紀(jì)濤 劉慧英 許建平 柳瑞 劉冉 李明

摘要：溫室黃瓜霜霉病的暴發(fā)依賴于環(huán)境信息和栽培管理措施等多種因素的相互作用，生產(chǎn)上測報依賴各種經(jīng)驗?zāi)Ｐ停斎胍蜃臃N類較多，需要進(jìn)行簡化處理。筆者基于田間調(diào)查試驗，采用主成分分析的方法，從14組日光溫室黃瓜霜霉病初侵染階段的預(yù)測因子中，篩選出了反映濕度綜合信息、溫度綜合信息和溫室管理措施的3個主成分，累計貢獻(xiàn)率達(dá)到80.76%，并結(jié)合前人的研究成果構(gòu)建經(jīng)驗?zāi)Ｐ?。該模型對黃瓜霜霉病初侵染階段的預(yù)測效果較好（R²=0.94），可為日光溫室黃瓜霜霉病的提早防治提供決策參考。

關(guān)鍵詞：黃瓜;霜霉病菌;預(yù)警系統(tǒng);主成分分析;經(jīng)驗?zāi)Ｐ?/p>

由古巴假霜霉菌[Pseudoperonospora cubensis（Berk.&Curt.;） Rostov.]引起的黃瓜霜霉病，是目前葫蘆科作物危害性最嚴(yán)重的葉部病害之一。該病害具有潛育期短、發(fā)展迅速、再侵染頻繁的特點。在美國、中國、日本、以色列和一些歐洲國家造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。在我國，設(shè)施作物栽培在全國范圍內(nèi)大面積推廣，日光溫室相對封閉的結(jié)構(gòu)特點，極易滿足黃瓜霜霉病對“中溫高濕”的環(huán)境要求，一旦發(fā)病未及時處理，后期防治非常困難。傳統(tǒng)的防治主要依賴殺菌劑的定期使用，通常7～14d就要施藥1次，而且見到癥狀后還要增加施藥次數(shù)或用量，由于溫室黃瓜采收頻繁，容易造成產(chǎn)品農(nóng)藥殘留[5]，因此必須做好對初侵染的預(yù)測和防治工作。

近年來國內(nèi)外眾多學(xué)者開發(fā)了以環(huán)境因素為驅(qū)動的病害預(yù)測模型來指導(dǎo)生產(chǎn)，對病害發(fā)生時間和風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，通過生態(tài)防治，在減少施藥的基礎(chǔ)上控制病害的發(fā)展。如何自福等人運用距始病期的時間、前10d累積相對濕度與氣溫的比值、前10d累積雨日與氣溫的比值、前10d累積雨量與相對濕度的比值、前10d累積雨日與相對濕度的比值等多個輸入因子構(gòu)建模型，對廣州地區(qū)黃瓜霜霉病的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測。徐寧通過接種日至發(fā)病日時間、標(biāo)準(zhǔn)累積溫度、標(biāo)準(zhǔn)累積濕度溫、標(biāo)準(zhǔn)累積濕度、標(biāo)準(zhǔn)累積溫濕度積之倒數(shù)等多個變量分別構(gòu)建了塑料大棚黃瓜白粉病、霜霉病預(yù)測模型。但預(yù)測過程中常會面臨模型輸入變量過多造成某些重要信息被覆蓋的現(xiàn)象，通過主成分分析對預(yù)測因子適當(dāng)?shù)暮Y選和化簡，能夠使模型運行更加方便、迅速。主成分分析就是將多個變量通過線性變換，剔除具有相關(guān)性的變量，從而篩選出少數(shù)重要綜合變量的多元統(tǒng)計分析方法。其原理是通過數(shù)學(xué)降維處理，設(shè)法將多個原變量重新組合成新的相互無關(guān)的幾個綜合變量，這些新變量盡可能多地保留原來較多變量所反映的信息。該方法在植物病害管理方面具有很好的應(yīng)用。

寄主、病原、環(huán)境和栽培措施共同構(gòu)成了溫室黃瓜病害的四面體，病害的發(fā)生、發(fā)展受到這四類因素的共同作用。鑒于寄主、病原一般在生產(chǎn)上比較穩(wěn)定，本研究僅考慮了易變、易控的環(huán)境和栽培管理措施作為預(yù)測因子篩選的范圍，利用SPSS.19進(jìn)行主成分分析，對影響溫室黃瓜霜霉病初侵染階段的多種因素進(jìn)行篩選，為溫室黃瓜霜霉病預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建提供參考。

