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        不同耕作方式下氣候條件對小麥條銹病的影響
        ——基于面板數據極大似然分位回歸模型的分析

        2018-11-09 07:22:12孫志鵬季振義
        四川農業(yè)大學學報 2018年5期
        關鍵詞:影響

        劉 誠,孫志鵬,季振義,王 剛

        (四川農業(yè)大學商學院,四川都江堰 611830)

        小麥條銹病的發(fā)病率與氣候條件有著密不可分的重要關系,年際氣候變化是影響小麥條銹病發(fā)病的主要原因[1]。自20世紀90年代以來,由于全球變暖和小麥耕作方式的變化,成都平原小麥條銹病有多次重大發(fā)生,對小麥產量造成重大影響。

        國內外學者已運用多種模型方法研究了小麥條銹病發(fā)病率與氣候條件及耕作方式之間的影響關系。肖志強等[2]研究了氣候變暖對小麥條銹病流行情況的影響。張旭東等[3]利用積分回歸法分析了氣象因素對條銹病發(fā)病程度的影響。劉偉昌等[4]利用小波分析普查關鍵降水因子,并建立了條銹病發(fā)生面積與關鍵降水單元的多元回歸模型。王金來[5]也總結了氣象因素對小麥條銹病重發(fā)原因和發(fā)生特點所起的作用。

        本文利用2007—2016年成都平原小麥條銹病在3種耕作方式下發(fā)病率及相關氣象因素的面板數據,采用較新的極大似然分位回歸方法[6-11],分析在不同耕作方式下小麥生育期氣候因素對條銹病發(fā)病的影響關系,為條銹病防控及小麥增產提供科學依據。

        1 材料和方法

        1.1 數據來源

        2007—2016年成都平原小麥條銹病發(fā)病程度資料由成都市植保植檢站提供;地面氣象資料在成都市統(tǒng)計年鑒上獲取,包括2007—2016年每年10月至次年4月的日平均氣溫、日照時數、雨日數、霧日數、降雨量、平均風速和平均濕度等。

        選擇3種具有代表性的周年耕作方式,分別是周年旋耕無秸稈還田(CK)、麥免稻旋(WZRR)和麥稻雙免(WZRZ),3種耕作方式下條銹病發(fā)病率具體見表1。在整個生育進程中,根據條銹病的發(fā)病情況,分位3個階段,分別是幼苗期(10—11月,病菌侵染期)、分蘗拔節(jié)期(12—1月,病菌繁殖期)和孕穗抽穗期(2—4月,條銹病流行期)。生育期的氣候條件見表2。

        表1 3種耕作方式下小麥條銹病的發(fā)病率Table 1 Morbidity of wheat stripe rust under three tillage methods %

        表2 生育期的氣象條件Table 2 Climatic conditions in growth stage

        1.2 研究方法

        1.2.1 面板數據固定效應模型

        面板數據是同時在時間和截面上取得的二維數據,面板數據固定效應模型[9]為:

        其中,yit表示第i個截面第t個時期因變量的觀測值;αi表示不依賴于其他變量的截距項;xit為解釋變量觀測值;θ為回歸系數;eit為隨機誤差。

        1.2.2 分位回歸模型

        分位回歸能全面刻畫條件隨機變量的各分位點隨解釋變量的變化情況,是對均值回歸的延伸[8]。設隨機變量的累計分布函數為F(y),則它的τ階條件分位數為

        設分位回歸模型為yi=xiTθ(τ)+ei,根據(2)式,回歸系數的解為:

        其中,ρτ(·)=τ·I[0,∞)(·)-(1-τ)·I(-∞,0)(·),I(·)為示性函數。

        1.2.3 面板數據分位回歸模型

        面板數據分位回歸[9]具有面板數據模型和分位回歸模型的共同優(yōu)勢,它能分析針對不同分位點τ的條件分布下變量的關系,并且不受個體差異的影響。面板分位回歸的一般表達式為:

        當取不同分位點τ時,回歸系數的求解如(5)式所示,其中權重控制分位數ωk對參數αi的估計值的影響為L1懲罰函數,它比傳統(tǒng)的L2高斯懲罰函數更具統(tǒng)計和計算的優(yōu)勢。

        1.2.4 模型參數的極大似然估計

        參數估計的好壞直接決定模型的精確性。為了適應數據內部的相關性并獲得更精確的估計,本文利用平滑經驗似然估計[12]計算參數,θ(τ)計算表達式為:

