山西省葡萄白粉病流行區溫度多時間尺度變化特征分析

唐秀麗 楊建敏 燕平梅 孟志龍

關鍵詞：葡萄白粉病流行；月均溫度；一元線性回歸；Mann-Kendall檢驗；Morlet小波分析

我國葡萄種植歷史悠久，隨著葡萄種植品種結構的不斷優化，現已形成極具地方代表性的葡萄產區[1]。在全球氣候變暖的大背景下，農業生產活動的不穩定性增加、種植結構和布局發生改變，隨著設施農業的推廣和應用，栽培管理和病蟲害防治措施的不合理，葡萄產區病蟲害發生頻率及范圍都有明顯的改變，病害發生逐漸向更高緯度、海拔遷移延伸，病害越冬和發生的地理位置擴大[2-4]。葡萄白粉病幾乎遍布世界所有葡萄產區[5-8]，在我國各地都有發生，以北方干旱種植區發病較為嚴重[9]，該病害導致葡萄品質明顯降低，產量損失輕則15%～30%，重則70%～80%，甚至絕產絕收[10]。因此，加強對葡萄白粉病發生和流行的有效控制，對于保障葡萄豐產和穩產具有重要的意義。

山西省地理位置優越，氣候適宜，是我國葡萄產業的主要產區之一，栽培區主要集中在山西省運城、臨汾、太原等市，栽培面積約占全省栽培總面積的97%[1，11-12]。山西省葡萄白粉病始發期為4月，9—10月停止發病[13]。溫度是影響葡萄白粉病發生流行的首要關鍵氣象因子，也是反映長期氣候變化最基本最直接的因素[3，7]。溫度的定量化分析對農業生產具有非常重要的指導作用[14]。Mann-Kendall檢驗法（M-K法）不需設置任何參數，又稱無分布檢驗，因其檢驗不會受到少數異常值的影響，被廣泛應用于氣候的診斷與預測，用來判斷氣候序列中是否存在突變現象[15-18]。Morlet小波分析通過對時間序列變化信號降噪、重建和提取，進而確定在任一時刻時間序列的頻率特征，具有嚴格的突變點診斷能力，常被用于地學領域各種氣象因子的時間格局特征分析[15，17-18]。翟秋敏等[15]采用M-K突變檢驗和小波分析得出，1951—2012年豫南地區的平均氣溫突變后上升趨勢顯著，年平均氣溫的振蕩周期存在多時間尺度結構，由“大—中—小”三重嵌套而成，主要振蕩周期是30a。張月晴等[17]通過小波分析和M-K檢驗對1960—2019年銀川地區逐月氣溫數據分析發現，該地區夏、秋和冬季氣溫均發生一次突變；整年、春、夏和秋季氣溫主要振蕩周期都為28a，冬季分別為5、19a。可見，我國氣候變化具有明顯的區域性特征，而現有對氣候變化的研究大多局限于大尺度的地理區域上，因農業生產極具地域性，這種大尺度研究不能準確反映氣候變化給農業生產帶來的潛在影響[19-22]，而有關在植物病害發生流行各階段中的氣候變化特征研究更是少之又少。

本研究以1962—2021年山西省葡萄白粉病發生流行區的溫度長時間序列為對象，采用線性趨勢分析、M-K檢驗和小波分析法，分析溫度序列在葡萄白粉病不同流行期的不同尺度上的結構和周期變化特征，挖掘溫度長時間序列的潛在變化規律，以期為山西省葡萄白粉病的預測預報提供重要參考價值。

1 材料和方法

1.1 研究區概況

山西省葡萄白粉病發生流行區主要在晉城市、臨汾市、運城市全市以及太原市、晉中市、呂梁市等部分區縣。該地區屬于北溫帶大陸性季風氣候，四季分明，冬春兩季較干旱且多風，夏秋兩季降水較集中，全年日照充足，年平均氣溫8～14℃，晝夜溫差較大。

1.2 氣象數據

試驗收集山西省葡萄白粉病發生流行區9個氣象站點（太原、臨汾、侯馬、運城、介休、陽城、隰縣、長治、原平）的1962—2021年月均溫度數據進行分析，缺測部分用鄰近站及歷史資料等進行插補，數據來源于國家氣象科學數據中心（https：//data.cma.cn）和山西省氣象信息中心。

1.3 溫度隨時間序列變化一元線性回歸分析

根據山西省葡萄白粉病發生流行規律，將研究階段分為葡萄白粉病整個流行期（11月至次年10月）、越冬期（11月至次年3月）、發病初（盛）期（4—6月）、越夏期（7—8月）和發病末期（9—10月）。

