李登科,王 釗,謝飛舟

(1.陜西省農業(yè)遙感與經濟作物氣象服務中心中心,陜西 西安 710014；2.陜西省植物保護工作總站，陜西 西安710003)

小麥條銹病 ( Puccinia striiformis West )一直是威脅我國小麥生產最重要的病害之一[1]。小麥條銹病對小麥生產具有毀滅性危害，病害流行年份可導致小麥減產40%以上，甚至絕收[2]。小麥條銹病的發(fā)生與危害具有長期性、暴發(fā)性、流行性和變異性等特點，病菌可隨高空氣流遠距離傳播[3]。陜西省小麥種植區(qū)地處甘肅隴南、天水地區(qū)與廣大黃淮冬麥區(qū)的接合部，小麥條銹病既有自生菌源的發(fā)生發(fā)展，又有外來菌源入侵蔓延，是條銹病流行的重要“橋梁”地帶，對我國條銹病的大范圍流行起著重要作用[4-6]。

小麥條銹病的發(fā)病程度同小麥品種抗病性、菌源數(shù)量和氣候條件等因素密切相關。小麥條銹病新的致病生理小種的出現(xiàn)和小麥主栽品種對條銹病喪失抗病性是病害連年流行的內因。防治條銹病最為經濟有效的措施是利用抗病品種，但是品種抗銹性“喪失”一直是困擾小麥安全生產的重大問題。小麥條銹菌變異頻率非常高，平均1.6年出現(xiàn)1個新小種，往往導致小麥抗病良種喪失抗性[7]。近幾年，陜西省關中地區(qū)小麥主栽品種變化不大，大面積推廣的主栽品種如西農979、中麥895、周麥系統(tǒng)，對條銹病低抗至高感，且條銹病新的致病小種條中34號出現(xiàn)頻率上升，導致原來抗耐性較好的品種逐步喪失抗性，一旦氣候適宜，小麥條銹病迅速蔓延。2017年小麥條銹病是2002年之后發(fā)生最重，面積最多的一年，發(fā)生面積60.57萬hm2，僅次于2002年的63.76萬hm2，占小麥種植面積的56.7%，超過2002年48.0%。因此，做好小麥條銹病發(fā)生規(guī)律及其與氣象條件關系的研究對條銹病預測預報工作和糧食生產安全具有重要意義。

針對陜西省小麥條銹病發(fā)生流行與氣象條件關系的研究，以往的研究以定性描述為多[8-10]，定量的統(tǒng)計分析較少。胡小平等利用陜西漢中地區(qū)24 年(1974-1997年)的小麥條銹病病情、菌量、品種和氣象資料，采用逐步回歸法分析了影響漢中小麥條銹病流行的因子，建立了小麥條銹病的流行程度多元線性回歸方程[11]。因此，對陜西省小麥條銹病發(fā)生流行規(guī)律及影響因素進行分析，不僅可以有效監(jiān)測預警當?shù)匦←湕l銹病的流行趨勢，也可為小麥條銹病大區(qū)流行的預測預報和綜合防治提供數(shù)據(jù)支持。本研究在系統(tǒng)分析2010-2017年陜西省小麥條銹病發(fā)生現(xiàn)狀及特點的基礎上，對其影響因素和發(fā)生趨勢進行分析，為陜西省小麥條銹病綜合防治提供科學依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 資料來源

小麥條銹病資料來自陜西省植物保護總站。完善的資料有陜西省關中地區(qū)和陜南地區(qū)各市2010-2017年小麥條銹病始見期、發(fā)生面積擴展過程和最終發(fā)生程度數(shù)據(jù)。

氣象資料來自陜西省氣象信息中心。整理得到2010-2017年陜西省8個市氣象站上年10月至5月氣溫、降水量、相對濕度資料,所有市的平均值作為陜西省小麥種植區(qū)氣象資料序列。

1.2 研究方法

基于DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[12]，采用相關分析法，分析小麥條銹病發(fā)生流行監(jiān)測指標與氣象因子的關系，篩選關鍵時段和氣象因子；采用線性回歸、非線性回歸和逐步回歸分析方法，建立小麥條銹病發(fā)生流行監(jiān)測指標與氣象因子的關系模型。

