江苏省小麦赤霉病气象条件适宜度判别指标

徐云��+高苹��+缪燕��+顾天真

摘要：以江苏省植保站农田小气候试验中跟踪监测的作物层气象数据及小麦赤霉病病情系统消长动态监测数据为研究对象，应用相关分析方法，找出适宜赤霉病发生发展的农田小气候条件为作物层正点观测值同时满足气温Temp≥13 ℃、相对湿度RH≥70%。研究作物层温湿度与自动气象站温度、湿度及风速之间的关系，确定影响农田小气候的主要气象因子，建立回归方程，找出小麦易感病关键期内，适宜赤霉病发生发展的自动站气象条件为：正点定时记录同时满足气温T≥14.3 ℃、相对湿度U≥64.7%。在此基础上，构造合理的湿热指数W，确定W的各界限值，以动态判别小麦赤霉病发生流行的气象适宜度。经试用检验，判别效果较好，可以投入实际业务中应用。

关键词：小麦赤霉病；氣象条件适宜度；相关分析；江苏省

中图分类号： S165+.28；S435.121.4+5文献标志码：

文章编号：1002-1302（2016）08-0188-04

小麦赤霉病是一种典型的气候型病害，是长江流域麦区的主要病害。赤霉病不仅降低小麦产量，也影响小麦品质，给小麦生产造成巨大经济损失。为科学合理地防治赤霉病，国内学者尝试着用不同的方法，建立赤霉病发生程度和流行趋势的短、中、长期预报模型[1-11]。高苹等用前期海温作为预报因子，采用人工神经网络的BP网络模型进行赤霉病预报[1-2]。冯成玉等依据湿段天气在小麦感病的穗期开展赤霉病的短期定量预报[3]。腾明佳、南都国等运用灰色系统理论，建立了小麦赤霉病灰色预测模型[4-5]。霍治国等建立了赤霉病最大熵谱分区预报模式[6]，上海地区还曾进行了模糊相似优先比预测赤霉病[7]，另外，模糊隶属度法、主成分分析法等在赤霉病预测上的应用也有研究[8-9]。这些方法、模型大多采用代表气象台站观测的气象要素资料。本研究以江苏省植保站布置的农田小气候试验为基础，利用架设在代表麦田的农田小气候观测仪器跟踪监测作物层气象数据以及小麦赤霉病病情系统消长动态，它们可以真实地反映麦田的田间小气候状况。通过分析麦田农田小气候与气象台站自动气象观测数据的关系，研究赤霉病发生流行气象条件适宜度判别指标，动态监测预报赤霉病发生程度和流行趋势，使农民适时、适量开展针对性科学防治，减少用药次数，节本增效。

1材料与方法

1.1资料来源

2013年和2014年，江苏省植物保护站在全省布置了张家港、宜兴、通州、丹阳、高邮、仪征、靖江、兴化、东台、洪泽、东海等10多个县（市、区），进行小麦赤霉病病情系统消长动态观测与农田小气候同步观测试验。农田小气候观测仪每天24 h不间断对代表麦田的温度、湿度、辐射等气象要素进行自动监测记录。试验数据汇总至江苏省植保站，其中仪征HOBO未收到，另外由于室外水汽、灰尘及电池少电失效等原因影响，部分站点某些时次的小气候监测数据缺失。本研究的农田小气候资料采用24 h逐时正点观测的数据。若正点数据缺失，就用时间上最临近的非正点观测数据代替。

2003—2014年张家港等地区的逐时温度、相对湿度、降水、风速等气象资料来源于国家气象信息中心提供的国家级自动气象站及区域自动气象站地面气象月报表数据文件，由“自动气象观测系统管理平台”取得。其中2003年是北京时间02：00、08：00、14：00、20：00定时观测记录，2004—2014年采用24 h正点定时记录。

1.2分析方法

1.2.1寻找适宜赤霉病发生发展的农田小气候条件有关研究表明，赤霉病是由多种镰刀菌侵染引起的，其流行程度与菌量、品种及小麦扬花灌浆期间的气候条件密切相关，在温暖潮湿和半潮湿地区尤其严重[12-15]。相对湿度、降水量和温度，即小麦易感病关键期的天气状况对发病轻重起着决定性作用[16-17]。因此，根据各试验站点小麦赤霉病始见病日至病情稳定期病情系统消长动态监测数据，分时段统计农田小气候资料同时满足不同温度与湿度数值组合的总时次数及出现频率，与赤霉病病穗率作相关性分析，找出适宜赤霉病发生发展的农田小气候温湿度条件。