        2 結果與分析

        2.1 小麥條銹病與氣象條件的簡單相關分析

        選取小麥在幼苗期、分蘗拔節(jié)期和孕穗抽穗期的日平均氣溫DMT、日照時數SD、降雨量RF等7個氣候因素,通過分析各氣候因素與小麥條銹病發(fā)病率之間的相關性(見表3),選取適宜的氣候因素,為建立合理的分位回歸模型提供依據。從表3中可以看出,在小麥發(fā)育期內,日平均氣溫DMT和平均濕度MH通過了0.01的顯著性檢驗,表明這兩個氣候因素對小麥條銹病發(fā)病率具有非常明顯正面效應。霧日數FD、雨日數RD和降雨量RF通過了0.05的顯著性檢驗,也表明它們對小麥條銹病發(fā)病率具有明顯正面效應,分析過程中也發(fā)現,這3個氣象因素的顯著性主要體現為平均濕度。日照時數SD和平均風速MWS在幼苗期通過了0.1的顯著性檢驗,說明這兩個因素對小麥條銹病發(fā)病率具有一定的抑制作用。根據以上分析,本文選取3個生育期的日平均氣溫DMT和平均濕度MH作為主要氣候因子。

        2.2 耕作方式對小麥條銹病的影響分析

        由于耕作方式種類較少,本文采用固定效應模型和方差分析進行分析?;?.1的分析結果,選取整個生育期內日平均氣溫DMT和平均濕度MH作為氣候因素,通過固定效應模型和F檢驗分析小麥條銹病發(fā)病率在不同耕作方式下的差異性結果(見表4)。固定效應結果表明,麥免稻旋WZRR和麥稻雙免WZRZ對條銹病發(fā)病率影響基本一致(通過0.01的顯著性檢驗),周年旋耕無秸稈還田CK模式下小麥條銹病發(fā)病率略低于其他兩種(通過0.05的顯著性檢驗)。F檢驗結果也表明,在0.01顯著性水平下3種耕作方式無顯著差異,在0.05顯著性水平下3種耕作方式有顯著差異。

        表3 影響條銹病發(fā)病率主要氣象條件的相關性分析Table 3 Correlation analysis of major climatic conditions affecting incidence of stripe rust

        表4 不同耕作方式影響條銹病發(fā)病率的差異性Table 4 Difference of incidence of stripe rust in different tillage methods

        2.3 不同生育階段氣象條件對小麥條銹病的影響分析

        利用上述氣候條件,通過基于極大似然分位模型和面板數據固定效應模型分析氣候條件與小麥條銹病之間的影響關系。從表5中看出,無論是各分位點分位回歸估計還是面板數據固定效應估計,3個生育階段的日平均溫度DMT和平均濕度MH的參數估計均為正,且絕大部分通過1%的顯著性檢驗,這表明在小麥的整個生育期內日平均溫度DMT和平均濕度MH對條銹病的發(fā)病率具有非常顯著的正面效應。

        2.3.1 幼苗期氣候條件對病菌孢子萌發(fā)的影響

        在幼苗期,氣溫是小麥生長發(fā)育的一個重要影響因素,但也是病菌孢子萌發(fā)主要影響條件之一。當日平均溫度DMT1處于7℃~11℃時,有利于小麥的生長發(fā)育[10],但這也是孢子萌發(fā)最適宜的溫度。由表5中分位回歸分析可知,在幼苗期,日平均溫度DMT1和平均濕度MH1在不同分位點顯著性都達到1%。從低分位點到高分位點,日平均溫度DMT1的估計系數總體呈下降趨勢,且置信區(qū)間隨分位點增大而變窄,說明在幼苗期日平均溫度DMT1越高越容易促使病菌孢子的萌發(fā)(見圖1a)。同時,平均濕度MH1的估計系數呈增長趨勢,且置信區(qū)間逐漸變寬,說明濕度是導致孢子高萌發(fā)率最重要的因素(見圖1b)。

        2.3.2 分蘗拔節(jié)期氣候條件對病菌孢子繁殖的影響

        在小麥分蘗拔節(jié)期,是條銹病病菌孢子繁殖的主要階段。當達到一定的氣候條件時,可促使條銹病的擴散蔓延。從表5中可以看出,日平均溫度DMT2的估計系數從低分位點到高分位點呈明顯增大趨勢,平均濕度MH2在高分位點(0.75~0.9)的估計系數明顯大于低分位點(0.1~0.25)的估計系數。這表明對應不同的條銹病擴散程度,分蘗拔節(jié)期的平均氣溫DMT2和平均濕度MH2的正面影響程度是不同的(見圖2)。也就是說,隨著溫度和濕度的不斷增大,對條銹病擴散的促進作用將逐漸增強。對照成都平原小麥條銹病的重大發(fā)病年限,可以發(fā)現在分蘗拔節(jié)期日平均氣溫普遍高于6℃,有的年份甚至超過7℃;同時,在這些年份,降雨量較常年偏多30%~60%,雨日數偏多3~5 d,霧日數在20~35 d,部分地區(qū)出現超過50 d的有霧天氣,為病菌孢子的繁殖提供了有利條件。

