陳洪藝，范桂賢，伍小紅，區(qū)永光，周珍丹

（1.新興縣氣象局，廣東新興 527400；2.羅定市氣象局，廣東羅定 527200）

稻瘟病是水稻的主要病害，廣東早稻和晚稻均會發(fā)生。根據(jù)稻瘟病為害時(shí)期和發(fā)病部位可將其分為不同類型的瘟種，分別為苗瘟、葉瘟、節(jié)瘟、穗頸瘟、谷粒瘟等。穗頸瘟一般發(fā)生在出穗后，以破口抽穗期為關(guān)鍵期，造成秕谷、霉病等現(xiàn)象，對水稻的產(chǎn)量及品質(zhì)有嚴(yán)重影響［1-2］。眾多學(xué)者對影響水稻生產(chǎn)的氣象災(zāi)害展開了多角度、多層次的研究，如王華等［3］指出，廣東早稻生產(chǎn)季的氣象災(zāi)害變化與氣候變化密切相關(guān)，可以看作是對全球和中國氣候變暖的一種響應(yīng)；任義方等［4］以江蘇省宜興和金壇為例，綜合各個(gè)氣象因子對促進(jìn)稻瘟病發(fā)生、發(fā)展的影響，并考慮時(shí)間累積效應(yīng)，有效結(jié)合前期和中后期適宜稻瘟病流行的氣象條件，構(gòu)建綜合稻瘟病指數(shù)；黃珍珠等［1］構(gòu)建了廣東早稻稻瘟病促病氣象指數(shù)，并選取陽春、高州、紫金和龍門4個(gè)代表站對其進(jìn)行驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)該指數(shù)可作為氣象條件的綜合因子對稻瘟病病情發(fā)展進(jìn)行預(yù)測；郭瑞鴿等［5］利用前人研究得到的稻瘟病氣象指標(biāo)，基于病害發(fā)生機(jī)理，構(gòu)建了江西省稻瘟病促病氣象指數(shù)Z，并基于該指數(shù)對江西早稻穗瘟發(fā)生適宜程度進(jìn)行氣象等級監(jiān)測與預(yù)警。本研究利用江西省稻瘟病促病指數(shù)模型，結(jié)合2010—2017年新興天堂紫稻病蟲害記錄、氣象要素觀測資料，研究氣象因子對紫稻早稻穗頸瘟發(fā)生情況的影響，通過監(jiān)測氣象條件預(yù)測新興紫稻早稻穗頸瘟的發(fā)生等級，為廣大農(nóng)民和紫稻生產(chǎn)企業(yè)提供氣象信息參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究主要對新興縣天堂鎮(zhèn)紫稻早稻發(fā)生穗頸瘟進(jìn)行氣象條件分析。早稻發(fā)生穗頸瘟統(tǒng)計(jì)時(shí)段為分蘗期至乳熟期，根據(jù)新興紫稻種植基地提供的紫稻病蟲害記錄，新興紫稻早稻發(fā)生穗頸瘟促病氣象指數(shù)時(shí)間段為4月11日至5月31日，將該時(shí)間段的氣象條件（日平均氣溫20～30℃、日平均相對濕度＞90%、日照時(shí)數(shù)＜1 h、日降水量＞1 mm）代入江西省稻瘟病促病氣象指數(shù)模型［5］進(jìn)行預(yù)測分析。所用資料2010—2017年新興天堂紫稻病蟲害記錄由新興縣微豐農(nóng)業(yè)科技有限公司提供，氣象資料來源于新興縣天堂鎮(zhèn)區(qū)域自動氣象站2010—2017年氣溫、降水資料，由于天堂鎮(zhèn)區(qū)域自動氣象站沒有日照和相對濕度資料，日照時(shí)數(shù)采用緯度、經(jīng)度與之最相近的新興國家觀測站（22°42′N，112°12′E）日照資料，相對濕度通過氣象常用表（第1號）《濕度查算表》［6］反查求得。

1.2 研究方法

本研究嘗試?yán)脧V東稻瘟病促病氣象指數(shù)Z公式［1］計(jì)算得到新興稻瘟病促病氣象指數(shù)，并與實(shí)際稻瘟病發(fā)生情況進(jìn)行檢驗(yàn)分析，兩者趨勢基本一致，但未能通過顯著性水平檢驗(yàn)，后改用江西省稻瘟病促病指數(shù)Z［5］分析新興紫稻早稻穗頸瘟氣象等級，與實(shí)際病蟲害發(fā)生程度［1］（發(fā)生程度分級標(biāo)準(zhǔn)：1級為輕發(fā)生、2級為偏輕發(fā)生、3級為中等發(fā)生、4級為偏重發(fā)生、5級為重發(fā)生）趨勢一致，并通過顯著性水平檢驗(yàn)。因此，本研究采用江西省稻瘟病促病氣象指數(shù)Z公式［5］：

其中，i為連續(xù)致病日數(shù)，i＝1，2，...，n，n≤51；R為監(jiān)測時(shí)段內(nèi)日雨量≥50 mm的日數(shù)（d）；t為監(jiān)測時(shí)段內(nèi)日最低氣溫≤20℃的總?cè)諗?shù)（d）；ɑn為連續(xù)致病日數(shù)為i的權(quán)重；Di為監(jiān)測時(shí)段內(nèi)連續(xù)致病日數(shù)為i天的出現(xiàn)次數(shù)。促病指數(shù)Z反映了氣象條件對早稻穗頸瘟發(fā)生的適宜程度，Z值小，則氣象條件對穗頸瘟發(fā)生不利，反之有利。

