水稻紋枯病始發期和病情關鍵影響因子研究

摘" 要：為明確黑龍江省水稻紋枯病的始發期和病情擴展蔓延關鍵影響因子，利用4 a的紋枯病病情田間調查數據和氣象數據，確定水稻孕穗期是紋枯病的始發期，使用SPSS軟件分析結果表明，夜間大氣溫度是影響黑龍江省紋枯病病情的關鍵因子。

關鍵詞：水稻；紋枯??；氣象因子；病情指數；始發期

中圖分類號：S435.111.4+2" " " " " " " " " " " " 文獻標志碼：A文章編號：1673－6737（２０23）02－００27－０4

Study on Beginning Date and Disease Key Influencing

Factors of Rice Sheath Blight

LI Peng

（Institute of plant protection， Heilongjiang Academy of Land Reclamation Sciences， Harbin" 150038， China）

Abstract： In order to clarify the beginning date of rice sheath blight and the key influencing factors of disease expansion and spread in Heilongjiang Province， the field survey data and meteorological data of rice sheath blight in four years were used. The results of SPSS software analysis showed that the booting stage of rice was the beginning date of rice sheath blight， and the night atmospheric temperature was the key factor affecting the disease of rice sheath blight in Heilongjiang Province.

Key words： Rice; Sheath blight; Meteorological factor; Disease index; Beginning date

目前水稻病害預警較多地依靠經驗性方法，通常是對病害發生總體趨勢進行定性研判和預測，這種相對粗放的方式難以滿足綠色、精準植保防控對病害發生空間分布和時間過程的信息需求，無法有效指導植保防控作業的實施。在水稻各類病害中，水稻紋枯病是世界性水稻流行病害，由于當前缺乏高抗品種，在我國各水稻產區均有分布，是我國水稻三大病害之一，是黑龍江省二類水稻病害，潛在的產量損失在15%以上，通常導致10-30%的減產[1]。在品種和栽培條件大致相同時，不同年份病害發生輕重主要受溫度、濕度綜合影響。為此，筆者以病情調查日期（7月～9月）前至始發期夜間8 h（20：00至次日4：00）平均氣溫的積溫、相對濕度為因子進行相關分析，以期明確影響水稻紋枯病病情關鍵影響因子。

1" 材料與方法

1.1" 試驗安排

水稻品種為龍粳31，在歷年發病田塊種植50 m2，采用5點取樣調查法選取5個調查點，每點選取連續10穴。田間管理按照寒地水稻葉齡診斷栽培技術執行，不施用任何殺菌劑，田間設置溫濕度自動記錄儀。

1.2" 試驗調查

1.2.1" 調查方法" 調查每穴所有株數。根據水稻葉鞘和葉片危害癥狀程度分級，以株為單位。

分級標準：

0級：全株無病；

1級：第四片葉及其以下各葉鞘、葉片發?。ㄒ詣θ~為第一片葉）；

3級：第三片葉及其以下各葉鞘、葉片發??；

5級：第二片葉及其以下各葉鞘、葉片發病；

7級：劍葉葉片及其以下各葉鞘、葉片發病；

9級：全株發病，提早枯死。

1.2.2" 調查時間和次數" 7月10日開始定期定點調查至水稻生育后期。

1.3" 記錄和計算方法

記錄調查時間、總株數、各分級的病株數，計算出病情指數；記錄紋枯病始發期。

2" 結果和分析

2.1" 紋枯病始發期

通過4 a的紋枯病始發期調查（表1），結果表明7月17日至7月19日是紋枯病的始發期，此時水稻正處于孕穗期。

2.2" 曲線回歸分析

依據病情擴展的天數，2017年紋枯病病情指數呈Logistic曲線上升趨勢（圖1），其Logistic曲線回歸方程y=16.4/（1+18.1e-0.1076x），r=-0.9585，曲線回歸極顯著，R2=0.9766，Logistic曲線回歸方程擬合度高，估測的可靠程度達97.66%，可靠程度高；2018年雖然紋枯病始發期早，但田間發病的穴數少，7月29日才開始定點調查，紋枯病病情指數呈對數曲線上升趨勢（圖2），其對數曲線回歸方程y=1.0708ln（x）+5.9102，r=0.8856，曲線回歸極顯著，R2=0.8843，對數曲線回歸方程擬合度高，估測的可靠程度達88.43%，可靠程度高；2019年紋枯病病情指數呈Logistic曲線上升趨勢（圖3），其Logistic曲線回歸方程y=11.2/（1+4.9e-0.067528x），r=-0.8649，曲線回歸極顯著，R2=0.8367，Logistic曲線回歸方程擬合度高，估測的可靠程度達83.67%，可靠程度高；2020年紋枯病病情指數呈Logistic曲線上升趨勢（圖4），其Logistic曲線回歸方程y=71.4/（1+121.4e-0.054929x），r=-0.9014，曲線回歸極顯著，R2=-0.9489，Logistic曲線回歸方程擬合度高，估測的可靠程度達94.89%，可靠程度高。