2 結果與分析

2.1 條銹病始見期年際變化

在中國小麥條銹病發(fā)生流行區(qū)劃[13]中，陜西省關中地區(qū)(包括寶雞、西安、咸陽、渭南、銅川5市)、陜南地區(qū)(包括漢中、安康、商洛3市)分別屬于春季流行區(qū)和冬季繁殖區(qū)。春季流行區(qū)的小麥條銹病的病始見期要比冬季繁殖區(qū)晚的多。關中地區(qū)條銹病春季平均始見期時間順序依次為寶雞、西安、咸陽、渭南、銅川，最早始見期為2月4日，最晚為5月21日，平均為4月18日；陜南地區(qū)條銹病平均始見期時間順序依次為漢中、安康、商洛，最早始見期為11月28日，最晚為3月6日，平均為1月30日(表1)。冬繁區(qū)條銹病平均始見期比春季流行區(qū)早78 d。

近年來，全省、關中、陜南條銹病始見期有提前趨勢(圖1)。陜南的條銹病平均始見期提前趨勢顯著(r=0.698 3，P<0.05)，提前速率為6.2 d/年；全省、關中條銹病始見期提前速率為分別為2.2 d/年和1.0 d/年，但未通過顯著性檢驗。

圖1 陜西省小麥條銹病始見期變化

表1 陜西省小麥條銹病始見期/月/日

2.2 條銹病發(fā)生程度年際變化

小麥條銹病發(fā)生程度以普查田塊的加權平均病情指數(shù)為主要指標，以地區(qū)內的病田率為參考指標確定。發(fā)生程度劃分為5級，即輕發(fā)生(1級)、偏輕發(fā)生(2級)、中等發(fā)生(3級)、偏重發(fā)生(4級)、大發(fā)生(5級)。近8年，陜西省小麥條銹病發(fā)病程度變化趨勢不明顯，出現(xiàn)輕發(fā)生2年(2011，2013)，偏輕發(fā)生3年(2012，2014，2016)，中等發(fā)生1年(2015)，偏重發(fā)生2年(2010，2017)，沒有出現(xiàn)大發(fā)生年(圖2)。

圖2 陜西省小麥條銹病發(fā)生程度年際變化

2.3 條銹病發(fā)生面積

2.3.1 條銹病發(fā)生面積年際變化

2010-2017年，陜西省小麥條銹病秋季病田面積年際變化范圍為5.5 khm2～26.7 khm2(病田率0.5%～2.3%),平均為12.1 khm2(病田率1.1%)，秋季最大、最小病田面積分別發(fā)生在2003年和2002年，秋季病田面積具有逐年減少的趨勢；最終病田面積年際變化范圍為29.7 khm2～605.9 khm2(病田率6.4%～57.0%),平均為262.1 khm2(病田率23.8%)，最終最大、最小病田面積分別發(fā)生在2003年和2007年，最終病田面積具有逐年增加的趨勢。秋季病田面積和最終病田面積變化趨勢相反，說明秋季病田面積大，最終病田面積不一定大，反之亦然(圖3)。

圖3 陜西省小麥條銹病秋季和最終病田面積年際變化

2.3.2 條銹病發(fā)生面積擴展過程

陜西省秋苗期發(fā)病一般在11 月中旬至12 月上中旬，早播麥田、低洼地、下濕地發(fā)病早而重。發(fā)病部位以葉片為主，其次為葉鞘和莖，嚴重年份穗部穎殼也發(fā)病，秋苗期發(fā)病以基部葉片為主，春季小麥拔節(jié)后發(fā)病部位逐漸上移至中上部葉。春季新侵染病葉始見期早，一般在3月上旬，拔節(jié)期3月初至4月上中旬為病害發(fā)生擴展期，4月下旬進入流行始盛期，至灌漿期5月上、中旬頂三葉發(fā)病，進入流行盛期，5月下旬進入流行衰退期[14]。陜西省小麥條銹病發(fā)生面積秋冬季較小，到4月以后迅速擴大，其過程符合邏輯斯蒂(Logistic)生長曲線(圖4)。利用DPS系統(tǒng)進行一元非線性回歸病田面積與天數(shù)的關系為：

(1)

式中：A為陜西省條銹病發(fā)生面積，t為天數(shù)，從12月1日算起。回歸方程的相關系數(shù)為0.998 5，通過0.01極顯著水平檢驗。楊之為等[15]田間試驗結果認為用邏輯斯蒂增長方程描述小麥條銹病病情指數(shù)的增長過程較為合適。本文收集到的各市大田調查資料，無不同時期的的病情指數(shù)數(shù)據(jù)，但分析病田面積的擴展過程得到了類似的結果。

