安徽省中南部小麥赤霉病氣象等級預(yù)報方法研究

岳 偉 陳 曦 邱 坤 王蓓蓓 鄧 斌 姚衛(wèi)平

(1.安徽省農(nóng)業(yè)氣象中心,合肥 230031;2.安徽省植物保護(hù)總站,合肥 231400;3.宣城市宣州區(qū)植保植檢站, 安徽 宣城 242000;4.池州市農(nóng)技推廣中心植保站, 安徽 池州 247000)

赤霉病是我國小麥生產(chǎn)中的主要病害之一，主要發(fā)生在長江中下游、江淮、黃淮和華北南部等麥區(qū)[1]。赤霉病不僅會影響小麥產(chǎn)量，而且還會降低小麥品質(zhì)，減少蛋白質(zhì)和面筋含量，出粉率降低，加工性能受到明顯影響[2]；同時由于感病麥粒內(nèi)含有致嘔毒素和類雌性毒素，食用易導(dǎo)致人畜中毒[3]。受全球氣候變暖、農(nóng)業(yè)耕作方式改變、小麥種植區(qū)域南移等因素影響，小麥生產(chǎn)面臨赤霉病危害的風(fēng)險不斷增加[4]。安徽省小麥常年種植面積260萬hm2以上，是全國小麥主要產(chǎn)區(qū)，近年來赤霉病發(fā)生面積200萬hm2左右，給小麥安全生產(chǎn)造成嚴(yán)重威脅。因此開展小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型研究，提升赤霉病預(yù)測預(yù)報水平，對做好赤霉病綠色防控，提高小麥產(chǎn)量和品質(zhì)，保障安徽省糧食安全生產(chǎn)都具有重要意義。

小麥赤霉病是一種典型的“氣象型”病害，年際間發(fā)生流行程度主要取決于氣象條件的變化，特別是在小麥開花期前后一段時間內(nèi)的氣象條件[5]。研究表明，赤霉病發(fā)生與溫度、濕度、降水、日照等氣象因子有關(guān)[6-8]。利用氣象條件開展小麥赤霉病預(yù)測預(yù)報是研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一，徐敏等[3,9-12]利用降水量、降水日數(shù)、相對濕度、平均氣溫等氣象要素，采用回歸分析、判別分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，分別建立了江蘇、陜西、上海、河南等地的小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型，并取得了較好的預(yù)測效果。在預(yù)報因子的選擇方面，除降水、溫度、濕度等常規(guī)的地面觀測要素外，大氣環(huán)流、海溫等因子也被應(yīng)用于赤霉病氣象等級預(yù)報模型中[10,13-14]。在利用降水因素開展小麥赤霉病預(yù)測模型的研究中，雨日、雨量、相對濕度等要素較為常用[15-16]，但考慮日降水強(qiáng)度對赤霉病影響的研究鮮有報道；此外，在小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期選擇方面，多以固定旬作為赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期[2,5,16]，而未考慮小麥發(fā)育期年際間的差別，建立的模型難以滿足農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)需求。

因此，本研究擬利用安徽省中南部4 個代表站的小麥赤霉病病穗率資料、發(fā)育期資料及對應(yīng)氣象資料，以小麥?zhǔn)妓肫跒榛鶞?zhǔn)，綜合考慮始穗期前后固定時段內(nèi)降水日數(shù)和降水等級對赤霉病的影響，采用相關(guān)分析、回歸分析等方法，構(gòu)建小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型，以期為安徽省小麥赤霉病氣象等級預(yù)報業(yè)務(wù)服務(wù)提供技術(shù)支撐，也為做好小麥赤霉病精準(zhǔn)預(yù)測和綠色防控工作提供科學(xué)參考依據(jù)。

1 研究資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

以安徽中南部為研究區(qū)域，江淮地區(qū)選擇滁州市和廬江縣為代表站，沿江和江南地區(qū)分別選擇池州市和宣城市為代表站。以病穗率作為小麥赤霉病發(fā)生程度指標(biāo)。各代表站小麥赤霉病病穗率資料和小麥發(fā)育期資料分別來自當(dāng)?shù)刂脖Ｕ?，對?yīng)年份氣象資料來源于安徽省氣象信息中心，主要包括逐日降水量。各代表站赤霉病病穗率資料樣本分別為滁州市1985—2020年、廬江縣1987—2020年、池州市1991—2020年、宣城市1986—2020年。各代表站2016年以前的資料作為歷史樣本用于模型建立，2016—2020年的資料作為獨(dú)立樣本用于模型預(yù)測檢驗。