2.3" 直線回歸分析

紋枯病菌侵染、擴展和大氣溫度、相對濕度等氣象因素密切相關，本論文以病情調查日期前至始發期夜間8 h的平均氣溫的積溫、相對濕度為因子進行相關分析（表2），并構建了水稻紋枯病病情直線回歸方程，然而在相關分析時發現相對濕度對病情擴展蔓延不會產生影響關系，但大氣溫度對病情擴展起顯著正向影響作用，原因可能是夜間8 h的近水面平均相對濕度均在90%以上，甚至更高，有利于紋枯病菌的侵染和擴展蔓延，不同時間段對病情擴展無顯著差異，因此將病情調查日期前至始發期夜間8 h平均氣溫的積溫作為因子，構建直線回歸方程。使用SPSS分析軟件分析結果表明，2017年直線回歸方程y=-2.669 +0.017x，r=0.967，r2=0.936，F=116.669，通過F檢驗，直線回歸極顯著，回歸方程估測可靠程度高達93.6%，擬合度高；2018年直線回歸方程y=5.789 +0.003x，r=0.797，r2=0.635，F=8.714，通過F檢驗，直線回歸顯著，回歸方程估測可靠程度達63.5%，擬合度較高；2019年直線回歸方程y=-1.909+ 0.011x，r=0.970，r2=0.941，F=159.959，通過F檢驗，直線回歸極顯著，回歸方程估測可靠程度高達94.1%，擬合度高；2020年直線回歸方程y=-15.593+0.072x，r=0.983，r2=0.967，F=354.324，通過F檢驗，直線回歸極顯著，回歸方程估測可靠程度高達96.7%，擬合度高。

3" 結論與討論

3.1" 施藥次數

水稻紋枯病的發生可分為初期水平擴展階段和中后期垂直擴展階段，紋枯病的始發期也就是處在初期的水平擴展階段，控制住紋枯病發生初期的水平擴展階段也就能防治紋枯病的發生，因此在紋枯病始發期施藥防治就能很好地防控紋枯病的發生。黑龍江省水稻紋枯病一直延續著在水稻拔節期（7月初，倒2葉完全展開）和孕穗期2次施藥的習慣[2-5]，筆者提出在水稻紋枯病始發期（孕穗期）1次施藥防治，減少了施藥次數，減少了農藥的使用，凈化了農田生態環境，減少了面源污染。

3.2" 病情動態影響因子

依據病情擴展的天數， 2017年、2019年和2020年紋枯病病情指數呈Logistic曲線上升趨勢，而2018年紋枯病病情指數呈對數曲線上升趨勢，其主要原因是病情增長時大氣溫度對病情的擴展蔓延起著重要作用，尤其是水稻冠層溫度對紋枯病的擴展蔓延最為重要，筆者將病情調查日期前至始發期夜間8 h的平均氣溫的積溫作為因變量，構建直線回歸方程。使用SPSS分析軟件分析結果表明，夜間8 h的平均氣溫的積溫和紋枯病病情指數呈顯著或極顯著正相關，因此影響黑龍江省紋枯病病情的關鍵因子是大氣溫度，尤其是夜間大氣溫度。

由于夜間田間相對濕度高，有利于紋枯病菌的生長，因此夜間能基本保持或滿足紋枯病擴展蔓延所需濕度，而且明確了夜間大氣溫度才是影響黑龍江省紋枯病病情的關鍵因子。而有些報道則將相對濕度作為氣象因子構建統計模型或作為促病氣象指標建立天氣促病指數，預測紋枯病的病情動態或發生趨勢[6，7]。

參考文獻：

[1] Skr Y，Reddy M S，Kloepper J W，et al.Rice Sheath Blight：A Review of Disease and Pathogen Management Approaches[J].Journal of Plant Pathologyamp;Microbiology， 2014，5（4）：1-4.

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[3] 黃成亮.黑龍江省水稻紋枯病的發生與防治[J].黑龍江農業科學，2017（11）：119-120.

[4] 陳德權.75%禾技防治水稻紋枯病效果[J].現代化農業，2014（6）：68-69.

[5] 任淑娟.水稻紋枯病發生規律與化學防治技術研究[J].北方水稻，2007（6）：50-51.

[6] 張雪雪.氣象因子驅動的水稻紋枯病發展動態預測模型研究[D].杭州：杭州電子科技大學，2020.

[7] 王秋芽，劉思鄉，劉洪華，等.利用天氣促病指數預報水稻紋枯病發病趨勢[J].作物研究，2011，25（6）：586-588.