相关性分析方法与检验：

假定农田小气候资料中同时满足某温度与湿度的出现频率[P]（%）与病穗率增加[S]（%）之间存在线性关系：

[JZ（][S]=a+b[P]。[JZ）][JY]（1）

若已知n组[S]与[P]的实测值（[S]i与[P]i）（i=1，2，…，n），则用一元线性回归求出待定系数a、b以及经验相关系数r。

给出置信度水平α，查表得到临界值rα。若|r|>rα，表明[P]与[S]具有式（1）所示的显著相关关系。

1.2.2农田小气候与气象台站自动气象数据对比分析将农田小气候观测资料与同时段自动气象站气象要素观测值进行对比，对两者之间作回归分析，找出适宜赤霉病发生发展的农田小气候条件所对应的自动气象站气象条件，使农田小气候观测的试验数据得以延伸应用。

影响农田作物层温度、湿度的气候因素包括风速、气温、空气湿度等。本研究统计了江苏省内张家港等十几个试验站点的农田小气候温度、湿度与同区域自动气象站风速、气温、空气湿度之间的相关系数。风速采用2 min定时风速，取1位小数。空气湿度采用相对湿度（U），即空气中实际水汽压与当时气温下的饱和水汽压之比，以百分数（%）表示，取整数。

鉴于简单的统计相关分析的局限性，即各个气候影响因子之间可能存在相互作用，本研究进一步采取多元回归分析方法，通过F统计量检验各因子对农田小气候的方差贡献，来确定影响农田小气候温湿度的主要气象因子，建立自动气象站风速、气温、相对湿度与农田小气候温度、湿度的标准化多元回归方程，计算出适宜赤霉病发生发展的自动气象站气象条件。

1.2.3建立湿热指数W判别小麦赤霉病发生流行的气象适宜度经过以上分析得出适宜小麦赤霉病发生发展的气候条件为同时满足一定的温度、湿度，本研究利用该两要素，经过多种组合方法，采用和、积、商等形式，进行反复计算，最终构造湿热指数W，来判别小麦赤霉病发生流行的气象适宜度。

2结果与分析

2.1适宜赤霉病发生发展的农田小气候条件

利用相关性分析方法，计算各试验站点农田小气候24小时正点观测的温湿度数据中，同时满足不同温度与湿度数值组合的出现频率与病情系统消长动态监测到的赤霉病病穗率的相关关系[18]，结果（表1）表明，适宜赤霉病发生发展的农田小气候条件为：正点观测值同时满足气温Temp≥13 ℃、相对湿度RH≥70%。

通过α=0.05的显著性检验，“*”为通过α=0.1的显著性检验。[FK）]

[FL（2K2]2.2[JP3]作物层温湿度与自动气象站温度、湿度及风速之间的关系

对张家港等十几个试验点2013年、2014年小麦易感病关键期农田小气候24 h正点观测的温度、湿度与同区域自动气象站正点定时温度、湿度、风速记录进行相关分析（样本不考虑不同站点之间的差异性），结果表明：

（1）温度：自动气象站温度与农田小气候温度呈高度正相关，相关系数为0.96，拟合优度r2为0.923，非常接近于1，说明拟合效果不错（图1）。P值（Significance F）远小于 0.001，说明模型有极明显的统计学意义，通过了α=0.001的显著性检验。

（2）湿度：自动气象站湿度与农田小气候湿度呈高度正相关，相关系数为0.94。通过了α=0.001的显著性检验（图2）。

即小麦易感病关键期内，适宜赤霉病发生发展的自动站气象条件为：正点定时记录同时满足气温T≥14.3 ℃、相对湿度U≥64.7%。

2.3湿热指数W判别赤霉病发生流行的气象适宜度

从以上分析可以看出，小麦易感病关键期的天气状况对发病轻重起着决定性作用。适宜小麦赤霉病发生发展的自动站气象条件为：同时满足气温T≥14.3 ℃、相對湿度U≥64.7%。一定的温度、湿度同为小麦赤霉病的影响因素，因此，笔者利用该两要素，采用和、积、商等多种组合形式，进行反复计算，最终发现以其乘积形式构造的湿热指数W，在判别小麦赤霉病发生流行的气象适宜度应用中效果最优。