1 材料與方法

1.1 溫室黃瓜種植

試驗時間為2017年9-11月，試驗地點位于北京市昌平區(qū)小湯山精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)試驗基地（40.18°N，116.47°E）。試驗在（11號）日光溫室中進(jìn)行，溫室規(guī)格為30m×7m，由聚乙烯薄膜覆蓋，東西延長坐北朝南。于3月種植霜霉病中抗品種‘京研迷你2號，并建立生產(chǎn)檔案，如實記錄灌溉、施肥、夜間通風(fēng)等栽培管理措施。

1.2 溫室環(huán)境信息采集

在調(diào)查對象溫室中設(shè)置自動氣象站，每30min對溫室內(nèi)的溫度、相對濕度、露點溫度等數(shù)據(jù)實時觀測并儲存。室外也配有相應(yīng)的自動氣象站，每h對溫度、相對濕度、雨量等天氣要素進(jìn)行記錄。數(shù)據(jù)通過設(shè)備上的無線傳輸模塊和手動下載相結(jié)合來收集。

1.3 霜霉病調(diào)查

每次調(diào)查在清晨露水未干時進(jìn)行，定植后每天進(jìn)行全棚普查，直到典型霜霉病早期癥狀（葉片正面為邊緣模糊的黃褐色病斑，葉片背面為多角形水漬狀病斑）出現(xiàn)，記錄首次發(fā)病的日期（本試驗初顯癥日期為10月1-2日）。此后采取對角線5點取樣，定點定株調(diào)查，每點5～10株，周期改為3～4d調(diào)查1次，統(tǒng)計發(fā)病率并根據(jù)GB/T 17980.26-2000對病害嚴(yán)重度進(jìn)行分級和記錄。并在調(diào)查期間記錄澆水情況、夜間通風(fēng)等生產(chǎn)管理措施。

1.4 數(shù)據(jù)記錄

選取發(fā)病前15d溫室內(nèi)外的環(huán)境信息和生產(chǎn)管理信息，X舊平均氣溫/℃（24h溫度的平均值）、X₂日平均相對濕度/%（24h RH的平均值）、X₃氣溫-露點差/℃、X₄相對濕度90%的時間/h、X₅相對濕度≥80%的時間/h、X₆溫度介于15～20℃的時間/h、X₇溫度介于20～25℃的時間/h、X₈夜間溫度/℃（20：00-8：00）、X₉夜間相對濕度/%（20：00-8：00）、X₁₀距上一次澆水日的時間/d、X₁₁每次澆水時長/h、X₁₂室外平均溫度/℃、X₁₃室外降雨狀況（降雨記作“1”、未降雨記作“0”）、X₁₄距上一次夜間通風(fēng)的時間/d，作為日光溫室黃瓜霜霉病初侵染階段的預(yù)測因子進(jìn)行主成分分析。參數(shù)計算采用Excel 2007進(jìn)行。

1.5 數(shù)據(jù)分析

進(jìn)行主成分分析的主要步驟如下：收集并選取需進(jìn)行篩選的變量和數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理;相關(guān)性分析;確定主成分個數(shù)和各個變量的載荷量。

1.6 經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建

經(jīng)驗?zāi)Ｐ褪且环N傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)預(yù)測手段，具有輸入簡單、運行迅速、應(yīng)用便捷的特點。筆者通過定性的方法從己有文獻(xiàn)中歸納前人的研究成果和生產(chǎn)經(jīng)驗，并結(jié)合預(yù)測因子篩選的結(jié)果提出日光溫室黃瓜霜霉病初侵染預(yù)測規(guī)則。

1.7 模型驗證

選用2006-2007年北京地區(qū)日光溫室黃瓜霜霉病實際發(fā)生情況作為模型的驗證數(shù)據(jù)（4棟溫室，每棟溫室選擇5個調(diào)查點，共20個調(diào)查點）。對模擬值和觀測進(jìn)行線性回歸分析，計算線性回歸斜率k、回歸截距b以及決定系數(shù)R²。另外，為了進(jìn)一步對模型的準(zhǔn)確度、精度、偏差率等指標(biāo)作出評價，分別引入擬合指數(shù)（WAI），置信指數(shù)（CI）來描述模型預(yù)測的準(zhǔn)確度和精度;采用平均偏離差（MBE）、平均離差（MAE）來評估模型的平均誤差幅度和偏離方向計算均方根誤差（RUSE），RUSE的值越小，說明模擬值與觀測值之間的偏差越小，模型的精度越高。計算方法如下：