圖4 陜西省平均小麥條銹病發(fā)生面積擴展過程

由圖4可以看出，進入4月后，條銹病發(fā)生面積以線性趨勢增加，因此對4月以后條銹病發(fā)生面積與天數(shù)的關系進行線性回歸分析，結果列于表2。由表2可以看出，回歸方程的相關系數(shù)都在0.9以上，均達到0.01的極顯著檢驗水平；2010-2017年4月至6月初，陜西省小麥條銹病流行速率最高為10.488 khm2/d，最低為0.796 8 khm2/d，平均為4.286 4 khm2/d。

表2 陜西省小麥生長后期條銹病流行速率

2.3.3 條銹病最終發(fā)生面積與前期病田面積的關系

陜西省小麥條銹病最終發(fā)生面積與12月、1月發(fā)生面積的相關系數(shù)幾乎等于0，但與2月以后發(fā)生面積的相關系數(shù)都大于0.8(圖5)，說明冬前條銹病發(fā)生面積與最終發(fā)生面積的關系不大，越冬后發(fā)生的面積對最終發(fā)生面積起決定作用。統(tǒng)計2月3日條銹病發(fā)生面積與12月4日、1月7日發(fā)生面積的相關關系，相關系數(shù)也幾近為0，進一步說明陜西省秋季條銹病發(fā)生面積的大小不是影響春季發(fā)生流行的主要因素。陜西小麥主產區(qū)是關中地區(qū)，關中地區(qū)越冬菌源很少，病害流行取決于春季菌源傳入時間和數(shù)量[13,16]。

圖5 陜西省小麥條銹病最終發(fā)生面積與前期發(fā)生面積的關系

2.3.4 條銹病最終發(fā)生面積與始見期的關系

小麥條銹病最終發(fā)生面積與始見期關系密切，相關系數(shù)為-0.864 9，通過0.01顯著水平檢驗(圖6)。說明小麥條銹病始見期的早晚對最終發(fā)生面積具有極顯著影響，始見期越早最終病田面積越大，始見期越晚最終病田面積越小。

圖6 陜西省小麥條銹病最終發(fā)生面積與始見期的關系

2.4 條銹病發(fā)生流行與氣象條件的關系

2.4.1 條銹病發(fā)生流行指標與氣象條件的關系

根據(jù)小麥條銹病的發(fā)生、流行規(guī)律, 對2010-2017年小麥條銹病始見期、流行速率、發(fā)病面積、發(fā)病程度與上年10月至5月的氣象因子進行相關分析, 結果見表3-表6。由表3可以看出，小麥條銹病始見期與上年12月氣溫呈現(xiàn)顯著的負相關關系，即上年12月溫度越高，始見期出現(xiàn)得越早；小麥條銹病始見期與上年10月降水量、3月降水量呈現(xiàn)極顯著的負相關關系，與1月降水量呈現(xiàn)顯著的負相關關系，即這幾個月降水量越多，始見期出現(xiàn)得越早。由表4可以看出，小麥條銹病流行速率僅與3月降水量呈現(xiàn)極顯著的正相關關系，即3月降水量越多，條銹病流行越快。由表5可以看出，小麥條發(fā)病面積與1月氣溫呈現(xiàn)顯著的正相關關系，即上年1月溫度越高，條銹病的發(fā)病面積越大；小麥條銹病發(fā)病面積與3月降水量呈現(xiàn)極顯著的正相關關系，即3月降水量越多，條銹病的發(fā)病面積越大。由表6可以看出，小麥條銹病發(fā)病程度與3月相對濕度呈現(xiàn)顯著的正相關關系，與3月降水量呈現(xiàn)極顯著的正相關關系，即3月降水量越多、相對濕度越大，條銹病發(fā)病程度越高?？偠灾?，反映小麥條銹病的指標(始見期、流行速率、發(fā)病面積、發(fā)病程度)與冬季溫度、初春降水量關系密切。冬季溫度高，有利于條銹病孢子越冬；初春降水多，空氣濕度大有利于條銹病滋生、蔓延和流行。因此暖冬、初春降水多等有利氣象條件是陜西省小麥條銹病流行的外因。

分別利用小麥條銹病始見期、流行速率、發(fā)病面積、發(fā)病程度與其顯著相關的氣象因子，運用逐步回歸方法或一元線性回歸方法建立回歸方程，結果列于表7。由表7可以看出，條銹病4個指標與氣象條件的回歸方程均通過0.01的極顯著性檢驗，可在條銹病發(fā)生流行指標預測中應用。

2.4.2 條銹病發(fā)生面積擴展進程的模擬

由2.3.2分析可知，條銹病發(fā)生面積擴展進程可用Logistic曲線進行模擬。Logistic曲線方程表達式為：

(2)

