任義方, 高 蘋*, 朱 鳳, 劉 梅

(1. 江蘇省氣象服務(wù)中心,南京 210008;2. 江蘇省植保站,南京 210046;3. 江蘇省氣象臺,南京 210008)

稻曲病氣象風(fēng)險評估及適宜度等級預(yù)測技術(shù)

任義方1, 高 蘋1*, 朱 鳳2, 劉 梅3

(1. 江蘇省氣象服務(wù)中心,南京 210008;2. 江蘇省植保站,南京 210046;3. 江蘇省氣象臺,南京 210008)

為了弄清適宜稻曲病發(fā)生發(fā)展的氣象條件以及對應(yīng)的氣象適宜度等級,提高水稻氣象型病害防控能力,本文利用江蘇省稻曲病大田調(diào)查資料,結(jié)合歷史氣象資料,通過評估發(fā)病敏感時段和致病風(fēng)險,以及分析江蘇省稻曲病最大成災(zāi)風(fēng)險度出現(xiàn)日期以及空間分布情況,指出8月下旬為稻曲病高發(fā)期,對于發(fā)病風(fēng)險高且程度重的沿淮、沿江以及江淮之間地區(qū)需要加強病害防御。在此基礎(chǔ)上,綜合考慮不同連續(xù)致病天數(shù)對稻曲病流行的影響,利用最優(yōu)化技術(shù),構(gòu)建了綜合稻曲病指數(shù),并劃分氣象條件適宜度等級。通過單站和多站檢驗發(fā)現(xiàn)該指數(shù)對“中等、大流行”發(fā)病實況的判定準確率極高,但容易高估“輕度流行”的程度。

水稻稻曲病; 風(fēng)險評估; 綜合稻曲病指數(shù); 氣象等級預(yù)測

水稻稻曲病俗稱“豐產(chǎn)果”,與稻瘟病菌不同,稻曲病菌不侵染葉、梗等部位,僅發(fā)生于穗部,危害谷粒,影響水稻產(chǎn)量和米質(zhì)。稻曲病菌生長發(fā)育過程中消耗病稻谷粒和鄰近稻粒的大量養(yǎng)分,阻礙其營養(yǎng)輸送,造成空秕粒增多,千粒重下降,病谷粒具有較強的毒性。自20世紀30年代、40 年代開始,我國南北稻區(qū)每年都有不同程度的稻曲病發(fā)生。近年來,隨著水稻品種的更新、栽培新技術(shù)的推廣以及施肥水平的提高,稻曲病已成為水稻生產(chǎn)上的常見病害,一旦發(fā)病常常導(dǎo)致大流行,其中以遼寧、四川、湖南、云南和湖北等地發(fā)病較為嚴重,病穗率一般為5%～10%, 重病田可達30%以上[1-4]。

水稻稻曲病是一種典型的“氣象型”病害[5]。國內(nèi)在稻曲病發(fā)生規(guī)律及防治技術(shù)方面的基礎(chǔ)性研究較多。這些研究主要從病害指示、病害寄主、病害觸發(fā)條件、病害損失四個角度出發(fā),涉及稻曲病病情指標評價,稻曲病病況與水稻品種、氣象條件、產(chǎn)量因子之間關(guān)系探討等內(nèi)容。例如,為了明確稻曲病不同病情指標的代表性,體現(xiàn)病害本身發(fā)病程度。唐善軍等[6]進行了水稻稻曲病不同病情指標間的相關(guān)關(guān)系研究,指出以病穗率為評價指標比較好。在探究不同水稻品種和播期對稻曲病發(fā)生程度影響方面,劉曉舟等[7]指出同一水稻品種早播處理稻曲病發(fā)生程度輕,晚播處理稻曲病發(fā)生程度重一些。王大為等[8]提出雜交稻比常規(guī)稻感病重,晚稻感病重于早稻。龔林根等[9]給出了高稈大穗型品種(‘武運粳7號’、‘雜交粳稻89-94’)發(fā)病程度明顯重于穗數(shù)型品種的結(jié)論。關(guān)于氣象因子與稻曲病發(fā)生關(guān)系的基礎(chǔ)性研究,主要涉及病菌侵染循環(huán)過程、發(fā)生規(guī)律及其適宜環(huán)境因素等方面。王長金[10]基于病菌侵染循環(huán)過程,分析了有利于孢子散發(fā)的氣象條件。葉生海等[11]從溫度、降雨量、相對濕度3個氣象因子出發(fā),探討水稻稻曲病流行的氣象條件。朱明華[12]以水稻成熟期病株率為流行程度的年標志,通過逐步回歸分析,指出稻曲病發(fā)病程度的決定因子為9月上、中旬的平均降雨量。