式中：Oi—觀測值;Si—模擬值;Qi—觀測值的離均差;Si—模擬值的離均差;n—樣本總量。

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

在進(jìn)行分析前，為了消除各監(jiān)測數(shù)據(jù)原始量綱和數(shù)量級不相同的影響，要對原始變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理，方法是對同一變量減去其均值再除以其標(biāo)準(zhǔn)差，得到這14個原始變量標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)變量Z，然后采用SPSS 19.0中的“降維”過程進(jìn)行主成分分析。

2.2 相關(guān)分析

通過相關(guān)分析（表1）可以發(fā)現(xiàn)，一些變量之間相關(guān)系數(shù)較大，例如日均溫度X₁與RH≥80%的時間X₅、RH≥90%的時間X₆、澆水時長X₁₁等預(yù)測因子存在較強(qiáng)的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)分別為-0.81、-0.69、0.83;平均相對濕度X₂與氣溫-露點差X₃的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到了-1.0，說明這些變量存在信息上的重疊，較適合主成分分析方法。

2.3 主成分分析

主成分是以最少的個數(shù)反映盡量多的信息為原則，主成分個數(shù)提取原則有3個：①只取λ>1的特征值對應(yīng)的主成分;②累計百分比達(dá)到80%～85%以上的λ值對應(yīng)的主成分;③根據(jù)特征根變化的突變點決定主成分的數(shù)量。如表2所示，第1至第3個主成分的貢獻(xiàn)率分別為44.45%、23.52%和12.79%，此時累計貢獻(xiàn)率己達(dá)到80.76%，介于80%～85%，說明前3個主成分能夠反映原始變量提供約80.76%的信息。因此，選取前3個特征值，并計算相應(yīng)的主成分載荷（表3）。

主成分載荷矩陣體現(xiàn)了各變量與主成分之間的緊密度，某一主成分與某一變量的載荷系數(shù)的絕對值越大，則該主成分與變量之間的聯(lián)系越緊密，因此，從主成分貢獻(xiàn)率及載荷情況可以看出影響黃瓜霜霉病初侵染發(fā)展的預(yù)測因子類型及其所占比重。

第1主成分占總載荷量的44.45%，由表3可以看出，RH≥80%所持續(xù)的時間（0.960）、RH≥90%所持續(xù)的時間（0.959）、日平均相對濕度（0.929）、氣溫一露點差（-0.929）、夜間相對濕度（0.854）具有較大的載荷量，且依次減小;可以把第1主成分看成是由RH≥80%的時間、日平均相對濕度、氣溫一露點差、夜間相對濕度所反映的溫室內(nèi)濕度信息綜合指標(biāo)。

第2主成分占總荷載量的23.52%，其中夜間溫度（0.867）、20～25℃的時間（0.785）所占的載荷量較大;因此第2主成分主要反映的是由夜間溫度、20～25℃的時間所構(gòu)成的溫度信息綜合指標(biāo)。

第3主成分占總載荷量的12.79%，其中澆水時長和距上一次澆水的時間具有較大的載荷量，分別為-0.725和0.707，這表明第3主成分與溫室的灌溉措施關(guān)系密切。

由結(jié)果可以分析出，從以上14組預(yù)測因子中，篩選出了反映溫室濕度綜合信息、溫度信息和溫室管理措施的3項綜合指標(biāo)（即3個主成分）。其中對日光溫室黃瓜霜霉病初侵染影響最大的因子分別是RH≥80%所持續(xù)的時間、夜間溫度以及每次澆水時長。

2.4 經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建

根據(jù)前人的經(jīng)驗：趙勝榮等發(fā)現(xiàn)當(dāng)RH≥80%的累計時間達(dá)到140h，霜霉病的發(fā)病率約為20%，病情指數(shù)的發(fā)展也與RH≥80%累積時間呈顯著正相關(guān);喬曉軍發(fā)現(xiàn)夜間相對濕度大于83%，發(fā)病率約為28%;且霜霉病的侵染一般發(fā)生在夜間，侵染最適溫度為15～20℃。因此，筆者結(jié)合前人的研究成果、生產(chǎn)經(jīng)驗，并綜合預(yù)測因子篩選的結(jié)果，歸納總結(jié)出以下適宜溫室黃瓜霜霉病初侵染階段的預(yù)警規(guī)則：①自定植1周后開始RH≥80%的累積時間達(dá)到200h左右;②夜間相對濕度≥83%，夜間溫度介于15～20℃;③若夜間或傍晚灌水，增加發(fā)病概率;滿足以上條件，病害將會在3d內(nèi)發(fā)生。

