的溫度和空氣相對濕度，計算濕熱指數W，判別赤霉病發生流行的氣象適宜度等級，對赤霉病發生發展進行動態監測預報，使農戶科學防治赤霉病，減少防治成本。

2.4試用檢驗

2003年江蘇省小麥赤霉病發生較重，2004年、2008年江蘇省小麥赤霉病中等到輕發生，因此本研究選取計算了2003年、2004年、2008年洪澤、東臺等5個站點的濕熱指數W，檢驗其動態判別赤霉病發生流行的氣象適宜度等級的準確度，結果見表3。

從表3可以看出，用濕熱指數W動態判別赤霉病發生流行的氣象適宜度等級，2003年判別結果與實際相符的有14例，錯誤4例，判別準確率77.8%；2004年判別結果與實際相符的有7例，錯誤2例，判別準確率也是77.8%；2008年判別結果與實際相符的有8例，錯誤2例，判別準確率80.0%。

由此可見，用濕熱指數W動態判別赤霉病發生流行的氣象適宜度等級效果較好。

3結論與討論

（1）利用相關性分析方法，找出適宜赤霉病發生發展的農田小氣候條件為：正點觀測值同時滿足氣溫Temp≥13 ℃、相對濕度RH≥70%。

（2）研究作物層溫濕度與自動氣象站溫度、濕度及風速之間的關系，確定影響農田小氣候的主要氣象因子，建立回歸方程。計算得到小麥易感病關鍵期內，適宜赤霉病發生發展的自動站氣象條件為：正點定時記錄同時滿足氣溫T≥14.3 ℃、相對濕度U≥64.7%。

（3）構造濕熱指數W，確定W的各界限值，動態判別小麥赤霉病發生流行的氣象適宜度。經試用檢驗，判別效果較好。

（4）江蘇省植保站的小麥赤霉病病情系統消長動態觀測與農田小氣候同步觀測試驗還在進行，我們將跟蹤后續試驗，將上述結果應用到赤霉病防控防治的實際工作中，使研究成果更完善。

參考文獻：

[1]高蘋，居為民，陳寧，等. 人工神經網絡方法在赤霉病預報中的應用研究[J]. 中國農業氣象，2001，22（2）：21-24.

[2]劉志紅，張雷，燕亞菲，等. BP神經網絡在小麥赤霉病氣象預測中的應用[J]. 云南農業大學學報，2010，25（5）：680-685.