目前,江蘇省僅初探了水稻稻曲病流行的氣象條件,關(guān)于稻曲病流行的風(fēng)險評估以及氣象適宜度等級預(yù)報研究尚未涉足。為了進一步弄清適宜稻曲病發(fā)生發(fā)展的氣象條件,提高水稻病害的監(jiān)測預(yù)報服務(wù)能力,本文在對江蘇稻曲病發(fā)病敏感時段、致病風(fēng)險和成災(zāi)風(fēng)險度評估的基礎(chǔ)上,根據(jù)宜興歷年稻曲病觀測資料,從稻曲病發(fā)生前提、侵染流行等關(guān)鍵因素出發(fā),考慮不同連續(xù)致病天數(shù)對稻曲病流行程度的影響,利用最優(yōu)化技術(shù),構(gòu)建綜合稻曲病指數(shù)來判別氣象條件適宜度等級,并結(jié)合發(fā)病實況進行準確率驗證。

1 資料來源

江蘇省72個氣象站1959-2015年的逐日氣象資料,8個農(nóng)業(yè)氣象站25年以上水稻生育期資料,宜興站2005-2015年的水稻稻曲病觀測資料,包括大面積普查的病穗率和發(fā)生面積,15個市(縣)2014年和2015年的水稻稻曲病大田調(diào)查資料,以及病害發(fā)生情況的文字記載作為氣象適宜度等級判定和預(yù)報驗證的旁證材料。

2 稻曲病發(fā)生條件及氣象風(fēng)險評估

2.1 稻曲病侵染發(fā)病規(guī)律

氣象條件在稻曲病侵染循環(huán)過程中起著促發(fā)性作用。溫度影響病菌的生長和繁殖,水稻幼穗形成期至成熟期,病菌生長適宜溫度 26～28℃。降水量和相對濕度主要影響病菌的侵入和擴散,幼穗形成期雨量多利于病菌侵入,穗期至成熟期雨量多利于病菌后期擴散,雨日數(shù)愈多,稻曲病發(fā)生越重;相對濕度越高(70%～80%),稻曲病菌子囊孢子和分生孢子侵入量越多,發(fā)病越重。

可見,氣象因子在稻曲病的侵染循環(huán)和發(fā)生發(fā)展過程中起著至關(guān)重要的作用,稻曲病發(fā)生強度、范圍和持續(xù)時間與氣象要素存在著較為顯著的關(guān)系。圖1給出2005-2015年江蘇省稻曲病發(fā)生面積,其中2005年、2008年、2009年和2011年稻曲病發(fā)生面積均超過了80萬hm2,從氣象條件分析,這些高發(fā)年份在水稻破口抽穗前后均出現(xiàn)持續(xù)降水過程。

圖1 2005-2015年江蘇省稻曲病發(fā)生面積Fig.1 Occurrence areas of rice false smut in Jiangsu Province in 2005-2015

2.2 發(fā)病敏感時段

關(guān)于氣象因子在水稻哪個生育時段對稻曲病流行影響最大以及發(fā)病表征最明顯的研究均指出,水稻孕穗-破口-抽穗-開花期是稻曲病菌的侵染敏感期,適溫高濕有利于稻曲病菌滋生繁殖,易導(dǎo)致稻曲病流行。水稻開花以后至乳熟期為稻曲病病癥集中表現(xiàn)期,病害主要分布在稻穗中下部。同時考慮到稻曲病發(fā)生程度與孕穗抽穗前一段時期氣溫和降水相關(guān)[7],適宜的氣象條件將導(dǎo)致更多的病菌孢子附著在植株體上,因此將拔節(jié)期作為病害的主要接觸期,結(jié)合菌源基數(shù)增多對后期病菌的侵染和暴發(fā)的影響以及病菌本身主要的侵染期、潛育期和發(fā)病期,定義拔節(jié)-乳熟階段為整個稻曲病發(fā)病敏感時段。