當(dāng)氣象指標(biāo)（日平均氣溫20～30℃、日平均相對濕度＞90%、日照時(shí)數(shù)＜1 h、日降水量＞1 mm）在監(jiān)測時(shí)段內(nèi)（4月11日—5月31日）的某一天同時(shí)滿足時(shí)，認(rèn)為其適宜致病日數(shù)為1，連續(xù)2 d同時(shí)滿足時(shí)，連續(xù)致病日數(shù)為2，以此類推，連續(xù)i天同時(shí)滿足時(shí)，連續(xù)致病日數(shù)為i。考慮到連續(xù)致病日數(shù)不同，其對穗頸瘟發(fā)生嚴(yán)重程度的貢獻(xiàn)不同，因此對不同連續(xù)致病日數(shù)的影響給予不同權(quán)重，權(quán)重按0.5的等差數(shù)列遞增，權(quán)重計(jì)算公式為

其中，n為連續(xù)致病日數(shù)（d）；ɑn為連續(xù)致病日數(shù)為n的權(quán)重。本研究主要運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、Excel等方法進(jìn)行研究。

2 結(jié)果與分析

2.1 促病氣象指數(shù)與穗頸瘟病蟲害發(fā)生程度檢驗(yàn)分析結(jié)果

選取新興縣天堂鎮(zhèn)紫稻種植基地2010—2017年新興天堂紫稻生產(chǎn)及病蟲害發(fā)生情況記錄和2010—2017年新興氣象要素觀測資料，按照式（1）計(jì)算新興紫稻促病氣象指數(shù)Z，并將Z值大小參照新興紫稻病蟲害發(fā)生標(biāo)準(zhǔn)劃分新興紫稻穗頸瘟氣象等級為5個(gè)等級：1級（Z≤4）、2級（4＜Z≤7）、3級（7＜Z≤11）、4級（11＜Z≤14）、5級（Z＞14），來反映氣象條件對病害發(fā)生的適宜程度。將新興紫稻穗頸瘟氣象等級與實(shí)際病蟲害發(fā)生程度進(jìn)行檢驗(yàn)分析（表1），兩者趨勢基本一致（圖1），這與黃珍珠等［1］、郭瑞鴿等［6］得出的結(jié)論一致，即促病指數(shù)Z反映了氣象條件對早稻穗頸瘟發(fā)生的適宜程度，說明促病氣象指數(shù)Z的大小能反映穗頸瘟病情發(fā)展情況，Z值大說明穗頸瘟發(fā)生程度重，反之則程度輕。

表1 新興紫稻穗頸瘟氣象等級與實(shí)際病蟲害發(fā)生等級

圖1 穗頸瘟氣象等級與實(shí)際病蟲害發(fā)生等級對比分析

2.2 新興紫稻病蟲害發(fā)生等級預(yù)測模型

由2.1節(jié)可知，新興紫稻穗頸瘟氣象等級與實(shí)際病蟲害發(fā)生等級有明顯相關(guān)，采用一元回歸分析法，建立Yi與Zi（i為年份）的回歸方程為

式（3）為新興紫稻病蟲害發(fā)生等級預(yù)測模型，其中紫稻穗頸瘟氣象等級Zi為自變量，自變量因子個(gè)數(shù)為1；病蟲害發(fā)生等級Yi為因變量，因變量樣本數(shù)為8；該方程相關(guān)系數(shù)r＝0.815，回歸平方和U＝10.645，殘差平方和 Q＝5.354，F(xiàn)＝14.475，通過F0.05＝5.987顯著性水平檢驗(yàn)。

2.3 紫稻病蟲害發(fā)生程度預(yù)測實(shí)例檢驗(yàn)

用式（3）對2018—2020年新興紫稻病蟲害發(fā)生程度進(jìn)行延伸預(yù)測［7-8］，早稻統(tǒng)計(jì)時(shí)間段為4月11日至5月31日，將該時(shí)間段的氣象條件代入江西省稻瘟病促病氣象指數(shù)Z公式和新興紫稻病蟲害發(fā)生等級預(yù)測模型分別進(jìn)行計(jì)算分析。從表2可看出，準(zhǔn)確率為66%，預(yù)測效果較好。因此，用新興紫稻病蟲害發(fā)生等級預(yù)測模型對紫稻穗頸瘟進(jìn)行預(yù)測，科學(xué)可行，有助于農(nóng)民提早采取防御措施，減少穗頸瘟的發(fā)生發(fā)展。

表2 新興紫稻穗頸瘟氣象等級預(yù)測與實(shí)際病蟲害發(fā)生等級檢驗(yàn)分析

3 結(jié)論

1）利用江西省稻瘟病促病指數(shù)模型計(jì)算新興紫稻促病氣象指數(shù)Z，并將Z值大小參照新興紫稻病蟲害發(fā)生等級劃分新興紫稻穗頸瘟為5個(gè)氣象等級：1級（Z≤4）、2級（4＜Z≤7）、3級（7＜Z≤11）、4級（11＜Z≤14）、5級（Z＞14）。經(jīng)檢驗(yàn)，Z指數(shù)能較好地反映氣象條件對病害發(fā)生的適宜程度，Z值大說明穗頸瘟發(fā)生程度重，反之則程度輕。

2）基于回歸分析方法構(gòu)建了新興紫稻病蟲害發(fā)生等級預(yù)測模型，經(jīng)實(shí)例檢驗(yàn)，該模型預(yù)測準(zhǔn)確率為66%，預(yù)測效果較好，可初步應(yīng)用于新興紫稻穗頸瘟發(fā)生預(yù)測預(yù)警等相關(guān)農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)和服務(wù)中。

本研究中用于實(shí)例檢驗(yàn)的年份太少，需在今后的實(shí)際業(yè)務(wù)中進(jìn)一步檢驗(yàn)和完善，以不斷提高模型的準(zhǔn)確性。