式中:A為條銹病發(fā)生面積，t為田間調查時間(計算方法同式(1))，a、b、c為回歸系數(shù)。各回歸系數(shù)與氣象條件的相關關系見表8～表10。由表8可知，回歸系數(shù)a與3月降水量之間存在極顯著的相關關系。由表8可知，回歸系數(shù)a與3月降水量之間存在極顯著的正相關關系。由表9可知，回歸系數(shù)b與上年12月溫度、1月、3月降水量之間存在顯著的正相關關系，與上年10月降水量之間存在極顯著的正相關關系。由表10可知，回歸系數(shù)c與上年12月溫度、10月降水量，3月降水量之間存在顯著的負相關關系。運用逐步回歸方法或一元線性回歸方法分別建立a、b、c與氣象因子回歸方程，三個方程均通過了0.05的顯著性檢驗：

a= 8.8774+11.505P3，(F=111.61)>(F0.005=18.63)；

(3)

b=5.4013+0.1367P10+0.1530P3，(F=10.8)>(F0.025=8.43)；

(4)

c= -0.02961-0.0009957P10-0.001011P3，(F=20.48)>(F0.005=18.31)。

(5)

把式(3)、式(4)、式(5)式代入(2)式，可以得到：

(6)

表3 小麥條銹病始見期與各月氣象因子的相關系數(shù)

注：*、**分別表示通過α=0.05、0.01的顯著性檢驗。

表4 小麥條銹病流行速率與各月氣象因子的相關系數(shù)

注：*、**分別表示通過α=0.05、0.01的顯著性檢驗。

表5 小麥條銹病發(fā)病面積與各月氣象因子的相關系數(shù)

注：*、**分別表示通過α=0.05、0.01的顯著性檢驗。

表6 小麥條銹病發(fā)生程度與各月氣象因子的相關系數(shù)

注：*、**分別表示通過α=0.05、0.01的顯著性檢驗。

表7 小麥條銹病指標回歸方程

表8 Logistic回歸方程參數(shù)a與各月氣象因子的相關系數(shù)

注：*、**分別表示通過α=0.05、0.01的顯著性檢驗。

表9 Logistic回歸方程參數(shù)b與各月氣象因子的相關系數(shù)

注：*、**分別表示通過α=0.05、0.01的顯著性檢驗。

表10 Logistic回歸方程參數(shù)c與各月氣象因子的相關系數(shù)

注：*、**分別表示通過α=0.05、0.01的顯著性檢驗。

3 結論與討論

基于陜西省2010-2017小麥條銹病田間調查資料和溫度、降水等氣象要素資料，采用回歸分析方法，研究陜西省小麥條銹病發(fā)生流行規(guī)律，建立小麥條銹病發(fā)生流行指標與氣象因子的關系模型，得到以下結論。

(1)近年來，陜西關中、陜南地區(qū)條銹病平均始見期分別為4月18日和1月30日，兩地區(qū)始見期時間順序都為由西向東逐步推遲，全省條銹病始見期具有提早的趨勢。

(2)研究期內陜西省小麥條銹病發(fā)病程度變化趨勢不明顯，秋田發(fā)病面積具有逐年減少的趨勢，而最終病田面積具有逐年增加的趨勢。

(3)條銹病發(fā)生面積擴展過程可用邏輯斯蒂(Logistic)生長曲線來模擬。

(4)小麥條銹病始見期的早晚對最終發(fā)生面積具有極顯著影響，始見期越早最終病田面積越大，始見期越晚最終病田面積越小。冬前條銹病發(fā)生面積與最終發(fā)生面積的關系不大，初春發(fā)生病面積與最終發(fā)生面積具有極顯著的相關關系。陜西小麥主產區(qū)條銹病流行取決于春季菌源傳入時間和數(shù)量。

(5)反映小麥條銹病的指標(始見期、流行速率、發(fā)病面積、發(fā)病程度)與冬季溫度、初春降水量關系密切。冬季溫度高，有利于條銹病孢子越冬；初春降水多，空氣濕度大有利于條銹病滋生、蔓延、流行。暖冬、初春降水多等有利氣象條件是陜西省小麥條銹病流行的外因。

小麥條銹病始見期、流行速率、發(fā)病面積、發(fā)病程度和發(fā)生面積擴展進程與氣象條件具有顯著的相關關系，由此而建立的回歸方程在條銹病發(fā)病指標預測中具有一定實用意義。但因資料年限較短，需要進一步驗證和研究。