江蘇省一季稻拔節(jié)-乳熟階段的起止時間隨地域、年份不同而有一定差異,一般在7-9月之間。為了明確該生育時段的主要分布日期和形態(tài),定義覆蓋度(Cov)為:

(1)

其中,Covi為7-9月中任意一天的覆蓋度;i為期間的天數(shù)(總共92 d);j為從1980-2015年的年數(shù)(總共36年);若某年份某天處于一季稻拔節(jié)-乳熟階段則Ci,j=1,否則Ci,j=0。

以宜興站為例,結(jié)合公式(1),利用農(nóng)業(yè)氣象站一季稻生育期觀測資料,統(tǒng)計分析拔節(jié)-乳熟階段在7-9月的覆蓋度。從圖2a可以發(fā)現(xiàn)從7月15日開始,拔節(jié)-乳熟階段的覆蓋度逐漸增大,至8月16日-8月23日覆蓋概率最高,8 d的累積概率為17.44%,平均概率為2.18%,之后覆蓋概率緩慢下降,9月下旬出現(xiàn)陡降,9月27日后無拔節(jié)-乳熟階段覆蓋。其中,8月16日-9月底的累積覆蓋率達73.8%。

圖2 宜興水稻稻曲病監(jiān)測階段中拔節(jié)-乳熟累積覆蓋率(a)、致病日出現(xiàn)概率(b)、成災(zāi)風(fēng)險度(c)Fig.2 Distribution of cumulative coverage from stem elongation to milky stage (a), occurrence probability of pathogenic day (b), and risk degree of disease onset (c) during the surveillance of rice false smut in Yixing

2.3 稻曲病致病風(fēng)險

綜合稻曲病病菌接觸期、侵染敏感期、潛育期和發(fā)病集中期,本文選取7-9月作為稻曲病發(fā)生流行的氣象條件監(jiān)測期。同時,將逐日氣象條件滿足日平均溫度為22～28℃,相對濕度>80%,日降水量>0.1 mm的情況定義為稻曲病致病日。利用歷史觀測資料,從氣象因子致病發(fā)生概率的角度,分析水稻關(guān)鍵生育期中容易發(fā)生稻曲病的時段,定義致病風(fēng)險(Dis)為

(2)

其中,Disi為7-9月中任意一天的稻曲病致病風(fēng)險;j為從1959-2015年的年數(shù)(總共57年);若某年份某天為稻曲病致病日則Di,j=1,否則Di,j=0。

以宜興站為例,結(jié)合公式(2),利用氣象站溫度、降水和相對濕度觀測資料,統(tǒng)計致病日出現(xiàn)概率。從圖2b可以看到,在水稻拔節(jié)-乳熟階段中,存在兩個稻曲病高發(fā)時段:一個致病高峰在7月1日-7月15日,平均發(fā)生概率為47%,對應(yīng)一季稻拔節(jié)孕穗前期;另一個致病高峰在8月20日-9月15日,平均發(fā)生概率為57%,對應(yīng)一季稻抽穗開花期。在這兩個時段中,氣象條件適宜稻曲病流行,且拔節(jié)孕穗前期適宜的氣象條件為后期稻曲病的發(fā)生發(fā)展提供了充足的病原基數(shù),提高了后期病害發(fā)生的可能性。

