小麦白粉病菌空中孢子量与气象因子的关系及病害预测模型的建立

　　摘要：对小麦白粉病菌空中孢子量进行了监测，并分析了孢子量与气象因子的关系。利用ＳＰＳＳ统计软件对试验数据进行相关和回归分析，建立了病害预测模型。结果表明，孢子量与温度呈负相关，相关系数为－０．０７０ １；与降水量呈正相关，相关系数为０．３１９ ４；与相对湿度呈负相关，相关系数为－０．４３８ ９；与风速呈负相关，相关系数为－０．２９３ ９。建立了病害预测模型，回归方程为ｙ＝ｅ（４．７３３－３０．７１７／ｘ），决定系数为０．８９７ ０，模型的拟合效果较好。
　　关键词：小麦白粉病菌；孢子量；孢子捕捉；气象因子；预测模型
　　中图分类号：Ｓ４３５．１２文献标识码：Ａ文章编号：0439－８114（２０11）13－2652-03
　　
　　Relationship between the Amount of Aerial Conidia of Blumeria graminis f.sp. tritici
　　and Meteorological Factors and the Establishment of Forecasting Model
　　
　　ＳＯＮＧ Ｊｉｎｇ－ｊｉｎｇ，ＣＡＯ Ｙｕａｎ－ｙｉｎ，ＬＩ Ｔｉａｎ－ｙａ，ＬＩ Ｗｅｉ－ｈｕａ，ＺＨＡＮＧ Ｊｉｎｇ
　　(Institute of Plant Immunology, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China)
　　
　　Ａｂｓｔrａｃｔ： Tｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ａｅｒｉａｌ ｃｏｎｉｄｉａ ｏｆ Ｂｌｕｍｅｒｉａ ｇｒａｍｉｎｉｓ ｆ．ｓｐ．ｔｒｉｔｉｃｉ was monitored； ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｃｏｎｉｄｉａ ａｎｄ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ was analyzed． Ａ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌyｓｉｓ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｗａｓ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔｓ ｏｆ ａｅｒｉａｌ ｃｏｎｉｄｉａ ａｎｄ ｍｅａｎ ｄａｉｌｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ， ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ， ａｎｄ ｍｅａｎ ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ； while ｈａｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｍｅａｎ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ． Ｔｈｅｉｒ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｗｅｒｅ －０．０７０ １， －０．４３８ ９，－０．２９３ ９， ａｎｄ ０．３１９ ４ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ． Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｈｉｇｈｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｓｅａｓｅ ｉｎｄｅｘ ａｎｄ ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｎｉｄｉａ ｉｎ ｔｈｅ ａｉｒ， ｔｈｅ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｗｅｒｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ． Ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ waｓ ｙ＝ｅ（４．７３３－３０．７１７／ｘ）， ａｄｊｕｓｔｅｄ Ｒ ｓｑｕａｒｅ waｓ ０．８９７ ０．