1.2 小麥赤霉病氣象等級劃分

根據(jù)安徽省地方標(biāo)準(zhǔn)《小麥赤霉病測報調(diào)查規(guī)范》[17]，結(jié)合安徽省小麥赤霉病發(fā)生特點(diǎn)，將赤霉病發(fā)生氣象等級劃分為5個等級，即：病穗率≤3%為1級，表示氣象條件不適宜，對應(yīng)赤霉病輕發(fā)生；3%<病穗率≤10%為2級，表示氣象條件基本適宜，對應(yīng)偏輕發(fā)生；10%<病穗率≤20%為3級，表示氣象條件較適宜，對應(yīng)中等發(fā)生；20%<病穗率≤30%為4級，表示氣象條件適宜，對應(yīng)偏重發(fā)生；病穗率>30%為5級，表示氣象條件非常適宜，對應(yīng)大發(fā)生。

1.3 研究方法

1.3.1研究思路

根據(jù)小麥赤霉病發(fā)生流行與氣象條件的關(guān)系，以小麥?zhǔn)妓肫谇昂笠欢螘r間作為赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期，以關(guān)鍵期降水日數(shù)作為影響赤霉病的主要?dú)庀笠蜃?，通過相關(guān)分析確定赤霉病發(fā)病關(guān)鍵期具體時段，同時考慮降水等級對赤霉病的影響，通過引入雨量系數(shù)形成綜合降水指數(shù)。利用回歸分析，建立基于綜合降水指數(shù)的小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型。

1.3.2雨量系數(shù)計算方法

由于不同降水量在小麥赤霉病發(fā)病過程中所起的作用不同，參照天氣預(yù)報中24小時降水量級標(biāo)準(zhǔn)，將赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期日降水量分為0.1 mm≤R<10 mm(小雨)、10 mm≤R<25 mm(中雨)、25 mm≤R<50 mm(大雨)、50 mm≤R<100 mm(暴雨)、100 mm≤R<250 mm(大暴雨)、R≥250 mm(特大暴雨)6不同等級，并對不同等級的降水賦予不同系數(shù)，計算方法如下：

(1)

式中：R為小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期日降水量；r1、r2、…、r6分別為不同降水等級對應(yīng)的雨量系數(shù)。

1.3.3綜合降水指數(shù)

綜合降水指數(shù)是反映降水日數(shù)和降水強(qiáng)度對赤霉病的綜合影響程度，為赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期逐日雨量系數(shù)累計值，計算方法如下：

(2)

式中：Rc為影響小麥赤霉病發(fā)生的綜合降水指數(shù)；i為赤霉病發(fā)生關(guān)鍵生育期降水日數(shù)，i=1，2，…，n；f(Ri)為關(guān)鍵期日雨量系數(shù)。綜合降水指數(shù)越大，即降水條件越適宜赤霉病的發(fā)生流行，反之，則不適宜赤霉病的發(fā)生流行。

1.4 模型檢驗方法

小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型的回代檢驗和預(yù)測檢驗，參照王志偉等[18]提出的計算方法，即模型模擬等級與實(shí)際等級相差0～0.5級為完全符合，準(zhǔn)確率計為100%；相差0.5～1.0級為比較符合，計為80%；相差1.0～1.5級為基本符合，計為70%；相差1.5級以上為不符合，計為0。歷史符合率為各年符合程度評分值的平均值。

1.5 數(shù)據(jù)處理

本研究采用SPSS 19.0統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析、回歸分析，利用Visual Basic語言對雨量系數(shù)進(jìn)行循環(huán)處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期