2.4 稻曲病成災(zāi)風(fēng)險評估

從致災(zāi)因子發(fā)生條件和受侵染作物生長特性出發(fā),分析水稻稻曲病成災(zāi)的風(fēng)險。稻曲病的發(fā)生時期和危害程度與水稻發(fā)病敏感高覆蓋生育期和氣象條件滿足稻曲病發(fā)生時期(即致病日)的重合度密切相關(guān)。致病日出現(xiàn)時間不同或出現(xiàn)概率不同,影響程度不同。致病日與一季稻拔節(jié)-乳熟階段吻合程度越高,影響越重。換言之,拔節(jié)-乳熟高覆蓋階段的一個致病日對稻曲病的貢獻,明顯高于覆蓋度低的時段。由圖2a可知,8月16日-8月23日即拔節(jié)-乳熟階段覆蓋度最高,致病日越靠近這個日期,且出現(xiàn)概率越大,則對稻曲病發(fā)生影響越大。

因此,綜合水稻稻曲病的發(fā)病敏感高覆蓋期和氣象條件易致病期的影響,定義稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度(RD)為:

RDi=Covi×Disi

(3)

其中,RDi為7-9月中某天的成災(zāi)風(fēng)險度。以宜興站為例,結(jié)合公式(3),利用水稻關(guān)鍵生育期覆蓋度與稻曲病致病風(fēng)險求算稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度。從統(tǒng)計結(jié)果可以看到水稻稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度隨時間分布類似于正態(tài)分布。在7-9月期間,從7月15日開始,稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度隨時間逐步增加,風(fēng)險度最高情況出現(xiàn)在8月28日,隨后概率逐步下降,9月27日后無稻曲病發(fā)生。其中,8月中旬-9月中旬稻曲病的累積成災(zāi)風(fēng)險度占整個發(fā)病敏感期的88.4%(圖2c)。

2.5 最高成災(zāi)風(fēng)險度分析

基于稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度的求算方法,選出各站歷年中最高成災(zāi)風(fēng)險度出現(xiàn)的時間和量值,分析整個江蘇省最高成災(zāi)風(fēng)險度的分布特征,從而更好地把握水稻病害監(jiān)測預(yù)警的關(guān)鍵時期和重點區(qū)域。

江蘇省稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度最高的出現(xiàn)日期,除南京西部以及蘇州南部地區(qū),基本上從北向南逐步推遲,風(fēng)險度最高日在邳州最早出現(xiàn)(8月14日),在太倉最晚出現(xiàn)(9月5日)(圖3a)?；幢薄⒔粗g、蘇南地區(qū)平均成災(zāi)風(fēng)險度最高日都出現(xiàn)在8月下旬,分別為8月21日、8月25日、8月28日。江蘇省各地稻曲病最高成災(zāi)風(fēng)險度的大值區(qū)主要分布在沿淮、沿江以及江淮之間大部分地區(qū),最高成災(zāi)風(fēng)險度最大值出現(xiàn)在大豐;最高成災(zāi)風(fēng)險度的小值區(qū)主要分布在淮北以及蘇南大部分地區(qū),最小值出現(xiàn)在徐州(圖3b)。因此,對于江蘇一季稻稻曲病成災(zāi)風(fēng)險高且程度重的沿淮、沿江以及江淮之間地區(qū)需要加強病害的防御。

盡管整個江蘇最高成災(zāi)風(fēng)險度的平均出現(xiàn)時間為8月下旬,然而稻曲病的最終發(fā)病程度與氣象條件的綜合累積影響有關(guān),因此需要著重考慮稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度高峰值前后的關(guān)鍵時段,采取有效的防治手段。經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),江蘇淮北、江淮之間、蘇南地區(qū)水稻稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度占整個發(fā)病敏感期的高比例時段分別為7月下旬-9月上旬、8月上旬-9月中旬和8月中旬-9月中旬,其占比各達84.8%、88.1%和89.2%。在整個7-9月的水稻稻曲病氣象條件適宜性監(jiān)測和預(yù)報期間,在上述關(guān)鍵時段尤其要加強稻曲病的氣象服務(wù)保障,適期用藥做好田間病害的防治和調(diào)查工作。

此外,在稻曲病成災(zāi)關(guān)鍵期間(即成災(zāi)風(fēng)險度集中高覆蓋時段),江蘇淮北、江淮之間、蘇南地區(qū)致病日分別達到23、23、21 d,且均出現(xiàn)連續(xù)降水情況。經(jīng)分析研究發(fā)現(xiàn),在整個監(jiān)測時段中,單純地利用總致病日數(shù)無法完全解釋最終稻曲病的流行程度。因此,如何結(jié)合適宜氣象條件的累積量、成災(zāi)風(fēng)險度高覆蓋時段以及不同連續(xù)降水日數(shù)的影響來預(yù)測稻曲病發(fā)生程度,需要進一步探究。

