蔬菜主病虫害发生流行气象预报模型

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  针对蔬菜霜霉病和菜青虫这两个主病虫害,分别建立霜霉病和菜青虫流行程度短期预测和气候年景预测预报模型。实际观测结果表明,预报拟合效果较好。在预报模型基础上开发出一套蔬菜病虫害气象等级预报业务系统,对霜霉病和菜青虫的发生和流行进行及时准确的预报,为蔬菜生产管理及病虫害防治供技术支持,科学指导蔬菜生产,合理使用农药,高蔬菜的品质。 
  关键词霜霉病;菜青虫;气象;预报模型 
  中图分类号S165+.28 文献标识码A 文章编号439-8114(213)13-3159-5 
  霜霉病和菜青虫是蔬菜种植中最常见、造成损失最大的两种主病虫害,是制约蔬菜生产可持续发展的主因子,病虫害造成蔬菜的潜在损失在2%~3%。国外对蔬菜霜霉病发生流行方面的研究报道较少,国内对这方面研究较多。洪传学等1以初始菌量、日最高和最低气温、日最高和最低相对湿度等为自变量,以流行系统的状态参量病害发展事态为因变量,通过浸染位点描述霜霉病流行系统状态,组建了霜霉病流行模拟模型;孔宪阳等2以活动积温为自变量、病情指数为因变量初步建立了露地蔬菜霜霉病预测模型;何自福等3经过系统调查,以流行速率为因变量,以同期广州地区的气温、湿度、降水量和雨日等4个气象因子的累积值为自变量建立了广州地区露地蔬菜霜霉病流行程度的预测模型。国内外对菜青虫的气象预报等级研究鲜有报道,国内研究集中在菜青虫的发育生长特点及防治方面,徐世才等4对菜粉蝶5个温度处理下发育起点温度和有效积温进行了分析;叶艺林5对室内恒温条件下菜粉蝶越冬后发育起点温度和有效积温进行了研究,得到发育速率与温度之间的回归模型。 
  研究针对蔬菜霜霉病和菜青虫这两个主病虫害,建立霜霉病和菜青虫流行程度预测模拟模型,以期对霜霉病和菜青虫的发生和流行进行及时准确的预报,并开发出一套蔬菜病虫害气象等级预报业务系统,开展长、短期预报服务,为蔬菜生产防治管理供技术支持,科学指导蔬菜生产,合理使用农药,高蔬菜的品质。 
  1 材料与方法 
  1.1 资料来源及处理 
  1.1.1 气象资料 采用孝感市人工气象观测站逐日气象资料,素包括风、温度、湿度、光照、降水等。 
  1.1.2 病虫害资料 蔬菜虫害数据为孝感市植保站观测的25-212年蔬菜菜青虫田间观测资料,25-29年资料用于历史过程的分析和建模,21-212年资料用于预报应用验证。另外霜霉病的观测资料来自武汉市东西湖区植保站2-212年的田间观测整理资料。 
  除了采用植保站蔬菜病虫害观测资料以外,还开展了田间调查, 资料来源于21-212年在湖北省孝感市和武汉市东西湖区针对菜青虫和霜霉病不定期的田间调查数据,深入系统地调查其分布、病虫发生轻重、消长规律、防治效果等。植物病虫害田间调查很难进行全面逐株的调查,拟选取一部分样本来估算总体情况。不同类别的病虫害在田间的分布情况不同,首先确定病虫害的田间分布类型,按照分布特点在田间选取调查样本。 
  1)病害调查。在孝感市和东西湖区选择大棚种植的莴苣和露天种植的黄瓜,调查霜霉病发生程度、发生面积、病棚率、病株率、病叶率、病果率。 
  2)虫害调查。在孝感市和东西湖区选择露地种植的白菜和萝卜这两种种植面积大、易受病虫侵害的蔬菜,调查菜青虫在不同生育期的发生程度、百株卵量、百株幼虫数、为害叶率以及每叶虫量。 
  1.1.3 灾损资料 灾损资料包括孝感市25-212年蔬菜病虫害发生时的作物面积、减产量、损失程度等相关经济指标;搜集露地蔬菜病虫害监测资料,包括时间、地点、发生程度以及病虫害发生时的观测指标。 
  1.2 研究方法 
  利用武汉和孝感地区大棚种植莴苣霜霉病发生流行程度数据及气象资料,研究大棚小气候中莴苣霜霉病的发生与流行规律。通过对大棚莴苣霜霉病发生的实地调查,对莴苣霜霉病流行的相关气候因素进行了统计分析,确定了莴苣霜霉病发生的气象指标,出将促病指数作为莴苣霜霉病流行预测模型。 
  菜青虫的发生发展与气象因子关系密切,采用统计分析方法对菜青虫虫卵量与温度、降水、湿度、风等气象素之间进行相关分析,筛选出影响菜青虫流行的关键气候因子,再通过回归分析方法得出其定量关系,据此得出菜青虫的发生预测模型。 