湿热指数W，其表达式为：

[JZ（]W=[SX（]T=14.3[TX-]〖〗T0[SX）]×[SX（]U=64.7[TX-]〖〗U0[SX）]×100。[JZ）][JY]（4）

式中：W为某时段湿热指数；T为对应时段内自动气象站正点温度，T0为该地区累年5月份平均温度；U为对应时段内自动气象站正点相对湿度，U0为该地区累年5月份平均相对湿度。求平均时间段为W所对应的某时段。

利用湿热指数W来判别小麦赤霉病发生流行的气象适宜度，还需要确定W的界限值。

根据公式（4），计算2013年、2014年江苏省张家港、宜兴等十几个站点各时段的W值，与病情系统消长动态监测到的赤霉病病穗率增加量（某时段末日监测的病穗率与首日病穗率之差）进行统计分析，作散点图（图3）。

式中：S为某时段赤霉病病穗率增加量（%）（某时段末日监测的病穗率与首日病穗率之差），W为对应时段的湿热指数值。

对方程回归系数的显著性检验，P<0.001，达到了极显著水平。

利用方程（5），得到W=3.2时，S=10%；W=5.3时，S=20%；W=7.4时，S=30%。即：

当湿热指数W<3.2时，小麦赤霉病病穗率增加小于10%，赤霉病发生流行的气象适宜度等级为1级；当3.2≤W<5.3时，小麦赤霉病病穗率增加量为10%～20%，赤霉病发生流行的气象适宜度等级为2级；当5.3≤W<7.4时，小麦赤霉病病穗率增加量为20%～30%，赤霉病发生流行的气象适宜度等级为3级；当湿热指数W≥7.4时，小麦赤霉病病穗率增加将超过30%，气象条件对赤霉病的流行非常适宜，赤霉病发生流行的气象适宜度等级为4级。

实际应用中，从小麦赤霉病始见病日开始，根据气象要素的实况值计算湿热指数W，判别前期气象条件是否适宜赤霉病发生发展；应用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）细网格（0.25°×0.25°）数值预报、T639等中、短期数值预报产品，预测未来几天的温度和空气相对湿度，计算湿热指数W，判别赤霉病发生流行的气象适宜度等级，对赤霉病发生发展进行动态监测预报，使农户科学防治赤霉病，减少防治成本。

2.4试用检验

2003年江苏省小麦赤霉病发生较重，2004年、2008年江苏省小麦赤霉病中等到轻发生，因此本研究选取计算了2003年、2004年、2008年洪泽、东台等5个站点的湿热指数W，检验其动态判别赤霉病发生流行的气象适宜度等级的准确度，结果见表3。

从表3可以看出，用湿热指数W动态判别赤霉病发生流行的气象适宜度等级，2003年判别结果与实际相符的有14例，错误4例，判别准确率77.8%；2004年判别结果与实际相符的有7例，错误2例，判别准确率也是77.8%；2008年判别结果与实际相符的有8例，错误2例，判别准确率80.0%。

由此可见，用湿热指数W动态判别赤霉病发生流行的气象适宜度等级效果较好。

3结论与讨论

（1）利用相关性分析方法，找出适宜赤霉病发生发展的农田小气候条件为：正点观测值同时满足气温Temp≥13 ℃、相对湿度RH≥70%。

（2）研究作物层温湿度与自动气象站温度、湿度及风速之间的关系，确定影响农田小气候的主要气象因子，建立回归方程。计算得到小麦易感病关键期内，适宜赤霉病发生发展的自动站气象条件为：正点定时记录同时满足气温T≥14.3 ℃、相对湿度U≥64.7%。

（3）构造湿热指数W，确定W的各界限值，动态判别小麦赤霉病发生流行的气象适宜度。经试用检验，判别效果较好。

（4）江苏省植保站的小麦赤霉病病情系统消长动态观测与农田小气候同步观测试验还在进行，我们将跟踪后续试验，将上述结果应用到赤霉病防控防治的实际工作中，使研究成果更完善。

参考文献：

[1]高苹，居为民，陈宁，等. 人工神经网络方法在赤霉病预报中的应用研究[J]. 中国农业气象，2001，22（2）：21-24.

[2]刘志红，张雷，燕亚菲，等. BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用[J]. 云南农业大学学报，2010，25（5）：680-685.