圖3 江蘇省稻曲病最高成災(zāi)風(fēng)險度出現(xiàn)日期(a)和量值大小(b)的分布情況Fig.3 Distribution of occurrence date (a) and value of maximum risk degree (b) for rice false smut in Jiangsu

3 稻曲病氣象條件適宜程度等級預(yù)報方法研究

在稻曲病的實際發(fā)生發(fā)展中,氣象條件、寄主生長情況、病菌基數(shù)三者的影響缺一不可。溫度主要影響稻曲病菌的生長發(fā)育;在適溫范圍內(nèi),降雨或持續(xù)高濕將影響病菌孢子的形成、萌發(fā)和侵入過程;光照通過影響寄主生長發(fā)育來促發(fā)稻曲病的流行。因此,在明確適宜稻曲病發(fā)病條件的基礎(chǔ)上,針對稻曲病發(fā)病敏感期,結(jié)合氣象影響因子,構(gòu)造綜合稻曲病指數(shù)來判別稻曲病最終暴發(fā)的氣象適宜度。

3.1 構(gòu)建綜合稻曲病指數(shù)

綜上所述,在監(jiān)測期7-9月中,首先,結(jié)合適宜稻曲病發(fā)生的氣象條件,確定致病日及其總天數(shù);其次,利用稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度的評估結(jié)果(包含了稻曲病發(fā)病敏感時段和致病風(fēng)險的信息)對致病日的影響程度進行修正。此外,不同的連續(xù)致病天數(shù)對稻曲病的發(fā)生發(fā)展影響各不相同。根據(jù)指標構(gòu)建思路,定義綜合稻曲病指數(shù)Z為:

(4)

其中,i為監(jiān)測日數(shù),i=1,2,…,n,n≤92;Wi為水稻拔節(jié)-乳熟階段的歸一化逐日稻曲病成災(zāi)風(fēng)險度;Di,j=1、Di,j=2和Di,j≥3分別為致病日連續(xù)1、2和3 d以上的記錄情況(若有氣象條件連續(xù)適宜稻曲病發(fā)生,則值為1,否則值為0);α、β、γ分別為3種不同連續(xù)天數(shù)的權(quán)重系數(shù),利用最優(yōu)化技術(shù)確定。

3.2 綜合稻曲病指數(shù)等級劃分

根據(jù)公式(4),利用宜興站的逐日氣象資料計算逐年綜合稻曲病指數(shù)Z,并將極差化處理后的病穗率與相對發(fā)生面積的乘積定義為稻曲病實際發(fā)病度。根據(jù)稻曲病實際發(fā)生程度,按大小進行排序分析,將綜合稻曲病指數(shù)Z值劃分成3個等級。利用綜合稻曲病指數(shù)Z不同取值范圍劃分氣象適宜度等級,自低至高(1～3)等級分別代表從弱適宜到強適宜,來反映氣象條件對病害發(fā)生的適宜程度以及病害可能流行的程度,具體見表1。

表1 綜合稻曲病指數(shù)的等級劃分以及與發(fā)病實況的關(guān)系

Table 1 Grade classifications for composite index of rice false smut and their relationships with actual blast occurrence

病害等級Diseasegrade適宜程度Suitabilitylevel流行程度Epidemicdegree綜合稻曲病指數(shù)(Z)Compositeindexofricefalsesmut低(1)Low略微適宜Slightlysuitable輕度流行Mildlyprevalent1～5中(2)Medium適宜Suitable中等流行Moderatelyprevalent6～10高(3)High非常適宜Quitesuitable大流行Heavilyprevalent≥11