　　Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： Ｂｌｕｍｅｒｉａ ｇｒａｍｉｎｉｓ ｆ． ｓｐ． ｔｒｉｔｉｃｉ； ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｃｏｎｉｄｉａ； ｓｐｏｒｅ ｔｒａｐｐｉｎｇ； ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ； ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ
　　
　　小麦白粉病是由专性寄生菌Ｂｌｕｍｅｒｉａ ｇｒａｍｉｎｉｓ ｆ．ｓｐ． ｔｒｉｔｉｃｉ引起的气传性真菌病害，世界各主要小麦产区均有发生。分生孢子的传播是该病害大流行的主要因素之一。小麦白粉病菌孢子的产生、释放、传播和侵染过程受诸多因素影响，我国小麦白粉病的传播途径是由南向北远距离传播，杨家书等［１］曾报道，东北春麦区小麦白粉病菌的初侵染菌源主要来自于白粉病常发的胶东半岛冬麦区。因此，在大田条件下进行空中孢子量的监测，能够及时掌握小麦白粉病菌的时空动态，了解初侵染菌量或再侵染的菌量，有助于确定最佳的防治时机，有效地进行病害的控制和管理。
　　自２０世纪６０年代Ｖａｎｄｅｒｐｌａｎｋ［２］创立病害流行学以来，一些模拟植物病害流行动态的理论数学模型［３－６］相继被许多植物病理学工作者提出，并对许多作物病害的发展规律作了较为准确的拟合和应用［７，８］。然而，鲜见有人建立空中孢子量及病情指数之间的预测模型。本试验将通过分生孢子捕捉器对大田空中小麦白粉菌分生孢子量进行监测，并分析孢子量与气象因子之间及病情指数与病原孢子量之间的关系，最后建立田间病害预测模型。为田间病害监测提供理论依据，同时为早期实验室检测提供现实依据。
　　１材料与方法
　　１．１试验地与监测时间
　　试验于２０１０年５月下旬至７月中旬小麦白粉病发生期在沈阳农业大学植物免疫研究所试验田进行。选用对小麦白粉病高感且生育期长的Ｌｉｎｅ Ｅ Ｓｒ３１ ＫＶＺ为研究对象，行距０．２５ ｍ。
　　１．２空中孢子捕捉与观察
　　采用佳多牌孢子捕捉器，该捕捉器采用不锈钢材料，内置外流涡轮泵，采集病菌孢子不受气流影响。安装高度为０．６ ｍ。每天８∶００开机，捕捉８ ｈ。载玻片厚度１．０～１．５ ｍｍ，其上均匀涂上白凡士林薄膜。每日换取载玻片，对吸附了小麦白粉菌孢子的载玻片进行镜检。镜检时，在玻片中央滴一小滴无菌水，盖上１８ ｍｍ×１８ ｍｍ的盖玻片，用显微镜计数该范围内的孢子数量。
　　１．3病害调查
　　２０１０年在小麦生长至拔节期时（５月中下旬），用改进的“０-９”级法对病菌孢子监测试验区中Ｌｉｎｅ Ｅ Ｓｒ３１ ＫＶＺ上的白粉病进行调查。
　　１．4数据分析
　　本文采用的气象数据来自沈阳市气象局。使用ＳＰＳＳ软件对病原菌分生孢子数与气象因子进行相关分析。
　　２结果与分析
　　２．１小麦白粉病原孢子监测结果
　　对小麦白粉病原孢子空中捕捉记录（图１）显示，６月１１日前孢子零星出现，且数量较少。６月１１日以后白粉病原孢子开始在试验田上空连续出现，一直至６月２７日之前数量趋势较平稳，没有明显的高峰。而６月２８日空中孢子数量开始出现明显的上升趋势，但在６月２９日出现强降雨，降水量达１６．７ ｍｍ，孢子捕捉量急剧下降。从６月３０日开始孢子数量出现小高峰，随后又开始下降，６月３０日捕捉孢子数量累计达３０个。７月７~１１日达到第二个高峰，捕捉孢子数量达到４0个以上。这两天平均温度均为２３．６ ℃，相对湿度分别为７３．３％和７８．５％，均无降水。由此可见，小麦白粉病原孢子数量的多少受到了外界因素很大的影响，特别是气象因素，它们存在明显的相关性。
　　２．２空气中白粉菌孢子量与温度的关系
　　空气中白粉病原孢子数量与温度的关系见图２。由图２可以看出，观察孢子量期间温度变化不是很大，都是在２１ ℃以上，２９ ℃以下，平均温度为２４．３ ℃。由于白粉菌孢子生长的最适温度在１５～２０ ℃，温度过高不利于孢子的释放，孢子量与温度呈现出负相关，相关系数为－０．０７０ １。