通常小麥抽穗至灌漿期是赤霉病菌侵染流行的關(guān)鍵時期，該時段的降水條件對赤霉病的發(fā)生影響較大[10,19-21]。統(tǒng)計不同區(qū)域代表站小麥抽穗至灌漿期降水日數(shù)、降水量、平均相對濕度與赤霉病發(fā)生氣象等級的相關(guān)性，其中降水日數(shù)與病穗率發(fā)生氣象等級相關(guān)系數(shù)最大。由于降水對田間土壤濕度的影響有一定的延續(xù)性，所以為確定各代表站小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期，設(shè)定在小麥?zhǔn)妓肭?5 d和始穗后30 d 的時段內(nèi)，計算始穗前后不同時段的降水日數(shù)，再與赤霉病病穗率發(fā)生氣象等級進(jìn)行相關(guān)分析，篩選出相關(guān)系數(shù)最大值對應(yīng)的時段即為赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期。計算結(jié)果表明，滁州赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期為小麥?zhǔn)妓肭? d—始穗后27 d，廬江為小麥?zhǔn)妓肭? d—始穗后20 d，池州為小麥?zhǔn)妓肭? d—始穗后24 d，宣城為小麥?zhǔn)妓肭? d—始穗后24 d(表1)。

表1 不同區(qū)域代表站小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵生育期Table 1 Key growth stage of wheat scab at representative stations in different areas

2.2 小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型

2.2.1雨量系數(shù)

對各代表站歷年小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期不同降水等級分布進(jìn)行統(tǒng)計分析，滁州、廬江、池州和宣城地區(qū)小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期降水均以小雨和中雨為主，其中小雨日數(shù)分別為266、262、273和281 d，中雨日數(shù)分別為70、82、89和99 d，大雨及以上等級日數(shù)分別為35、33、58和44 d(圖1)?？紤]不同降水等級樣本數(shù)量，本研究將不同區(qū)域代表站小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期日降水量劃分為3個等級，分別為小雨、中雨、大雨及以上。

圖1 不同區(qū)域代表站小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期降水等級分布情況Fig.1 Distribution of precipitation grades during the key growth stage at representative stations in different area for wheat scab

將不同降水等級在小麥赤霉病發(fā)生流行過程中所起的作用定義為雨量系數(shù)f(R)。利用Visual Basic語言作為計算工具，將小雨、中雨和大雨及以上的雨量系數(shù)設(shè)定在一定范圍內(nèi)，以0.1作為步長進(jìn)行循環(huán)，計算出小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期不同雨量系數(shù)對應(yīng)的綜合降水指數(shù)，再與赤霉病發(fā)生氣象等級進(jìn)行相關(guān)分析，其中相關(guān)系數(shù)最大值對應(yīng)的綜合降水指數(shù)即為不同降水等級的雨量系數(shù)。通過計算分析，得到各代表站小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期雨量系數(shù)如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

式(2)～(6)中：f(R)為雨量系數(shù)；R為小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期日降水量。

2.2.3綜合降水指數(shù)

根據(jù)廬江、滁州、池州和宣城歷年小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期逐日降水資料，利用式(3)～(6)計算出不同代表站歷年綜合降水指數(shù)，與小麥赤霉病發(fā)生氣象等級進(jìn)行相關(guān)分析。由表2可以看出，滁州、廬江、池州和宣城地區(qū)小麥赤霉病發(fā)生氣象等級與綜合降水指數(shù)相關(guān)性分別為0.775 1、0.762、0.791和0.773 2，均高于降水量、降水日數(shù)與赤霉病氣象等級的相關(guān)性，說明綜合降水指數(shù)能更好地反映降水日數(shù)和降水等級對赤霉病發(fā)生的綜合影響。

表2 不同區(qū)域代表站小麥赤霉病發(fā)生氣象等級與關(guān)鍵期降水量、降水日數(shù)和綜合降水指數(shù)相關(guān)性Table 2 Correlation between meteorological grade of wheat scab and precipitation,rainy days as well as composite precipitation index in the key growth stageat representative stations in different areas

2.2.4氣象等級預(yù)報模型

以綜合降水指數(shù)為自變量，以小麥赤霉病發(fā)生氣象等級為因變量，運(yùn)用SPSS 19.0統(tǒng)計軟件中的曲線回歸方法，建立不同代表站最優(yōu)回歸模型(表3)。各代表站回歸方程中，y為赤霉病發(fā)生氣象等級，x為赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期綜合降水指數(shù)。由回歸方程的P值可以看出，各代表站小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型均通過了0.01的顯著性水平檢驗。