3.3 回代檢驗和預(yù)測檢驗

3.3.1 單站檢驗

利用宜興2005-2013年來7-9月的氣象要素,通過歷史回代求算歷年綜合稻曲病指數(shù),并與稻曲病實際發(fā)病度進行相關(guān)分析,分析結(jié)果通過了0.01顯著性檢驗,相關(guān)系數(shù)達0.79。從宜興歷年水稻稻曲病歸一化綜合指數(shù)和實際發(fā)病度,以及相應(yīng)預(yù)測和實際判別的發(fā)病等級情況(圖4)可以看出,其中2005年、2008年、2009年的氣象條件極其有利于宜興水稻稻曲病的流行,綜合指數(shù)Z判定的適宜發(fā)生程度均為3級。從發(fā)生實況來看,相應(yīng)年份都大面積發(fā)生了稻曲病,與反演結(jié)果吻合。

利用宜興2014年的氣象要素,計算綜合稻曲病指數(shù)Z并預(yù)測流行適宜程度。分析結(jié)果表明綜合稻曲病指數(shù)值處于高病害等級,稻曲病發(fā)生大流行。該預(yù)測結(jié)果與稻曲病流行程度的實況相一致,該年氣象條件適宜稻曲病的大發(fā)生、重發(fā)生。同時,在不同等級中定義等級判定正確數(shù)量占各級別研究樣本數(shù)的比例為判定準確率。結(jié)合實際病害發(fā)生程度級別,根據(jù)稻曲病氣象等級劃分結(jié)果,統(tǒng)計各級判定準確率。結(jié)果表明,綜合稻曲病指數(shù)Z對宜興發(fā)病實況為“中等”、“大流行”的預(yù)報預(yù)測能力較強,其判定準確率均達100%,但容易高估“輕度流行”的程度,其準確率僅為50%。

圖4 宜興2005-2014年水稻稻曲病歸一化綜合指數(shù)與實際發(fā)病度以及預(yù)測/實際發(fā)病等級Fig.4 Normalized composite index, occurrence degree, predicted grade, and actual grade of rice false smut in Yixin in 2005-2014

3.3.2 多站檢驗

為了進一步驗證指數(shù)的合理性和可靠性,對2014年江蘇省稻曲病發(fā)生情況進行分析和比較。從氣象條件來看,2014年江蘇省水稻生育中后期光、溫、水條件極其適宜稻曲病流行。8月中旬丘陵、淮北地區(qū)雜交秈稻及部分地區(qū)早熟粳稻破口,正逢持續(xù)陰雨天氣,影響防治工作,利于稻曲病菌侵染流行。此時,丘陵、淮北雜交秈稻已查見病穗,重發(fā)田塊病穗率達20%,病粒率為0.1%～0.3%[13]。8月下旬至9月上旬仍多陰雨,陰雨寡照天氣利于大面積粗稈大穗型粳稻品種的稻曲病流行。稻曲病危害定局后,據(jù)江蘇省植物保護站調(diào)查:2014年稻曲病全省中等流行,丘陵、沿江、沿淮及淮北粗稈大穗型品種上偏重至大流行,發(fā)生程度為近年最重,發(fā)生面積44.65萬hm2,是2013年的2.3倍,病穗率在3%以上的發(fā)病面積5.07萬hm2,其中病穗率10%以上的重發(fā)面積0.78萬hm2。

結(jié)合當時田間調(diào)查情況和病害發(fā)生過程的總結(jié),將綜合稻曲病指數(shù)Z應(yīng)用于全省各站點,進行預(yù)測準確率驗證。從稻曲病發(fā)生區(qū)域來看,在江蘇蘇南大部分地區(qū)以及沿淮和淮北南部一帶病害等級為高,氣象條件非常適宜稻曲病的發(fā)生;江淮之間西南部地區(qū)以及淮北北部局部地區(qū)病害等級為低,氣象條件略微適宜稻曲病的發(fā)生;其他地區(qū)病害等級為中,氣象條件適宜稻曲病的發(fā)生。預(yù)測稻曲病出現(xiàn)大、中等、輕度流行的區(qū)域與實際發(fā)生情況較吻合。從稻曲病發(fā)病程度來看,實際稻曲病中等以上流行的泗洪、高淳、高郵、興化、南通、宜興地區(qū)均落在中、高病害等級區(qū)域內(nèi),判定準確率均達66.7%,其中僅有泗洪一個站漏報(即預(yù)報等級小于實際發(fā)生等級);對于稻曲病發(fā)生程度較低的站點(例如金壇、如東、沛縣),綜合稻曲病指數(shù)預(yù)測結(jié)果偏高,沒有給出有說服力的驗證結(jié)果,可能田間已采取有效的防治措施,具體原因有待今后進一步搜集資料驗證(圖5)。綜上所述,利用綜合稻曲病指數(shù)預(yù)測的稻曲病流行區(qū)域和程度,與發(fā)病實況大致相符。因此可以認為,利用綜合稻曲病指數(shù)進行江蘇稻曲病氣象適宜度等級預(yù)測是合理可行的。