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 　　２．３空气中白粉菌孢子量与降水量的关系
　　空气中白粉病原孢子数量与降水量的关系见图３。由图３可以看出，降雨对空气中的孢子量有明显的影响，只要观察的前一天有降雨，孢子数量就会明显增加，呈现正相关，相关系数为０．３１９ ４。
　　２．４空气中白粉菌孢子量与相对湿度的关系
　　空气中白粉病原孢子数量与相对湿度的关系见图４。由图４可以看出，小麦白粉菌分生孢子数量与相对湿度有极显著的负相关性，相关系数为
　　－０．４３８ ９。可见空气湿度过高不利于分生孢子的形成与传播。
　　２．５空气中白粉菌孢子量与风速的关系
　　空气中白粉病原孢子数量与风速的关系见图５。由图５可以看出，风速对白粉病原孢子数量也存在着一定的影响，因为风速的大小影响着空气中孢子的分布与方向。两者之间存在负相关性，相关系数为－０．２９３ ９。
　　２．６病情指数与累积孢子数的关系
　　由小麦白粉病田间病情指数和累积孢子数可以看出（图６），病情在孕穗期（６月５日）至抽穗期（６月１２日）和抽穗期至扬花期（６月１７日）增长较快，空气中孢子累积数以扬花期至灌浆初期（６月２８日）增加量最多，这说明随着病害的发展，新产生的孢子数也会越来越多。相关分析结果表明，累积孢子数与病情指数的相关系数为０．８４１ 0，达到极显著水平。回归方程为ｙ＝ｅ（４．７３３－３０．７１７／ｘ）（ｙ为病情指数，ｘ为孢子累积数），决定系数为０．８９７ ０，模型的拟合效果较好。
　　３结论与讨论
　　本研究通过对空气中小麦白粉病原孢子的捕捉，分析了孢子量与各气象因子的关系。结果表明，小麦白粉病原孢子量与温度呈负相关，相关系数为－０．０７０ １，并不显著；与降水量存在显著的正相关性，相关系数为０．３１９ ４；与相对湿度存在极显著的负相关，相关系数为－０．４３８ ９；与风速呈显著的负相关，相关系数为－０．２９３ ９。田间病情指数与累积孢子数呈极显著的正相关，相关系数为０．８４１ ０。依此建立病害预测模型，决定系数为０．８９７ ０，有较高的拟合效果。
　　由于２０１０年整体温度较高，并且降水量大导致空气相对湿度也较大，不利于病害发生，因此白粉菌病原孢子的数量取决于很多因素，除气象因素外，还有田间实际病情、菌源量等因素，要结合多因素才能全面地了解小麦白粉病的实际情况。
　　通过孢子捕捉器对田间病原孢子进行监测，可以模拟田间的实际情况，研究不同生育期和不同距离、方向上病原孢子的发生和传播情况，有利于及时对田间病情的发展做出预测，确定最佳的防治时间，减轻病害损失。
　　
　　参考文献：
　　［１］ 杨家书，葛泉卿，吴畏，等． 东北春麦区小麦白粉菌的侵染循环［Ｊ］．植物病理学报，１９９２，２２（１）：３５－３９．
　　［２］ ＶＡＮＤＥＲＰＬＡＮＫ Ｊ Ｅ．Ｐｌａｎｔ ｄｉｓｅａｓｅ：Ｅｐｉｄｃｍｉｃｓ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｍ］．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，１９６３．３４９．
　　［３］ 薛腾，李海春，周如军，等． 玉米灰斑病空间流行动态模拟模型组建及传播距离研究［Ｊ］．植物病理学报，２００９，３９（２）：１９４－２０２．
　　［４］ ＰＥＮＮＹＰＡＥＫＥＲ Ｓ Ｐ． Ａ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｍｏｄｅl ｆｏｒ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓ［Ｊ］． Ｐｈｙｔｏｐａｔｔｏｌｏｇｙ，１９８０，７０：２３２－２３５.
　　［５］ 刘万才，姚平，俞孕珍，等． 东北春麦区小麦白粉病中期测报方法研究［Ｊ］． 辽宁农业科学，１９９６（４）：７－９．
　　［６］ 曹克强，王革新，李双悦，等． 小麦白粉病中期预测模型的建立［Ｊ］． 河北农业大学学报，１９９４（１）：５７－６１．
　　［７］ 姚平，毛国杰，杨家书，等． 东北春麦区小麦白粉病流行预测式的构建［Ｊ］． 沈阳农业大学学报，１９９７（４）：２５９－２６２．
　　［８］ 徐宁，刘凤权，胡白石，等．室内模拟塑料大棚黄瓜白粉病流行预测模型的建立［Ｊ］．植物保护，２００４，３０（６）：５２－５５．
　　
　　注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文