表3 不同區(qū)域代表站小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型Table 3 Meteorological grade forecast model of wheat scabin different regional representative stations

2.3 模型檢驗

2.3.1模型擬合檢驗

利用滁州(1985—2015年)、廬江(1987—2015年)、池州(1991—2015年)和宣城(1986—2015年)小麥赤霉病病穗率資料和氣象觀測資料，對各區(qū)域代表站小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型進(jìn)行擬合檢驗。結(jié)果表明，滁州地區(qū)小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型模擬等級與實(shí)際等級平均誤差為0.541級，回代平均準(zhǔn)確率為86.8%，31個樣本中回代準(zhǔn)確率為100%的有16年，準(zhǔn)確率為80%的11年，準(zhǔn)確率為70%的3年，完全不正確的有1年(表4)；廬江地區(qū)模擬等級與實(shí)際等級平均誤差為0.568級，回代平均準(zhǔn)確率為87.6%，29個樣本中回代準(zhǔn)確率為100%的有14年，準(zhǔn)確率為80%的9年，準(zhǔn)確率為70%的6年(表5)；池州地區(qū)模擬等級與實(shí)際等級平均誤差為0.577級，回代平均準(zhǔn)確率為85.6%，25個樣本中回代準(zhǔn)確率為100%的有13年，準(zhǔn)確率為80%的7年，準(zhǔn)確率為70%的4年，完全不正確的有1年(表6)；宣城地區(qū)模擬等級與實(shí)際等級平均誤差為0.558級，回代平均準(zhǔn)確率為88.3%，30個樣本中回代準(zhǔn)確率為100%的有18年，準(zhǔn)確率為80%的7年，準(zhǔn)確率為70%的3年，完全不正確的有1年(表7)。從回代檢驗結(jié)果看，建立的各區(qū)域代表站小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型模擬效果較好，總體上能反映降水條件與赤霉病氣象等級的關(guān)系。

表4 滁州市小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型擬合檢驗Table 4 Retrospective test of meteorological grade for wheat scab in Chuzhou

表5 廬江縣小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型擬合檢驗Table 5 Retrospective test of meteorological grade for wheat scab in Lujiang

表6 池州市小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型擬合檢驗Table 6 Retrospective test of meteorological grade for wheat scab in Chizhou

表7 宣城市小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型擬合檢驗Table 7 Retrospective test of meteorological grade for wheat scab in Xuancheng

2.3.2模型預(yù)測檢驗

利用滁州、廬江、滁州和宣城站2016—2020年小麥赤霉病病穗率和對應(yīng)逐日降水資料，對各區(qū)域小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型進(jìn)行預(yù)測檢驗。滁州小麥赤霉病實(shí)際發(fā)生等級與模型預(yù)測等級平均誤差為0.464級，準(zhǔn)確率為92.0%,5年中預(yù)測準(zhǔn)確率為100%的有3年，準(zhǔn)確率80%的有2年；廬江赤霉病實(shí)際發(fā)生等級與模型預(yù)測等級平均誤差為1.06級，準(zhǔn)確率為70.0%，5年中預(yù)測準(zhǔn)確率為100%的有2年，準(zhǔn)確率80%、70%和0%的各有1年；池州赤霉病實(shí)際發(fā)生等級與模型預(yù)測等級平均誤差為0.656級，準(zhǔn)確率為88.0%，5年中預(yù)測準(zhǔn)確率為100%的有2年，準(zhǔn)確率70%的有2年；宣城赤霉病實(shí)際發(fā)生等級與模型預(yù)測等級平均誤差為0.861級，準(zhǔn)確率為84.0%，5年中預(yù)測準(zhǔn)確率為100%的有2年，準(zhǔn)確率80%的有1年，準(zhǔn)確率70%的有2年(表8)。從預(yù)測效果看，滁州赤霉病氣象等級預(yù)測模型效果最好，池州和宣城次之，廬江相對較差。

表8 不同區(qū)域代表站小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型預(yù)測檢驗Table 8 Prediction test of meteorological grade for wheat scabin different regional representative stations