圖5 2014年江蘇省稻曲病綜合指數(shù)分布Fig.5 Distribution of composite index of rice false smut in Jiangsu Province in 2014

4 結(jié)論與討論

1)結(jié)合稻曲病的侵染循環(huán)過程和氣象條件的促發(fā)性作用,從稻曲病菌發(fā)生發(fā)展的主要階段出發(fā),設(shè)定拔節(jié)期-乳熟期(7-9月)為病害監(jiān)測時段,在分析發(fā)病敏感時段和致病風(fēng)險的基礎(chǔ)上定義了成災(zāi)風(fēng)險度,并指出8月下旬為江蘇稻曲病最高成災(zāi)風(fēng)險度出現(xiàn)時段,對于發(fā)病風(fēng)險高且程度重的沿淮沿江以及江淮之間地區(qū)更需要加強病害的防范。同時經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),7月下旬-9月上旬、8月上旬-9月中旬和8月中旬-9月中旬分別為江蘇淮北、江淮之間、蘇南地區(qū)水稻稻曲病成災(zāi)關(guān)鍵期,且有連續(xù)降水發(fā)生,在上述關(guān)鍵時段尤其要加強稻曲病的氣象服務(wù)保障,做好田間病害的防治和調(diào)查工作。

2)在對江蘇稻曲病成災(zāi)風(fēng)險評估的基礎(chǔ)上,根據(jù)宜興歷年稻曲病觀測資料,從稻曲病的發(fā)生前提以及侵染流行的關(guān)鍵因素出發(fā),考慮不同連續(xù)致病天數(shù)對稻曲病發(fā)生發(fā)展的影響,利用最優(yōu)化技術(shù),構(gòu)建綜合稻曲病指數(shù),并劃分氣象條件適宜度等級。通過單站和多站檢驗,發(fā)現(xiàn)綜合稻曲病指數(shù)對發(fā)病實況為“中等”、“大流行”的判定準確率極高,但是容易高估“輕度流行”的程度。說明該指數(shù)可以較好地表征稻曲病發(fā)病程度。

3)利用綜合稻曲病指數(shù)可“適期”合理防治稻曲病發(fā)生,有效提高水稻氣象型病害監(jiān)測預(yù)警的服務(wù)水平和能力。例如利用氣象預(yù)報產(chǎn)品,某地區(qū)某時期

被預(yù)測為低病害級別,說明氣候條件略微適宜稻曲病的發(fā)生。如果該地區(qū)適期噴藥預(yù)防,且種植抗耐病品種,合理減少菌源,則水稻就可能不發(fā)生稻曲病;若未適期防治,再加上存在易發(fā)病因素(如特殊地形、菌源多、易感水稻品種、穗形大、氮肥偏多等),則極易導(dǎo)致該地稻曲病輕度流行,甚至轉(zhuǎn)為中等流行。

4)適宜的氣象條件只是稻曲病流行的必要條件,并不是充分條件。本研究主要從氣象角度對稻曲病的發(fā)生進行監(jiān)測預(yù)警,由于逐年間和各個站點間存在著水稻品種、種植方式、防病措施等方面的差異性,因此利用綜合稻曲病指數(shù)監(jiān)測和預(yù)測的發(fā)病等級,必然會與稻曲病實際發(fā)生的程度存在一定的差異。在今后對指數(shù)進行驗證的過程中,有待進一步研究氣象條件對病害的影響機理,利用多種監(jiān)測數(shù)據(jù),提高模型的預(yù)報準確性。

[1] 譚蔭初. 稻曲病的發(fā)生、危害及其防治[J]. 湖南農(nóng)業(yè)科學(xué), 1983(4): 48-49.