  2 结果与分析 
  2.1 霜霉病发生气象等级预报模型 
  2.1.1 莴苣霜霉病发生气象条件分析 对于大棚莴苣而言, 由于棚内相对湿度一般在75%以上, 且在阴到多云的情况下大棚内的日平均温度比大气日平均气温高3 ℃左右。因此主考虑日照时数的影响。通过加权平均,利用相关分析法分析了感病期各气象素对蔬菜病害的诱发程度,确定了大棚莴苣霜霉病发生的气象指标12月中旬至4月下旬期间,大气日平均气温≥5 ℃、日平均日照时数 
  ≤2 h、风速大小与蔬菜病害流行的等级密切相关。定义日平均气温≥5 ℃、日平均日照时数≤2 h、风速≤3 m/s为蔬菜病害促病气象条件,满足条件的当天为蔬菜病害致病日。按照蔬菜病害最终发病率,大棚莴苣蔬菜病害发生发展的气象条件等级划分标准如表1。 
  2.1.2 霜霉病短期预报模型 在蔬菜病害感病期间,促病气象条件对蔬菜病害的影响程度与其出现的时间及持续的天数密切相关。考虑两者影响,蔬菜病害感病期的促病指数(Z)为 
  Z=■Ai·Di (1) 
  公式(1)中Ai为致病日持续时间对促病指数的修正系数;Di为蔬菜病害致病日指数。当日平均气温≥5 ℃、日照时数≤2 h的情况下,日平均风速≤3 m/s时,Di取1.,3 m/s<日平均风速≤8 m/s时,Di取.5。根据最优化技术二维寻优变量轮换的原理确定Ai值, 致病日持续天数达到1、2、3 d,修正系数分别为1.、1.5、2.,致病日持续天数达到或超过4 d,修正系数取3.。根据促病指数将蔬菜病害发生气象等级定为5级,具体见表2。   根据上述计算公式推算出莴苣霜霉病促病指数,与调查的实际发生流行程度进行比较和检验,计算结果见表3。从表3可以看出大部分计算结果与实际相吻合。在实际蔬菜病害预测中,先计算前期的蔬菜病害促病指数,再结合调查得到的蔬菜病害的实际发生情况以及中长期天气预测结果制作主蔬菜病害的预测预报模型。    2.1.3 霜霉病长期预报模型 霜霉病以两种形式越冬,一是以菌丝在种子或者冬季蔬菜上越冬,二是以卵孢子的形式越冬,而在来年继续为害。菌丝或者卵孢子越冬主受低温约束,故以1月份日最低气温的平均值作为因子,分析低温与霜霉病发生程度之间的相关关系,建立霜霉病年景预测模型(图1),得出霜霉病发生程度年景预报模型为■=18.743+4.13 x,r2=.552, 回归方程显著。    表4是霜霉病气候年景预测模型计算结果与实际发生程度的比较, 21-212年数据为独立检验结果。从表4可以看出,模型计算结果与实际发生程度拟合效果较好。    2.2 菜青虫发生程度与气象条件的关系及预测模型    2.2.1 菜青虫发生程度分级标准 各地的菜青虫观测资料格式不统一,发生程度存在缺测的情况,鉴于此,对虫害资料发生程度重新分级。菜青虫发生流行时世代叠加且生育期短,在田间实际调查过程中发现为害的菜叶上虫卵共存,且卵在适宜气象条件下几天便能孵化为幼虫啃食菜叶。研究按照百株虫卵量(虫与卵的合计数量)作为发生程度分级标准,共分为5级(表5)。    2.2.2 菜青虫与气象素相关性分析 温度、降水和湿度、风等气象素均可影响害虫的地区分布、迁移、生存时期、繁育与成活率。根据菜青虫生长发育周期特点,将田间调查数据与前15 d气象条件进行相关性分析,选取与菜青虫发生发展密切相关的气象条件作为预测模型的因子。由表6可以得出,与虫卵量相关性较好的是温度和降水量,而相对湿度和风速与虫卵量的相关性较差。由此得出,菜青虫发生发展与前期温度和降水量关系密切。    2.2.3 菜青虫虫卵量与温度的线性关系 菜青虫百株虫卵量与温度的线性关系为■=-3 927.8+254.91 x,r2=.51 4,回归方程显著。从图2可知,在16~28 ℃温度范围内,菜青虫百株虫卵量与温度呈正相关,温度越高虫卵量越多,菜青虫发生程度越重。    2.2.4 菜青虫虫卵量与降水量的线性关系 菜青虫百株虫卵量与降水量的线性关系为■=44.5+15.4 x,r2=.376 8, 回归方程显著(图3)。降水量影响环境湿度,对菜青虫的成活率和繁殖力有较大影响,在一定降水范围内,百株虫卵量与降水量呈正相关,即前期降水量越大虫卵量越多,菜青虫发生流行的程度也越重。    