3 討 論

赤霉病的發(fā)生流行與子囊孢子釋放期、寄主生育期及氣象條件三者的配合程度密切相關(guān)[10]，準(zhǔn)確判定小麥生育期對研究赤霉病氣象等級預(yù)報模型尤為重要。本研究以降水日數(shù)作為影響赤霉病發(fā)生的主要?dú)庀笠蜃?，通過相關(guān)分析，確定赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期對應(yīng)小麥發(fā)育期主要處于抽穗至灌漿期，與吳春艷等[10]、羅桂東等[19]和王暉等[20]的觀點(diǎn)較為一致。已經(jīng)開展的相關(guān)研究多以某一旬或某幾旬作為小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期，但實(shí)際生產(chǎn)中不同年份小麥發(fā)育期差異較大，王勝等[22]指出氣候變暖背景下安徽省冬小麥發(fā)育期變化趨勢明顯，本研究以小麥抽穗始期為標(biāo)準(zhǔn)，以抽穗始期前后固定時段作為赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期，更符合赤霉病發(fā)生流行與小麥生育期的關(guān)系。吳春艷等[10]對上海地區(qū)赤霉病開展氣象等級預(yù)報模型的研究中，選用始穗期至5月20日的氣象條件較4月中旬—5月中旬的氣象條件，準(zhǔn)確率明顯提高。因此，在開展赤霉病預(yù)測發(fā)生等級預(yù)報中，不僅要開展氣象條件的預(yù)報，還應(yīng)開展小麥發(fā)育期的預(yù)測，將兩者結(jié)合起來能更精確的預(yù)測小麥赤霉病發(fā)生程度。

小麥赤霉病發(fā)生流行除受氣象條件影響外，還受菌源、品種和栽培條件等影響。何賢芳等[4]研究表明白皮小麥品種具有較高的赤霉病發(fā)生風(fēng)險，而紅皮小麥品種表現(xiàn)出強(qiáng)的赤霉病抗性水平。李富占等[12]2012年對河南新野地區(qū)調(diào)查發(fā)現(xiàn)鄭麥9023對小麥赤霉病的抗性明顯高于鄭麥366。關(guān)于溫度對赤霉病發(fā)生的影響存在著不同的觀點(diǎn)，馬延慶等[16,23]指出氣溫不是影響赤霉病發(fā)生的主要因素，氣溫主要影響發(fā)病的早晚和病程進(jìn)程的快慢，而羅貴東等[19]認(rèn)為在適宜的濕度條件下，越接近適宜溫度病情越重。本研究統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，引入溫度要素不能提高模型的預(yù)測精度，所以建立預(yù)報模型過程中沒有引入溫度要素。相關(guān)研究表明春季田間稻樁、玉米殘體等帶菌率與當(dāng)年小麥赤霉病發(fā)生程度關(guān)系密切[23,25-26]。此外，地勢低洼，排水不良的田塊，利于發(fā)?。蝗后w密度大，田間郁閉，也可加重病情[27]。影響小麥赤霉病發(fā)生的氣象因子中，除了雨日、雨量、相對濕度等要素響外，風(fēng)速可以影響田間濕度和子囊孢子的傳播[5]，連續(xù)3 d以上霧日也會引起赤霉病孢子萌發(fā)[28]。本研究僅考慮了雨日和雨量對赤霉病發(fā)生的影響，建立氣象條件、品種抗性、菌源量、栽培管理措施等多要素的預(yù)報模型是下一步研究的重點(diǎn)。

4 結(jié) 論

本研究明確了安徽中南部小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期，江淮地區(qū)的滁州和廬江赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期分別為始穗前5 d至始穗后27 d和始穗前8 d至始穗后20 d，沿江地區(qū)的池州為始穗前7 d至始穗后24 d，江南地區(qū)的宣城為始穗前4 d至始穗后24 d。

本研究分析降水條件對赤霉病發(fā)生的影響，考慮了降水日數(shù)和降水強(qiáng)度，建立了基于綜合降水指數(shù)的小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型。通過對模型進(jìn)行了擬合檢驗和預(yù)測檢驗，滁州地區(qū)準(zhǔn)確率分別為86.8%和92.0%，廬江準(zhǔn)確率分別為87.6%和70.0%，池州準(zhǔn)確率分別為85.6%和88.0%，宣城準(zhǔn)確率分別為88.3%和84.0%。本研究建立的區(qū)域小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模型可用于安徽省中南部農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)。