        表5 各氣候條件在不同生育期對條銹病發(fā)病率的影響系數Table 5 Effective coefficient of climatic conditions for incidence of stripe rust at different growth stages

        圖1 幼苗期氣候條件對病菌孢子萌發(fā)率的影響Figure 1 Effects of climatic conditions at seedling stage on spore germination of pathogen

        圖2 分蘗拔節(jié)期氣候條件對病菌孢子繁殖率的影響Figure 2 Effects of climatic conditions at tillering jointing on spore reproduction of pathogen

        2.3.3 抽穗孕穗期氣候條件對條銹病擴展的影響

        在抽穗孕穗期,氣溫的影響是至關重要的。從表5中可以看出,日平均溫度DMT3的估計系數隨分位點增大而逐漸減小,置信區(qū)間逐漸變窄。一方面,在孕穗抽穗期,日平均溫度DMT3越高,越有利于條銹病垂直擴展;另一方面,日平均溫度DMT3也有利于小麥灌漿,但是在灌漿早期溫度過高容易降低灌漿強度,在灌漿晚期溫度過高容易使籽粒過早脫水,這些都將降低小麥的抗病能力(見圖3a)。平均濕度MH3在低分位點(0.1~0.25)不顯著,而在高分位點(0.75~0.9)非常顯著,說明越是濕潤的環(huán)境越有利于條銹病發(fā)病,若在此期間出現連續(xù)連綿陰雨天氣,容易出現小麥條銹病的流行盛期,造成反復侵染(見圖3b)。

        2.3.4 不同生育階段條銹病氣候敏感性分析

        從上面的分析可知,在小麥生育期內,日平均溫度和平均濕度對條銹病均具有正面影響,但是在不同生育階段,它們的影響程度是不相同的。本文分析了在幼苗期、分蘗拔節(jié)期和抽穗孕穗期條銹病對日平均溫度和平均濕度的敏感性(見圖4),從圖4中可以看出,隨著溫度升高,在分蘗拔節(jié)期條銹病受溫度的正面影響最大,抽穗孕穗期次之;隨著濕度的不斷增大,在分蘗拔節(jié)期條銹病受濕度的正面影響最大,幼苗期次之。

        3 討論與結論

        圖3 抽穗孕穗期氣候條件對條銹病擴展的影響Figure 3 Effects of climatic conditions at heading booting stage on stripe rust expansion

        圖4 不同生育期條銹病氣候敏感性Figure 4 Climatic sensitivity of stripe rust in different growth period

        本文利用成都平原冬小麥在3種不同耕作方式下條銹病發(fā)病率的面板數據,結合近10年的氣象數據,運用面板數據固定效應模型分析了不同耕作方式對條銹病的影響。結果顯示3種耕作方式對條銹病的影響存在輕微差異,周年旋耕無秸稈還田對條銹病發(fā)病率的影響略低于麥免稻旋和麥稻雙免,說明選擇免耕方式播種能在一定程度上可以促進小麥對條銹病的發(fā)病與擴展。分析其原因,主要是由于免耕栽培造成苗間密度大,土壤通風差,降低麥苗抗病能力,促使條銹病侵染繁殖。同時運用基于面板數據極大似然分位回歸模型分析了氣象條件對小麥不同生育階段條銹病擴散的影響關系,研究結果動態(tài)細致地表明,在幼苗期,日平均溫度越高,雨日數、霧日數越多,越容易促使病菌孢子的萌發(fā);在分蘗拔節(jié)期的平均氣溫和平均濕度的正面影響程度是不同的,隨著溫度和濕度的不斷增大,對條銹病擴散的促進作用將逐漸增強;在孕穗抽穗期,平均氣溫越高,越有利于條銹病垂直擴展,越是濕潤的環(huán)境越有利于條銹病發(fā)病,造成反復侵染。

        面板數據極大似然分位回歸分析在保證回歸系數精確估計的前提下,能夠對小麥條銹病發(fā)病率在不同分位點針對不同生育期與各氣候因素之間的影響關系給出細致動態(tài)的合理分析,從而為人們進行科學的田間管理和人工干預提供理論依據。

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