2.5 模型驗證

采用2006-2007年北京地區(qū)日光溫室黃瓜霜霉病發(fā)生情況作為模型的驗證數(shù)據(jù)。如表4所示，20個調(diào)查點中滿足生產(chǎn)要求（即命中）的預(yù)測頻數(shù)為16次，占總體樣本的80%;預(yù)測發(fā)病日期在實際發(fā)病日期之后（即延遲漏報）的預(yù)測頻數(shù)為4次，占總體樣本的20%，模型預(yù)測的準(zhǔn)確率較高。

將預(yù)測值與實際值進(jìn)行回歸分析，進(jìn)一步驗證模型的預(yù)測質(zhì)量。如表5所示，線性回歸的決定系數(shù)R²=0.94，置信指數(shù)C=0.72，擬合指數(shù)W=0.75其絕對值均趨近于1，表明模型擬合效果較好;MBE=-0.7<0說明該模型能夠提供早于實際發(fā)病日的預(yù)測;預(yù)測值與實際值相比平均離差MAE在1d左右，基于1：1散點圖，均方根誤差RMSE=1.34，說明模型總體預(yù)測質(zhì)量較好，但仍然需要對延遲、漏報的現(xiàn)象進(jìn)行優(yōu)化。

3 討論與結(jié)論

黃瓜霜霉病的發(fā)生、發(fā)展與溫、濕度等環(huán)境因素關(guān)系密切，高濕和葉片上的游離水是抱囊萌發(fā)、形成初級侵染結(jié)構(gòu)的必要條件;而溫度則決定了病害發(fā)展的速率和嚴(yán)重程度。葉片自由水存在的條件下，抱子囊5～32℃均可萌發(fā)，適溫在15～20℃;當(dāng)接種物濃度較高時，最適溫度15～20℃下保濕2h，便可完成侵染過程;如果低于巧℃或高于28℃，則不利于病害的發(fā)生發(fā)展;且溫、濕度對抱子囊的存活也有顯著影響，在相同的溫度條件下，與45%和100%相比，75%左右的中等濕度抱子囊的存活率最低。高濕是發(fā)病的最重要條件，或葉片濕潤時間6h以上可誘導(dǎo)抱子囊形成，且相對濕度越大，產(chǎn)抱越多;如果相對濕度低于60%時，則不利于病害的發(fā)生。相對濕度在93%以上時，發(fā)病嚴(yán)重。若陰天或雨天，將迫使種植者減少通風(fēng)時間以維持棚內(nèi)溫度，這將產(chǎn)生較高的相對濕度和較長的葉片濕潤時間，導(dǎo)致黃瓜霜霉病發(fā)生嚴(yán)重;若澆水次數(shù)多，或采用大水漫灌、噴灌、夜間灌水等灌溉方式，也造成棚內(nèi)相對濕度增大，利于霜霉病發(fā)生、發(fā)展。采取膜下滴灌或膜下溝灌則能顯著降低黃瓜霜霉病的危害程度。

通過對日光溫室黃瓜霜霉病初侵染階段預(yù)測因子的分析，可以看出利用主成分分析的方法能充分的展現(xiàn)出原始數(shù)據(jù)所包含的信息，通過主成分貢獻(xiàn)率來考量各個變量重要性，具有基于數(shù)據(jù)的客觀性和全面性，能夠全面地反映各變量對病害發(fā)生發(fā)展的影響程度。但是病害的發(fā)生與否，除了環(huán)境條件和管理措施外，還與病原物、易感寄主等密切相關(guān)。因此，接下來的研究中，還需采取適當(dāng)?shù)姆椒?，在預(yù)測模型中逐步加入病原、寄主生育時期、施肥頻率、施肥量、溫室揭蓋簾情況、累積太陽輻射以及累積有效溫度等因素綜合考慮，以提高預(yù)測的準(zhǔn)確度。

筆者通過主成分分析，篩選出了反映溫室濕度綜合信息、溫度信息和溫室管理措施的3項綜合指標(biāo)，為預(yù)測模型的建立及預(yù)警系統(tǒng)的開發(fā)奠定了基礎(chǔ)。根據(jù)主成分分析結(jié)果并結(jié)合前人的生產(chǎn)經(jīng)驗提出黃瓜霜霉病預(yù)警規(guī)則：自定植后1周開始，RH≥80%的累積時間達(dá)到200h;夜間平均RH≥83%，夜間平均溫度介于15～20℃;若當(dāng)天灌溉時間較晚，則霜霉病可能發(fā)生。筆者使用了2006-2007年北京地區(qū)實際發(fā)病情況作為模型的驗證數(shù)據(jù)，預(yù)測效果較好，但模型的適用范圍還有待進(jìn)一步驗證。在今后的研究工作中，應(yīng)盡量使用不同地區(qū)，不同年份的實際發(fā)病數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，從而提高模型的普適性。