以時間（年）為自變量x、月均溫度為因變量y，用回歸法擬合出溫度隨時間序列變化曲線，得到回歸方程：y=a1x±a0，溫度傾向率（單位為℃/10a）定義為b=10a1。當b>0時，說明溫度隨時間x呈上升趨勢，b<0時，說明溫度隨時間x呈下降趨勢。試驗采用Office2017軟件對數據處理和分析。

1.4 M-K突變檢驗

采用Office2017軟件對數據進行M-K突變檢測。設時間序列為X1、X2、…、Xn（n為樣本量），定義Dk的計算如公式（1）。

將氣候序列X的逆序列（Xn、Xn-1、…、X1）重復上述過程，使UBk=?UF（kk=n、n?1、…1），當k=1時，UB1=0。UF>0說明溫度升高；UF<0說明溫度降低。UF值超出臨界線（臨界值U0.05=±1.96）說明溫度顯著升高或降低（P<0.05）。在臨界線之間，UB和UF兩曲線交點對應的時刻，為該溫度序列發生突變的時間。

1.5 Morlet小波分析

利用MatlabR2022a小波分析工具包進行Morlet小波分析[16-18]。

小波系數值大小反映信號的強度。等值線>0，用黑色線條表示，說明此時溫度呈上升趨勢；等值線<0，用紅色線條表示，說明此時溫度呈下降趨勢。系數值=0時對應溫度序列的突變點。等值線沒有閉合，說明在一段時間內溫度有繼續升高的趨勢。

小波方差表示溫度時間序列呈周期性波動的強弱。峰值處對應的尺度為該溫度序列的主要周期。

2 結果與分析

2.1 山西省葡萄白粉病發生流行區溫度序列變化一元線性回歸分析

近60a，山西省葡萄白粉病發生流行區溫度序列呈明顯上升的趨勢。整個病害流行期溫度上升極顯著（P<0.01），變化趨勢為0.35℃/10a；越冬期、發病初（盛）期和發病末期月均溫度均呈極顯著升高趨勢（P<0.01），越冬期溫度上升最快，其次是發病末期及發病初（盛）期，溫度傾向率分別為0.53、0.22、0.21℃/10a；越夏期溫度上升最慢，月均溫度序列呈顯著上升趨勢（P<0.05），溫度傾向率為0.11℃/10a（表1）。

2.2 山西省葡萄白粉病發生流行區溫度序列M-K檢驗分析

山西省葡萄白粉病不同流行期的溫度都發生突變且都通過了95%置信檢驗。越冬期，1978年后溫度隨時間序列呈明顯上升趨勢，1993年后顯著上升，在1994年發生一次突變。發病初（盛）期，溫度序列波動較大，分別于2011、2015、2018年發生3次突變，2014年后呈顯著上升。越夏期，2007年后溫度序列呈上升趨勢，2016年發生一次突變，突變后，溫度呈先上升后下降趨勢。發病末期，1989年后溫度序列呈上升趨勢，于1997年發生一次突變，2002年后呈顯著上升趨勢（圖1）。

2.3 山西省葡萄白粉病發生流行區溫度序列Morlet小波分析

越冬期溫度序列在35～45a的時間尺度上經歷了高—低—高3個循環交替的過程，在18～35a的時間尺度上經歷了低—高—低—高4個循環交替的過程，在10～20a的時間尺度上經歷了高—低—高—低—高—低—高—低—高9個循環交替的過程，對于10a以下的時間尺度，月均溫度上升和降低時期交替較為頻繁，尤其在2000年后，高低溫交替非常頻繁。小波方差分別于2、4.5、9.5、25a出現峰值，其中，9.5a周期的振蕩最強，為第1主周期，第2、3、4主周期分別為2、4.5、25a（圖2）。

發病初（盛）期溫度序列在30～45a的時間尺度上經歷了高—低—高3個循環交替的過程，在25～30a的時間尺度上經歷了低—高—低—高4個循環交替的過程，在15～25a的時間尺度上經歷了低—高—低—高—低—高—低—高8個循環交替的過程，對于10a以下的時間尺度，月均溫度高低時期交替較為頻繁。未來一段時間，月均溫度呈上升趨勢。短周期0～5a，高低溫交替非常頻繁。小波方差的峰值分別于2、3、7、10.5、17.5a出現，最高峰為7a對應的小波方差，表明7a周期的振蕩最強，第1主周期為7a，2、3、10.5、17.5a分別為第2、3、4、5主周期（圖3）。

越夏期溫度序列在35～45a的時間尺度上經歷了高—低—高3個循環交替的過程，在25～35a的時間尺度上經歷了高—低—高—低—高5個循環交替的過程，在15～20a的時間尺度上經歷了高—低—高—低—高—低—高7個循環交替的過程，對于10a以下的時間尺度，溫度上升和降低時期交替較為頻繁，0～5a冷暖交替更加頻繁。小波方差分別在4、5.5、9.5、15.5、25a出現峰值，小波方差的最高峰出現在25a，表明該周期的振蕩最強，為第1主周期，第2、3、4、5周期分別為4、5.5、9.5、15.5a（圖4）。