2.2.5 菜青虫发生流行短期预测模型 由于菜青虫的发育阶段分为5个龄期,而4~5龄幼虫的危害最大,故需分析菜青虫卵发育及幼虫各龄期发育气象条件。光照长短主影响成虫产卵,而菜青虫卵及幼虫发育主与温度相关。菜青虫发育起点温度为6 ℃,有效积温为217 日·度,经过1~15 d发育为蛹。    鉴于菜青虫的发育历期为1~15 d,而菜青虫世代叠加,菜青虫的整个发育过程与温度、降水和有效积温关系密切,故选取菜青虫发生期前1~15 d的有效积温和降水量作为相关因子分析与百株虫卵量的相关关系,结果表明,发生期前15 d的有效积温和降水量与百株虫卵量相关性最好。    有效积温K=N(T-C), 式中,K为菜青虫发育历期有效积温;N为发育历期,研究取1 d作为相关因子; T为发育过程平均温度;C为菜青虫的发育阈温度,菜青虫发育起始温度为6 ℃。    根据表7分析结果可见,菜青虫百株虫卵量与前15 d有效积温和降水量相关性最好,故以前15 d有效积温和降水量作为影响因子,采用线性回归方程分析百株虫卵量与气温和降水量的关系。回归方程为■=13.468 x1+11.741 x2-3 553.36, r2=.724,回归方程显著,其中y为百株虫卵量,x1、x2分别为菜青虫发生期前15 d的有效积温和降水量。图4、图5分别为菜青虫百株虫卵量与有效积温和降水量的关系曲线。    根据菜青虫预报模型计算公式推算出菜青虫虫卵量,与211年调查的实际发生流行程度进行比较和检验,计算结果见表8,从表8可以看出大部分计算结果与实际相吻合。    对调查数据进行分析得出,211年4~6月的菜青虫发生程度与气候条件关系显著,而6月下旬至9月下旬,由于天敌增多、寄主植物减少、强降雨机械性冲刷,菜青虫数量急剧减少,而1月又开始增多,11~12月由于气温降低,菜青虫开始化蛹越冬。故上述预测模型适合4~6月预测菜青虫发生程度。    2.2.6 菜青虫发生流行长期预测模型 菜青虫危害发生程度受到虫情基数、气象条件的影响。而对发生危害程度影响比较大的是上年的虫情基数,蛹在冬季受到低温威胁,部分被冻死,而部分存活到第二年春季3、4月羽化为成虫,第一代幼虫发生在4月上旬至5月下旬,第二代幼虫发生在5月中旬。调查数据显示,一年的发生高峰期均在第二代,为害最严重的也是这段时期,故本研究以第二代发生程度来代表年发生程度,分析冬季蛹的受冻情况与第二代发生程度的关系,建立年景预报模型。冬季1月极端气温最低,故分析1月平均最低气温与发生程度之间的关系,如图6所示。    年景预测模型为■=.361 8 x+4.752, 其中■为发生程度,x为1月平均最低气温,r2=.5 5, 回归方程显著。    表9中数据是菜青虫气候年景预测模型计算结果与实际发生程度的比较,其中25-29年数据为回代检验结果,21-212年数据为独立检验结果,从表9可以看出拟合效果较好。   3 小结    通过田间调查与资料搜集,分析菜青虫和霜霉病年度发生流行程度与气候环境因子的关系,建立了霜霉病和菜青虫的长、短期预报模型,通过应用检验,有较好的预报效果。研究的蔬菜病虫害气象等级预报方法还可以用于其他地区气象部门开展蔬菜病虫害预报。    无论用何种时效和何种方法对病虫害的预测预报都须建立在长时间序列准确及时的病虫及其相关信息的观测基础上,气象部门必须与农业植保部门加强科研与业务合作,完善预报模型,联合开展作物病虫害预报和气象条件等级预报,才能使服务收到事半功倍的效果。    参考文献    1 洪传学,肖悦岩,曾士迈.大棚黄瓜霜霉病流行模拟模型的组建J.植物保护学报,1989,16(4)217-22.    2 孔宪阳,张香云,张金良,等.露地黄瓜霜霉病预测决策系统的研究与应用J.中国农学通报,1997,13(6)29-3.    3 何自福,虞 皓,朱天圣,等.广州地区黄瓜霜霉病流行速率的预测模型J.植物保护,21,27(5)1-12.    4 徐世才,张修谦, 刘长海,等.菜粉蝶发育起点温度和有效积温的研究J.长江蔬菜,29(2)64-66.    5 叶艺林.越冬代菜粉蝶成虫发生的预测模型J.江西农业学报,27,19(8)44-45.