[2] 王玉山, 朱建華. 稻曲病的發(fā)生與防治[J]. 農(nóng)業(yè)科技通訊, 1987(1): 29.

[3] 繆巧明, 李化瑤. 云南省稻曲病的研究進展[J]. 云南農(nóng)業(yè)科技, 1994(3): 8-12.

[4] 李小娟, 劉二明, 肖啟明, 等. 水稻對稻曲病抗性的分級及相應(yīng)級別的產(chǎn)量損失[J]. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2011, 37(3): 275-279.

[5] 王娟, 黃怡兵, 胡宇舟. 咸寧市2015年稻曲病發(fā)生原因及防治對策[J]. 湖北植保, 2016(2): 50-52.

[6] 唐善軍, 高杜娟, 陳友德, 等. 長江中下游及湖南省水稻區(qū)試新組合(品系)稻曲病抗性研究[J]. 農(nóng)學(xué)學(xué)報, 2012, 2(8): 28-32.[7] 劉曉舟, 白元俊, 王疏, 等. 不同水稻品種與播期對水稻稻曲病發(fā)生程度的影響[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 52(17): 4112-4114.[8] 王大為, 王疏, 傅俊范. 稻曲病研究進展[J]. 遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué), 2004(1): 21-24.

[9] 龔林根, 張念環(huán), 張景飛, 等. 江蘇常熟地區(qū)稻曲病發(fā)生規(guī)律及防治技術(shù)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué), 2001(6): 30-33.

[10]王長金. 稻曲病發(fā)生發(fā)展的氣候條件及防治措施[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 1996, 17(3): 41-44.

[11]葉生海, 陳國平, 程年娣, 等. 鄂州市水稻稻曲病流行的氣象條件初探[J]. 湖北植保, 2005(2): 37-38.

[12]朱明華. 稻曲病發(fā)生規(guī)律研究及防治技術(shù)研究[C]∥華東植物病理學(xué)術(shù)研討會論文集, 2001: 422-427.

[13]張俊喜, 蔣林忠, 霍金蘭, 等. 2014年江蘇省稻曲病發(fā)生情況調(diào)查[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 43(10): 162-164.

(責任編輯：田 喆)

Meteorological conditions and prediction techniques of suitability grades for the occurrence of rice false smut

Ren Yifang1, Gao Ping1, Zhu Feng2, Liu Mei3

(1.JiangsuMeteorologicalServiceCenter,Nanjing210008,China; 2.JiangsuProvincialPlantProtectiveStation,Nanjing210046,China; 3.JiangsuMeteorologicalObservatory,Nanjing210008,China)

In order to understand the suitable meteorological conditions for rice false smut occurrence and the corresponding degrees and further improve the service ability of resisting agrometeorological diseases, this study was conducted. The historical meteorological data and field survey data of actual occurrence of the rice false smut were used, based on the assessment of sensitive period and risk of disease occurrence, to analyze the distribution of the dates and values of maximum risk degree for rice false smut occurrence in Jiangsu Province. It showed that late August was the peak onset period, and more prevention was needed for high-risk areas located along the Huai River and Yangtze River and between them. Then, considering the influences from the different continued days and by applying the optimization techniques, the composite index of rice false smut was constructed, and meteorological grades for fitting rice blast occurrence were determined. By single and multi-station test, it was found that the accuracy of judging the situation of medium and pandemic burst by using the composite index could reach a high level. However, the mild occurrences were often overestimated.

rice false smut; risk assessment; composite index of false smut; meteorological grade prediction

2016-03-17

2016-05-16

江蘇省氣象局科研基金(KM201504 )；公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201306035)

S435.111

A

10.3969/j.issn.0529-1542.2017.01.010

* 通信作者 E-mail：gaoping5268@126.com