發病末期溫度序列在30～45a的時間尺度上經歷了高—低—高3個循環交替的過程，在15～20a的時間尺度上經歷了高—低—高—低—高—低—高7個循環交替的過程，對于10a以下的時間尺度，溫度上升和降低時期交替較為頻繁，未來一段時間溫度呈現上升的趨勢。小波方差可知，10a為第1主周期，在該周期下振蕩最強；4、6、20a分別為溫度序列振蕩第2、3、4主周期（圖5）。

3 結論與討論

本研究通過對山西省葡萄白粉病流行區不同白粉病流行階段溫度序列進行多時間尺度特征分析，掌握歷史氣候變化規律，為健全葡萄白粉病預測預報體系提供理論參數。全球氣候變暖背景下，葡萄白粉病不同流行期溫度變化特征不一樣，但都呈波動上升趨勢，與我國溫度變化趨勢一致[22]。隨著一定范圍內的溫度升高，植物病害發生越來越嚴重[3，23]。越冬期溫度上升最快，該分析結果與我國北方冬小麥白粉病流行區的溫度變化特征相似[3]。在枝蔓的芽鱗片內或被害組織內，白粉病菌以菌絲體或閉囊殼越冬。在暖冬條件下，病菌冬季繼續繁殖或者越冬死亡率降低，導致殘存數量增多，越冬后的菌源基數明顯增加[23]。發病初（盛）期氣溫上升明顯，越冬后病菌生長速率加快[24]，菌絲生長侵染迅速并產生大量的分生孢子，隨后，借助氣流，分生孢子傳播到新的嫩葉、新梢、花器及幼果，反復侵染造成危害。SALL[25]研究發現，一定程度的溫度升高，葡萄白粉菌分生孢子的萌發率和侵染率均表現為先增加后下降的變化。越夏期溫度上升最慢，高溫條件下病菌萌發受抑制程度低，有利于病菌成功越夏，增加病原菌數，加重秋季白粉病發生危害，在山區一些較陰涼地區分生孢子也可繼續侵染危害。發病末期氣溫偏高，白粉菌分生孢子在秋梢上可繼續危害，延長白粉菌冬前的為害時間，越冬期的病菌數量增加，是來年發病的一個重要基礎[23]。

氣候系統以不同時間尺度進行相應的變化，分析氣候變化需要進行突變檢測和周期變化的局部特征[26-27]。近60a，山西省葡萄白粉病不同流行區的溫度突變年份出現在1994年之后，突變后，溫度上升趨勢更為明顯，該結果與我國大部分地區突變年份分布在1986年之后相吻合[22]。越冬期和發病末期的溫度長時間序列呈較穩定的波動上升趨勢，而發病初（盛）期、越夏期溫度序列波動較大，為白粉病的發生創造更為有利的條件。不同時間尺度周期中，葡萄白粉病流行期溫度序列呈現冷暖交替振蕩規律，在未來一段時間溫度繼續呈上升趨勢。氣候變暖，葡萄物候期提前，葡萄生長的關鍵時期如花期發生了變化，或作物的營養生長期變長，從而改變了氣候變暖對葡萄病害的影響[28]。此外，溫度升高還會影響病菌越冬、越夏的基數和存活數，分生孢子隨氣流的傳播擴散能力，病菌的生命周期狀態發生改變，加重對葡萄的危害，影響其產量和品質[23]。因此，要在掌握氣候變化特征的基礎上，加強對葡萄白粉病的預測預報，及時調整農業措施或種植抗病品種改變“寄主—病原物—環境”之間的復雜關系，從而削弱甚至消除氣候變暖給葡萄白粉病帶來的影響。

今后還需要對存在的問題進一步進行研究。一是由于本研究的數據主要來自于歷史數據的統計，數據的精確性需要進一步檢驗。二是缺乏空間數據（經緯度），難以較好地量化其空間分布，需進一步進行精細化的空間分析。三是在對植物病害的長期監測數據以及對病害的完整追蹤調查研究的基礎上，需進一步建立氣候變化與植物病害的預測預報模型[29-30]。四是葡萄白粉病的發生流行除了與溫度有關外，還與別的氣象因子如濕度、光照、風速等相關，葡萄抗性品種的種植、灌溉、施肥等因素也有直接關系[31-32]，此外，氣候變化的成因、人類活動對葡萄種植區域氣候的影響程度等都是今后需要深入研究的。